Start Date

01/07/2022

Price

Free

Course Duration

13 שבועות | 8-10 שעות בשבוע

מה נלמד?

נושאי הקורס כוללים לימודי מבני נתונים ואלגוריתמים קלסיים וניתוח סיבוכיות.

  • הערכת יעילות אסימפטוטית של אלגוריתמים.
  • פיתרון נוסחאות נסיגה בסיסיות.
  • עצי חיפוש בינאריים.
  • טבלאות גיבוב.
  • עצי חיפוש מאוזנים.
  • ערימה.
  • קודי דחיסה בסיסיים.
  • מבני נתונים אקראיים בסיסיים.

 

Description:

בקורס זה נלמד מבני נתונים בסיסיים כגון עץ AVL, עץ-B, טבלאות גיבוב, רשימות דילוגים, ערימה ועוד. נלמד מתי משתמשים בהם ומהן תכונותיהם. בנוסף, נלמד איך לבנות מבני נתונים מורכבים יותר שמשתמשים ביותר מאחד ממבני הנתונים הנ”ל. נכיר את הגרפים, והייצוגים שלהם במחשב, סריקות בסיסיות בגרפים, כגון, סריקה לרוחב ולעומק. נלמד על חישוב עץ פורש מינימלי ועץ המרחקים הקצרים ביותר. נלמד גם על רכיבים קשירים היטב בגרפים מכוונים ואיך מוצאים אותם ביעילות ונדבר גם על קודי דחיסה בסיסיים, כגון קוד האפמן ולמפל-זיו.

The course is over

The course staff:

Prof. Michael Elkin

Lecturer

About Me

Dr. Irina Revayev

Lecturer

About Me

Dr. Marina Kogan-Sadetsky

Lecturer

About Me