Complexité algorithmique : analyse du temps de déplacement
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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.
Explore les connaissances sur les modèles de recherche de faisceau et de décodage des séquences dans le NLP, en mettant l'accent sur la motivation cognitive derrière les algorithmes de recherche.
Explore la complexité algorithmique, en comparant les taux de croissance en utilisant la notation Theta et en caractérisant différentes classes de complexité.
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.