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- May 6th, 2025
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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.
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