과정 안내

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알고리즘의 기초 (2017)

- 알고리즘을 개발하기 위해서 이용되는 여러 가지 기법을 소개한다.
- 본 과목에서 다루는 주요 내용은, 주어진 알고리즘(프로그램)의 수행시간과 사용 공간의 계산, incremental 알고리즘, divide-and-conquer 알고리즘,
  dynamic programming 알고리즘 그리고 greedy 알고리즘에 관하여 공부한다. Graph에 관한 이론과 알고리즘에 대해서 공부한 후에 마지막으로 NP-Complete과
  Approximate 알고리즘에 대해서 공부한다.

학습기간 : 2019-09-01 ~ 2020-02-29
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  • 강좌 정보 및 소개

    차시

    차시명

    학습 모듈

    1

    Introduction to Algorithms

    Introduction to Algorithms

    Growth of Functions

    2

    Divide And Conquer

    Solving Recurrence Equations

    Maximum Subarray Problem

    3

    Heapsort

    Heapsort 1

    Heapsort 2

    Heapsort 3

    4

    Quicksort

    Quicksort 1

    Analysis Of Quick Sort Algorithm

    5

    Sorting In Linear Time

    Sorting In Linear Time 1

    Sorting In Linear Time 2

    6

    Median And Order Statistics

    Median And Order Statistics 1

    Median And Order Statistics 2

    7

    Dynamic Programming I

    Rod Cutting 1

    Rod Cutting 2

    Rod Cutting 3

    8

    Dynamic Programming II

    Matrix Multiplication 1

    Matrix Multiplication 2

    Matrix Multiplication 3

    9

    Dynamic Programming III

    Optimal Substructure Property

    Longest Common Sequence 1

    Longest Common Sequence 2

    10

    Dynamic Programming IV

    Optimal Binary Search Tree 1

    Optimal Binary Search Tree 2

    Optimal Binary Search Tree 3

    11

    Greedy Algorithms I

    Activity Selection 1

    Activity Selection 2

    12

    Greedy Algorithms II

    Knapsack Problem

    Huffman Codes

    13

    Elementary Graph Algorithms I

    Representation Of A Graph

    Breadth-First Search 1

    Breadth-First Search 2

    14

    Elementary Graph Algorithms II

    Depth-First Search

    Topological Sort

    Strongly Connected Components

    15

    Minimum Spanning Trees

    Data Structures for Disjoint sets

    Minimum Spanning Trees 1

    Minimum Spanning Trees 2

    16

    Single Source Shortest Paths I

    Single Source Shortest Paths

    Bellman-Ford Algorithm

    17

    Single Source Shortest Paths II

    DAG Shortest Path Algorithm

    Dijkstra's Algorithm 1

    Dijkstra's Algorithm 2

    18

    All Pair Shortest Paths I

    All Pair Shortest Paths

    A Dynamic Programming Algorithm Similar to Repeated Matrix Multiplication

    19

    All Pair Shortest Paths II

    Floyd-Warshall Algorithm

    Johnson's Algorithm

    20

    NP-Completeness I

    NP-Completeness 1

    NP-Completeness 2

    21

    NP-Completeness II

    NP-Completeness 3

    NP-Completeness 4

    22

    Approximation Algorithms

    Approximation Algorithms 1

    Approximation Algorithms 2

    Approximation Algorithms 3

     

  • 교수 정보

  • 교수진 소개

    • 과정명: 알고리즘의 기초
    • 교수(소속): 서울대학교 공과대학 전기정보공학부
    • 학력: 서울대학교 전기공학 (학사)
               미국 메릴랜드 주립대학교(College Park) 컴퓨터과학 (석사, 박사)

    • 주요 경력: IBM Almaden Research Center 
                      Bell Laboratories
                      KAIST 전산학과 조교수
  • 강좌코드 : 2019_80_C_2017_2_SKS_2019_2
  • 과정 : 알고리즘의 기초
  • 주수 : 22
  • 수강가능수 : 100000
  • 학점 : 0
  • 언어 : 한국어 (ko)
  • 태그 :
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