Анализ алгоритмов

Robert Sedgewick

Princeton University

This course teaches a calculus that enables precise quantitative predictions of large combinatorial structures. In addition, this course covers generating functions and real asymptotics and then introduces the symbolic method in the context of applications in the analysis of algorithms and basic structures such as permutations, trees, strings, words, and mappings.

Analysis of Algorithms aims to enable precise quantitative predictions of the properties of large combinatorial structures. The theory has emerged over recent decades as essential both for the scientific analysis of algorithms in computer science and for the study of scientific models in many other disciplines, including probability theory, statistical physics, computational biology and information theory. This course covers recurrence relations, generating functions, asymptotics, and fundamental structures such as trees, permutations, strings, tries, words, and mappings, in the context of applications to the analysis of algorithms.


Характеристики курса

Вид образования
Внеформальное
Уровень формального образования
Бакалавриат, Магистратура
Рекомендуемый возраст для неформального обучения
16-18, 19-25, 25-45
Язык обучения
Английский
Дисциплина
Математика, Разработка и анализ программного обеспечения, Информационно-коммуникационные технологии (ИКТ)
Код курса у провайдера
CS_300
Авторы курса
Robert Sedgewick
Организация
Princeton University
Валюта
USD
Стоимость курса
0.0
Входные требования по уровню знаний
Math through calculus and basic familiarity with programming in a modern language such as Java. Knowledge of basic algorithms and data structures from Algorithms, Part I is helpful but not required.
Входные требования на предыдущие курсы
Analytic Combinatorics Algorithms
Выходные знания, умения, навыки
The learner will know recurrence relations, generating functions, asymptotics, and fundamental structures such as trees, permutations, strings, tries, words, and mappings, in the context of applications to the analysis of algorithms.
Входной тест
Ограничения по числу участников
20000
Формирование групп по уровню подготовленности
Присутствие преподавателей
Присутствие тьюторов
Присутствие фасилитаторов
Форма представления учебных материалов
тексты, видеолекции, презентации
Наличие обратной связи в материалах
Наличие совместного обучения
Наличие практических занятий
проекты, лабораторные
Наличие форумов, дискуссий
Наличие вебинаров, видеоконференций
Наличие неформального общения, meetup
Интеграция с LMS
Учебная аналитика
Наличие сертификации
Признаваемость сертификатов
Princeton, Stanford
Наличие временных границ
Начало курса
2014-01-31
Окончание курса
2014-04-26
Возможность войти после начала
Тип занятий (синхронность)
синхронные
Виды оценивания
тест
Единица модуля
час
Количество модулей в курсе
56
Количество тестов (экзаменов)
2
Возможность формирования собственной траектории, индивидуализации на курсе
Операционные системы
Windows, Linux, MacOS
Поддерживаемые браузеры
Firefox, Chrome, IE
Устройства для обучения
iPad, Laptop, Desktop
Периферия
Mouse, Video-camera
Поддержка лиц с ограниченными возможностями
Обучающие технологии
Mastery learning, Scaffolding

Комментарии