Die Hauptthemen in diesem Teil der Specializations sind: asymptotische ("Big-oh") Notation, Sortieren und Suchen, Teilen und Erobern (Master-Methode, Ganzzahl- und Matrixmultiplikation, engstes Paar) und randomisierte Algorithmen (QuickSort, Kontraktionsalgorithmus für Min-Cuts).
Teilen und Erobern, Sortieren und Suchen und Zufallsalgorithmen
Teilen und Erobern, Sortieren und Suchen und Zufallsalgorithmen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Algorithmen
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: Tim Roughgarden
253.712 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(5,306 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenstrukturen
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit
- Kategorie: Computergestütztes Denken
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: Theoretische Informatik
Wichtige Details
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Einführung; "big-oh" Notation und asymptotische Analyse.
Das ist alles enthalten
13 Videos3 Lektüren2 Aufgaben
Divide-and-Conquer-Grundlagen; die Meistermethode zur Analyse von Divide-and-Conquer-Algorithmen.
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
Der QuickSort-Algorithmus und seine Analyse; Überprüfung der Wahrscheinlichkeiten.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
Auswahl in linearer Zeit; Graphen, Schnitte und der Kontraktionsalgorithmus.
Das ist alles enthalten
11 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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MA
5
Geprüft am 23. Juni 2020
I found the course's material quite challenging and mathematically rigorous. I really enjoyed the lectures and programming assignments. Now I'm starting with the second course of the series.
NE
5
Geprüft am 7. Nov. 2016
Personally, I would recommend this course to anyone who really wants to learn how things work in that sort of algorithms. I found the assignments a little difficult, but also extremely helpful.
SK
5
Geprüft am 17. Jan. 2020
I would rate it very high because of the kind of assignments given and kind of questions asked is very very good. I would refer my friends for this kind of professional things.
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