Free Algorithms Training Course 무료 알고리즘을 훈련 과정
This course teaches the design of algorithms according to methodology and application. 이 과정에서 알고리즘의 설계 방법론 및 어플 리케이션에 따르면합니다. Methodologies include: divide and conquer, dynamic programming, and greedy strategies. 방법론 같습니다 : 분할 정복, 동적 프로그래밍, 그리고 욕심 전략을합니다. Applications involve: sorting, ordering and searching, graph algorithms, geometric algorithms, mathematical (number theory, algebra and linear algebra) algorithms, and string matching algorithms. 응용 프로그램을 포함 : 정렬 순서와 검색, 그래프 알고리즘, 기하학적 알고리즘, 수학 (숫자 이론, 대수학과 선형 대수학) 알고리즘, 및 문자열 검색 알고리즘을합니다. Analysis of algorithms is studied - worst case, average case, and amortized - with an emphasis on the close connection between the time complexity of an algorithm and the underlying data structures. 분석 알고리즘이 연구 - 최악의 경우, 평균 사건, 그리고 상각 - 사이의 연결과 주변에서 시간을 강조하는 알고리즘과 기본적인 데이터 구조를 복잡합니다. NP-Completeness theory is examined along with methods of coping with intractability, such as approximation and probabilistic algorithms. 국립 공원 - 완전성에 대처하는 방법을 이론이 검사와 함께 고집 불통과 같은 확률 알고리즘을 비교하고있습니다.
The available training and learning content includes Lecture Videos, Lecture Notes, Problem Sets, and Handouts. 사용할 수있는 훈련과 학습 콘텐츠를 포함 강의 비디오, 강의 노트, 문제를 설정, 그리고 유인물합니다. The lecture videos are in Real Player format. 이 동영상은 리얼 플레이어 형식에 대한 강의를합니다.
Free Algorithms Training Course: 무료 알고리즘을 훈련 코스 :
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Algorithms -- Overview: 알고리즘 - 개요 :
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Sorting: 정렬 :
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Sorting II: 정렬 2 :
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Searching & Data Structures: 검색 및 데이터 구조 :
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Red-Black Trees: 빨강 - 검정 나무들 :
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Graph Algorithms I - Topological Sorting, Prim's Algorithm: 그래프 알고리즘을 전 - 위상 정렬, 교원의 알고리즘 :
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Graph Algorithms II - DFS, BFS, Kruskal's Algorithm, Union Find Data Structure: 그래프 알고리즘을 2 - dfs, '', kruskal의 알고리즘, 데이터 구조를 찾을 노조 :
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Graph Algorithms III: Shortest Path: 그래프 알고리즘 3 : 최단 경로 :
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Graph Alg. 그래프 대해 잘 알아요. IV: Intro to Geometric Algorithms: 4 : 소개와 기하학적 알고리즘 :
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Geometric Algorithms: Graham & Jarvis: 기하학 알고리즘 : 그레이엄 & 자비스 :
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Dynamic Programming I: 동적 프로그래밍 전 :
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Dynamic Programming II: 동적 프로그래밍 2 부 :
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Parsing: 구문 분석 :
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Knapsack, Bandwidth Min. 짊어 지 경우, 대역폭이 최소합니다. Intro: Greedy Algorithms: 소개 : 욕심 알고리즘 :
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Greedy Algs. 욕심 algs합니다. II & Intro to NP Completeness: 2 & 개론 국립 공원 완전성 :
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NP Completeness II & Reductions: 국립 공원 완전성 2 & 인하 :
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NP Completeness III - More Reductions: 국립 공원 완전성 3 - 기타 감축 :
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NP Completeness IV: 국립 공원 완전성 4 :
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Approximation Algorithms: 근사 알고리즘 :
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Alternate Models of Computation: 대체 모델을 계산 :
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Sorting: 정렬 :
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Sorting II: 정렬 2 :
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Searching & Data Structures: 검색 및 데이터 구조 :
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Red-Black Trees: 빨강 - 검정 나무들 :
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Graph Algorithms I - Topological Sorting, Prim's Algorithm: 그래프 알고리즘을 전 - 위상 정렬, 교원의 알고리즘 :
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Graph Algorithms II - DFS, BFS, Kruskal's Algorithm, Union Find Data Structure: 그래프 알고리즘을 2 - dfs, '', kruskal의 알고리즘, 데이터 구조를 찾을 노조 :
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Graph Algorithms III: Shortest Path: 그래프 알고리즘 3 : 최단 경로 :
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Graph Alg. 그래프 대해 잘 알아요. IV: Intro to Geometric Algorithms: 4 : 소개와 기하학적 알고리즘 :
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Geometric Algorithms: Graham & Jarvis: 기하학 알고리즘 : 그레이엄 & 자비스 :
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Dynamic Programming I: 동적 프로그래밍 전 :
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Dynamic Programming II: 동적 프로그래밍 2 부 :
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Parsing: 구문 분석 :
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Knapsack, Bandwidth Min. 짊어 지 경우, 대역폭이 최소합니다. Intro: Greedy Algorithms: 소개 : 욕심 알고리즘 :
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Greedy Algs. 욕심 algs합니다. II & Intro to NP Completeness: 2 & 개론 국립 공원 완전성 :
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NP Completeness II & Reductions: 국립 공원 완전성 2 & 인하 :
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NP Completeness III - More Reductions: 국립 공원 완전성 3 - 기타 감축 :
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NP Completeness IV: 국립 공원 완전성 4 :
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Approximation Algorithms: 근사 알고리즘 :
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