Week 6
Project 1
10%
基础算法设计与分析
COMP20007
课程定位 COMP20007(Design of Algorithms)是墨尔本大学计算机科学方向的研究生课程,定位在理论框架、方法工具与真实场景应用的结合。课程面向希望进入研究、咨询、产品、分析或管理岗位的学习者,强调把课堂知识转化为可解释、可落地的决策支持。它通常可衔接后续 capstone、研究项目或行业实践。 技术栈与学习内容 学习内容通常覆盖该学科的核心理论、分析方法、案例推演与实务沟通能力。你需要在作业与项目中完成问题定义、方法选择、证据组织、结论表达与风险边界说明,重点是建立完整论证链路,而不是只追求单点结论。对于计算机科学方向课程,老师通常更重视你如何把模型或框架解释清楚,并将其与具体场景建立一一对应关系。 课程结构 一般按 12-13 周推进:前段搭建基础框架,中段进入高密度作业与案例分析,后段进行综合整合与期末评估。常见考核由 Quiz/Workshop、2 次作业或项目、期末评估组成。即便没有明确 Hurdle,评分也会关注关键能力是否稳定达标。课程后半段通常会出现多任务并行,提前拆解任务与里程碑是稳定发挥的关键。 适合人群 适合希望在计算机科学方向深入发展的硕士同学。建议每周投入 10-14 小时,按“预习-实践-复盘”节奏推进。课程难点在于多任务并行与高质量表达;能稳定执行周计划并及时复盘的人,后期表现通常更稳。若你目标是 HD,建议从学期初就维护“错因与改进清单”,把反馈转化为下一轮可执行动作。
Course decision
先看考核重心、截止节奏和入门要求,再决定这门课是否适合你的学期安排。
考核总权重
100%
4 项考核
最高单项
60%
Written Examination
期末考试
有
以官方 outline 为准
Hurdle
1 项
需要单独满足
Deadline map
按截止周排列作业节点;持续考核会保留在下方完整考核结构中。
Week 6
10%
基础算法设计与分析
Week 6
10%
算法理论测试
Week 12
20%
复杂算法设计与实现
Week 13
60%
期末综合理论考试
Syllabus
默认只展示每周独有的知识重点;节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。
渐进分析,递归关系求解 (主定理)
归并排序分析,大整数乘法
活动选择问题,哈夫曼编码,拟阵理论简介
最优子结构,重叠子问题,编辑距离
背包问题变体,全对最短路径
网络流,最大流最小割定理
KMP 算法分析,后缀数组
P vs NP,多项式时间归约
证明 SAT, 3-SAT, Clique 等问题的难解性
应对 NP 难问题的策略
Assessment
Project 1
基础算法设计与分析
Week 6
Project 2
复杂算法设计与实现
Week 12
Mid-semester Test
算法理论测试
Week 6
Written ExaminationHurdle
期末综合理论考试
项目需及格 (15/30),考试需及格 (35/70)
Week 13
Assignments
设计并实现一个解决特定优化问题的算法(如流网络或 DP),并撰写复杂度分析报告
重点: 算法设计, 理论证明
要求:需提供正确性证明和实验性能图表
⏱ 预计 30 小时
Reviews
2.6
难度
3.2
含金量
2.6
压力
2.8
教师评分
很没用,老师也很一般的学科,老师讲课很慢
很不公平的评分,也不给反馈,课程也也没有很好的构架。。。
这门课总体而言非常有趣且引人入胜。 内容有时很难理解(图形算法,哈希表算法等),但是如果坚持使用呈现给你的材料,你将会成功的攻克这门课! 它的作业结构合理,难度合理。 考试非常公平,尽管有些棘手,但如果你已研究了所有讲义幻灯片并完成了教程练习(良好的指标),则可以轻松达到H2以上啦~
这很容易成为最糟糕的第二年计算机科学专业。这是不必要的艰苦和教学不力。讲师讲得很慢,并且总是每隔10分钟切线一次。该课程的内容包括大O,排序,快速选择,二叉树,图,哈希表,动态编程,信息论。有两个作业。对于2018年,第一个基本上实现计数排序和堆排序,第二个应用哈希表。大部分代码已提供给你。一切都很容易。就像我在上面说的那样,该学科的教学非常差。你将学到的大部分内容都来自教程,而不是讲座。
这门课比起Cognate comp20003更具理论性,如果你想追求更多的理论并更好地理解计算机科学理论,那么这门课里的概念将会是你不错的选择
From Seniors
基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。
比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。
这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。
这门课暂无往年考点记录。
下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。
统计自 317 份脱敏校友证言
岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer
岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer
岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant
关于这块数据,我们说实话
雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。
我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。