Ce cours couvre les techniques de conception d'algorithmes de base telles que la division et la conquête, la programmation dynamique et les algorithmes gourmands. Il se termine par une brève introduction à l'intractabilité (NP-complétude) et à l'utilisation de solveurs de programmation linéaire/entière pour résoudre les problèmes d'optimisation. Nous couvrirons également quelques sujets avancés sur les structures de données. Ce cours peut être suivi pour obtenir des crédits académiques dans le cadre des diplômes MS in Data Science ou MS in Computer Science de CU Boulder offerts sur la plate-forme Coursera. Ces diplômes d'études supérieures entièrement accrédités offrent des cours ciblés, des sessions courtes de 8 semaines et des frais de scolarité à la carte. L'admission est basée sur la performance dans trois cours préliminaires, et non sur les antécédents scolaires. Les diplômes CU sur Coursera sont idéaux pour les jeunes diplômés ou les professionnels en activité. Pour en savoir plus :

Programmation dynamique, algorithmes gourmands

Programmation dynamique, algorithmes gourmands
Ce cours fait partie de Spécialisation "Fondements des structures de données et des algorithmes"

Instructeur : Sriram Sankaranarayanan
41 918 déjà inscrits
Inclus avec
268 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Décrire les techniques de base de la conception d'algorithmes
Créer des algorithmes de division et de conquête, de programmation dynamique et d'avidité
Comprendre les problèmes insolubles, P vs NP et l'utilisation de solveurs de programmation en nombres entiers pour résoudre certains de ces problèmes
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Structures de données
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Informatique théorique
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Pensée informatique
- Catégorie : Stratégies de conception
- Catégorie : Informatique quantique
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître

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18 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
77,61 %
- 4 stars
16,04 %
- 3 stars
2,23 %
- 2 stars
1,49 %
- 1 star
2,61 %
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Révisé le 21 sept. 2021
Excellent. This course covers some difficult topics, but the lectures and homework assignments were superb and made them quite approachable.
Révisé le 18 oct. 2024
Instructor's material was really good and was very effective in communicating the complex topics
Révisé le 22 avr. 2025
it was very good course where we learn about lots of thing
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