Couvre trouver le chemin le plus court dans les graphiques dirigés efficacement en utilisant des approches algorithmiques et en discutant des problèmes connexes de NP-complet.
Explique le regroupement des moyennes k, en attribuant des points de données à des grappes en fonction de la proximité et en minimisant les distances carrées à l'intérieur des grappes.
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 l'optimisation de la pseudométrie dans les graphes, en se concentrant sur la minimisation de la pseudométrie et de la métrique du chemin le plus court.
Explore les limites et les limites dans les catégories de functeurs, en mettant l'accent sur les égaliseurs, les retraits et leur importance dans la théorie des catégories.
Déplacez-vous dans le calcul et la réalisation géométrique de petites catégories, explorant la relation entre les nerfs et les structures géométriques.
Couvre les fondamentaux de l'optimisation d'entier, y compris la programmation d'entier, la programmation dynamique et les algorithmes d'approximation.
