exercices de programmation raisonnée
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@ -22,6 +22,24 @@ taille des données sur lesquelles l’algorithme est appliqué.
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Evaluer le coût exact est difficile, on exprimera donc seulement un
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ordre de grandeur
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On peut approximer la complexité des algorithmes.
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C'est utile pour pouvoir comparer des algorithmes.
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complexité
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estimer la complexité d'un algorithme, c'est estimer le nombre de calculs qu'il utilise.
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Si f est la fonction caractérisant exactement le coût d’un algorithme et n
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la taille des données, on s’intéresse à la façon dont augment f(n) lorsque n augmente
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on va montrer que f(n) n'augmente pas plus vite qu’une autre fonction
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g(n). Du point de vue mathématique, on dit que la fonction f est dominée
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asymptotiquement par la fonction g ce qui se note f = O(g)
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- Complexité temporelle : c’est le nombre d’op«erations effectuées par
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une machine qui exécute l’algorithme.
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- Complexité spatiale : c’est le nombre de positions mémoire utilisées par
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une machine qui exécute l’algorithme.
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définition mathématique
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@ -65,11 +65,11 @@ de plus en plus fines, de plus en plus détaillées, qui aboutiront au programme
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On met des *trous* dans les algorithmes de plus haut niveau,
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c'est-à-dire des phrases en langage naturel.
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.. ifconfig: exercice
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.. ifconfig:: exercice
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**Exercice** : **Calculer la date du lendemain**
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.. ifconfig: correction
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.. ifconfig:: correction
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- l'algorithme de plus bas niveau
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@ -1,11 +1,7 @@
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todo
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- un code-block:: ocaml ne passe pas (c'était lequel?)
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- le tri de listes est à supprimer (ou bien le faire en python)
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- donner les corrections des exos de TP
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- l'abstraction de type dans les modules :
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refaire le type date correctement
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- l'analyse descendante avec les dates : je l'avais zappé mais c'était bien
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- modules paramétrés ? à effacer
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@ -268,24 +268,3 @@ Comment rendre un algorithme lisible
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- Le bon algorithme est structuré.
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- Le bon algorithme est indenté.
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Complexité d'un algorithme
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On peut approximer la complexité des algorithmes.
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C'est utile pour pouvoir comparer des algorithmes.
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complexité
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estimer la complexité d'un algorithme, c'est estimer le nombre de calculs qu'il utilise.
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Si f est la fonction caractérisant exactement le coût d’un algorithme et n
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la taille des données, on s’intéresse à la façon dont augment f(n) lorsque n augmente
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on va montrer que f(n) n'augmente pas plus vite qu’une autre fonction
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g(n). Du point de vue mathématique, on dit que la fonction f est dominée
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asymptotiquement par la fonction g ce qui se note f = O(g)
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- Complexité temporelle : c’est le nombre d’op«erations effectuées par
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une machine qui exécute l’algorithme.
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- Complexité spatiale : c’est le nombre de positions mémoire utilisées par
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une machine qui exécute l’algorithme.
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