Arbre de recherche binaire optimal

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Graphiques : Propriétés et représentations

Couvre les propriétés du graphique, les représentations et les algorithmes de traversée à l'aide de BFS et de DFS.

Algorithmes : examen final

Fournit un examen détaillé de l'examen final 2016, couvrant divers problèmes algorithmiques.

Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.

Algorithmes graphiques II: Traversée et chemins

Explore les méthodes de traversée des graphes, les arbres couvrants et les chemins les plus courts en utilisant BFS et DFS.

Algorithmes graphiques : modélisation et représentation

Couvre les bases des algorithmes de graphes, en se concentrant sur la modélisation et la représentation des graphes en mémoire.

Arbres de recherche binaires optimaux

Explique Optimal Binary Search Trees en utilisant la programmation dynamique et couvre un examen de mi-parcours à partir de 2016.

Arbre de recherche binaire optimal

Explore les arbres de recherche binaires optimaux pour minimiser efficacement les coûts de recherche attendus.

Algorithmes de graphes : notions de base

Introduit les bases des algorithmes de graphes, couvrant les structures de traversée, de représentation et de données pour BFS et DFS.

Paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique

Couvre les paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique, y compris la connectivité dynamique, la décomposition de l'expansion et le regroupement local, brisant les barrières dans les problèmes de connectivité k-vertex.

Graph Algorithms: Gestion de la mémoire et Traversal

Explore la gestion de la mémoire, la représentation graphique et les algorithmes de traversée en Python, en mettant l'accent sur BFS et DFS.