演算法
Computer Algorithms
| 節 | 週四 |
|---|---|
7 15:30–16:20 | 演算法 M-b09（光復） 3 節連堂 |
8 16:30–17:20 | |
9 17:30–18:20 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
演算法的概念貫穿了電腦科學的幾乎任何一個學科. 因此, 本門課程之目的在於讓同學們瞭解演算法的設計與分析技巧, 並且讓同學們能熟悉近期所發展出的進階演算法設計方法.
1. 離散數學或 2. 資料結構
無備註
期中考 20% 期末考 20% 作業與小考 60%
至多4次作業(包含手寫與程式作業) 兩次小考, 期中考, 期末考
Dynamic Programming
Longest Common Sequence, Matrix-Chain Multiplication, Shortest Path and Knapsack Problem.
- 講授：
- 7
Greedy Algorithms
Maximum Sum, Huffman Encoding, and Set Cover.
- 講授：
- 5
Amortized analysis
Hashing, hash table and hash functions; Dynamic tables; Amortized analysis
- 講授：
- 3
Graph Algorithms
Minimum Spanning Tree, Single-Source Shortest Path, All-Pair Shortest Path and Network Flow
- 講授：
- 9
NP-Completeness Theory
Reduction, Circuit SAT, Branch-and-Bound and Local Search.
- 講授：
- 9
Advanced Algorithms
Approximation Algorithms, Randomized Algorithms, Quantum Algorithms
- 講授：
- 12
Fundamentals and Background
Course Syllabus, Mathematical reviews
- 講授：
- 3
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Course Overview |
| 第 2 週 | Dynamic Programming |
| 第 3 週 | Dynamic Programming |
| 第 4 週 | Greedy Method |
| 第 5 週 | Greedy Method |
| 第 6 週 | Amortized analysis |
| 第 7 週 | Graph Algorithms |
| 第 8 週 | Midterm Examination |
| 第 9 週 | Graph Algorithms |
| 第 10 週 | Graph Algorithms |
| 第 11 週 | NP-Completeness |
| 第 12 週 | NP-Completeness |
| 第 13 週 | NP-Completeness |
| 第 14 週 | Advanced Algorithms |
| 第 15 週 | Advanced Algorithms |
| 第 16 週 | Advanced Algorithms |
| 第 17 週 | Advanced Algorithms |
| 第 18 週 | Final Examination |
Algorithm Design Jon Kleinberg, Éva Tardos Pearson Education 2012
- 地點
- 教師未提供此項資料
- 時間
- Wednesdays 1:30-2:30PM
- 聯絡方式
- 教師未提供此項資料