Séance de cours
Algorithmes Examen de mi-parcours: résoudre les problèmes de 2019
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Programmation dynamique : sous-séquences palindromiques
Explore la programmation dynamique des sous-séquences palindromiques, fusionnant les arbres de recherche binaires et trouvant la médiane de deux tableaux triés.
Éléments de complexité computationnelle
Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Programmation linéaire: Optimisation et contraintes
Explore l'optimisation de la programmation linéaire avec des contraintes, l'algorithme de Dijkstra et les formulations LP pour trouver des solutions réalisables.
Algorithmes: introductionMOOC: Information, Calcul, Communication: Introduction à la pensée informatique
Couvre les bases des algorithmes, de la résolution de problèmes et des méthodes de résolution efficaces.
Complexité des algorithmes
Explore la complexité des algorithmes, y compris la notation big-O et l'analyse de l'efficacité.
Programmation dynamique : Mémoisation et approche ascendante
Explore la programmation dynamique à travers la mémorisation et une approche ascendante pour optimiser les algorithmes récursifs.
Heaps et Heapsort
Couvre les tas, le tri des tas, la structure des données des tas, le stockage dans les tableaux et la maintenance des propriétés des tas.
Tri rapide: Divide-et-Conquérir
Explore l'algorithme de tri rapide, en se concentrant sur son approche de division et de conquête et son analyse de la complexité du temps.
Exposentiation: Complexité temporelle
Couvre l'algorithme d'exponentiation rapide et sa complexité temporelle, les propriétés des nombres premiers et le schéma de cryptage El-Gamal.
Arbres de recherche binaires optimaux
Explore les arbres de recherche binaires optimaux pour minimiser les coûts de recherche en utilisant la programmation dynamique et les formulations récursives.