课程主页: https://www.coursera.org/learn/algorithms-on-strings
在数字化时代，互联网充满了文本信息，我们通过文本查询进行信息搜索，阅读官网、书籍和电子邮件，无一不与字符串息息相关。为了高效地理解海量信息，搜索引擎依赖于许多字符串算法。而随着个性化医疗的兴起，搜索算法也用于挖掘人类基因组中引发疾病的突变。最近，我参加了Coursera上的《字符串算法》课程，下面将分享我的学习体验以及推荐理由。
课程概述: 该课程深度探讨字符串算法的基础与应用，从字符串的模式匹配入手，系统讲解了几种重要的算法，包括后缀树、Burrows-Wheeler变换、Knuth-Morris-Pratt算法等。课程结构紧凑，讲师对复杂概念的解释深入浅出，让人容易理解。
课程大纲:
- 后缀树: 课程首先教你如何使用后缀树以线性时间搜索最长重复字符串，介绍了1973年Peter Weiner的开创性算法，该算法迅速成为模式匹配领域的里程碑。
- Burrows-Wheeler变换和后缀数组: 在这个模块中，学习如何将文本压缩和模式匹配结合起来，了解Burrows-Wheeler变换的应用以及它在基因组学中的重要意义。
- Knuth–Morris–Pratt算法: 探索如何以O(|Text|)的时间复杂度实现精确模式匹配，解决从后缀树构造后缀数组的算法挑战。
- 构建后缀数组与后缀树: 学习O(n log n)的后缀数组构建算法，掌握从后缀数组构建后缀树的线性时间算法，以及如何在课程中的编程作业中实现这些算法。
在每一个模块中，讲师不仅提供了理论知识，还配有丰富的编程作业，能够帮助学员巩固所学，灵活运用。课程内容翔实，逻辑严谨，适合有一定计算机基础的学习者。
推荐理由:
- 内容全面，覆盖了字符串算法的基本原理和实际应用。
- 通过编程作业加深理解，实用性强。
- 授课质量高，讲师讲解清晰易懂。
- 适合广大对计算机科学、基因组学等领域感兴趣的学习者。
总之，这门课程不仅扩大了我的计算机科学视野，还让我认识到了字符串算法在现实世界中的广泛应用，非常值得推荐给正在寻找学习资源的朋友们。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/algorithms-on-strings