Algorithms and complexity are at the heart of computer science, shaping how we design solutions and measure efficiency. This course provides a rigorous introduction to both the theory and practice of algorithms. You’ll begin with automata theory, exploring how machines recognise and process languages. You’ll then move into practical algorithmic techniques, including searching and sorting, before learning to design and evaluate recursive and iterative algorithms. Finally, you’ll study complexity theory, developing the ability to classify problems and understand computational limits. By combining abstract models with real-world techniques, this course equips you to design algorithms, assess performance, and reason about scalability. Whether you’re pursuing studies in computer science, preparing for a programming role, or aiming to strengthen your technical foundations, you’ll gain both theoretical insight and practical skills for tackling computing challenges.


Algorithms and Complexity


Algorithms and Complexity
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Essential Mathematics for Computer Science“

Dozent: Omar Karakchi
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Design finite automata and explain how deterministic and non-deterministic machines recognise and process formal languages.
Implement, compare, and evaluate searching and sorting algorithms, analysing their performance and correctness in different contexts.
Create recursive and iterative algorithms, identifying scenarios where each approach provides clarity, efficiency, or scalability.
Analyse algorithms with asymptotic notation, explain complexity classes like P and NP, and interpret NP-completeness in computing.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Complex Problem Solving
- Kategorie: Critical Thinking
- Kategorie: Graph Theory
- Kategorie: Computer Science
- Kategorie: Critical Thinking and Problem Solving
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: Performance Testing
- Kategorie: Programming Principles
- Kategorie: Logical Reasoning
- Kategorie: Theoretical Computer Science
- Kategorie: Game Theory
- Kategorie: Computational Logic
- Kategorie: Computational Thinking
- Der Fähigkeiten-Abschnitt ist eingeklappt. 10 von 15 Fähigkeiten werden angezeigt.
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Februar 2026
19 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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
In this module, we will cover the following key concepts: definitions, letters, strings, finite automata, language, deterministic and non-deterministic finite automata.
Das ist alles enthalten
16 Videos5 Lektüren2 Aufgaben2 Unbewertete Labore
In this module, we will cover the following key concepts: algorithms, insertion sorts, bubble sorts, representation, binary search and heap sorts.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
In this module, we will cover the following key concepts: recursion, iteration, quick sorts, merging lists, merge sorts, Shapley proofs and stable matching.
Das ist alles enthalten
10 Videos3 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, we will cover the following key concepts: efficiency, bubble sorts, binary search, asymptotic complexity, Big O notation, recursion complexity, master theorem, quick sorts and merge sorts.
Das ist alles enthalten
14 Videos2 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema
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Häufig gestellte Fragen
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