Explore le tri topologique, les graphes acycliques, les composants fortement connectés, l'algorithme magique, le graphe des composants, les réseaux de flux et leurs applications.
Discute des structures de données Union-Find et des arbres de spanning minimum, couvrant les algorithmes et leurs applications dans la conception et l'optimisation de réseaux.
Couvre des sujets tels que la sortie DFS, la classification des bords, les graphes acycliques, l'exactitude, l'analyse du temps, les SCC et l'algorithme de tri topologique.
Couvre l'algorithme de Leighton-Rao pour trouver la coupe la plus clairsemée dans un graphique, en se concentrant sur ses étapes et ses fondements théoriques.
Explore la théorie du clustering spectral, la décomposition des valeurs propres, la matrice laplacienne et les applications pratiques dans l'identification des clusters.
Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.
Couvre les concepts d'homéomorphismes locaux et de couvertures en multiples, en mettant l'accent sur les conditions dans lesquelles une carte est considérée comme un homéomorphisme local ou une couverture.
Explore les algorithmes de Prim et Kruskal pour trouver un minimum d'arbres couvrants dans un graphique, couvrant leur exactitude, leur mise en œuvre et leur analyse.
