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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.
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.
Couvre la théorie et les applications de la coloration graphique, en se concentrant sur les modèles de blocs stochastiques dissortatifs et la coloration plantée.
Couvre les bases de la complexité temporelle et de la notation Landau, en mettant l'accent sur la compréhension des concepts et de leurs applications dans les algorithmes.
Explore la propagation des croyances sur les arbres, discutant des marges des cavités, des algorithmes de transmission de messages et du calcul de l'entropie libre.
