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    University of Colorado Boulder
    Arbres et graphes : Notions de base
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    University of Colorado Boulder

    Arbres et graphes : Notions de base

    Ce cours fait partie de Spécialisation Fondements des structures de données et des algorithmes

    Sriram Sankaranarayanan

    Instructeur : Sriram Sankaranarayanan

    18 716 déjà inscrits

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    Ce que vous apprendrez

    • Définir les structures de données arborescentes de base et identifier les fonctions algorithmiques qui leur sont associées

    • Exécuter des parcours et créer des graphes dans une structure d'arbre de recherche binaire

    • Décrire les composantes fortement connectées dans les graphes

    Compétences que vous acquerrez

    • Catégorie : Théorie des graphes
      Théorie des graphes
    • Catégorie : Algorithmes
      Algorithmes
    • Catégorie : Analyse
      Analyse
    • Catégorie : Pensée informatique
      Pensée informatique
    • Catégorie : structures de données
      structures de données
    • Catégorie : Cartes des arbres
      Cartes des arbres
    • Catégorie : Analyse du réseau
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    16 devoirs

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    Il y a 4 modules dans ce cours

    Algorithmes de base sur les structures de données arborescentes, arbres de recherche binaire, arbres auto-équilibrés, structures de données graphiques et algorithmes de base de traversée des graphes. Ce cours couvre également des sujets avancés tels que les arbres kd pour les données spatiales et les algorithmes pour les données spatiales. Arbres et graphes : Basics peut être suivi pour des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://kidlove.top/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

    Dans ce module, vous apprendrez ce que sont les arbres binaires de recherche et les algorithmes de base sur les arbres binaires de recherche. Nous nous familiariserons également avec le problème de l'équilibrage dans les arbres de recherche binaires et étudierons quelques solutions pour les arbres de recherche binaires équilibrés tels que les arbres rouge-noir.

    Inclus

    5 vidéos11 lectures5 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion

    5 vidéos•Total 147 minutes
    • Arbres de recherche binaires -- Introduction et propriétés•22 minutes•Prévisualiser le module
    • Arbres de recherche binaires -- Insertion et suppression•31 minutes
    • Les bases des arbres rouge-noir•33 minutes
    • Arbres rouge-noir -- Rotations/Algorithmes d'insertion (et de suppression)•29 minutes
    • Sauter des listes•30 minutes
    11 lectures•Total 110 minutes
    • Obtenez des crédits académiques pour votre travail !•10 minutes
    • Soutien aux cours•10 minutes
    • Conditions préalables importantes•10 minutes
    • Logistique : Manuel et lectures•10 minutes
    • Informations importantes sur les Specializations•10 minutes
    • Aperçu du module 1•10 minutes
    • Lecture du chapitre 12 du CLRS•10 minutes
    • CLRS Chapitre 12.1-12.3•10 minutes
    • CLRS Chapitre 13 - 13.1•10 minutes
    • Chapitre 13.2 - 13.3 du CLRS•10 minutes
    • Sauter•10 minutes
    5 devoirs•Total 150 minutes
    • Principes de base des arbres de recherche binaires•30 minutes
    • Arbre de recherche binaire : Insérer et supprimer•30 minutes
    • Les bases de l'arbre rouge-noir•30 minutes
    • Rotation des arbres•30 minutes
    • Sauter des listes•30 minutes
    1 devoir de programmation•Total 180 minutes
    • Arbres de recherche binaires•180 minutes
    1 sujet de discussion•Total 10 minutes
    • Présentez-vous !•10 minutes

    Dans ce module, vous apprendrez à connaître les graphes et divers algorithmes de base sur les graphes, tels que les traversées en profondeur d'abord/en largeur d'abord, la recherche de composantes fortement connectées et le tri topologique.

    Inclus

    7 vidéos6 lectures4 devoirs1 devoir de programmation

    7 vidéos•Total 125 minutes
    • Les graphiques et leurs représentations•14 minutes•Prévisualiser le module
    • Traversées de graphes et première traversée en largeur (Breadth First Traversal)•17 minutes
    • Recherche en profondeur•33 minutes
    • Tri topologique et applications•11 minutes
    • Composants fortement connectés - Définitions•15 minutes
    • Composants fortement connectés - Propriétés•16 minutes
    • Composantes fortement connectées - Algorithme•16 minutes
    6 lectures•Total 60 minutes
    • Aperçu du module 2•10 minutes
    • Chapitre 22 du CLRS (section 22.1)•10 minutes
    • Chapitre 22 du CLRS (section 22.2)•10 minutes
    • Chapitre 22 du CLRS (section 22.3)•10 minutes
    • Chapitre 22 du CLRS (section 22.4•10 minutes
    • Chapitre 22 du CLRS (section 22.5)•10 minutes
    4 devoirs•Total 120 minutes
    • Représentations graphiques•30 minutes
    • Quiz combiné sur les parcours de graphes•30 minutes
    • Graphes de tri topologique•30 minutes
    • Composants fortement connectés•30 minutes
    1 devoir de programmation•Total 180 minutes
    • Graphiques•180 minutes

    Union Find Data-structure avec compression des rangs. Arbres couvrants et propriétés des arbres couvrants. Algorithme de Prim pour trouver des arbres couvrants minimaux. Algorithme de Kruskal pour la recherche d'arbres minimaux.

    Inclus

    5 vidéos5 lectures4 devoirs1 devoir de programmation

    5 vidéos•Total 126 minutes
    • Analyse amortie des structures de données•27 minutes•Prévisualiser le module
    • Analyse amortie : Fonctions potentielles•26 minutes
    • Arbres filants et arbres filants minimaux avec applications•26 minutes
    • Algorithme de Kruskal pour la recherche d'arbres à portée minimale•8 minutes
    • Structures de données Union-Find et compression des rangs•38 minutes
    5 lectures•Total 50 minutes
    • Aperçu du module 3•10 minutes
    • Chapitre 17 du CLRS•10 minutes
    • Chapitre 23 du CLRS (section 23.1)•10 minutes
    • Chapitre 23 du CLRS (section 23.2)•10 minutes
    • Chapitre 21 du CLRS•10 minutes
    4 devoirs•Total 120 minutes
    • Analyse amortie•30 minutes
    • L'arbre minimal (Minimum Spanning Tree)•30 minutes
    • Algorithme de Kruskal•30 minutes
    • Forêt d'ensembles disjoints•30 minutes
    1 devoir de programmation•Total 180 minutes
    • Arbres enchevêtrés et structure de données Union-Find•180 minutes

    Dans ce module, vous apprendrez : Le problème du plus court chemin : notions de base. Algorithme de Bellman-Ford pour le plus court chemin à source unique. Algorithme de Dijkstra. Algorithmes pour le problème du plus court chemin par paires (Algorithme de Floyd-Warshall)

    Inclus

    6 vidéos6 lectures3 devoirs1 devoir de programmation

    6 vidéos•Total 155 minutes
    • Problèmes du plus court chemin et leurs propriétés•29 minutes•Prévisualiser le module
    • Algorithme de Bellman-Ford pour les plus courts chemins à source unique•45 minutes
    • Algorithme de Dijkstra pour les chemins les plus courts à source unique avec des poids d'arêtes non négatifs•20 minutes
    • Preuve de l'algorithme de Dijkstra•12 minutes
    • Chemin le plus court sur les DAG•11 minutes
    • Problèmes du plus court chemin par paires et algorithme de Floyd-Warshall•34 minutes
    6 lectures•Total 60 minutes
    • Aperçu du module 4•10 minutes
    • CLRS Chapitre 24 (jusqu'à la section 24.1)•10 minutes
    • Chapitre 24 du CLRS (section 24.1)•10 minutes
    • Chapitre 24 du CLRS (sections 24.3 et 24.5)•10 minutes
    • Chapitre 24 du CLRS (section 24.2)•10 minutes
    • Chapitre 25 du CLRS (sections 25.1 et 25.2)•10 minutes
    3 devoirs•Total 90 minutes
    • Propriétés des problèmes de plus court chemin•30 minutes
    • Chemin le plus court - Algorithme de Bellman Ford•30 minutes
    • Algorithme de Dijkstra•30 minutes
    1 devoir de programmation•Total 180 minutes
    • Algorithmes du plus court chemin•180 minutes

    Instructeur

    Évaluations de l’enseignant

    Évaluations de l’enseignant

    Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.

    4.8 (44 évaluations)
    Sriram Sankaranarayanan
    Sriram Sankaranarayanan
    University of Colorado Boulder
    5 Cours•84 424 apprenants

    Offert par

    University of Colorado Boulder

    Offert par

    University of Colorado Boulder

    CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.

    En savoir plus sur Algorithmes

    • U

      University of Colorado Boulder

      Trees, SVM and Unsupervised Learning

      Cours

    • U

      University of Colorado Boulder

      Algorithms for Searching, Sorting, and Indexing

      Cours

    • U

      University of California San Diego

      Introduction to Graph Theory

      Cours

    • C

      Codio

      C++: Linear Data Structures and Trees

      Cours

    Préparer un diplôme

    Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹

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    U

    University of Colorado Boulder

    Master of Science in Data Science

    Diplôme · 2 years

    ¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.

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    Felipe M.
    Étudiant(e) depuis 2018
    ’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
    Jennifer J.
    Étudiant(e) depuis 2020
    ’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
    Larry W.
    Étudiant(e) depuis 2021
    ’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
    Chaitanya A.
    ’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

    Avis des étudiants

    4.6

    156 avis

    • 5 stars

      76,28 %

    • 4 stars

      16,02 %

    • 3 stars

      4,48 %

    • 2 stars

      1,28 %

    • 1 star

      1,92 %

    Affichage de 3 sur 156

    H
    HG
    5

    Révisé le 3 mai 2023

    This course is definitely hard but for some good reason. It stretches the mind of the learner/student to achieve algorithmic nirvana.

    K
    KK
    5

    Révisé le 30 mars 2022

    I have grade 100%

    My mail id- freespace644@gmail.com

    D
    DW
    4

    Révisé le 13 sept. 2024

    Good but some typo's in the quizzes and assignments. Would like to see more thorough exercises

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