Introduit la complexité computationnelle, les problèmes de décision, la complexité quantique et les algorithmes probabilistes, y compris les problèmes dures au NP et les problèmes complets au NP.
Explore les aspects pratiques de la résolution des jeux de parité, y compris les stratégies gagnantes, les algorithmes, la complexité, le déterminisme et les approches heuristiques.
Explore la complexité de l'algorithme, la notation big-O, l'induction, la récursion et l'analyse des temps de fonctionnement, couvrant les problèmes NP et les classes de complexité.
Examine les problèmes de NP, la coloration des graphiques, l'optimisation des chemins et les distinctions de complexité computationnelle dans les classes P et NP.
Explore la complexité algorithmique, en comparant les taux de croissance en utilisant la notation Theta et en caractérisant différentes classes de complexité.
S'insère dans la théorie de la complexité, en se concentrant sur le problème P vs NP et la classification des problèmes informatiques en fonction de l'efficacité.
Explore la programmation dynamique du problème Knapsack, en discutant des stratégies, des algorithmes, de la dureté du NP et de l'analyse de la complexité temporelle.
