课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-algorithms-and-complexity
在Coursera平台上，我们有幸接触到一门名为《高级算法与复杂性》的课程。这门课程是我们在线专业化学习的延续，让学习者能够在掌握基本算法的基础上，迈入更复杂的问题和算法的领域。接下来，我们将对课程的内容进行详细介绍和评估。
课程概述
这门课程不仅仅是简单地介绍新的算法，而是构建在已有知识之上，利用全新的思想解决复杂问题。课程开始时，我们将学习网络流的相关内容，这在实际应用中有着显著的作用，包括最佳匹配、查找不相交路径及航班调度等一系列问题，甚至令人惊讶的是，它也能够应用于计算机视觉中的图像分割等问题。
课程大纲
- 网络流
网络流在许多实际情况中出现，例如在有限容量的网络中运输货物。这一单元将探讨网络流的数学基础及一些重要的流算法，并展示一些看似无关的问题如何借助网络流的知识得到解决。 - 线性规划
线性规划是一种强大的算法工具，旨在通过一些线性不等式的约束条件来优化线性函数。它不仅可以广泛应用于流问题的讨论，还能应用于优化生产程序和寻找最便宜的健康饮食方式等问题。本单元将探讨线性规划问题的重要性及其解决工具。 - NP-完全问题
许多现实世界的问题没有已知的高效算法，其中许多问题可归约到称为NP-完全问题的经典问题。本单元将学习这些经典的NP-完全问题和它们之间的归约，尽管它们不太可能在近期内获得有效的解决方案，依然有许多高效软件可以处理这些大规模实例。 - 应对NP-完全性
即使您可能会为不易解决的NP-完全问题感到沮丧，但实际上，解决这些问题的方案总会存在。我们将探讨一些NP-完全问题的特殊情况可以在多项式时间内解决；并考虑一些比暴力算法更快的确切算法以及在多项式时间内找到接近最优解的近似算法。 - 流处理算法（可选）
在现代的大数据分析中，常常需要处理无法全部存入内存的大规模输入。流处理模型为我们提供了一种方法：算法在扫描更新流时维护小型摘要。在这一讲中，我们将介绍一种小空间算法CountSketch，用于寻找数据流中最常见的前k个项目。
总体评价
《高级算法与复杂性》课程在介绍复杂算法的同时，依然保留了实用性，适合希望深入理解算法复杂性并应对现实问题的学习者。无论你是学生还是专业人士，这门课程都能为你提供重要的算法工具和理论基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-algorithms-and-complexity