exercices de programmation raisonnée

algo/AlgoApprofondie/cours/complexite.txt

@@ -22,6 +22,24 @@ taille des données sur lesquelles l’algorithme est appliqué.
 Evaluer le coût exact est difficile, on exprimera donc seulement un
 ordre de grandeur
 
+On peut approximer la complexité des algorithmes.
+C'est utile pour pouvoir comparer des algorithmes.
+
+complexité
+
+	estimer la complexité d'un algorithme, c'est estimer le nombre de calculs qu'il utilise.
+
+Si f est la fonction caractérisant exactement le coût d’un algorithme et n
+la taille des données, on s’intéresse à la façon dont augment f(n) lorsque n augmente
+on va montrer que f(n) n'augmente pas plus vite qu’une autre fonction
+g(n). Du point de vue mathématique, on dit que la fonction f est dominée
+asymptotiquement par la fonction g ce qui se note f = O(g)
+
+- Complexité temporelle : c’est le nombre d’op«erations effectuées par
+  une machine qui exécute l’algorithme.
+
+- Complexité spatiale : c’est le nombre de positions mémoire utilisées par
+  une machine qui exécute l’algorithme.
 
 définition mathématique
 -----------------------

algo/AlgoApprofondie/cours/modularite.txt

@@ -65,11 +65,11 @@ de plus en plus fines, de plus en plus détaillées, qui aboutiront au programme
 On met des *trous* dans les algorithmes de plus haut niveau,
 c'est-à-dire des phrases en langage naturel.
 
-.. ifconfig: exercice
+.. ifconfig:: exercice
 
     **Exercice** : **Calculer la date du lendemain**
 
-.. ifconfig: correction
+.. ifconfig:: correction
 
     - l'algorithme de plus bas niveau
 

algo/algorithmique/todo.txt

@@ -1,11 +1,7 @@
 todo
 ====
 
-- un code-block:: ocaml ne passe pas (c'était lequel?)
-- le tri de listes est à supprimer (ou bien le faire en python)
 - donner les corrections des exos de TP
-- l'abstraction de type dans les modules :
-  refaire le type date correctement
 
 - l'analyse descendante avec les dates : je l'avais zappé mais c'était bien
 - modules paramétrés ? à effacer

algo/tronCommun/algo.txt

@@ -268,24 +268,3 @@ Comment rendre un algorithme lisible
 - Le bon algorithme est structuré.
 - Le bon algorithme est indenté.
 
-Complexité d'un algorithme
---------------------------
-
-On peut approximer la complexité des algorithmes.
-C'est utile pour pouvoir comparer des algorithmes.
-
-complexité
-
-	estimer la complexité d'un algorithme, c'est estimer le nombre de calculs qu'il utilise.
-
-Si f est la fonction caractérisant exactement le coût d’un algorithme et n
-la taille des données, on s’intéresse à la façon dont augment f(n) lorsque n augmente
-on va montrer que f(n) n'augmente pas plus vite qu’une autre fonction
-g(n). Du point de vue mathématique, on dit que la fonction f est dominée
-asymptotiquement par la fonction g ce qui se note f = O(g)
-
-- Complexité temporelle : c’est le nombre d’op«erations effectuées par
-  une machine qui exécute l’algorithme.
-
-- Complexité spatiale : c’est le nombre de positions mémoire utilisées par
-  une machine qui exécute l’algorithme.