Cours algorithme

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Module 1 : Introduction aux algorithmes

• Définition d’un algorithme : Qu’est-ce qu’un algorithme ? Exemples simples dans la vie quotidienne.
• Historique et importance des algorithmes : L’impact des algorithmes dans les sciences informatiques et leur rôle dans l’optimisation des solutions.
• Notions de base : Entrées, sorties, séquence d’instructions, finitude.
• Pseudo-code : Présentation du pseudo-code comme outil pour décrire les algorithmes de manière formelle.

Module 2 : Complexité des algorithmes

• Complexité temporelle et spatiale : Introduction aux notions de complexité en temps et en espace.
• Notation Big O, Big Theta et Big Omega : Comment mesurer l’efficacité des algorithmes avec les notations asymptotiques.
• Analyse de la complexité des algorithmes : Méthodes pour déterminer la complexité des algorithmes, exemples pratiques (algorithmes de recherche, de tri).
• Exemples d’analyses de complexité : Algorithmes de recherche linéaire et binaire.

Module 3 : Algorithmes de base

• Algorithmes de tri :
  • Tri par sélection, tri par insertion, tri à bulles.
  • Algorithmes de tri plus efficaces : tri rapide (quicksort), tri fusion (mergesort), tri par tas (heapsort).
• Algorithmes de recherche :
  • Recherche linéaire et binaire.
  • Complexité et cas d’utilisation des différentes méthodes de recherche.
• Structures de données associées :
  • Tableaux, listes, piles, files, arbres.
  • Les avantages et inconvénients de chaque structure en fonction des types de problèmes.

Module 4 : Structures de données avancées

• Tableaux et listes chaînées : Manipulation de données avec des listes chaînées simples, doubles, et circulaires.
• Arbres :
  • Arbres binaires, arbres de recherche binaires, arbres équilibrés (AVL), arbres B.
• Graphes :
  • Représentation des graphes (listes d’adjacence, matrices d’adjacence).
  • Types de graphes (orientés, non orientés, pondérés).
• Tables de hachage : Principe de base, fonctions de hachage, résolution des collisions.