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Lesson n.1:
Introductions and Definitions
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(A.A. nessuno)
Lesson n.2:
Complexity Analysis
Lesson n.3:
Analysis of recursive programs: recurrences I
Lesson n.4:
Analysis of recursive programs: recurrences II
Lesson n.5:
Sorting
Lesson n.6:
Heapsort and Quicksort
Lesson n.7:
Sorting - linear time algorithms
Lesson n.8:
Dynamic sets and dictionaries
Lesson n.9:
Binary Search Trees
Lesson n.10:
Hash Tables I
Lesson n.11:
Hash Tables II
Lesson n.12:
Algorithmic paradigms: Dynamic programming I
Lesson n.13:
Dynamic programming II
Lesson n.14:
The greedy paradigm
Lesson n.15:
Search-based paradigms: backtracking
Lesson n.16:
Graphs I
Lesson n.17:
Graphs II
Lesson n.18:
Graphs visits
Lesson n.19:
Application of Depth-First-Search
Lesson n.20:
Minimum Spanning Trees I
Lesson n.21:
Minimum Spanning Trees II
Lesson n.22:
Shortest paths I
Lesson n.23:
Shortest paths II
Lesson n.24:
All-pairs shortest paths
Lesson n.25:
Intractable problems and NP completeness