随机算法 \ 高级算法 (Fall 2016): Difference between revisions

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#:  Computational complexity
#:  Computational complexity
# [[File:Under_construction.png‎|25px]] Lovász Local Lemma

Revision as of 06:24, 29 September 2016

高级算法
Advanced Algorithms
Instructor
尹一通
Email yitong.yin@gmail.com yinyt@nju.edu.cn
office 计算机系 804
Class
Class meetings Friday, 4pm-6pm
仙II-504
Office hours Tuesday, 2-4pm
计算机系 804
Textbooks
Motwani and Raghavan.
Randomized Algorithms.
Cambridge Univ Press, 1995.
Vazirani.
Approximation Algorithms.
Springer-Verlag, 2001.
v · d · e

This is the page for the class Randomized Algorithms \ Advanced Algorithms for the Fall 2016 semester. Students who take this class should check this page periodically for content updates and new announcements.

Announcement

  • (8/31/2016) 9月1日星期四,开始本学期的第一次课。
  • (8/31/2016) 9月8日星期四停课一次,补课时间待定。
  • (9/1/2016) 第一次课程slides已上传,见lecture notes部分。讲义随后会补上。
  • (9/5/2016) 由于错误的计算了从欧洲返回中国的时差影响,授课老师实际返回南京的时间应该比原计划多加一天,是9月11日星期日的晚上。这导致在9月22日再次上课之前没有合适的周末时间用来补课。因此下一次上课就是9月22日。因此带来的不变非常抱歉!
  • (9/22/2016) 第一次课讲义已经发布。同时还有课程所需的概率论基础的阅读材料。
  • (9/22/2016) 9月28日星期三下午7、8节在原教室仙II-504补课,请看到通知的同学们相互转告。
  • (9/28/2016) 第一次作业发布,10月13日课上交。

Course info

  • Instructor : 尹一通,
  • email: yitong.yin@gmail.com, yinyt@nju.edu.cn
  • office: 计算机系 804.
  • Class meeting: Friday 4pm-6pm, 仙II-504.
  • Office hour: Tuesday 2-4pm, 计算机系 804.

Syllabus

先修课程 Prerequisites

  • 必须:离散数学,概率论,线性代数。
  • 推荐:算法设计与分析。

Course materials

成绩 Grades

  • 课程成绩:本课程将会有若干次作业和一次期末考试。最终成绩将由平时作业成绩和期末考试成绩综合得出。
  • 迟交:如果有特殊的理由,无法按时完成作业,请提前联系授课老师,给出正当理由。否则迟交的作业将不被接受。

学术诚信 Academic Integrity

学术诚信是所有从事学术活动的学生和学者最基本的职业道德底线,本课程将不遗余力的维护学术诚信规范,违反这一底线的行为将不会被容忍。

作业完成的原则:署你名字的工作必须由你完成。允许讨论,但作业必须独立完成,并在作业中列出所有参与讨论的人。不允许其他任何形式的合作——尤其是与已经完成作业的同学“讨论”。

本课程将对剽窃行为采取零容忍的态度。在完成作业过程中,对他人工作(出版物、互联网资料、其他人的作业等)直接的文本抄袭和对关键思想、关键元素的抄袭,按照 ACM Policy on Plagiarism的解释,都将视为剽窃。剽窃者成绩将被取消。如果发现互相抄袭行为, 抄袭和被抄袭双方的成绩都将被取消。因此请主动防止自己的作业被他人抄袭。

学术诚信影响学生个人的品行,也关乎整个教育系统的正常运转。为了一点分数而做出学术不端的行为,不仅使自己沦为一个欺骗者,也使他人的诚实努力失去意义。让我们一起努力维护一个诚信的环境。

Assignments

Lecture Notes

  1. Min-Cut and Max-Cut (slides)
    Probability basics
  2. Greedy and Local Search (slides)
    Computational complexity
  3. Lovász Local Lemma