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Stanford University
Algorithmes de recherche, arbres à portée minimale et programmation dynamique
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Stanford University

Algorithmes de recherche, arbres à portée minimale et programmation dynamique

Ce cours fait partie de Spécialisation Algorithmes

Tim Roughgarden

Instructeur : Tim Roughgarden

80 602 déjà inscrits

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(1,271 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
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95%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Science Informatique Théorique
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  • Catégorie : Théorie des graphes
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Algorithmes
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Il y a 4 modules dans ce cours

Les principaux sujets abordés dans cette partie de la spécialisation sont : les algorithmes gourmands (ordonnancement, arbres à portée minimale, regroupement, codes de Huffman) et la programmation dynamique (knapsack, alignement de séquences, arbres de recherche optimaux).

Deux applications motivantes ; revue sélective ; introduction aux algorithmes gourmands ; une application d'ordonnancement ; l'algorithme MST de Prim.

Inclus

16 vidéos4 lectures2 devoirs

16 vidéos•Total 159 minutes
  • Application : Routage Internet•10 minutes•Prévisualiser le module
  • Application : Alignement de séquences•8 minutes
  • Introduction aux algorithmes de type Greedy•12 minutes
  • Application : Mise en cache optimale•10 minutes
  • Définition du problème•5 minutes
  • Un algorithme de recherche (Greedy Algorithm)•12 minutes
  • Preuve de correction - Partie I•6 minutes
  • Preuve de correction - Partie II•4 minutes
  • Manipulation des liens [Avancé - Facultatif]•7 minutes
  • Définition du problème des TMS•11 minutes
  • Algorithme MST de Prim•7 minutes
  • Preuve de correction I•15 minutes
  • Preuve de correction II•8 minutes
  • Preuve du bien coupé [Avancé - Facultatif]•11 minutes
  • Mise en œuvre rapide I•14 minutes
  • Mise en œuvre rapide II•9 minutes
4 lectures•Total 40 minutes
  • Vue d'ensemble de la semaine 1•10 minutes
  • Vue d'ensemble, ressources et politiques•10 minutes
  • Diapositives de l'exposé•10 minutes
  • Problèmes théoriques facultatifs (semaine 1)•10 minutes
2 devoirs•Total 36 minutes
  • Problème n° 1•30 minutes
  • Exercice de programmation n° 1•6 minutes

Algorithme MST de Kruskal et applications au regroupement ; recherche d'union avancée (facultatif).

Inclus

16 vidéos2 lectures2 devoirs

16 vidéos•Total 187 minutes
  • Algorithme MST de Kruskal•7 minutes•Prévisualiser le module
  • Correction de l'algorithme de Kruskal•9 minutes
  • Mise en œuvre de l'algorithme de Kruskal via Union-Find I•9 minutes
  • Implémentation de l'algorithme de Kruskal via Union-Find II•13 minutes
  • MSTs : État de l'art et questions ouvertes [Avancé - Facultatif]•9 minutes
  • Application au regroupement•11 minutes
  • Correction de l'algorithme de regroupement•9 minutes
  • Syndicats paresseux [Avancé - Facultatif]•10 minutes
  • Union par rang [Avancé - Facultatif]•12 minutes
  • Analyse de l'Union par rang [Avancé - Facultatif]•14 minutes
  • Compression du chemin d'accès [Avancé - Facultatif]•14 minutes
  • Compression de chemin : L'analyse Hopcroft-Ullman I [Avancé - Optionnel]•9 minutes
  • Compression de chemin : L'analyse Hopcroft-Ullman II [Avancé - Facultatif]•11 minutes
  • La fonction Ackermann [Avancé - Facultatif]•16 minutes
  • Compression de chemin : Analyse de Tarjan I [Avancé - Optionnel]•14 minutes
  • Compression de chemin : Analyse de Tarjan II [Avancé - Optionnel]•13 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
  • Vue d'ensemble de la semaine 2•10 minutes
  • Problèmes théoriques facultatifs (semaine 2)•10 minutes
2 devoirs•Total 60 minutes
  • Problème n°2•30 minutes
  • Exercice de programmation n° 2•30 minutes

Codes de Huffman ; introduction à la programmation dynamique.

Inclus

11 vidéos1 lecture2 devoirs

11 vidéos•Total 105 minutes
  • Introduction et motivation•9 minutes•Prévisualiser le module
  • Définition du problème•10 minutes
  • Un algorithme de recherche (Greedy Algorithm)•16 minutes
  • Un exemple plus complexe•4 minutes
  • Preuve de correction I•10 minutes
  • Preuve de correction II•12 minutes
  • Introduction : Ensembles indépendants pondérés dans les graphes de chemin•7 minutes
  • WIS dans les graphes de chemins : Substructure optimale•9 minutes
  • WIS dans les graphes de chemins : Un algorithme en temps linéaire•9 minutes
  • WIS dans les graphes de chemins : Un algorithme de reconstruction•6 minutes
  • Principes de la programmation dynamique•7 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
  • Vue d'ensemble de la semaine 3•10 minutes
2 devoirs•Total 36 minutes
  • Problème n°3•30 minutes
  • Devoir de programmation n°3•6 minutes

Programmation dynamique avancée : le problème du sac à dos, l'alignement des séquences et les arbres de recherche binaires optimaux.

Inclus

10 vidéos3 lectures3 devoirs

10 vidéos•Total 106 minutes
  • Le problème des sacs à dos•9 minutes•Prévisualiser le module
  • Un algorithme de programmation dynamique•9 minutes
  • Exemple [Examen - Facultatif]•12 minutes
  • Sous-structure optimale•13 minutes
  • Un algorithme de programmation dynamique•12 minutes
  • Définition du problème•12 minutes
  • Sous-structure optimale•9 minutes
  • Preuve de la sous-structure optimale•6 minutes
  • Un algorithme de programmation dynamique I•9 minutes
  • Un algorithme de programmation dynamique II•9 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
  • Aperçu de la semaine 4•10 minutes
  • Problèmes théoriques facultatifs (semaine 4)•10 minutes
  • Info et FAQ pour l'examen final•10 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
  • Problème n°4•30 minutes
  • Devoir de programmation n°4•30 minutes
  • Examen final•30 minutes

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant

Évaluations de l’enseignant

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4.8 (78 évaluations)
Tim Roughgarden
Tim Roughgarden
Stanford University
6 Cours•374 344 apprenants

Offert par

Stanford University

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La Leland Stanford Junior University, communément appelée Stanford University ou Stanford, est une université de recherche privée américaine située à Stanford, en Californie, sur un campus de 3 310 hectares près de Palo Alto, en Californie, aux États-Unis.

En savoir plus sur Algorithmes

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    S

    Stanford University

    Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Colorado Boulder

    Dynamic Programming, Greedy Algorithms

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    S

    Stanford University

    Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms

    Cours

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    S

    Stanford University

    Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them

    Cours

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Étudiant(e) depuis 2018
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Avis des étudiants

4.8

1 271 avis

  • 5 stars

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  • 4 stars

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  • 3 stars

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  • 2 stars

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  • 1 star

    0,23 %

Affichage de 3 sur 1271

Y
YA
5

Révisé le 4 févr. 2021

This course has wonderful lectures coupled with challenging but rewarding homework problems. It was a wonderful learning experience.

S
SC
5

Révisé le 31 déc. 2020

Best (not one of the best) course available on web to learn theoretical algorithms. You will love it. Enjoy new journey and perspect to view and analyze algorithms. Loved it damn!

Y
YL
4

Révisé le 27 nov. 2018

Course is great. However, for me, there's some lecture I cannot understand so I have to find another course with more explanation.

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