Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

62%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

50%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

12%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 14 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

Habilidades que obtendrás

Data StructureAlgorithmsNp-CompletenessDynamic Programming

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Nivel intermedio
Aprox. 14 horas para completar
Inglés (English)
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Instructor

ofrecido por

Placeholder

Universidad de Stanford

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

Week 1

4 horas para completar
14 videos (Total 151 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
14 videos
Optimal Substructure10m
The Basic Algorithm I8m
The Basic Algorithm II10m
Detecting Negative Cycles9m
A Space Optimization12m
Internet Routing I [Optional]11m
Internet Routing II [Optional]6m
Problem Definition7m
Optimal Substructure12m
The Floyd-Warshall Algorithm13m
A Reweighting Technique14m
Johnson's Algorithm I11m
Johnson's Algorithm II11m
4 lecturas
Week 1 Overview10m
Overview, Resources, and Policies10m
Lecture Slides10m
Optional Theory Problems (Week 1)10m
2 ejercicios de práctica
Problem Set #130m
Programming Assignment #130m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Week 2

3 horas para completar
11 videos (Total 122 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
11 videos
Reductions and Completeness13m
Definition and Interpretation of NP-Completeness I10m
Definition and Interpretation of NP-Completeness II7m
The P vs. NP Question9m
Algorithmic Approaches to NP-Complete Problems12m
The Vertex Cover Problem8m
Smarter Search for Vertex Cover I9m
Smarter Search for Vertex Cover II7m
The Traveling Salesman Problem14m
A Dynamic Programming Algorithm for TSP12m
2 lecturas
Week 2 Overview10m
Optional Theory Problems (Week 2)10m
2 ejercicios de práctica
Problem Set #230m
Programming Assignment #230m
Semana
3

Semana 3

2 horas para completar

Week 3

2 horas para completar
6 videos (Total 68 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
6 videos
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic I7m
Analysis of a Greedy Knapsack Heuristic II9m
A Dynamic Programming Heuristic for Knapsack11m
Knapsack via Dynamic Programming, Revisited10m
Ananysis of Dynamic Programming Heuristic15m
1 lectura
Week 3 Overview10m
2 ejercicios de práctica
Problem Set #330m
Programming Assignment #330m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Week 4

4 horas para completar
11 videos (Total 124 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
11 videos
The Maximum Cut Problem II9m
Principles of Local Search I8m
Principles of Local Search II10m
The 2-SAT Problem14m
Random Walks on a Line16m
Analysis of Papadimitriou's Algorithm14m
Stable Matching [Optional]15m
Matchings, Flows, and Braess's Paradox [Optional]13m
Linear Programming and Beyond [Optional]11m
Epilogue1m
3 lecturas
Week 4 Overview10m
Optional Theory Problems (Week 4)10m
Info and FAQ for final exam10m
3 ejercicios de práctica
Problem Set #430m
Programming Assignment #430m
Final Exam30m

Reseñas

Principales reseñas sobre SHORTEST PATHS REVISITED, NP-COMPLETE PROBLEMS AND WHAT TO DO ABOUT THEM

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Acerca de Programa especializado: Algoritmos

Algorithms are the heart of computer science, and the subject has countless practical applications as well as intellectual depth. This specialization is an introduction to algorithms for learners with at least a little programming experience. The specialization is rigorous but emphasizes the big picture and conceptual understanding over low-level implementation and mathematical details. After completing this specialization, you will be well-positioned to ace your technical interviews and speak fluently about algorithms with other programmers and computer scientists. About the instructor: Tim Roughgarden has been a professor in the Computer Science Department at Stanford University since 2004. He has taught and published extensively on the subject of algorithms and their applications....
Algoritmos

Preguntas Frecuentes

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