Les arbres binaires. Terminologie avancée (1) TAD arbre binaire. Terminologie avancée (2) Terminologie avancée (3)

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Les arbres binaires. Terminologie avancée (1) TAD arbre binaire. Terminologie avancée (2) Terminologie avancée (3)"

Transcription

1 Les arbres Structures les plus importantes et les plus utilisées en informatique Liste = cas dégénéré d arbre Eemples: Arbres généalogiques Arbres de classification Arbres d epression / - Traduction de l epression ( ( )) / ( ) fils gauche Les arbres binaires racine fils droit Soit un arbre A = <o, A 1 > racine de A, le nœud o sous-arbre gauche de A (ou o), l arbre A 1 sous-arbre droit de A (ou o), l arbre A sous-arbre de A, un arbre C quelconque tq soit C = A soit C est sous-arbre de A 1 soit C est sous-arbre de A TAD arbre binaire tpe arbre paramètre nœud opérations : arbre <_, _, > : nœud arbre arbre arbre racine : arbre nœud g : arbre arbre d : arbre arbre préconditions racine(a) : a g(a) : a d(a) : a aiomes o : nœud, A 1 : arbre racine(<o, A 1 >) = o g(<o, A 1 >) = A 1 d(<o, A 1 >) = A Terminologie avancée (1) fils gauche de n = racine de son sous-arbre gauche fils droit de n = racine de son sous-arbre droit fils de n = l un quelconque des nœuds fils gauche et fils droit père de n = le nœud, s il eiste dont n est un fils ascendant de n = tout nœud qui est, soit père de n, soit ascendant du père de n descendant de n = tout nœud dont n est ascendant = fils de n ou descendant d un fils de n = nœud quelconque du sous-arbre droit ou du sousarbre gauche Terminologie avancée () Terminologie avancée () nœud interne = nœud qui a deu fils nœud interne au sens large = nœud qui a un fils arbre complet = un arbre qui n a pas de nœud interne au sens large feuille = un nœud qui n a pas de fils branche de l arbre = tout chemin de la racine à l une de ses feuilles bord gauche de l arbre = le plus long chemin depuis la racine en ne suivant que les fils gauches bord droit de l arbre = le plus long chemin depuis la racine en ne suivant que les fils droits chemin de à n, descendant de, la suite de nœuds {n 0, n 1,..., n p } telle que n 0 =, n p =n et i [1..p], n i-1 = père(n i ) unique on note p sa longueur occurrence de n, le mot de {0, 1} représentant le chemin de la racine à n tq : occurrence(r) = mot vide occurrence(fils gauche de ) = occurrence() 0 occurrence(fils droit de ) = occurrence() 1 1

2 Mesures sur les arbres (1) Mesures sur les arbres () taille de l arbre = le nombre de ses nœuds, noté taille(a) nombre de feuilles, noté nf(a) hauteur d un nœud = la longueur du chemin qui relie la racine à ce nœud = longueur de l occurrence du nœud, noté h() hauteur de l arbre = la longueur de la plus longue branche, noté h(a) h(a) = ma {h() nœud de A} longueur de cheminement de l arbre = somme des longueurs de tous les chemins issus de la racine LC(A) = {h() nœud de A} longueur de cheminement eterne de l arbre = somme des longueurs de toutes les branches issues de la racine LCE(A) = {h() feuille de A} profondeur moenne (d un nœud) de l arbre = moenne des hauteurs de tous les nœuds PC(A) = LC(A) / taille(a) profondeur moenne eterne (d une feuille) de l arbre = moenne des longueurs de toutes les branches PCE(A) = LCE(A) / nf(a) Propriétés sur les arbres (1) Propriétés sur les arbres () Lemme1. taille(a) nf(a) 1 égalité pour un arbre complet Lemme. h(a) taille(a) 1 égalité pour un arbre dégénéré Lemme. taille(a) h(a)1-1 égalité pour un arbre complet dont toutes les feuilles ont la profondeur h(a) Corollaire 4. log taille(a) h(a) taille(a) 1 log nf(a) h(a) minorant atteint pour les arbres complets dont toutes les feuilles ont la profondeur h(a) majorant pour les arbres dégénérés Lemme 5. A, LCE(A) nf(a) log nf(a) égalité pour arbres complets dont toutes les feuilles ont la profondeur h(a) Corollaire 6. A, PCE(A) log nf(a) Lemme 7. A, LC(A) (taille(a) 1).log (taille(a) 1) taille(a) Corollaire 8. A, PC(A) (taille(a) 1) / taille(a) log (taille(a) 1) - Corollaire 9. A, PC(A) log nf(a) 1 Lemme 10. soit A, un arbre complet non vide de taille n PC(A) = (n 1)/n PCE(A) (n-1)/n Eploration Parcours en largeur d abord (1) pas aussi simple que dans le cas des listes pas d ordre «naturel» Deu tpes de parcours En largeur d abord En profondeur d abord trois tpes principau de préfié infié postfié Ordre d évaluation des noeuds : / - / -

3 Parcours en largeur d abord () Parcours en profondeur d abord ParcourirEnLargeur(a : Noeud) ce_niveau = {a} tantque ce_niveau est non vide { niveau_inférieur = {} pour chaque nœud o de ce_niveau faire traiter o niveau_inférieur = niveau_inférieur les enfants de o fait ce_niveau = niveau_inf érieur tq Ordre d évaluation des noeuds : Ça dépend... / - Parcours en profondeur : algo Parcours en profondeur : e. procédure eplorer (A : arbre) si A = alors trait_arbre_vide sinon trait_préfié(racine(a)) eplorer(g(a)) trait_infié(racine(a)) eplorer(d(a)) trait_postfié(racine(a)) si préfié infié postfié Parcours infié / Parcours préfié : / Parcours postfié - / / - Implantation contiguë par linéarisation - 1 Implantation contiguë par linéarisation - Possible de linéariser un arbre sans perte d information (parcours préfié ou postfié) Représentation contiguë de la liste préfiée E: / - / - Parcours en profondeur préfié : en O(n) Accès au fils : étant donné un nœud de rang k le rang de son fils gauche est k1 Le rang de son fils droit est? procédure un peu compliquée algos de recherche en O(n) ajout ou suppression dans l arbre insertion ou suppression dans la liste préfiée déplacements en O(n)

4 Implantation contiguë par niveau 1 Implantation contiguë par niveau a tout nœud, on associe un numéro égal au code de son occurrence, noté code() Occurrence de : pour tout nœud, mot de {0, 1} Code bijection entre {0, 1} et N code : {0, 1} N code(ε) = 1 code(µ0) = code(µ) code(µ1) = code(µ) 1 Pour tout nœud : code(père()) = code() div code(filsgauche()) = code() code(filsdroit()) = code() 1 h() = log code() corollaires pour tout nœud de niveau p code() [ p.. p1 [ pour tout nœud d un arbre A code() < h(a)1 Implantation contiguë par niveau Implantation contiguë par niveau 4 Représentation : espace mémoire contigu au moins h(a)1 1 emplacements numérotés à partir de 1 on range à l indice code() si l emplacement ne correspond pas à un nœud, il est marqué ineistant E: / - / - algos efficaces pour la recherche et l eploration ajout d un nœud changer la marque d ineistence suppression d un nœud marquage de l emplacement correspondant suppression des sous-arbres gauche et droit déplacement d un sous arbre déplacement de l ensemble des nœuds du sous-arbre Implantation contiguë par niveau 5 Implantation chaînée (1) Problème majeur : mauvaise occupation mémoire occupation à 100% dans le cas des arbres binaires parfaits Déition arbre binaire où toutes les feuilles sont sur deu niveau, l avant-dernier étant complet et où toutes les feuilles du dernier niveau sont regroupées à gauche Lemme Un arbre binaire A est parfait ssi nœud de A, code() taille(a) h(a) = log taille(a) La plus naturelle class Nœud { Object contenu ; Nœud gauche = null ; Nœud droit = null ; } noeud null null null null 4

5 Implantation chaînée () algos efficaces pour la recherche et l eploration Ajout/suppression de nœuds modification d une référence déplacement d un sous arbre Modification de références Arbres générau et forêts Arbre général arbre où les nœuds peuvent avoir nombre quelconque de fils Forêt collection d arbres en nombre quelconque E: recherche des coups à jouer au échecs arbre à lettres a e s o n l m m e t t t d r o m e Arbres générau - terminologie on parle plutôt de : premier fils, deuième fils, etc. fils aîné et frère droit bijection avec les arbres binaires en posant fils_gauche() = aîné () fils_droit() = frère_droit() Arbres générau - parcours procédure eplor_gen(a : arbregen) var i : entier ; f : forêt ; n : nœud f := sousarbres(a) n := racine(a) si f = alors trait_feuille(n) sinon trait_(n) pour i := 1 jusqu à longueur(f) faire (n, i) eplore_gen(ième (f, i)) fait trait_(n) si Arbres générau - implantation Représentation contiguë par linéarisation nécessaire de connaître le nb de fils pour chaque nœud avantages et inconvénients idem arbre binaire Représentation contiguë par niveau nécessaire de borner le nb de fils aggravation de la mauvaise occupation mémoire Représentation chaînée avec un pointeur par fils nécessaire de borner le nb de fils adapté pour arbres p-aires perte de place (p pointeurs fils même pour une feuille) Représentation chaînée avec aîné et frère droit deu pointeurs par nœud quelque soit le nb de fils variante : booléen frère_null indique si frère droit ou pas (frère droit remplacé par père si ineistant) 5

Chap. VII : arbres binaires

Chap. VII : arbres binaires Chap. VII : arbres binaires 1. Introduction Arbre : collection d objets avec une structure hiérarchique Structure intrinsèque descendants d une personne (elle incluse) A ascendant connus d une personne

Plus en détail

Partie 3. Gilles Lebrun (gilles.lebrun@unicaen.fr)

Partie 3. Gilles Lebrun (gilles.lebrun@unicaen.fr) Partie 3 Gilles Lebrun (gilles.lebrun@unicaen.fr) Les arbres binaires Définition : C est une structure arborescente ou hiérarchique ou récursive Chaque élément (nœud) constituant la structure de l arbre

Plus en détail

Cours Algorithmique, 2ème partie AS IUT

Cours Algorithmique, 2ème partie AS IUT Cours Algorithmique, 2ème partie AS IUT Cours 2 : Arbres Binaires Anne Vilnat http://www.limsi.fr/individu/anne/coursalgo Plan 1 Représentations arborescentes 2 Définition d un arbre binaire récursive

Plus en détail

LES ARBRES INTRODUCTION À L ALGORITHMIQUE

LES ARBRES INTRODUCTION À L ALGORITHMIQUE 1 INTRODUCTION À L ALGORITHMIQUE LES ARBRES Chargée de cours: Transparents:http://www-npa.lip6.fr/~blin/Enseignements.html Email: lelia.blin@lip6.fr LES ARBRES Structures les plus importantes et les plus

Plus en détail

Structures de données, IMA S6

Structures de données, IMA S6 Structures de données, IMA S6 Arbres Binaires d après un cours de N. Devésa, Polytech Lille. Laure Gonnord http://laure.gonnord.org/pro/teaching/ Laure.Gonnord@polytech-lille.fr Université Lille 1 - Polytech

Plus en détail

C12. Les structures arborescentes. Août 2006

C12. Les structures arborescentes. Août 2006 Les structures arborescentes Août 2006 Objectifs du C12 Connaître le principe de la structure d arbre binaire Connaître les détails d implémentation de la structure d arbre binaire de recherche Les structures

Plus en détail

Arbres binaires de recherche (ABR) Binary Search Trees (BST)

Arbres binaires de recherche (ABR) Binary Search Trees (BST) LSVIII-BIM Algorithmie, 2015 Arbres binaires de recherche (ABR) Binary Search Trees (BST) I. Arbres binaires 1. Structure 2. Parcours II. Arbres binaires de recherche 1. Définition 2. Opérations sur les

Plus en détail

pedigree d'un cheval Zoe ; son père est Tonnerre et sa mère Belle ; mère de Belle est Rose et père de Belle est Eclair jean jean marc paul luc

pedigree d'un cheval Zoe ; son père est Tonnerre et sa mère Belle ; mère de Belle est Rose et père de Belle est Eclair jean jean marc paul luc Chap. 3 Les arbres binaires Un arbre est un ensemble de nœuds, organisés de façon hiérarchique, à partir d'un nœud distingué, appelé racine. La structure d'arbre est l'une des plus importantes et des plus

Plus en détail

INF601 : Algorithme et Structure de données

INF601 : Algorithme et Structure de données Cours 2 : TDA Arbre Binaire B. Jacob IC2/LIUM 27 février 2010 Plan 1 Introuction 2 Primitives u TDA Arbin 3 Réalisations u TDA Arbin par cellules chaînées par cellules contiguës par curseurs (faux pointeurs)

Plus en détail

Les arbres Florent Hivert

Les arbres Florent Hivert 1 de 1 Algorithmique Les arbres Florent Hivert Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert 2 de 1 Algorithmes et structures de données La plupart des bons algorithmes fonctionnent

Plus en détail

Arbres Binaire. PSI DAKHLA Prof Youssef El marzak. 1 Prof Youssef Elmarzak

Arbres Binaire. PSI DAKHLA Prof Youssef El marzak. 1 Prof Youssef Elmarzak Arbres Binaire PSI DAKHLA Prof Youssef El marzak 1 Prof Youssef Elmarzak 1.introduction: Les arbre sont très utilisées en informatique, d une part parce que les informations sont souvent hiérarchisées,

Plus en détail

alg - Arbres binaires de recherche [br] Algorithmique

alg - Arbres binaires de recherche [br] Algorithmique alg - Arbres binaires de recherche [br] Algorithmique Karine Zampieri, Stéphane Rivière, Béatrice Amerein-Soltner Unisciel algoprog Version 25 avril 2015 Table des matières 1 Définition, Parcours, Représentation

Plus en détail

Initiation aux algorithmes des arbres binaires

Initiation aux algorithmes des arbres binaires Initiation aux algorithmes des arbres binaires Plan I. Les arbres biniaires I. Définition II. Représentation graphique d un arbre III. Terminologie IV. Représentation en mémoire des arbres binaires V.

Plus en détail

Algorithmique et Programmation Impérative 2 Les arbres binaires de recherche

Algorithmique et Programmation Impérative 2 Les arbres binaires de recherche Algorithmique et Programmation Impérative 2 Les arbres binaires de recherche N.E. Oussous oussous@lifl.fr FIL USTL SDC - Licence p.1/16 Arbres binaires de recherche Un arbre binaire T est un arbre binaire

Plus en détail

1 Définition. 2 Recherche dans un Arbre-B. 3 Insertion dans un Arbre-B. 4 Suppression dans un Arbre-B. Arbre-B

1 Définition. 2 Recherche dans un Arbre-B. 3 Insertion dans un Arbre-B. 4 Suppression dans un Arbre-B. Arbre-B Déition Recherche Arbre-B Insertion Arbre-B Suppression Arbre-B Déition Recherche Arbre-B Insertion Arbre-B Suppression Arbre-B Plan... Les arbres-b Géraldine Del Mondo, Nicolas Delestre 1 Déition 2 Recherche

Plus en détail

Série d exercices N 9 Arbres

Série d exercices N 9 Arbres Série d exercices N 9 Arbres Exercice 1 a) Ecrire une fonction ARBIN creerarbreentiers() qui permet de créer et de renvoyer l arbre d entiers suivant : b) Ecrire une fonction int feuilles(arbin a) qui

Plus en détail

Arbres binaires de recherche

Arbres binaires de recherche 1 arbre des comparaisons 2 recherche dichotomique l'arbre est recalculé à chaque recherche 2 5 3 4 7 9 1 6 1 2 3 4 5 6 7 9 10 conserver la structure d'arbre au lieu de la reconstruire arbre binaire de

Plus en détail

Induction sur les arbres

Induction sur les arbres Induction sur les arbres Planning Motivations Comment définir les arbres? Équations récursives sur les arbres Complexité de fonctions sur les arbres Recherche dans un arbre binaire de recherche Recherche

Plus en détail

4.2 Les arbres binaires de recherche

4.2 Les arbres binaires de recherche 4.2 Les arbres binaires de recherche 4.2.1 Définition Les arbres binaires de recherche sont utilisés pour accélérer la recherche dans les arbres m-aires. Un arbre binaire de recherche est un arbre binaire

Plus en détail

ARBRES BINAIRES DE RECHERCHE

ARBRES BINAIRES DE RECHERCHE ARBRES BINAIRES DE RECHERCHE Table de symboles Recherche : opération fondamentale données : éléments avec clés Type abstrait d une table de symboles (symbol table) ou dictionnaire Objets : ensembles d

Plus en détail

Arbres ordonnés, binaires, tassés, FAP, tri par FAP, tas, tri par tas

Arbres ordonnés, binaires, tassés, FAP, tri par FAP, tas, tri par tas Arbres ordonnés, binaires, tassés, FAP, tri par FAP, tas, tri par tas 1. Arbres ordonnés 1.1. Arbres ordonnés (Arbres O) On considère des arbres dont les nœuds sont étiquetés sur un ensemble muni d'un

Plus en détail

Les structures de données. Rajae El Ouazzani

Les structures de données. Rajae El Ouazzani Les structures de données Rajae El Ouazzani Les arbres 2 1- Définition de l arborescence Une arborescence est une collection de nœuds reliés entre eux par des arcs. La collection peut être vide, cad l

Plus en détail

Université Paris Diderot Paris 7. TD n 2. Arbres Binaire de Recherche

Université Paris Diderot Paris 7. TD n 2. Arbres Binaire de Recherche Université Paris Diderot Paris L Informatique Algorithmique Année 00-0, er semestre TD n Arbres Binaire de Recherche Le type de donné arbre" sera utilisé pour indiquer l ensemble de toutes les Arbres Binaires

Plus en détail

Arbres binaires Version prof Version prof

Arbres binaires Version prof Version prof Arbres binaires Version prof Version prof types /* déclaration du type t_element */ t_arbrebinaire = t_noeudbinaire t_noeudbinaire = enregistrement t_element cle t_arbrebinaire fg, fd n enregistrement

Plus en détail

Structures de données non linéaires

Structures de données non linéaires Structures de données non linéaires I. Graphes Définition Un graphe (simple) orienté G est un couple (S, A), où : S est un ensemble dont les éléments sont appelés les sommets. A est un ensemble de couples

Plus en détail

Arbres binaires de recherche

Arbres binaires de recherche Chapitre 1 Arbres binaires de recherche 1 Les arbre sont très utilisés en informatique, d une part parce que les informations sont souvent hiérarchisées, et peuvent être représentées naturellement sous

Plus en détail

10' - LES ARBRES BINAIRES

10' - LES ARBRES BINAIRES Ch 10' - LES ARBRES BINAIRES On va restreindre les capacités des arbres en obligeant les nœuds à posséder au maximum deux sous-arbres. Ces nouveaux arbres seront plus faciles à maîtriser que les arbres

Plus en détail

I Arbres binaires. Lycée Faidherbe 2014-2015. 1 Rappels 2 1.1 Définition... 2 1.2 Dénombrements... 2 1.3 Parcours... 3

I Arbres binaires. Lycée Faidherbe 2014-2015. 1 Rappels 2 1.1 Définition... 2 1.2 Dénombrements... 2 1.3 Parcours... 3 I Arbres binaires 2014-2015 Table des matières 1 Rappels 2 1.1 Définition................................................ 2 1.2 Dénombrements............................................ 2 1.3 Parcours.................................................

Plus en détail

Algorithmique et Structures de données Feuille 5 : Arbres binaires

Algorithmique et Structures de données Feuille 5 : Arbres binaires Université Bordeaux Algorithmique et Structures de données Feuille : Arbres binaires On considère le type abstrait arbrebinaire d objet défini en cours. Pour rappel voir annexe A. LicenceInformatique0-0

Plus en détail

ALGORITHMIQUE II. Récurrence et Récursivité. SMI AlgoII

ALGORITHMIQUE II. Récurrence et Récursivité. SMI AlgoII ALGORITHMIQUE II Récurrence et Récursivité Récurrence Suite récurrente: la déition d une suite est la donnée d un terme général déi en fonction du (ou des) terme(s) précédant(s) D un terme initial qui

Plus en détail

Marches, permutations et arbres binaires aléatoires

Marches, permutations et arbres binaires aléatoires Marches, permutations et arbres binaires aléatoires Épreuve pratique d algorithmique et de programmation Concours commun des Écoles Normales Supérieures Durée de l épreuve: 4 heures Cœfficient: 4 Juillet

Plus en détail

Arbre des suffixes : algorithme d Ukkonen. Thierry Lecroq Université de Rouen

Arbre des suffixes : algorithme d Ukkonen. Thierry Lecroq Université de Rouen Arbre des suffixes : algorithme d Ukkonen Thierry Lecroq Université de Rouen Algorithme d Ukkonen L algorithme de construction de l arbre l des suffixes d un d mot y de longueur n d Ukkonen est un algorithme

Plus en détail

Option Informatique Arbres binaires équilibrés

Option Informatique Arbres binaires équilibrés Option Informatique Arbres binaires équilibrés Sujet novembre 2 Partie II : Algorithmique et programmation en CaML Cette partie doit être traitée par les étudiants qui ont utilisé le langage CaML dans

Plus en détail

Introduction: Arbres de recherche + Rappel: Arbres binaires de recherche

Introduction: Arbres de recherche + Rappel: Arbres binaires de recherche Introduction: Arbres de recherche + Rappel: Arbres binaires de recherche Dictionnaires ordonnés: Opérations principales: trouver(k): find(k): Si le dictionnaire a une entrée de clé k, retourne la valeur

Plus en détail

Corrigé des exercices

Corrigé des exercices hapitre 1 option informatique orrigé des eercices Arbres binaires Eercice 1 La première solution qui vient à l esprit est sans doute celle-ci : let rec profondeur p = function Nil > [] a when p = 0 > [a]

Plus en détail

TP 8 : Arbres binaires de recherche

TP 8 : Arbres binaires de recherche TP 8 : Arbres binaires de recherche Semaine du 17 Mars 2008 Exercice 1 Dénir une structure struct noeud_s permettant de coder un n ud d'un arbre binaire contenant une valeur entière. Ajouter des typedef

Plus en détail

Les arbres binaires de recherche

Les arbres binaires de recherche Institut Galilée Année 2010-2011 Algorithmique et arbres L2 TD 6 Les arbres binaires de recherche Type en C des arbres binaires (également utilisé pour les ABR) : typedef struct noeud_s { struct noeud_s

Plus en détail

Algorithmique P2. HeapSort et files de priorité Ulg, 2009-2010 Renaud Dumont

Algorithmique P2. HeapSort et files de priorité Ulg, 2009-2010 Renaud Dumont Algorithmique P2 HeapSort et files de priorité Ulg, 2009-2010 Renaud Dumont Structure de tas - arbre Un tas est une structure de données qui Permet un nouveau type de tri (Tri par tas) Permet l'implémentation

Plus en détail

Arbres binaires de recherche et arbres rouge noir

Arbres binaires de recherche et arbres rouge noir Institut Galilée lgo, rbres, Graphes I nnée 006-007 License rbres binaires de recherche et arbres rouge noir Rappels de cours et correction du TD rbres binaires de recherche : définitions Un arbre binaire

Plus en détail

TP 4 -Arbres Binaires -

TP 4 -Arbres Binaires - L3 Informatique Programmation fonctionnelle OCaml Année 2013/2014 TP 4 -Arbres Binaires - Un arbre binaire est une structure de données qui peut se représenter sous la forme d une hiérarchie dont chaque

Plus en détail

Exercice 1 : Questions diverses (5 points)

Exercice 1 : Questions diverses (5 points) Université Claude Bernard Lyon 1 Licence Sciences, Technologies, Santé L2 Année 2010-2011, 2ème semestre LIF5 Algorithmique & Programmation procédurale Contrôle final du 20 juin 2011 Durée : 1h30 Note

Plus en détail

Arbres binaires de recherche

Arbres binaires de recherche Chapitre 6 Arbres binaires de recherche 6.1 Introduction On a étudié le problème de la recherche dans une collection d éléments ordonnés entre eux : on a montré que Pour une liste contiguë, la recherche

Plus en détail

Cours d Algorithmique et Complexité

Cours d Algorithmique et Complexité Cours d Algorithmique et Complexité Structures de données (2e suite) Catalin Dima Arbres binaires de recherche Propriété de base des arbres binaires de recherche Soit x un noeud de l arbre. Alors : 1.

Plus en détail

Exercice sur les arbres binaires de recherche

Exercice sur les arbres binaires de recherche Exercice sur les arbres binaires de recherche Voici une liste aléatoire de 1 éléments. Notez que vous pouvez faire cet exercice en prenant une autre liste aléatoire ; évidemment, il y a peu de chances

Plus en détail

Partie I : Automates et langages

Partie I : Automates et langages 2 Les calculatrices sont interdites. N.B. : Le candidat attachera la plus grande importance à la clarté, à la précision et à la concision de la rédaction. Si un candidat est amené à repérer ce qui peut

Plus en détail

Séance de TD 05 TD05. 1 Exercice 1. 1.1 Question 1 : dessins des ABR avec hauteurs différentes AG51

Séance de TD 05 TD05. 1 Exercice 1. 1.1 Question 1 : dessins des ABR avec hauteurs différentes AG51 Séance de TD 05 1 Exercice 1 1. Dessinez les arbres binaires de recherche de hauteur 2,3,4,5 et 6 pour le même ensemble de clés S = 1,4,5,10,16,17,21. 2. Donnez l algorithme de l opération ArbreRechercher(x,k)

Plus en détail

Algorithmique IN102 TD 3

Algorithmique IN102 TD 3 Algorithmique IN10 TD 16 décembre 005 Exercice 1 Clairement, il existe des arbres de hauteur h à h + 1 éléments : il sut pour cela que leurs n uds internes aient au plus un ls non vide. On a alors un arbre

Plus en détail

Langage C/C++ TD 3-4 : Création dynamique d objets. Hubert Godfroy. 27 novembre 2014

Langage C/C++ TD 3-4 : Création dynamique d objets. Hubert Godfroy. 27 novembre 2014 Langage C/C++ TD 3-4 : Création dynamique d objets Hubert Godfroy 7 novembre 014 1 Tableaux Question 1 : Écrire une fonction prenant un paramètre n et créant un tableau de taille n (contenant des entiers).

Plus en détail

INF601 : Algorithme et Structure de données

INF601 : Algorithme et Structure de données Cours 2 : TDA Liste B. Jacob IC2/LIUM 15 février 2010 Plan 1 Définition du TDA Liste 2 Réalisation du TDA Liste 3 Type de stockage des éléments 4 Recherche d un élément Dans une liste non triée Dans une

Plus en détail

Programmation avancée

Programmation avancée Programmation avancée Chapitre 1 : Complexité et les ABR (arbres binaires de recherche) 1 1 IFSIC Université de Rennes-1 M2Crypto, octobre 2011 Plan du cours 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Algorithmes Définition

Plus en détail

L2 - Algorithmique et structures de données (Année 2010/2011) Examen (2 heures)

L2 - Algorithmique et structures de données (Année 2010/2011) Examen (2 heures) L2 - lgorithmique et structures de données (nnée 2010/2011) Delacourt, Phan Luong, Poupet xamen (2 heures) Les documents (cours, TD, TP) sont autorisés. Les quatre exercices sont indépendants. À la fin

Plus en détail

EXAMEN FINAL. 2 Février 2006-2 heures Aucun document autorisé

EXAMEN FINAL. 2 Février 2006-2 heures Aucun document autorisé MIE - E ANNÉE ALGORITHMIQUE GÉNÉRALE Vincent Mousseau EXAMEN FINAL Février 006 - heures Aucun document autorisé Exercice : On s intéresse à la gestion informatique des réservations sur l année d une salle

Plus en détail

Cours numéro 9 : arbres binaires et de recherche

Cours numéro 9 : arbres binaires et de recherche Cours numéro 9 : arbres binaires et de recherche LI213 Types et Structures de données Licence d Informatique Université Paris 6 Arbre Arbre Un arbre est un ensemble fini A d éléments, liés entre eux par

Plus en détail

Travaux dirigés n o 6

Travaux dirigés n o 6 Travaux dirigés n o 6 Lycée Kléber MPSI, Option Info 2014/2015 Exercice 1 (Indexation d un arbre binaire) Ecrire une fonction Caml indexation : ( f, n) arbre_binaire -> (string,string) arbre_binaire qui

Plus en détail

Listes et arbres binaires

Listes et arbres binaires Des structures de données dynamiques Listes, Listes ordonnées Arbres binaires, arbre binaires de recherche Listes chaînées Utile si le nombre d éléments n est pas connu à l avance et évolue beaucoup. Permet

Plus en détail

Travaux pratiques. Compression en codage de Huffman. 1.3. Organisation d un projet de programmation

Travaux pratiques. Compression en codage de Huffman. 1.3. Organisation d un projet de programmation Université de Savoie Module ETRS711 Travaux pratiques Compression en codage de Huffman 1. Organisation du projet 1.1. Objectifs Le but de ce projet est d'écrire un programme permettant de compresser des

Plus en détail

M2 Informatique/Réseaux Université Pierre et Marie Curie UE APMM

M2 Informatique/Réseaux Université Pierre et Marie Curie UE APMM TD TECHNIQUES DE CODAGE ET DE COMPRESSION. LANGAGE / CODAGE / VALENCE.. Rappels Toute fraction intelligible d un message est constituée de symboles. Le langage est l ensemble de ces symboles. Un codage

Plus en détail

LES ARBRES BINAIRES DE RECHERCHE

LES ARBRES BINAIRES DE RECHERCHE 1 INTRODUCTION À L ALGORITHMIQUE - LES ARBRES BINAIRES DE RECHERCHE Chargée de cours: Transparents:http://www-npa.lip6.fr/~blin/Enseignements.html Email: lelia.blin@lip6.fr Arbres binaires de Recherche

Plus en détail

Fiche de TD-TP no. 4

Fiche de TD-TP no. 4 Master 1 Informatique Programmation Fonctionnelle, p. 1 Fiche de TD-TP no. 4 Exercice 1. Voici trois façons différentes de définir le type Image : type Image = [[ Int ]] data Image = Image [[ Int ]] newtype

Plus en détail

Compression méthode de Huffman

Compression méthode de Huffman Compression méthode de Huffman Thierry Lecroq Université de Rouen FRANCE La méthode de Huffman consiste à remplacer les caractères les plus fréquents par des codes courts et les caractères les moins fréquents

Plus en détail

CH.6 Propriétés des langages non contextuels

CH.6 Propriétés des langages non contextuels CH.6 Propriétés des langages non contetuels 6.1 Le lemme de pompage 6.2 Les propriétés de fermeture 6.3 Les problèmes de décidabilité 6.4 Les langages non contetuels déterministes utomates ch6 1 6.1 Le

Plus en détail

Parcours d un arbre Arbres de recherche CHAPITRE 6. Arbres binaires. Karelle JULLIAN. MPSI, Option Info 2014/2015. Karelle JULLIAN

Parcours d un arbre Arbres de recherche CHAPITRE 6. Arbres binaires. Karelle JULLIAN. MPSI, Option Info 2014/2015. Karelle JULLIAN CHAPITRE 6 Arbres binaires Lycée Kléber MPSI, Option Info 2014/2015 1 Définitions 2 Parcours en largeur Parcours en profondeur Parcours préfixe, infixe, postfixe Reconstitution 3 Recherche Complexité Insertion

Plus en détail

Notes de cours d algorithmique L3

Notes de cours d algorithmique L3 UFR d Informatique Paris 7 Paris Diderot Année 2010 2011 Notes de cours d algorithmique L3 François Laroussinie Notes de cours d algorithmique L3 François Laroussinie francois.laroussinie@liafa.jussieu.fr

Plus en détail

Arbres Binaires de Recherche : Introduction

Arbres Binaires de Recherche : Introduction Arbres Binaires de Recherche : Introduction I. Guessarian cours ISN 11 janvier 2012 LIAFA, CNRS and University Paris Diderot 1/13 Arbre Binaire de Recherche Un Arbre Binaire de Recherche (ABR) est un arbre

Plus en détail

Arbres. Alphabet Σ = Σ 0 Σ k. Exemples

Arbres. Alphabet Σ = Σ 0 Σ k. Exemples Arbres Alphabet Σ = Σ 0 Σ k Σ i : alphabet fini de symboles de rang i (Σ i Σ j possible). Un arbre t de rang k est défini par un ensemble (fini) dom(t) {1,..., k} clos par préfixe (domaine de t) : si v,

Plus en détail

Algorithmique et Analyse d Algorithmes

Algorithmique et Analyse d Algorithmes Algorithmique et Analyse d Algorithmes L3 Info Cours 5 : Structures de données linéaires Benjamin Wack 2015-2016 1 / 37 La dernière fois Logique de Hoare Dichotomie Aujourd hui Type Abstrait de Données

Plus en détail

Programmation avancée en C

Programmation avancée en C Département Informatique Nom : Prénom : Année scolaire : 2007 2008 Date : 23 juin 2008 Module INF446 Session de juin Programmation avancée en C Contrôle de connaissance 1 de 45 minutes ÅERCI de répondre

Plus en détail

Concours 2015 Épreuve d Informatique Filière : MP Durée de l épreuve : 3 heures. L utilisation d une calculatrice est autorisée.

Concours 2015 Épreuve d Informatique Filière : MP Durée de l épreuve : 3 heures. L utilisation d une calculatrice est autorisée. A 2015 INFO. MP École des Ponts ParisTech, SUPAERO (ISAE), ENSTA ParisTech, Télécom ParisTech, Mines ParisTech, Mines de Saint-étienne, Mines Nancy, Télécom Bretagne, ENSAE ParisTech (filière MP), École

Plus en détail

BAZIN Danil et PRIEZ Jean-Baptiste. LEX & YACC : Calculatrice Évoluée

BAZIN Danil et PRIEZ Jean-Baptiste. LEX & YACC : Calculatrice Évoluée BAZIN Danil et PRIEZ Jean-Baptiste LEX & YACC : Calculatrice Évoluée Table des matières 1 Introduction 3 2 Description 4 3 La grammaire utilisée 6 4 Lexèmes et FLEX 8 5 Analyse syntaxique et YACC 8 5.1

Plus en détail

Programmation fonctionnelle

Programmation fonctionnelle 1/30 Programmation fonctionnelle Notes de cours Cours 9 23 novembre 2011 Sylvain Conchon sylvain.conchon@lri.fr 2/30 Les notions abordées cette semaine Les foncteurs Set.Make et Map.Make d Ocaml Arbres

Plus en détail

1 Les arbres binaires en Java

1 Les arbres binaires en Java Université de Nice-Sophia Antipolis Deug MIAS-MI 1 Algorithmique & Programmation 2002 2003 TP N 10 Arbres binaires Buts : structuration des arbres binaires en Java. classes internes. objets de parcours.

Plus en détail

1. Les fondements de l informatique 13

1. Les fondements de l informatique 13 Introduction à l'algorithmique 1. Les fondements de l informatique 13 1.1 Architecture de Von Neumann 13 1.2 La machine de Turing 17 1.3 Représentation interne des instructions et des données 19 1.3.1

Plus en détail

Chaîne d additions ATTENTION!

Chaîne d additions ATTENTION! Chaîne d additions Épreuve pratique d algorithmique et de programmation Concours commun des écoles normales supérieures Durée de l épreuve: 3 heures 30 minutes Juin 2012 ATTENTION! N oubliez en aucun cas

Plus en détail

Plan. Bases de données. Cours 3 : Indexation. Opérations sur les fichiers. Le fichier comme abstraction du support physique. Polytech Paris-Sud

Plan. Bases de données. Cours 3 : Indexation. Opérations sur les fichiers. Le fichier comme abstraction du support physique. Polytech Paris-Sud Plan Bases de données Polytech Paris-Sud Apprentis 4 ème année Cours 3 : Indexation kn@lri.fr http://www.lri.fr/~kn 3.1 Introduction 3.2 Types d'indexes 3.3 Structures de données pour les indexes 3.4 Hash-index

Plus en détail

Structures de données linéaires

Structures de données linéaires Structures de données linéaires I. Liste, Pile et file. Une liste linéaire est la forme la plus simple et la plus courante d'organisation des données. On l'utilise pour stocker des données qui doivent

Plus en détail

Arbres binaires et codage de Huffman

Arbres binaires et codage de Huffman MP Option Informatique Premier TP Caml Jeudi 8 octobre 2009 Arbres baires et codage de Huffman 1 Arbres baires Soit E un ensemble non vide. On défit la notion d arbre baire étiqueté (aux feuilles) par

Plus en détail

Structures de données et algorithmes

Structures de données et algorithmes Structures de données et algorithmes Chapitre 4 Les arbres Nous introduisons dans ce chapitre le TDA : arbres binaires Ce TDA est intéressant pour plusieurs raisons : Les arbres de recherche binaire permettent

Plus en détail

Université Bordeaux 1

Université Bordeaux 1 table des matières Université Bordeaux 1 Licence Semestre 3 - Algorithmes et structures de données 1 Dernière mise à jour effectuée le 1 Septembre 2013 Listes Déition Liste simplement chainée Liste doublement

Plus en détail

Projet d informatique M1BI : Compression et décompression de texte. 1 Généralités sur la compression/décompression de texte

Projet d informatique M1BI : Compression et décompression de texte. 1 Généralités sur la compression/décompression de texte Projet d informatique M1BI : Compression et décompression de texte Le but de ce projet est de coder un programme réalisant de la compression et décompression de texte. On se proposera de coder deux algorithmes

Plus en détail

Algorithmes pour les graphes

Algorithmes pour les graphes Algorithmes pour les graphes 1 Définitions Un graphe est représenté par : V : L ensemble des noeuds ou sommets. E : L ensemble des arcs ou arrêtes. E est un sous-ensemble de V xv. On note G = (V, E). Si

Plus en détail

Programmation avancée Examen final

Programmation avancée Examen final Programmation avancée Examen final jeudi 17 décembre 2009 Nom : Prénom : Vos points sont précieux, ne les gaspillez pas! Votre nom Le travail qui ne peut pas vous être attribué est perdu: écrivez votre

Plus en détail

Cours 8: Algorithmes online

Cours 8: Algorithmes online Cours 8: Algorithmes online Offline / Online, compétitivité Bin packing, lien avec algo d approx Cache paging, adversaire, borne inférieure Accès de liste, méthode du potentiel Les k serveurs, adversaires

Plus en détail

Les structures de données arborescentes

Les structures de données arborescentes Les structures de données arborescentes Isabelle Comyn-Wattiau I. Wattiau 1 Introduction Inconvénients des structures séquentielles : En format contigu, les mises à jour sont fastidieuses, En format chaîné,

Plus en détail

Algorithmique avancée en Python TDs

Algorithmique avancée en Python TDs Algorithmique avancée en Python TDs Denis Robilliard sept. 2014 1 TD 1 Révisions 1. Ecrire un programme qui saisit un entier, et détermine puis affiche si l entier est pair où impair. 2. Ecrire un programme

Plus en détail

Algorithmique P2. Optimisation d'un algorithme de tri 2009-2010, Ulg R.Dumont

Algorithmique P2. Optimisation d'un algorithme de tri 2009-2010, Ulg R.Dumont Algorithmique P2 Optimisation d'un algorithme de tri 2009-2010, Ulg R.Dumont Sources supplémentaires Cours Algorithms and Data Structures in Java, Patrick Prosser, 2000, Glasgow University Algorithmique

Plus en détail

Mathématiques pour l informatique 1 notes de cours sur la première partie

Mathématiques pour l informatique 1 notes de cours sur la première partie 1 Mathématiques pour l informatique 1 notes de cours sur la première partie L1 Université Paris-Est, Marne-la-Vallée Cyril Nicaud Organisation Ce demi-cours est composé de 6 séances de cours et 6 séances

Plus en détail

Informatique CM5 Synthèse :

Informatique CM5 Synthèse : Informatique CM5 Synthèse : 1. Tuples et enregistrements : Un enregistrement a une étiquette, des champs et des noms de champs - L étiquette et les noms des champs sont des atomes ou des entiers - L opération

Plus en détail

Plan. Arbres équilibrés Arbres AVL Arbres a-b Quelques compléments de Java. Amphi 9 1

Plan. Arbres équilibrés Arbres AVL Arbres a-b Quelques compléments de Java. Amphi 9 1 Plan Arbres équilibrés Arbres AVL Arbres a-b Quelques compléments de Java Amphi 9 1 Structures d'arbre Les structures d'arbre permettent de réaliser des opérations dynamiques, telles que recherche, prédécesseur,

Plus en détail

Algorithmique - Techniques fondamentales de programmation Exemples en Python (nombreux exercices corrigés) - BTS, DUT informatique

Algorithmique - Techniques fondamentales de programmation Exemples en Python (nombreux exercices corrigés) - BTS, DUT informatique Introduction à l'algorithmique 1. Les fondements de l informatique 13 1.1 Architecture de Von Neumann 13 1.2 La machine de Turing 17 1.3 Représentation interne des instructions et des données 19 1.3.1

Plus en détail

Devoir Surveillé informatique MP, PC, PSI

Devoir Surveillé informatique MP, PC, PSI NOM : Classe : Devoir Surveillé informatique MP, PC, PSI L utilisation des calculatrices n est pas autorisée pour cette épreuve. Le langage de programmation choisi est Python. L espace laissé pour les

Plus en détail

Arbres bien équilibrés

Arbres bien équilibrés Arbres bien équilibrés ENSIIE : Programmation avancée 1/24 Recherche par dichotomie on aimerait avoir des opérations de recherche, d insertion et de suppression efficaces en moyenne et dans le pire des

Plus en détail

Algorithmique avancée et programmation C Exercices de TD 3.0.1 avec solutions. N. Delestre

Algorithmique avancée et programmation C Exercices de TD 3.0.1 avec solutions. N. Delestre Algorithmique avancée et programmation C Exercices de TD 3.0.1 avec solutions N. Delestre 2 Table des matières 1 Rappels : chaîne de caractères, itérations, conditionnelles 5 1.1 estunprefixe............................................

Plus en détail

Exercices «Programmation récursive» Deuxième saison UPMC Cycle L Revision: 1.21

Exercices «Programmation récursive» Deuxième saison UPMC Cycle L Revision: 1.21 Exercices «Programmation récursive» Deuxième saison UPMC Cycle L Revision: 1.21 Anne Brygoo, Maryse Pelletier, Christian Queinnec, Michèle Soria Université Paris 6 Pierre et Marie Curie septembre 2005

Plus en détail

Algorithmique et Analyse d Algorithmes

Algorithmique et Analyse d Algorithmes Algorithmique et Analyse d Algorithmes L3 Info Cours 11 : Arbre couvrant Prétraitement Benjamin Wack 2015-2016 1 / 32 La dernière fois Rappels sur les graphes Problèmes classiques Algorithmes d optimisation

Plus en détail

Plan. Cours 4 : Méthodes d accès aux données. Architecture système. Objectifs des SGBD (rappel)

Plan. Cours 4 : Méthodes d accès aux données. Architecture système. Objectifs des SGBD (rappel) UPMC - UFR 99 Licence d informatique 205/206 Module 3I009 Cours 4 : Méthodes d accès aux données Plan Fonctions et structure des SGBD Structures physiques Stockage des données Organisation de fichiers

Plus en détail

Projet codage de texte

Projet codage de texte Formation ISN Professeurs de Terminale Denis Bouhineau, Éric Gaussier, Alexandre Termier, Cyril Labbé, Philippe Bizard, Anne Rasse, Jean-Marc Vincent UFR IM 2 AG email Jean-Marc.Vincent@imag.fr Formation

Plus en détail

Architecture des Systèmes d Information Architecture des Systèmes d Information

Architecture des Systèmes d Information Architecture des Systèmes d Information Plan... Tableaux et tris I3 - Algorithmique et programmation 1 Rappels Nicol Delestre 2 Tableaux à n dimensions 3 Initiation aux tris Tableaux - v2.0.1 1 / 27 Tableaux - v2.0.1 2 / 27 Rappels : tableau

Plus en détail

exemples de SGF Exemples de SGF

exemples de SGF Exemples de SGF 1 Exemples de SGF FAT - VFAT (1) 2 Partitions 2 Go 3 parties: FAT, éventuellement dupliquée répertoire racine, de taille bornée: 512 entrées de 32 octets objets externes Allocation par bloc de taille fixe

Plus en détail

Gestion d'un entrepôt

Gestion d'un entrepôt Gestion d'un entrepôt Épreuve pratique d'algorithmique et de programmation Concours commun des écoles normales supérieures Durée de l'épreuve: 3 heures 30 minutes Juin/Juillet 2010 ATTENTION! N oubliez

Plus en détail