Randomized Algorithms (Spring 2010)

随机算法 Randomized Algorithms

Randomized Algorithms by Motwani and Raghavan
Instructor
尹一通
Email	yitong.yin@gmail.com yinyt@nju.edu.cn yinyt@lamda.nju.edu.cn
office	蒙民伟楼 406
Class
Class meetings	8 am-10 am, Wednesday, 教201
Office hours	2pm-5pm, Saturday, MMW 406
Textbook
Motwani and Raghavan, Randomized Algorithms. Cambridge Univ Press, 1995.

This is the page for the class Randomized Algorithms for the Spring 2010 semester. Students who take this class should check this page periodically for content updates and new announcements.

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Announcement

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Syllabus

随机化（randomization）是现代计算机科学最重要的思想方法之一，近二十年来被广泛的应用于计算机科学的各个领域。在这些应用的背后，是一些共通的随机化原理。在随机算法这门课程中，我们将用数学的语言描述这些原理，将会介绍以下内容：

• 一些重要的随机算法的设计与分析；
• 概率论工具，包括常用的概率不等式，以及数学证明的概率方法 (the probabilistic method);
• 随机算法的概率模型，包括典型的随机算法模型，以及概率复杂度模型。

作为一门理论课程，这门课的内容偏重数学上的分析和证明。这么做的目的不单纯是为了追求严格性，而是因为用更聪明的方法去解决问题往往需要对问题本身的数学结构有深刻的认识。

先修课程 Prerequisites

必须：离散数学，概率论。 推荐：算法设计与分析。

Assignments

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Lecture Notes

1. Introduction
2. Complexity classes, lower bounds
3. Expectations, moments, deviations
4. Probabilistic inequalities
5. Hashing, limited independence
6. Martingales
7. The probabilistic method
8. Randomized rounding
9. Random graphs, graph algorithms
10. Markov chains and random walks
11. Random sampling
12. Approximate counting
13. Geometric algorithms
14. Fingerprinting
15. Number theory algorithms
16. Distributed Algorithms
17. Data streams

Probability Toolkit

• Linearity of expectation
• Independent events
• Conditional probability and conditional expectation
• The law of total probability and the law of total expectation