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高級算法：課程會深入探討各種高級算法，如貪心算法、動態(tài)規(guī)劃算法、分治算法等的原理、應用場景及優(yōu)化策略。
高級數據結構：包括對復雜數據結構的學習，如紅黑樹、B 樹、B + 樹、哈希表的高級應用、圖的高級表示與算法等。學生需要理解這些數據結構的特點、操作方法以及在不同場景下的優(yōu)勢和劣勢。
算法分析與優(yōu)化：教授如何對算法的時間復雜度和空間復雜度進行分析，以便評估算法的效率。同時，還會講解如何對現有算法進行優(yōu)化，以提高其性能。
作業(yè)和項目：占比可能在 30% - 40% 左右。這部分通常包括一些編程作業(yè)、算法分析報告、數據結構相關的項目等。
考試：一般占比 30% - 40%。考試可能分為期中和期末兩種形式，也有可能只有期末考試。
課堂參與及表現：占比 10% - 20%。包括課堂出勤、參與課堂討論、小組活動中的表現等。
小測驗或階段性測試：可能占比 10% 左右。在課程進行的過程中，教師可能會不定期地進行一些小測驗或階段性測試。
課程中算法復雜度分析、圖算法、高級樹結構等內容，對于很多留學生來說都有較大挑戰(zhàn)。找一個計算機科學專業(yè)留學生輔導可以幫同學輕松掌握這些知識難點。
匯聚全球名校導師，涵蓋文、理、商等多個學科領域，精準匹配課程需求;
根據個人學習進度和難點，量身定制輔導方案，高效提升成績;
隨時隨地預約課程，靈活安排學習時間，輕松平衡學業(yè)與生活。
閱讀原文：http://www.brains-tank.com/news/29150_62.html
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