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.
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 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 cryptanalyse dans les systèmes à clé publique et la puissance de l'interaction dans les preuves interactives, couvrant le CO-NP, les classes NP, P vs. NP, et plus encore.
Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
Introduit la complexité temporelle et l'analyse des algorithmes dans le pire des cas, en extrayant la complexité computationnelle des détails de mise en œuvre.
