关于此 专项课程

154,932 次近期查看
Algorithms are the heart of computer science, and the subject has countless practical applications as well as intellectual depth. This specialization is an introduction to algorithms for learners with at least a little programming experience. The specialization is rigorous but emphasizes the big picture and conceptual understanding over low-level implementation and mathematical details. After completing this specialization, you will be well-positioned to ace your technical interviews and speak fluently about algorithms with other programmers and computer scientists. About the instructor: Tim Roughgarden has been a professor in the Computer Science Department at Stanford University since 2004. He has taught and published extensively on the subject of algorithms and their applications.
学生职业成果
62%
完成此 专项课程 后开始了新的职业。
26%
加薪或升职。
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线课程
立即开始,按照自己的计划学习。
灵活的计划
设置并保持灵活的截止日期。
中级
完成时间大约为4 个月
建议 3 小时/周
英语(English)
字幕:英语(English)
学生职业成果
62%
完成此 专项课程 后开始了新的职业。
26%
加薪或升职。
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线课程
立即开始,按照自己的计划学习。
灵活的计划
设置并保持灵活的截止日期。
中级
完成时间大约为4 个月
建议 3 小时/周
英语(English)
字幕:英语(English)

此专项课程包含 4 门课程

课程1

课程 1

Divide and Conquer, Sorting and Searching, and Randomized Algorithms

4.8
4,059 个评分
752 条评论
课程2

课程 2

Graph Search, Shortest Paths, and Data Structures

4.8
1,664 个评分
194 条评论
课程3

课程 3

Greedy Algorithms, Minimum Spanning Trees, and Dynamic Programming

4.8
1,030 个评分
118 条评论
课程4

课程 4

Shortest Paths Revisited, NP-Complete Problems and What To Do About Them

4.8
661 个评分
86 条评论

提供方

斯坦福大学 徽标

斯坦福大学

常见问题

  • 此专项课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受专项课程证书作为学分。查看您的合作院校,了解详情。Coursera 上的在线学位Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

  • 如果订阅,您可以获得 7 天免费试听,在此期间,您可以取消课程,无需支付任何罚金。在此之后,我们不会退款,但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策

  • 可以!点击您感兴趣的课程卡开始注册即可。注册并完成课程后,您可以获得可共享的证书,或者您也可以旁听该课程免费查看课程资料。如果您订阅的课程是某专项课程的一部分,系统会自动为您订阅完整的专项课程。访问您的学生面板,跟踪您的进度。

  • 是的,Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请,申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤,包括毕业项目。了解更多

  • 完成注册课程后,您可以学习专项课程中的所有课程,并且完成作业后可以获得证书。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听该课程。如果您无法承担课程费用,可以申请助学金

  • 此课程完全在线学习,无需到教室现场上课。您可以通过网络或移动设备随时随地访问课程视频、阅读材料和作业。

  • Learners should know how to program in at least one programming language (like C, Java, or Python); some familiarity with proofs, including proofs by induction and by contradiction; and some discrete probability, like how to compute the probability that a poker hand is a full house. At Stanford, a version of this course is taken by sophomore, junior, and senior-level computer science majors.

  • For best results, the courses should be taken in order.

  • No.

  • Having taken your programming and thinking skills to the next level, you will be well positioned to ace your technical interviews, pursue serious software engineering, and study advanced topics in algorithms.

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心