本课程涵盖算法设计和分析的基础知识,以及数组排序算法、数据结构(如优先级队列)、哈希函数和应用(如 Bloom 过滤器)。 搜索、排序和索引算法》可作为 Coursera 平台上提供的中大博尔德数据科学理学硕士(MS-DS)学位的一部分进行学分学习。MS-DS 是一个跨学科学位,汇集了来自中大博尔德应用数学、计算机科学、信息科学等院系的教师。MS-DS 以成绩为录取依据,不需要申请程序,非常适合在计算机科学、信息科学、数学和统计学方面拥有广泛的本科教育和/或专业经验的个人。了解有关 MS-DS 课程的更多信息,请访问 https://hua.dididi.sbs/degrees/master-of-science-data-science-boulder。


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该课程共有4个模块
在本模块中,学生将通过三个例子学习算法的基础知识:插入排序(按升序/降序对数组进行排序);二进制搜索:搜索元素是否存在于排序数组中,如果存在,则查找其索引;合并排序(一种更快的数组排序方法)。通过这些算法,学生将学习算法分析,即证明算法对其设计的任务是正确的,并确定执行算法所需的时间如何随输入量的增加而增长。学生还将通过 O、big-Omega 和 big-Theta 符号了解更快算法和渐进复杂性的概念。
涵盖的内容
7个视频12篇阅读材料4个作业1个编程作业1个讨论话题
在本模块中,学生将学习数据结构的基础知识,这些数据结构可以组织数据以加快某些类型的操作。本模块首先对数据结构进行了广泛的介绍,并讲述了一些简单的数据结构,如先进先出队列和后进先出堆栈。接下来,我们将介绍堆数据结构和堆的基本属性。然后介绍插入、删除和查找堆中最小元素的算法及其时间复杂性。最后,我们将研究优先队列数据结构并展示一些应用。
涵盖的内容
5个视频6篇阅读材料5个作业1个编程作业
我们将学习 quicksort 和 quickselect 算法,以高效地排序和选择数组中最小的第 k 个元素。这也将是对随机化在算法设计中的作用的介绍。接下来,我们将学习哈希表:一种非常有用的数据结构,可以高效地搜索和检索大量数据。我们将学习哈希表的基本原理和对哈希表的操作。
涵盖的内容
7个视频6篇阅读材料5个作业1个编程作业
在本模块中,我们将学习 quicksort 和 quickselect 的随机枢轴选择。 我们将学习如何分析随机 quicksort/quickselect 算法的复杂性。我们将学习开放地址散列:一种简化哈希表设计的技术。接下来,我们将学习散列函数的设计及其分析。 最后,我们将介绍并分析用于各种应用(如查询流数据和计数)的 Bloom 过滤器。
涵盖的内容
5个视频6篇阅读材料1个作业1个编程作业
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学生评论
513 条评论
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已于 Oct 2, 2021审阅
Well laid out course which is both concise and has elaborate assignments which help in learning the concepts well. Many thanks to the professor for his effort.
已于 Oct 4, 2025审阅
Very informative and detailed course. The instructor is very knowledgeable and provides both intuitive explanations as well as rigorous proofs.
已于 Nov 15, 2023审阅
I like the informative content and assignments, the assignments are re not overly challenging but rather enlightening.
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