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在本在线课程中，我们将（用 Python）针对世界各地的快递公司每天需要处理数百万次的问题--旅行推销员问题--共同实施高效程序。这个问题的目标是尽快到达所有指定地点。如何快速找到这个问题的最优解？我们仍然没有针对这一计算难题的高效算法，而这正是计算机科学领域最重要的未决问题--P 与 NP 问题的本质所在。尽管如此，我们仍将针对旅行推销员问题的现实实例实施几种解决方案。 在设计这些解决方案时，我们将在很大程度上依赖于专业课程中学到的材料：证明技术、组合学、概率论、图论。我们将看到几个利用离散数学思想获得更多更有效解决方案的例子。
交付问题
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 计算机科学离散数学入门 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有3个模块
在本模块的开头，我们首先定义了交付问题的数学模型--经典的旅行推销员问题（通常简称为 TSP）。然后，我们将回顾其众多应用中的几个：从简单的应用（运送货物、计划行程）到不太明显的应用（数据存储和压缩、基因组组装）。之后，我们将一起迈出实施 TSP 程序的第一步。
涵盖的内容
4个视频1篇阅读材料5个作业2个非评分实验室
我们将看到两种应用于旅行推销员问题的通用技术。第一种是 "分支与约束"，它是组合优化中的一种经典方法，用于解决各种问题。它可以看作是对蛮力搜索的一种改进：我们尝试逐个构建一个排列组合，但每一步我们都要检查继续构建排列组合是否仍有意义（如果没有意义，我们就切断当前分支）。第二种，动态编程，可以说是最流行的算法技术。它通过一系列更小的子问题来解决问题。
涵盖的内容
4个视频2个作业1个非评分实验室
正如我们在前面的模块中所看到的，精确地解决旅行推销员问题是很难的。事实上，我们甚至不指望在最近的将来找到有效的解。因此，我们不禁要问：有没有可能高效地找到一个可能是次优，但同时又接近最优的解呢？事实证明，答案是肯定的！我们将学习两种算法。第一种算法能保证快速找到比最优解最多延长一倍的解。第二种算法没有这样的保证，但它在实践中效果很好。
涵盖的内容
2个视频1个作业1个非评分实验室
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
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Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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TA
4
已于 Mar 29, 2021审阅
O curso é muito interessante, porém a explicação é um pouco confusa. Poderia ter uma explicação em vídeo da parte envolvendo programação, e não apenas deixar isso como tarefa
AT
5
已于 Nov 19, 2019审阅
A fun conclusion to the specialization that brings all of the mathematics of combinatorics and graph theory together to show how it can be applied to some real world problems.
NL
5
已于 Mar 21, 2021审阅
This series is great. I am confident to tutor my son in CS now.Thanks UCSD and HSE
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