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Dynamische Programmierung, Gierige Algorithmen

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Dynamische Programmierung, Gierige Algorithmen

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Grundlagen von Datenstrukturen und Algorithmen“

Dozent: Sriram Sankaranarayanan

39.151 bereits angemeldet

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

244 Bewertungen

Stufe Fortgeschritten

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Flexibler Zeitplan

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In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

87%

Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen

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Was Sie lernen werden

Beschreiben Sie grundlegende Techniken für den Entwurf von Algorithmen
Erstellen Sie Divide-and-Conquer-, dynamische Programmier- und Gieralgorithmen
Verstehen Sie unlösbare Probleme, P vs. NP und die Verwendung von Integer-Programmierern, um einige dieser Probleme zu lösen

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Advanced Mathematics
Kategorie: Pseudocode
Kategorie: Computational Thinking
Kategorie: Theoretical Computer Science
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Design Strategies
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Computer Science
Kategorie: Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Python Programming

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18 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Grundlagen von Datenstrukturen und Algorithmen“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Dieser Kurs behandelt grundlegende Algorithmusentwurfstechniken wie Divide and Conquer, dynamische Programmierung und gierige Algorithmen. Er schließt mit einer kurzen Einführung in die Intractability (NP-Vollständigkeit) und die Verwendung von Solvern der linearen/ganzzahligen Programmierung zur Lösung von Optimierungsproblemen ab. Wir werden auch einige fortgeschrittene Themen im Bereich der Datenstrukturen behandeln. Dieser Kurs kann im Rahmen der von der CU Boulder auf der Coursera-Plattform angebotenen Studiengänge MS in Data Science oder MS in Computer Science angerechnet werden. Diese vollständig akkreditierten Studiengänge bieten gezielte Kurse, kurze 8-wöchige Sitzungen und kostenpflichtige Studiengebühren. Die Zulassung basiert auf den Leistungen in drei Vorkursen, nicht auf dem akademischen Werdegang. Die CU-Abschlüsse auf Coursera sind ideal für Hochschulabsolventen und Berufstätige. Erfahren Sie mehr:

Wir werden uns formal mit Divide-and-Conquer-Algorithmen als Entwurfsschema befassen und uns einige Divide-and-Conquer-Algorithmen ansehen, denen wir in der Vergangenheit begegnet sind. Wir werden einige Divide-and-Conquer-Algorithmen für die Integer-Multiplikation (Karatsuba-Algorithmus), die Matrix-Multiplikation (Strassen-Algorithmus), schnelle Fourier-Transformationen (FFTs) und die Suche nach dem nächstgelegenen Punktpaar kennenlernen.

Das ist alles enthalten

9 Videos16 Lektüren6 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema

9 Videos Insgesamt 231 Minuten

Was sind Divide-and-Conquer-Algorithmen? 8 Minuten
Max Subarray Problem mit Divide and Conquer 24 Minuten
Karatsubas Multiplikationsalgorithmus 40 Minuten
Master Method Revisited 28 Minuten
FFT Teil 1: Einführung und Komplexe Zahlen 48 Minuten
FFT Teil 2: Definition und Interpretation von diskreten Fourier-Transformationen 35 Minuten
FFT Teil 3: Teilen und Erobern Algorithmus für FFT 22 Minuten
Anwendung Nr. 1: Schnelle Polynom-Multiplikation mit FFT 9 Minuten
Anwendung Nr. 2: Datenanalyse mit FFT 18 Minuten

16 Lektüren Insgesamt 146 Minuten

Kursaktualisierungen und Unterstützung bei der Barrierefreiheit 1 Minute
Verdienen Sie akademische Anerkennung für Ihre Arbeit! 10 Minuten
Kurs-Unterstützung 10 Minuten
Erwartungen an die Bewertung 5 Minuten
AI-Zitat und Danksagung 10 Minuten
Lesen: Wichtige Voraussetzungen 10 Minuten
Logistik: Lehrbuch und Lektüre 10 Minuten
Wichtige Informationen zur Specialization 10 Minuten
Überblick über Modul 1 10 Minuten
CLRS Kapitel 4 10 Minuten
CLRS Kapitel 4.1 10 Minuten
Jupyter Notebook zu Karatsubas Algorithmus 10 Minuten
CLRS-Kapitel 4.3 - 4.5 10 Minuten
Grundlagen der Komplexen Zahlen 10 Minuten
Fourier-Transformationen 10 Minuten
Schnelle Fourier-Transformation 10 Minuten

6 Aufgaben Insgesamt 155 Minuten

KI-Politik-Quiz 5 Minuten
Max Subarray Problem 30 Minuten
Karatsubas Multiplikationsalgorithmus 30 Minuten
Meister-Methode 30 Minuten
Komplexe Zahlen und Einheitswurzeln 30 Minuten
FFT-Algorithmus und Anwendungen 30 Minuten

1 Programmieraufgabe Insgesamt 180 Minuten

Aufgabenstellung 1 180 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Stellen Sie sich vor! 10 Minuten

In diesem Modul lernen Sie die dynamische Programmierung als Entwurfsprinzip für Algorithmen kennen. Wir werden Ihnen Schritt für Schritt zeigen, wie Sie ein Problem als dynamisches Programm formulieren und diese Probleme mit Hilfe der Memoisierung lösen können. Wir behandeln die dynamische Programmierung zum Finden der längsten gemeinsamen Teilsequenzen, das Knapsack-Problem und einige interessante Anwendungen der dynamischen Programmierung.

Das ist alles enthalten

6 Videos6 Lektüren5 Aufgaben1 Programmieraufgabe

6 Videos Insgesamt 132 Minuten

Einführung in die Dynamische Programmierung + Rod Cutting Problem 31 Minuten
Rod Cutting Problem: Memoisierung 24 Minuten
Problem mit dem Münzwechsel 12 Minuten
Knapsack-Problem 29 Minuten
Wenn der optimale Unterbau scheitert 10 Minuten
Dynamische Programmierung: Längste gemeinsame Folge (Longest Common Subsequence) 25 Minuten

6 Lektüren Insgesamt 60 Minuten

Überblick über Modul 2 10 Minuten
Problem beim Schneiden von Stäben 10 Minuten
Memoisierung 10 Minuten
Problem mit dem Münzwechsel 10 Minuten
Jupyter Notebook 10 Minuten
CLRS Kapitel 15.4 10 Minuten

5 Aufgaben Insgesamt 150 Minuten

Memoisierung 30 Minuten
Problem mit dem Münzwechsel 30 Minuten
Knapsack-Problem 30 Minuten
Längste gemeinsame Folge 30 Minuten
Problem des Stabschneidens und Wiederholung 30 Minuten

1 Programmieraufgabe Insgesamt 180 Minuten

Aufgabenstellung 2 180 Minuten

In diesem Modul werden wir etwas über gierige Algorithmen lernen. Wir werden die grundlegenden Designprinzipien für gierige Algorithmen verstehen und einige Algorithmen für gieriges Scheduling und Huffman-Codes kennenlernen. Wir werden auch einige interessante Fälle kennenlernen, in denen die Gier eine garantierte Annäherung an die tatsächliche Lösung darstellt.

Das ist alles enthalten

5 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Programmieraufgabe

5 Videos Insgesamt 103 Minuten

Einführung in Greedy-Algorithmen 20 Minuten
Gierige Intervallplanung 23 Minuten
Präfix-Codes 30 Minuten
Huffman-Codes 11 Minuten
Huffman-Codes: Beweis der Optimalität 17 Minuten

4 Lektüren Insgesamt 40 Minuten

Überblick über Modul 3 10 Minuten
CLRS Kapitel 16 10 Minuten
CLRS-Kapitel 16.1 und 16.2 10 Minuten
CLRS Kapitel 16.3 10 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 90 Minuten

Huffman-Codes 30 Minuten
Gierige Algorithmen 30 Minuten
Gierige Intervallplanung 30 Minuten

1 Programmieraufgabe Insgesamt 180 Minuten

Aufgabenstellung 3 180 Minuten

P vs NP, Beispiele wie das Travelling Salesperson Problem, Vertex Cover, 3-Coloring und andere; Ganzzahlige lineare Programmierung und Übersetzen von Problemen in ganzzahlige Programmierung.

Das ist alles enthalten

9 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Programmieraufgabe

9 Videos Insgesamt 289 Minuten

Entscheidungsprobleme und Sprachen 37 Minuten
Polynomielle Zeitprobleme 29 Minuten
NP Definition 29 Minuten
NP-Vollständigkeit und Reduktionen 37 Minuten
NP Vollständige Probleme: Beispiele 25 Minuten
Berechnung und Physik 30 Minuten
Qubits und Operationen 37 Minuten
Bellsche Ungleichheit 22 Minuten
Grover's Suchalgorithmus 43 Minuten

5 Lektüren Insgesamt 50 Minuten

Überblick über Modul 4 10 Minuten
CLRS Kapitel 34 10 Minuten
CLRS Kapitel 34.1 10 Minuten
CLRS Kapitel 34.2 und 34.3 10 Minuten
CLRS Kapitel 34.5 10 Minuten

4 Aufgaben Insgesamt 120 Minuten

Entscheidungsprobleme und Sprachen 30 Minuten
Polynomielle Zeit und Zertifikate 30 Minuten
NP-Vollständigkeitsprobleme 30 Minuten
NP Vollständigkeitsreduzierungen 30 Minuten

1 Programmieraufgabe Insgesamt 180 Minuten

Aufgabenstellung 4 180 Minuten

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Dozent

Lehrkraftbewertungen

(63 Bewertungen)

Sriram Sankaranarayanan

University of Colorado Boulder

5 Kurse 98.372 Lernende

von

University of Colorado Boulder

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Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Colorado Boulder
Approximation Algorithms and Linear Programming
Kurs
Status: Kostenloser Testzeitraum
Packt
Advanced Algorithms and Problem-Solving Techniques
Kurs
Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Colorado Boulder
Foundations of Data Structures and Algorithms
Spezialisierung
Status: Kostenloser Testzeitraum
Stanford University
Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming
Kurs

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„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

5 stars
77,14 %
4 stars
15,91 %
3 stars
2,44 %
2 stars
1,63 %
1 star
2,85 %

Zeigt 3 von 244 an

Geprüft am 20. Sep. 2021

Excellent. This course covers some difficult topics, but the lectures and homework assignments were superb and made them quite approachable.

Geprüft am 22. Juli 2022

Excellent course! I really learned alot and enjoyed all the challenges and topics in your course. Thank you so much!

Geprüft am 21. Apr. 2025

it was very good course where we learn about lots of thing

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Häufig gestellte Fragen

Ein Cross-Listed-Kurs wird unter zwei oder mehr CU Boulder-Studiengängen auf Coursera angeboten. Zum Beispiel wird Dynamic Programming, Greedy Algorithms sowohl als CSCA 5414 für den MS-CS als auch als DTSA 5503 für den MS-DS angeboten.

- Sie können nicht für mehr als eine Version eines überkreuzten Kurses Punkte sammeln.

- Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, ob es sich um einen Cross-Listed-Kurs handelt.

- Ihr Zeugnis wird davon betroffen sein. Überschneidende Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Wir empfehlen Ihnen jedoch, die von Ihrem Studiengang angebotenen Kurse zu belegen (sofern verfügbar), um sicherzustellen, dass Ihr CU-Zeugnis den erheblichen Umfang der Kursarbeit widerspiegelt, die Sie direkt in Ihrem Heimatfachbereich absolvieren. Alle Kurse, die Sie in einem anderen Studiengang absolvieren, werden auf Ihrem CU-Zeugnis mit dem Kurspräfix des betreffenden Studiengangs aufgeführt (z.B. DTSA vs. CSCA).

- Die Programme können unterschiedliche Mindestanforderungen für die Zulassung und den Abschluss haben. Der MS-DS erfordert zum Beispiel ein C oder besser in allen Kursen für den Abschluss (und ein 3,0 Pathway GPA für die Zulassung), während der MS-CS ein B oder besser in allen Breitenkursen und ein C oder besser in allen Wahlkursen für den Abschluss erfordert (und ein B oder besser in jedem Pathway-Kurs für die Zulassung). Alle Programme verlangen, dass die Studenten für die Zulassung und den Abschluss einen kumulativen GPA von 3,0 erreichen.

Ja. Überkreuzte Kurse werden bei der Bewertung der Abschlussanforderungen als gleichwertig betrachtet. Sie können im Studentenhandbuch Ihres Studiengangs nachsehen, welche Kurse auf der Liste stehen.

Sie können während jeder offenen Einschreibungsperiode ein Upgrade durchführen und die Studiengebühren bezahlen, um eine Anrechnung für << diesen Kurs / diese Kurse in dieser Specialization>> auf Graduate-Ebene der CU Boulder zu erhalten. Da << dieser Kurs / diese Kurse >> sowohl im MS in Computer Science als auch im MS in Data Science Programm aufgelistet sind, müssen Sie vor dem Upgrade festlegen, für welches Programm Sie die Credits erwerben möchten.

MS in Data Science (MS-DS) Credit: Um ein Upgrade auf die anrechenbare Data Science (DTSA)-Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> durchzuführen, verwenden Sie das MS-DS-Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.

MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Um auf die anrechenbare Computer Science (CSCA) Version von << diesem Kurs / diesen Kursen >> umzusteigen, verwenden Sie das MS-CS Anmeldeformular. Siehe Wie es funktioniert.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, welches Programm für Sie am besten geeignet ist, sehen Sie sich die Websites der MS-CS und MS-DS Programme an und kontaktieren Sie datascience@colorado.edu oder mscscoursera-info@colorado.edu, wenn Sie noch Fragen haben.

Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.

Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.