Introduction Tableaux / Vecteurs Listes chaînées Un principe général Quelques algorithmes de tri À faire pour lundi prochain. Tableaux VS Listes

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Introduction Tableaux / Vecteurs Listes chaînées Un principe général Quelques algorithmes de tri À faire pour lundi prochain. Tableaux VS Listes"

Transcription

1 Tableaux VS Listes

2 Tableaux VS Listes Petit chapitre.

3 Plan Introduction Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

4 Pourquoi deux structures en Caml? Listes : Insertion possible d un élément. Accès au k e élément en O(k). Tableaux : Modification de la longueur impossible. Accès au k e élément en O(1). Alors que les listes de Python permettent la modification de taille et l accès aux éléments à coût constant!

5 Pourquoi deux structures en Caml? Listes : Insertion possible d un élément. Accès au k e élément en O(k). Tableaux : Modification de la longueur impossible. Accès au k e élément en O(1). Alors que les listes de Python permettent la modification de taille et l accès aux éléments à coût constant! Alors quoi? C est Caml qui est tout nul?

6 Pourquoi deux structures en Caml? Les listes et les tableaux sont des structures de bas niveau qui sont déjà impémentées dans les langages de l industrie (C, C++, Java...) et qu on peut implémenter facilement dans tout langage.

7 Pourquoi deux structures en Caml? Les listes et les tableaux sont des structures de bas niveau qui sont déjà impémentées dans les langages de l industrie (C, C++, Java...) et qu on peut implémenter facilement dans tout langage. Les listes de Python correspondent à une autre structure de données : les tableaux redimensionnables qui est moins élémentaire.

8 Pourquoi deux structures en Caml? Les listes et les tableaux sont des structures de bas niveau qui sont déjà impémentées dans les langages de l industrie (C, C++, Java...) et qu on peut implémenter facilement dans tout langage. Les listes de Python correspondent à une autre structure de données : les tableaux redimensionnables qui est moins élémentaire.

9 Vouloir le beurre et l argent du beurre : pas raisonnable. Je remets le dessin d avant-hier pour le rentabiliser.

10 Vouloir le beurre et l argent du beurre : pas raisonnable. 1. Lorsqu on définit un tableau, on réserve un certain nombre de cases mémoires adjacentes dont l emplacement physique est connu. On connait donc précisément l adresse mémoire de chaque élément mais les cases mémoires adjacentes sont peut-être occupées pour autre chose : on ne peut pas les utiliser. 2. Après avoir défini une liste, on peut à tout moment rajouter un élément qui devient l élément de tête de la liste, on indique alors pas un pointeur où chercher la suite de la liste... mais ce n est plus nécessairement dans des cases mémoires contigües. Il faut suivre successivement les k 1 premiers pointeurs pour accéder au k e élément.

11 Mais alors comment il fait Python? On l a dit, les listes de Python correspondent en fait à une troisième structure de données : les tableaux redimensionnables.

12 Mais alors comment il fait Python? On l a dit, les listes de Python correspondent en fait à une troisième structure de données : les tableaux redimensionnables. En fait il y a une petite triche : l accès au n e élément est seulement presque toujours en O(1).

13 Un extrait du programme officiel de l option Sauf que voilà :

14 Un extrait du programme officiel de l option Sauf que voilà : J ai pas le droit d en parler...

15 Un extrait du programme officiel de l option Sauf que voilà : J ai pas le droit d en parler... Bon on en dira quand même quelques mots, mais à la fin...

16 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

17 Le type a vect Pour tout type a, on définit le type a vect des tableaux (en Caml on dit plutôt vecteurs) d éléments de type a. Spécificités : 1. Un vecteur T a une longueur donnée n qui n est pas modifiable. 2. Les n éléments de T sont du même type a (cela correspond donc effectivement aux vecteurs vus pour l instant en maths). 3. L accès et la modification du k e élément de T est en O(1). On a vu la syntaxe des opérations permettant de manipuler des tableaux dans le TP2 (cf aide-mémoire de Michel Quercia).

18 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

19 Correction du TP2! (Dernier exo.) Objectif : trier un vecteur T de longueur n. Le tri par sélection consiste à : Déterminer l élément maximal parmi T.(0),..., T.(n-1) ; Permuter cet élément avec T.(n-1) ; Recommencer sur T.(0),..., T.(n-2) ; etc. (C est un tri en place : on ne crée pas un tableau trieé à partir du tableau de départ, on trie directement le tableau de départ.) On l implémente!

20 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

21 Exo! Écrire une fonction d arguments deux entiers m et n et de résultat un vecteur de longueur n dont les éléments sont des entiers tirés au hasard entre 0 et m 1.

22 Exo! 1. Que fait concat vect? 2. Écrire my concat vect.

23 Exo! Écrire une fonction d argument un entier n et qui calcule F n, de complexité linéaire ou logarithmique.

24 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

25 Le type a list Pour tout type a, on définit le type a list des listes d éléments de type a de façon récursive : une a liste L est 1. ou bien la liste vide [] 2. ou bien un couple formé d un élément de type a (la tête de L) et d un pointeur vers une a liste (la queue de L). On a vu la syntaxe des opérations permettant de manipuler des listes dans le TP3 (cf aide-mémoire de Michel Quercia).

26 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

27 Correction du TP3! (Avant-dernier exo.) Écrire une fonction MAX : a list a qui prend en argument une liste et donne comme résultat le plus grand des éléments de cette liste.

28 Correction du TP3! (Dernier exo.) Le tri rapide (tri par pivot) consiste, pour trier une liste L, à : Sélectionner l élément de tête de la liste p ; Parcourir la queue de la liste et produire deux sous-listes L1 et L2 formées respectivements des éléments de L plus petits que p et des éléments de L plus grands que p ; Trier récursivement L1 et L2 (ci-dessous on note encore L1 et L2 les listes triées) ; Retourner la liste : :L2). Les cas d une liste vide ou réduite à un seul élément étant des cas d arrêt. On l implémente!

29 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

30 Exo! Écrire une fonction nth elem : a list int a qui prend en argument une liste L et un entier n et donne comme résultat le n e élément de cette liste. Le comportement de nth elem n est pas spécifié si on a n>list length L. Si de tels arguments provoquent une erreur, tant mieux.

31 Exo! 1. Que 2. Écrire my concat list. 3. Quelle complexité? Pourquoi est-ce nécessairement couteux?

32 Exo! 1. Que fait rev? 2. Écrire my rev en Quelle complexité? 3. Écrire my efficient rev de complexité linéaire.

33 Implémentation des algorithmes 1. De par leurs spécificités, les tableaux sont naturellement adaptés à des traitements. 2. De par leurs spécificités, les listes sont naturellement adaptées à des traitements.

34 Implémentation des algorithmes 1. De par leurs spécificités, les tableaux sont naturellement adaptés à des traitements itératifs. 2. De par leurs spécificités, les listes sont naturellement adaptées à des traitements récursifs.

35 Implémentation des algorithmes Illustration du principe général : 1. Essayer d implémenter l algorithme de tri par sélection sur les listes. C est plus dur. 2. Essayer d implémenter l algorithme de tri rapide (tri par pivot) sur les vecteurs. C est plus dur.

36 Et les tableaux redimensionnables? On en dit quand même quelques mots (au tableau).

37 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

38 L algorithme et une implémentation On vient de revoir tout ça.

39 Complexité dans le pire des cas Déjà vu dans le chapitre précédent. C est quoi?

40 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

41 L algorithme et une implémentation On vient de revoir tout ça.

42 Complexité dans le pire des cas Au tableau!

43 Complexité dans le pire des cas Situation un peu désagréable : parmi les pires cas, il y a le cas où

44 Complexité dans le pire des cas Situation un peu désagréable : parmi les pires cas, il y a le cas où la liste est déjà triée.

45 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

46 L algorithme Le tri par fusion consiste, pour trier une liste (ou un vecteur) à : Diviser la liste (/ le vecteur) en deux moitiés ; Trier récursivement chacune des deux moitiés ; Fusionner les deux moitiés triées pour reconstituer la liste (/ le vecteur) triée.

47 Exemple Au tableau!

48 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur?

49 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur? L algorithme est

50 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur? L algorithme est récursif donc

51 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur? L algorithme est récursif donc plutôt liste (mais on peut faire vecteur).

52 Implémentation DM05!

53 Complexité dans le pire des cas Au tableau!

54 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

55 L algorithme Le tri à bulles consiste, pour trier une liste (ou un vecteur) à : Parcourir la liste (/ le vecteur) en permutant deux éléments consécutif à chaque fois qu ils ne sont pas dans le bon ordre ; Recommencer sur les n-1 premiers éléments de la liste (/ du vecteur) ; etc.

56 Exemple Au tableau!

57 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur?

58 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur? L algorithme est

59 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur? L algorithme est a priori itératif donc

60 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur? L algorithme est a priori itératif donc plutôt vecteur. On obtient néanmoins facilement une variante sur les listes car

61 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur? L algorithme est a priori itératif donc plutôt vecteur. On obtient néanmoins facilement une variante sur les listes car on ne permute que des éléments contigüs. h 1 :: h 2 :: t h 2 :: h 1 :: t.

62 Implémentation DM05!

63 Complexité dans le pire des cas Au tableau!

64 Introduction Plan Tableaux / Vecteurs Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des vecteurs? Que peut-on faire avec des vecteurs? Listes chaînées Définition abstraite Qu a-t-on fait avec des listes? Que peut-on faire avec des listes? Un principe général Quelques algorithmes de tri Tri par sélection Tri rapide (tri par pivot) Tri par fusion Tri à bulles Tri par insertion

65 L algorithme Le tri par insertion consiste, pour trier une liste (ou un vecteur) à parcourir les éléments liste (/ le vecteur) en insérant successivement chaque élément à sa place dans la liste déjà triée des éléments précédents (initialement vide).

66 Exemple Au tableau!

67 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur?

68 Implémentation Au fait, plutôt liste ou plutôt vecteur? Chaque structure a des avantages et des inconvénients vis-à-vis de cette méthode.

69 Implémentation DM05!

70 Complexité dans le pire des cas Au tableau!

71 À faire pour lundi prochain DM05!

Tri en Python. # on cherche k tel que a k = min(a j ) ji

Tri en Python. # on cherche k tel que a k = min(a j ) ji Tri en Python On considère ici des tableaux ou listes d entiers ou de ottants. En Python, on peut trier une liste à l aide de la méthode sort : si a est une liste d entiers ou de ottants, a.sort() modi

Plus en détail

Objectifs du cours d aujourd hui. Informatique I : Cours d introduction à l informatique et à la programmation Structures de Données Abstraites & Tris

Objectifs du cours d aujourd hui. Informatique I : Cours d introduction à l informatique et à la programmation Structures de Données Abstraites & Tris Objectifs du cours d aujourd hui Informatique I : Cours d introduction à l informatique et à la programmation Structures de Données Abstraites & Tris Continuer l approfondissement de la programmation de

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

Structures de Données Tableaux et implémentation des listes en python. PC/PC* - Lycée Thiers

Structures de Données Tableaux et implémentation des listes en python. PC/PC* - Lycée Thiers Structures de Données Tableaux et implémentation des listes en python Rappels sur les listes en python Les listes en python Les objets de la classe (les listes ) constituent une structure de données

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

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

Licence STIC, Semestre 1 Algorithmique & Programmation 1

Licence STIC, Semestre 1 Algorithmique & Programmation 1 Licence STIC, Semestre 1 Algorithmique & Programmation 1 Exercices Alexandre Tessier 1 Introduction 2 instruction de sortie 3 expressions 4 variable informatique 5 séquence d instructions, trace Exercice

Plus en détail

Cours 01 - Les structures de données

Cours 01 - Les structures de données Cours 01 - Les structures de données MPSI - Prytanée National Militaire Pascal Delahaye 1 er mars 2015 Les programmes informatiques, traitent des données, créent des données et renvoient des données. Pour

Plus en détail

Enveloppes convexes dans le plan

Enveloppes convexes dans le plan ÉCOLE POLYTECHNIQUE ÉCOLES NORMALES SUPÉRIEURES ÉCOLE SUPÉRIEURE DE PHYSIQUE ET DE CHIMIE INDUSTRIELLES CONCOURS D ADMISSION FILIÈRE MP HORS SPÉCIALITÉ INFO FILIÈRE PC COMPOSITION D INFORMATIQUE B (XECLR)

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

Points fixes de fonctions à domaine fini

Points fixes de fonctions à domaine fini ÉCOLE POLYTECHNIQUE ÉCOLE NORMALE SUPÉRIEURE DE CACHAN ÉCOLE SUPÉRIEURE DE PHYSIQUE ET DE CHIMIE INDUSTRIELLES CONCOURS D ADMISSION 2013 FILIÈRE MP HORS SPÉCIALITÉ INFO FILIÈRE PC COMPOSITION D INFORMATIQUE

Plus en détail

Programmation Fonctionnelle Fonctions récursives

Programmation Fonctionnelle Fonctions récursives Programmation Fonctionnelle Fonctions récursives Luigi Santocanale LIF, Aix-Marseille Université Marseille, FRANCE 22 septembre 2014 Plan Récursion : une introduction Récursion et listes Récursion avec

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

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

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

3 Structures de données Tableaux Listes. Problème du tri. Tri rapide

3 Structures de données Tableaux Listes. Problème du tri. Tri rapide Cours 2 Algorithmique IN102-02 Michel Mauny ENSTA Prénom.Nom@ensta.fr 1 Tris Retour sur fusion et quicksort Complexité minimale Efficacité 2 Récursivité 3 Structures de données Tableaux Listes Michel Mauny

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

Algorithmique I. Augustin.Lux@imag.fr Roger.Mohr@imag.fr Maud.Marchal@imag.fr. Algorithmique I 20-09-06 p.1/??

Algorithmique I. Augustin.Lux@imag.fr Roger.Mohr@imag.fr Maud.Marchal@imag.fr. Algorithmique I 20-09-06 p.1/?? Algorithmique I Augustin.Lux@imag.fr Roger.Mohr@imag.fr Maud.Marchal@imag.fr Télécom 2006/07 Algorithmique I 20-09-06 p.1/?? Organisation en Algorithmique 2 séances par semaine pendant 8 semaines. Enseignement

Plus en détail

Algorithmes de tri. 1 Introduction

Algorithmes de tri. 1 Introduction Algorithmes de tri L objectif de ce document est de présenter plusieurs algorithmes classiques de tri. On commence par présenter chaque méthode de manière intuitive, puis on détaille un exemple d exécution

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

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, 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

Définitions. Numéro à préciser. (Durée : )

Définitions. Numéro à préciser. (Durée : ) Numéro à préciser (Durée : ) On étudie dans ce problème l ordre lexicographique pour les mots sur un alphabet fini et plusieurs constructions des cycles de De Bruijn. Les trois parties sont largement indépendantes.

Plus en détail

# let rec concat l1 l2 = match l1 with [] -> l2 x::l 1 -> x::(concat l 1 l2);; val concat : a list -> a list -> a list =

# let rec concat l1 l2 = match l1 with [] -> l2 x::l 1 -> x::(concat l 1 l2);; val concat : a list -> a list -> a list = <fun> 94 Programmation en OCaml 5.4.8. Concaténation de deux listes Définissons maintenant la fonction concat qui met bout à bout deux listes. Ainsi, si l1 et l2 sont deux listes quelconques, concat l1 l2 constitue

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

Composition d Informatique (2 heures), Filière MP (XC)

Composition d Informatique (2 heures), Filière MP (XC) école polytechnique concours d admission 2014 ens : cachan Composition d Informatique (2 heures), Filière MP (XC) Rapport de M. Didier CASSEREAU, correcteur. 1. Bilan général A titre de rappel, cette épreuve

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

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

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

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

TP1 - Introduction au langage C

TP1 - Introduction au langage C ENS Lyon L-Info PROJ1 2014-2015 TP1 - Introduction au langage C Sujet à terminer pour le dimanche 20 à 2h59, sous forme d une archive.zip contenant votre code source, par email à aurelien.cavelan@ens-lyon.fr.

Plus en détail

TD 5 LES POINTEURS. Définition: Pointeur

TD 5 LES POINTEURS. Définition: Pointeur TD 5 LES POINTEURS d'après le site de F. Faber http://www.ltam.lu/tutoriel_ansi_c Définition: Pointeur Un pointeur est une variable spéciale qui peut contenir l'adresse d'une autre variable. En C, chaque

Plus en détail

Machine de Turing. Informatique II Algorithmique 1

Machine de Turing. Informatique II Algorithmique 1 Machine de Turing Nous avons vu qu un programme peut être considéré comme la décomposition de la tâche à réaliser en une séquence d instructions élémentaires (manipulant des données élémentaires) compréhensibles

Plus en détail

1 Recherche en table par balayage

1 Recherche en table par balayage 1 Recherche en table par balayage 1.1 Problème de la recherche en table Une table désigne une liste ou un tableau d éléments. Le problème de la recherche en table est celui de la recherche d un élément

Plus en détail

Année Universitaire 2013/2014 DST de Printemps

Année Universitaire 2013/2014 DST de Printemps Année Universitaire 2013/2014 DST de Printemps Parcours : Licence LIMI201 & LIMI211 Code UE : J1MI2013 Épreuve : Algorithmes et Programmes Date : Lundi 16 juin 2014 Heure : 16 heures 30 Durée : 2 heures

Plus en détail

Introduction à l Algorithmique

Introduction à l Algorithmique Introduction à l Algorithmique N. Jacon 1 Définition et exemples Un algorithme est une procédure de calcul qui prend en entier une valeur ou un ensemble de valeurs et qui donne en sortie une valeur ou

Plus en détail

Série 2 Premiers programmes

Série 2 Premiers programmes Licence pro. GTSBD 2013-2014 Structures de données, langage Python Série 2 Premiers programmes Programmes avec des affectations, des lectures et des écritures Exo 2.1 Le problème de la machine qui rend

Plus en détail

Machines composées de (depuis 1940 env.) : http://cui.unige.ch/isi/cours/std/

Machines composées de (depuis 1940 env.) : http://cui.unige.ch/isi/cours/std/ données pr ogramme 11111101 11001101 01000101 b us disque ma gnétique processeur écran Structures de données et algorithmes Ordinateurs Gilles Falquet, printemps-été 2002 Machines composées de (depuis

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

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

PROJET ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION II

PROJET ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION II PROJET 1 ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION II CONTENU DU RAPPORT A RENDRE : o Fiche signalétique du binôme o Listing des différents fichiers sources o CD sources o Il sera tenu compte de la présentation du

Plus en détail

Organisation des données et structures de stockage

Organisation des données et structures de stockage ING2 - ING3 Nvx 2009-2010 Organisation des données et structures de stockage I. Stockage de l information en C Ce chapitre rappelle brièvement et complète certaines notions de base vues en première année

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

3 Lien entre pointeurs et tableaux.

3 Lien entre pointeurs et tableaux. programme sont dit dynamiques. On se limite ici aux tableaux statiques à une seule dimension, analogue aux vecteurs manipulés en mathématiques. Ils se déclarent sous la forme : type_d_élément variable_tableau[taille];

Plus en détail

JAVA année 2015 CP 2 série n 2

JAVA année 2015 CP 2 série n 2 JAVA année 2015 CP 2 série n 2 Exercices sur les conditionnelles, le contrôle de flot et les méthodes statiques Exercice 1 Écrire un programme Ex0201.java qui lit 3 nombres au clavier, les classes dans

Plus en détail

Présentation du programme d informatique

Présentation du programme d informatique Présentation du programme d informatique UPS 31 mai 2015 Table des matières 1 Introduction 2 1.1 Présentation.................................. 2 1.2 Représentation des nombres.........................

Plus en détail

Algorithmie ISI301 TP 1 : Python et premiers algorithmes

Algorithmie ISI301 TP 1 : Python et premiers algorithmes Algorithmie ISI301 TP 1 : Python et premiers algorithmes 1 Python : apprentissage Pour avoir une vision plus large des différentes possibilités du langage Python, nous ne pouvons que vous conseiller d

Plus en détail

Algorithmique Travaux Dirigés

Algorithmique Travaux Dirigés Algorithmique Travaux Dirigés Master Technologie et Handicap : Intensifs 1 Corrigé Exercice 1 Affectations 1. Considérons les algorithmes ci-dessous. (a) Quel sera le contenu des variables a, b et éventuellement

Plus en détail

1 de 46. Algorithmique. Trouver et Trier. Florent Hivert. Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert

1 de 46. Algorithmique. Trouver et Trier. Florent Hivert. Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert 1 de 46 Algorithmique Trouver et Trier Florent Hivert Mél : Florent.Hivert@lri.fr Page personnelle : http://www.lri.fr/ hivert 2 de 46 Algorithmes et structures de données La plupart des bons algorithmes

Plus en détail

Complément C7 Infodauphine.com

Complément C7 Infodauphine.com Complément C7 Infodauphine.com Pourquoi se soucier des performances? L'utilisateur n'aime pas attendre Le timing peut-être critique Trading VBA est un outil de productivité La notion de temps d'exécution

Plus en détail

TD 1 de Langage C module Outils pour l'informatique Industrielle - Corrigés des Tds : http://www-lagis.univ-lille1.fr/~macaire/td.

TD 1 de Langage C module Outils pour l'informatique Industrielle - Corrigés des Tds : http://www-lagis.univ-lille1.fr/~macaire/td. Exercice 1 TD 1 de Langage C module Outils pour l'informatique Industrielle - Corrigés des Tds : http://www-lagis.univ-lille1.fr/~macaire/td.htm Exercices de base de Programmation Arbre Programmatique

Plus en détail

Listes de personnes et calculatrice polonaise inverse en Java

Listes de personnes et calculatrice polonaise inverse en Java Listes de personnes et calculatrice polonaise inverse en Java Université Paris Sud Motivation Le but de cet exercice est de manipuler les listes chaînées et les piles et de voir leur application en analyse

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

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

Programmation Avancée - Prolog

Programmation Avancée - Prolog Programmation Avancée - Prolog N. Prcovic Programmation Avancée - Prolog p.1/26 Introduction La programmation logique est une forme particulière de programmation déclarative. La programmation déclarative

Plus en détail

stephane@gonnord.org www.mp933.fr

stephane@gonnord.org www.mp933.fr Tableaux/ en Tableaux/ en Une première couche Tableaux et Tableaux vs stephane@gonnord.org www.mp933.fr Lycée du parc - Lyon Vendredi 8 et 15 novembre 2013 Lycée du parc 1. Tableaux vs. Tableaux/vecteurs

Plus en détail

Programmation C++ (débutant)/les tableaux statiques

Programmation C++ (débutant)/les tableaux statiques Programmation C++ (débutant)/les tableaux statiques 1 Programmation C++ (débutant)/les tableaux statiques Le cours du chapitre 6 : les tableaux statiques Les tableaux Une variable entière de type int ne

Plus en détail

Introduction aux listes. Cours numéro 5 : Les listes LI213 Types et Structures de données. Les listes simplement chaînées

Introduction aux listes. Cours numéro 5 : Les listes LI213 Types et Structures de données. Les listes simplement chaînées Introduction aux s LI Types et Structures de données Liste : définition Collection ordonnée d éléments [x ;...; x n ] (au moins) accessibles l un après l autre de x jusqu à x n. Exemple : dans la [ ; ;5

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

Cours d initiation à la programmation en C++ Johann Cuenin

Cours d initiation à la programmation en C++ Johann Cuenin Cours d initiation à la programmation en C++ Johann Cuenin 11 octobre 2014 2 Table des matières 1 Introduction 5 2 Bases de la programmation en C++ 7 3 Les types composés 9 3.1 Les tableaux.............................

Plus en détail

CHAPITRE 6 : Tableaux. Définition. Tableaux à une dimension (Vecteurs)

CHAPITRE 6 : Tableaux. Définition. Tableaux à une dimension (Vecteurs) Année Universitaire 2006/2007 CHAPITRE 6 : Tableaux Définition Tableaux à une dimension (Vecteurs) Déclaration ; Mémorisation M ; Tableaux à plusieurs dimensions Déclaration Tableaux à deux dimensions

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 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

Systèmes de Fichiers

Systèmes de Fichiers Systèmes de Fichiers Hachage et Arbres B Serge Abiteboul INRIA February 28, 2008 Serge Abiteboul (INRIA) Systèmes de Fichiers February 28, 2008 1 / 26 Systèmes de fichiers et SGBD Introduction Hiérarchie

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

IN 101 - Cours 05. 7 octobre 2011. Un problème concret Recherche de collisions

IN 101 - Cours 05. 7 octobre 2011. Un problème concret Recherche de collisions Un problème concret Recherche de collisions IN 101 - Cours 05 7 octobre 2011 Le paradoxe des anniversaires dit que 365 élèves sont suffisants (en moyenne) pour avoir une collision d anniversaire, deux

Plus en détail

Epidémiologie, l urne de Pólya, partie II

Epidémiologie, l urne de Pólya, partie II Epidémiologie, l urne de Pólya, partie II Se mettre par groupe de deux. Traiter la fiche dans l ordre. Un compte de rendu de TP devra être rendu avec les réponses écrites aux questions, les recherches

Plus en détail

TP02 Approfondissement du langage: les listes

TP02 Approfondissement du langage: les listes Kléber, PCSI1&3 2015-2016 I. Accès à un élément donné via sa position 1/5 TP02 Approfondissement du langage: les listes Comme ce sera le cas durant toute l année, votre dossier de travail est accessible

Plus en détail

Cours 1: Introduction à l algorithmique

Cours 1: Introduction à l algorithmique 1 Cours 1: Introduction à l algorithmique Olivier Bournez bournez@lix.polytechnique.fr LIX, Ecole Polytechnique 2011-12 Algorithmique 2 Aujourd hui Calcul de x n Maximum Complexité d un problème Problème

Plus en détail

Chapitre V : La gestion de la mémoire. Hiérarchie de mémoires Objectifs Méthodes d'allocation Simulation de mémoire virtuelle Le mapping

Chapitre V : La gestion de la mémoire. Hiérarchie de mémoires Objectifs Méthodes d'allocation Simulation de mémoire virtuelle Le mapping Chapitre V : La gestion de la mémoire Hiérarchie de mémoires Objectifs Méthodes d'allocation Simulation de mémoire virtuelle Le mapping Introduction Plusieurs dizaines de processus doivent se partager

Plus en détail

Les deux points les plus proches

Les deux points les plus proches MPSI Option Informatique Année 2001, Deuxième TP Caml Vcent Simonet (http://cristal.ria.fr/~simonet/) Les eux pots les plus proches Lors e cette séance, nous allons nous téresser au problème suivant :

Plus en détail

Séance de travaux pratiques n 1 Quelques éléments de correction

Séance de travaux pratiques n 1 Quelques éléments de correction Master Sciences, Technologies, Santé Mention Mathématiques, spécialité Enseignement des mathématiques Algorithmique et graphes, thèmes du second degré Séance de travaux pratiques n 1 Quelques éléments

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

LIF1 : ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION IMPÉRATIVE, INITIATION

LIF1 : ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION IMPÉRATIVE, INITIATION Licence STS Université Claude Bernard Lyon I LIF1 : ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION IMPÉRATIVE, INITIATION 1 COURS 5 : Les Tableaux PLAN DE LA SÉANCE Comprendre l utilité des tableaux Apprendre à manipuler

Plus en détail

Les types utilisateurs (VBA) Corrigé

Les types utilisateurs (VBA) Corrigé PAD INPT ALGORITHMIQUE ET PROGRAMMATION 1 Cours VBA, Semaine 2 avril mai 2013 Corrigé Résumé Ce document décrit comment traduire en VBA les types utilisateur du langage algorithmique. Table des matières

Plus en détail

C, seconde séance. le if then else n est pas une expression, mais une instruction ( Caml) se souvenir de:

C, seconde séance. le if then else n est pas une expression, mais une instruction ( Caml) se souvenir de: C, seconde séance le if then else n est pas une expression, mais une instruction ( Caml) se souvenir de: false, c est 0 ( \0 aussi) test d égalité: == pour printf: %d entier, %f flottant, %c caractère,

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

Épreuve d informatique 2011

Épreuve d informatique 2011 A 2011 INFO. MP ÉCOLE NATIONALE DES PONTS ET CHAUSSÉES, ÉCOLES NATIONALES SUPÉRIEURES DE L AÉRONAUTIQUE ET DE L ESPACE, DE TECHNIQUES AVANCÉES, DES TÉLÉCOMMUNICATIONS, DES MINES DE PARIS, DES MINES DE

Plus en détail

Résumé du document «Programmes des classes préparatoires aux Grandes Écoles ; Discipline : Informatique ; Première et seconde années - 2013»

Résumé du document «Programmes des classes préparatoires aux Grandes Écoles ; Discipline : Informatique ; Première et seconde années - 2013» Résumé du document «Programmes des classes préparatoires aux Grandes Écoles ; Discipline : Informatique ; Première et seconde années - 2013» I Objectifs Niveau fondamental : «on se fixe pour objectif la

Plus en détail

} 7 Variables (composantes)

} 7 Variables (composantes) Chapitre 4 Tableaux Jusqu ici, nous avons employé les variables pour stocker les valeurs individuelles de types primitifs : une variable de type int pour stocker un entier, une variable de type boolean

Plus en détail

LES TYPES DE DONNÉES DU LANGAGE PASCAL

LES TYPES DE DONNÉES DU LANGAGE PASCAL LES TYPES DE DONNÉES DU LANGAGE PASCAL 75 LES TYPES DE DONNÉES DU LANGAGE PASCAL CHAPITRE 4 OBJECTIFS PRÉSENTER LES NOTIONS D ÉTIQUETTE, DE CONS- TANTE ET DE IABLE DANS LE CONTEXTE DU LAN- GAGE PASCAL.

Plus en détail

Algorithmes de tris. Chapitre 4

Algorithmes de tris. Chapitre 4 Chapitre 4 Algorithmes de tris Trier un ensemble d objets consiste à ordonner ces objets en fonction de clés et d une relation d ordre définie sur cette clé. Par exemple, chaque étudiant inscrit à l université

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

L enseignement de l algorithmique au Lycée

L enseignement de l algorithmique au Lycée L enseignement de l algorithmique au Lycée Sisteron 12 novembre 2009 Fernand Didier didier@irem.univ-mrs.fr Approche naïve C est une méthode, une façon systématique de procéder, pour faire quelque chose

Plus en détail

Langage C et aléa, séance 4

Langage C et aléa, séance 4 Langage C et aléa, séance 4 École des Mines de Nancy, séminaire d option Ingénierie Mathématique Frédéric Sur http://www.loria.fr/ sur/enseignement/courscalea/ 1 La bibliothèque GMP Nous allons utiliser

Plus en détail

Annexe 4 Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

Annexe 4 Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Annexe 4 Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Filière : scientifique Voie : Technologie et biologie (TB) Discipline : Informatique Première et seconde années Programme d informatique

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

Chap III : Les tableaux

Chap III : Les tableaux Chap III : Les tableaux Dans cette partie, on va étudier quelques structures de données de base tels que : Les tableaux (vecteur et matrice) Les chaînes de caractères LA STRUCTURE DE TABLEAU Introduction

Plus en détail

INF 201 - TP 2 - Programmation C T. Grandpierre 12/2008

INF 201 - TP 2 - Programmation C T. Grandpierre 12/2008 INF 201 - TP 2 - Programmation C T. Grandpierre 12/2008 Ce qu il faut rendre : A la fin du TP il faudra archiver et compresser l ensemble de votre travail (y compris le rapport avec vos noms) avec la commande

Plus en détail

Informatique TP4 : Manipulations de fichiers Manipulations de chaînes et de tableaux CPP 1A

Informatique TP4 : Manipulations de fichiers Manipulations de chaînes et de tableaux CPP 1A Informatique TP4 : Manipulations de fichiers Manipulations de chaînes et de tableaux CPP 1A Djamel Aouane, Frederic Devernay, Matthieu Moy Mars - avril 2015 1 Manipulations de fichiers Pour organiser des

Plus en détail

Cours d Algorithmique et structures de données 1

Cours d Algorithmique et structures de données 1 Ministère de l Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université Mohamed Khider - Biskra Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie Département d Informatique

Plus en détail

LES FICHIERS DE DONNEES STRUCTURES EN ENREGISTREMENTS...

LES FICHIERS DE DONNEES STRUCTURES EN ENREGISTREMENTS... ALGO Ch 6 Fichiers I. INTRODUCTION... 1 A. NOTION DE FICHIERS... 1 B. STRUCTURATION DES DONNEES DANS UN FICHIER... 1 1. Fichiers NON structurés... 1 2. Fichiers structurés... 2 C. RESUME DES CARACTERISTIQUES

Plus en détail

Le langage C. Séance n 4

Le langage C. Séance n 4 Université Paris-Sud 11 Institut de Formation des Ingénieurs Remise à niveau INFORMATIQUE Année 2007-2008 Travaux pratiques d informatique Le langage C Séance n 4 But : Vous devez maîtriser à la fin de

Plus en détail

Algorithmique. Mode d application

Algorithmique. Mode d application I - Généralités Algorithmique T ale S Définition: Un algorithme est une suite finie d instructions permettant la résolution systématique d un problème donné. Un algorithme peut-être utilisé pour décrire

Plus en détail

Introduction à l Informatique (INF 311) Amphi 9 : stockage efficace de l information. Amphi 9: stockage efficace de l information

Introduction à l Informatique (INF 311) Amphi 9 : stockage efficace de l information. Amphi 9: stockage efficace de l information F. Morain École polytechnique Introduction à l Informatique (INF 311) Promo X2013 3/46 F. Morain École polytechnique Introduction à l Informatique (INF 311) Promo X2013 4/46 Introduction à l Informatique

Plus en détail

Algorithmique et Structures de Données

Algorithmique et Structures de Données Plan du cours Algorithmique et Structures de Données Akkouche Samir : E-mail : samir.akkouche@liris.cnrs.fr Knibbe Carole: E-mail : carole.knibbe@univ-lyon1.fr 1. Rappels 2. Tableaux dynamiques a. Introduction

Plus en détail

NFP136- Cours 2 ALGORITHMES ET COMPLEXITÉ. Définition d'un algorithme Un exemple Présentation des algorithmes Évaluation d'un algorithme Complexité

NFP136- Cours 2 ALGORITHMES ET COMPLEXITÉ. Définition d'un algorithme Un exemple Présentation des algorithmes Évaluation d'un algorithme Complexité NFP136- Cours 2 ALGORITHMES ET COMPLEXITÉ PLAN Définition d'un algorithme Un exemple Présentation des algorithmes Évaluation d'un algorithme Complexité 1 DÉFINITION D'UN ALGORITHME Procédure de calcul

Plus en détail

Introduction à l algorithmique. David Cachera ENS Cachan Bretagne

Introduction à l algorithmique. David Cachera ENS Cachan Bretagne 1 Introduction à l algorithmique David Cachera ENS Cachan Bretagne 2 Plan Introduction à l algorithmique Notion de complexité Recherche dichotomique Calculs de puissance 3 Un peu d histoire Etymologie

Plus en détail

Tables de hachage. Génération d adresses : code de hachage + fonction de compression CSI2510. Idée. Les tables de hachage sont des exemples du TAD MAP

Tables de hachage. Génération d adresses : code de hachage + fonction de compression CSI2510. Idée. Les tables de hachage sont des exemples du TAD MAP Tables de hachage Tables de hachage: Idée et exemples Fonctions de hachage: Génération d adresses : code de hachage + fonction de compression Résolution des collisions: Chaînage Sondage linéaire Sondage

Plus en détail