算法设计与分析 – 清华大学（视频课程）

本课程系统介绍算法设计与分析的方法和理论，包括算法基础、图、贪婪算法、分治、动态规划、网络流、计算复杂性初步、近似算法及随机算法等。同时，本课程还包含算法领域的一些前沿课题和最新进展。本课程可以作为数学、计算机等相关专业的学生关于算法理论的基础课程。

算法设计与分析是计算机科学及运筹学的一门基础性课程，在清华大学数学系已经开设了10几年的时间，一般在秋季学期开设，4学分64课时，有来自数学系，计算机系，工业工程，经管学院及一些工科院系的学生选课，选课学生比较踊跃，课容量多次扩大。学生普遍反映课程内容精彩、有用、有趣。在算法广泛应用和飞速发展的时代，学生通过对这门课程的学习，进入了算法领域，掌握其基本理论和方法，提升思维方式，为今后的学习、科研和工作打下坚实基础。

课程目录
├─📄 1.[1.1.1]–Introduction(Av96888262,P1).mp4
├─📄 2.[1.3.1]–Gale-ShapleyAlgorithm(Av96888262,P2).mp4
├─📄 3.[1.4.1]–UnderstandingGale-ShapleyAlgo(Av96888262,P3).mp4
├─📄 4.[2.1.1]–ComputationalTractability(Av96888262,P4).mp4
├─📄 5.[2.2.1]–AsymptoticOrderofGrowth(Av96888262,P5).mp4
├─📄 6.[2.3.1]–ASurveyofCommonRunningTimes(Av96888262,P6).mp4
├─📄 7.[3.1.1]–BasicDefinitionsandApplicatio(Av96888262,P7).mp4
├─📄 8.[3.2.1]–GraphTraversal(Av96888262,P8).mp4
├─📄 9.[3.3.1]–TestingBipartiteness(Av96888262,P9).mp4
├─📄 10.[3.4.1]–ConnectivityinDirectedGraphs(Av96888262,P10).mp4
├─📄 11.[3.5.1]–DAGandTopologicalOrdering(Av96888262,P11).mp4
├─📄 12.[4.1.1]–CoinChanging(Av96888262,P12).mp4
├─📄 13.[4.2.1]–IntervalScheduling(Av96888262,P13).mp4
├─📄 14.[4.3.1]–IntervalPartitioning(Av96888262,P14).mp4
├─📄 15.[4.4.1]–SchedulingtoMinimizeLateness(Av96888262,P15).mp4
├─📄 16.[4.5.1]–OptimalCaching(Av96888262,P16).mp4
├─📄 17.[4.6.1]–ShortestPathsinaGraph(Av96888262,P17).mp4
├─📄 18.[4.7.1]–MinimumSpanningTree(Av96888262,P18).mp4
├─📄 19.[4.8.1]–CorrectnessofAlgorithms(Av96888262,P19).mp4
├─📄 20.[4.9.1]–Clustering(Av96888262,P20).mp4
├─📄 21.[5.1.1]–Mergesort(Av96888262,P21).mp4
├─📄 22.[5.2.1]–CountingInversions(Av96888262,P22).mp4
├─📄 23.[5.3.1]–ClosestPairofPoints(Av96888262,P23).mp4
├─📄 24.[5.4.1]–IntegerMultiplication(Av96888262,P24).mp4
├─📄 25.[5.5.1]–5.5MatrixMultiplication(Av96888262,P25).mp4
├─📄 26.[5.6.1]–ConvolutionandFFT(Av96888262,P26).mp4
├─📄 27.[5.7.1]–FFT(Av96888262,P27).mp4
├─📄 28.[5.8.1]–InverseDFT(Av96888262,P28).mp4
├─📄 29.[6.1.1]–WeightedIntervalScheduling(Av96888262,P29).mp4
├─📄 30.[6.2.1]–SegmentedLeastSquares(Av96888262,P30).mp4
├─📄 31.[6.3.1]–KnapsackProblem(Av96888262,P31).mp4
├─📄 32.[6.4.1]–RNASecondaryStructure(Av96888262,P32).mp4
├─📄 33.[6.5.1]–SequenceAlignment(Av96888262,P33).mp4
├─📄 34.[6.6.1]–ShortestPaths(Av96888262,P34).mp4
├─📄 35.[7.1.1]–FlowsandCuts(Av96888262,P35).mp4
├─📄 36.[7.2.1]–MinimumCutandMaximumFlow(Av96888262,P36).mp4
├─📄 37.[7.3.1]–Ford-FulkersonAlgorithm(Av96888262,P37).mp4
├─📄 38.[7.4.1]–ChoosingGoodAugmentingPaths(Av96888262,P38).mp4
├─📄 39.[7.5.1]–BipartiteMatching(Av96888262,P39).mp4
├─📄 40.[8.1.1]–Polynomial-TimeReductions(Av96888262,P40).mp4
├─📄 41.[8.2.1]–BasicReductionStrategiesI(Av96888262,P41).mp4
├─📄 42.[8.3.1]–BasicReductionStrategiesII(Av96888262,P42).mp4
├─📄 43.[8.4.1]–DefinitionofNP(Av96888262,P43).mp4
├─📄 44.[8.5.1]–ProblemsinNP(Av96888262,P44).mp4
├─📄 45.[8.6.1]–NP-Completeness(Av96888262,P45).mp4
├─📄 46.[8.7.1]–SequencingProblems(Av96888262,P46).mp4
├─📄 47.[8.8.1]–NumericalProblems(Av96888262,P47).mp4
├─📄 48.[8.9.1]–co-NPandtheAsymmetryofNP(Av96888262,P48).mp4
├─📄 49.[9.1.1]–LoadBalancing(Av96888262,P49).mp4
├─📄 50.[9.2.1]–CenterSelection(Av96888262,P50).mp4
├─📄 51.[9.3.1]–ThePricingMethodVertexCover(Av96888262,P51).mp4
├─📄 52.[9.4.1]–LPRoundingVertexCover(Av96888262,P52).mp4
├─📄 53.[9.5.1]–KnapsackProblem(Av96888262,P53).mp4
├─📄 54.[10.1.1]–LandscapeofanOptimizationPr(Av96888262,P54).mp4
├─📄 55.[10.2.1]–MaximumCut(Av96888262,P55).mp4
├─📄 56.[10.3.1]–NashEquilibria(Av96888262,P56).mp4
├─📄 57.[10.4.1]–PriceofStability(Av96888262,P57).mp4
├─📄 58.[11.1.1]–ContentionResolution(Av96888262,P58).mp4
├─📄 59.[11.2.1]–LinearityofExpectation(Av96888262,P59).mp4
├─📄 60.[11.3.1]–MAX3-SAT(Av96888262,P60).mp4
└─📄 61.[11.4.1]–ChernoffBounds(Av96888262,P61).mp4