算法分析

Analysis of Algorithms

本课程是普林斯顿大学的慕课,目标是精确定量预测大型组合结构的性质。此外,这门课还在算法分析应用和基本结构(例如…

普林斯顿大学

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算法分析
  • 分类: 计算机
  • 平台: Coursera
  • 语言: 英语

本课程是普林斯顿大学的慕课,目标是精确定量预测大型组合结构的性质。此外,这门课还在算法分析应用和基本结构(例如排列、树、字符串、字、映射)的语境下,涵盖了生成函数、实渐近、符号法等内容。

课程概述

算法分析课程的目标是精确定量预测大型组合结构的性质。相关理论在最近数十年间变得至关重要,无论是对计算机科学中的科学算法分析,还是对其它学科中科学模型的研究,包括概率论、统计物理、计算生物学和信息理论等学科。这门课在算法分析应用的语境中,涵盖了递归关系、生成函数、渐近和基本结构(例如排列、树、字符串、字、映射)。

课程大纲

第一讲:算法分析
第二讲:递归
第三讲:使用GF求解递归
第四讲:渐近
第五讲:符号法
第六讲:树
第七讲:排列
第八讲:字符串和trie树
第九讲:字和映射

背景知识

这门课要求知道微积分的数学知识和对Java这类现代编程语言的熟悉。 算法第一部分所讲授的基本算法和数据结构知识对这门课会有帮助,但不是必需的。视频从算法分析到解析组合学:菲利普·弗拉乔利特带你领略是选看内容(因为它包含一些进阶内容,超出了本课程的范围),该视频概述了一些历史,对这门课和解析组合学进行了介绍。

参考资料

这门课基于教材:《算法分析导论》,塞奇威克和弗拉乔利特著。教材相关免费网络内容可以访问http://aofa.cs.princeton.edu/home。

授课形式

每周会有一堂课(大约80分钟)和一次作业。

常见问题

学完这门课后,普林斯顿大学会为我颁发证书吗?
这门课不会颁发证书、成就声明等任何凭证。

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