Explore les contraintes, l'efficacité et la complexité de l'algèbre linéaire, en mettant l'accent sur la convexité et la complexité du pire des cas dans l'analyse algorithmique.
Explore l'optimisation de la programmation linéaire avec des contraintes, l'algorithme de Dijkstra et les formulations LP pour trouver des solutions réalisables.
Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
