经验丰富的计算机科学家分析和解决计算问题的抽象程度超越了任何特定的编程语言。 本课程由两部分组成,以您在计算原理课程中学到的原理为基础,旨在培训学生掌握 "算法思维 "的数学概念和过程,使他们能够为现实世界中的计算问题构建更简单、更高效的解决方案。 在本课程的第 1 部分,我们将学习算法效率的概念,并考虑将其应用于图论中的几个问题。 作为课程的核心部分,学生将在 Python 中实现几种重要的图算法,然后使用这些算法分析两个大型真实世界数据集。 这些任务的主要重点是理解算法与这些算法所分析的数据集结构之间的相互作用。 推荐背景 - 学生应能自如地使用 Python 编写中等规模(300 行以上)的程序,并对搜索、排序和递归有基本的了解。学生还应具备扎实的数学背景,包括代数、微积分前期知识,并熟悉 "计算原理 "中涉及的数学概念。

算法思维(第一部分)
本课程是 计算机基础 专项课程 的一部分



位教师:Luay Nakhleh
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
58,183 人已注册
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
什么是算法思维?、类结构、图、暴力算法
涵盖的内容
15个视频2篇阅读材料1个作业
引文图表的表示、绘制和分析
涵盖的内容
3篇阅读材料1次同伴评审2个应用程序项目
渐近分析、"大 O "符号、伪代码、广度优先搜索
涵盖的内容
9个视频1个作业
计算机网络的连接组件、图复原力和分析
涵盖的内容
3篇阅读材料1次同伴评审1个应用程序项目
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
- 5 stars
77.40%
- 4 stars
15.06%
- 3 stars
3.11%
- 2 stars
1.29%
- 1 star
3.11%
显示 3/384 个
已于 Oct 22, 2020审阅
A great course with wonderful explanations from the tutors. Looking forward to do more courses with this team
已于 Mar 7, 2018审阅
This is where computer science truly starts, without the excessive preliminary math that usually scares most people away. Great course!
已于 Mar 21, 2018审阅
A step up in difficulty from the previous modules in this specialisation.
从 计算机科学 浏览更多内容

Rice University

Northeastern University

Rice University

Northeastern University
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。



