Plus courts chemins, programmation dynamique

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Plus courts chemins, programmation dynamique"

Transcription

1 1 Plus courts chemins, programmation dynamique 1. Plus courts chemins à partir d un sommet 2. Plus courts chemins entre tous les sommets 3. Semi-anneau 4. Programmation dynamique 5. Applications à la bio-informatique

2 2 Graphes orientés avec longueur Soit un graphe orienté G = (X, A, or, ext, l) X = {x 1, x 2,..., x n } Ensemble de sommets A Ensemble d arcs or : A X, ext : A X origine et extrémité de chaque arc l : A Z longueur des arcs 1. Une marche est une suite d arcs a 1, a 2,..., a p telle que pour tout 1 i < p: or(a i+1 ) = ext(a i ) 2. Un chemin est une marche a 1, a 2,..., a p telle que pour tout i j on ait: or(a i ) or(a j ) 3. Un circuit est un chemin tel que or(a 1 ) = ext(a p )

3 3 Plus courts chemins à partir d un sommet On se donne un graphe orienté G aux arcs valués par l(x, y) et un sommet x 0, trouver pour chaque sommet x : 1. La longueur du plus court chemin de x 0 à x 2. La suite des arcs constituant ce plus court chemin Structures de données : d[x] la longueur du plus court chemin de x 0 à x (avec mise à jour) pere[x] sommet qui précède x sur le plus court chemin de x 0 à x

4

5

6 6 Relaxation de l arc x, y Relaxation Si d[y] > d[x] + l(x, y) Alors d[y] = d[x] + l(x, y) pere[y] = x

7 7 Algorithme de Dijkstra Les distances sont supposées positives Un ensemble F initialisé à X les valeurs de d[x] sont initialisées à sauf : d[x0] = 0. Tant que F non vide : Soit y l élément de F ayant un d[y] minimal Pour tout arc a d origine y Faire Relaxation(a) Supprimer y de F.

8 8 Algorithme de Dijkstra: preuve de correction d[x] δ(x 0, x) lorsqu un sommet x quitte F on ne peut pas trouver un chemin plus court entre x 0 et x par la suite Si le chemin le plus court entre x 0 et x passe par y, alors il est composé d un chemin le plus court entre x 0 et y et d un plus court y et x. point fixe

9 9 Implantation 1. Gérer F comme une file? 2. Trouver le plus petit d[x] 3. Heaps, Fibonacci Heaps 4. Retrouver le chemin le plus court

10 10 Algorithme de Dijkstra dans le cas d arcs de longueurs négatives La version précédente ne donne pas le bon résultat On propose la modification suivante: Tant que F non vide : Soit y l élément de F ayant un d[y] minimal Pour tout arc a d origine y Faire Relaxation(a) Si relaxation modifie la valeur de ext(a) alors ajouter ext(a) à F. Supprimer y de F

11 11 Analyse de cette modification Donne le bon résultat s il n y a pas de circuit de longueur négative Mais un exemple montre que la complexité peut être exponentielle Exemple de Johnson Un graphe D n ayant n sommets x 1, x 2,..., x n et des arcs entre tous les sommets (dans les deux sens) Les longueurs des arcs (x i, x j ) pour i < j est 2 n

12 12 Exemple de Johnson (suite) Les longueurs des arcs (x i, x j ) pour i > j sont toutes négatives et sont données par les relations suivantes l(x 2, x 1 ) = 2, i > 2, l(x i+1, x 1 ) = l(x i, x 1 ) 2 i 2 1 i 2, 1 < j < i, l(x i, x j ) = l(x i, x j 1 ) + 1

13 13 Exemple n = 5 l(x 5, x 1 ) = l(x 4, x 1 ) 5 = l(x 3, x 1 ) 3 5 = l(x 2, x 1 ) 2 8 = 12 On obtient facilement la matrice des longueurs : x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x x x x x

14 14 F = {x 1, x 2, x 3, x 4, x 5 } 0 F = {x 1, x 2, x 3, x 4 } F = {x 2, x 3, x 4 } F = {x 1, x 3, x 4 } F = {x 3, x 4 } F = {x 1, x 2, x 4 } F = {x 2, x 4 } F = {x 4 } F = {x 1, x 2, x 3 } F = {x 1 }

15 15 Analyse de l exécution Il n y a pas de circuit de longueur négative x 1 sort une fois sur deux x 2 une fois sur quatre Au total 2 n 1 étapes de calcul

16 16 Les distances peuvent être négatives Algorithme de Ford Pour i= 1 à n-1 faire Pour tout arc a du graphe Faire Relaxation(a) Remarque Pour vérifier qu il n y a pas de circuit négatif on refait un tour de relaxation: si une nouvelle valeur est modifiée c est qu il existe un circuit négatif

17 17 Plus courts chemins entre tous les couples de sommets On calcule les δ k (x, y) par l algorithme suivant : Pour tous les couples x, y on pose : δ 0 (x, y) = l(a) s il existe un arc a entre x et y et sinon. Pour k = 1, 2, 3,..., n faire Pour tout couple x, y Pour tout sommet z successeur de x δ k+1 (x, y) = min(δ k (x, y), δ 0 (x, z) + δ k (z, y))

18 18 Preuve de valdité Il suffit de vérifier que δ k (x, y) est la longueur du plus court chemin composé de k arcs au plus entre x et y Par récurrence sur k Recherche du chemin Maintenir un tableau suivant[x][y] qui contient le sommet qui suit x dans le chemin qui mène de x à y

19 19 Algorithme de Roy-Warshall ( en n 3 ) Pour k de 1 à n faire Pour i de 1 à n faire Pour j de 1 à n faire Si delta[i][j] > delta[i][k] + delta[k][j] Alors delta[i][j] = delta[i][k] + delta[k][j]

20 20 Un exemple d illustration

21 21 Semi-anneau Un ensemble muni de deux lois notées, : La loi est associative, commutative Elle possède un élémént neutre 0 La loi est associative La loi est distributive par rapport à 0 est un zéro pour

22 22 Exemples de semi-anneaux 1. Un anneau, par exemple Z 2. Les entiers naturels N avec + et 3. Le semi-anneau de Boole à deux éléments 0, 1 avec (1 + 1 = 1) 4. Les opérations min + sur N 5. Les opérations max sur l intervalle réel [0, 1] 6. Union et concaténation pour les ensembles de mots

23 23 Graphes à arcs valués sur un semi-anneau Le semi anneau a pour lois, : Sommets X, Arcs A, Valuation λ Valuation d un chemin f = a 1, a 2,..., a k = λ(f) = λ(a 1 ) λ(a 2 )... λ(a k ) Valuation d un ensemble Γ = {f, g,... u, v} de chemins λ(f) = λ(f) λ(g)... λ(u) λ(v)

24 24 Algorithme sur un semi anneau quelconque On calcule les λ k (x, y) par l algorithme suivant : Pour tous les couples x, y λ 0 (x, y) = λ(a) s il existe un arc a entre x et y et ε sinon. Pour k = 1, 2, 3,..., n faire Pour tous les x, y faire λ k+1 (x, y) = λ k (x, y) λ k (x, z) λ k (z, y)

25 25 Applications Min et + : Les plus courts chemins Max et : La fiabilité maximale dans un réseau Semi-anneau de Boole: Existence de chemins Union, concaténation: Forme rationnelle d un langage reconnu par un automate

26 26 Principe de la programmation dynamique 1. La solution d un problème P k contient les solutions de problèmes ayant des tailles plus petites 2. La construction de la solution pour P k s effectue à l aide d un faible nombre d informations sur P j, j < k

27 27 Exemple 1: faire un produit de matrices de tailles différentes On se donne n matrices M 1, M 2,..., M n chaque M i a m i lignes et m i+1 colonnes, les entrées sont des nombres (réels ou entiers). On cherche la matrice produit: M 1 M 2... M n Il faut trouver l ordre des produits à effectuer de façon à minimiser le nombre total d opérations. Remarque: Le calcul de M i 1 M i demande O(m i 1 m i m i+1 ) opérations.

28 28 Exemple Trois matrices M 1, M 2, M 3 de tailles respectives , et Le calcul de M 1 M 2 demande multiplications de nombres le produit ensuite par M 3 fait faire de plus soit un total de Le calcul de M 2 M 3 demande multiplications de nombres, la détermination ensuite de M 1 M 2 M 3 utilise multiplications soit un total de Conclusion Il vaut mieux faire ((M 1 M 2 )M 3 ) que calculer (M 1 (M 2 M 3 ))

29 29 Cas général On note c i,j le nombre minimum de multiplications pour calculer M i M i+1... M j On a alors c i,i = 0, c i 1,i = m i 1 m i m i+1 On découpe M i M i+1... M j en M i... M k et M k+1... M j en choisissant le meilleur k: c i,j = min [c i,k + c k+1,j + m i m k+1 m j+1 ] k=i,j 1 On doit déterminer M 1,n

30 30 Un exemple: i m i c i,j

31 31 Un exemple: i m i c i,j

32 32 Calcul de c 1,3 : i m i c 1,3 = min [c 1,1 + c 2,3 + m 1 m 2 m 4, c 1,2 + c 3,3 + m 1 m 3 m 4 ] = min [ , ] = min [7 875, ]

33 33 Un exemple: i m i c i,j

34 34 Un exemple: i m i c i,j

35 35 Un exemple: i m i c i,j

36 36 Un exemple: i m i c i,j

37 37 Retrouver les étapes du calcul un tableau pour les valeurs des k intermédiaires K i,j Pour calculer M i... M j on pose k = K i,j donné par le tableau puis on calcule M i... M k et M k+1... M j et on les multiplie entre elles.

38 38 Sac à dos Des objets 1, 2,..., n de poids w 1, w 2,..., w n Chacun rapporte un bénéfice b 1, b 2,..., b n Trouver le bénéfice maximum réalisable sachant que la charge maximale est P 0

39 39 Sac à dos: idée pour P 0 entier pas trop grand On note B(k, p) le bénéfice maximal reálisable avec des objets 1, 2,..., k et le poids maximal p On a pour k = 1: B(1, p) = { 0 si p < w1 b 1 si p w 1 Pour k > 1 B(k, p) = { B(k 1, p) si p < wk max(b(k 1, p), B(k 1, p w k ) + b k ) si p w k

40 40 Exemple pour le sac à dos Objets Poids Bénéfices Poids total P 0 = 12

41 41 Sac à dos: Objets Poids Bénéfices B(k, p) k =

42 42 Sac à dos: Objets Poids Bénéfices B(k, p) k = k =

43 43 Sac à dos: Objets Poids Bénéfices B(k, p) k = k = k =

44 44 Sac à dos: B(k, p) k = k = k = k = k = k = k = k =

45 45 Alignements de séquences Pour deux mots sur l alphabet {A, C, G, T } on cherche un alignement qui optimise une fonction qui mesure la similarité Exemple: GATGCAT et AT CGAT G A T - G C A T - A T C G - A T

46 46 Algorithme de calcul du meilleur alignement p(a, b) est d autant plus grand que les lettres sont similaires. b a, p(a, a) > 0 > p(a, b) p(a, b) = p(b, a) q < 0 exprime la similarité d une lettre avec l espacement: p(a, e) = p(e, a) = q ms i,j = max ms i 1,j 1 + p(u i, v j ) ms i 1,j + q ms i,j 1 + q

47 47 Principe d un algorithme en espace linéaire Le calcul des meilleurs scores peut se faire sur une seule ligne Le problème est de retrouver l alignement une fois que l on a le score On procède par divide and conquer Pour aligner u et v on prend i comme la moitié de la longueur de u On calcule le score a j du meilleur alignement de u 1 u 2... u i 1 avec chaque facteur gauche v 1 v 2... v j de v On calcule le score b k du meilleur alignement de u i+1 u i+2... u n avec chaque facteur droit v k v k+1... v n de v On cherche le a j 1 + b j+1 + p(u i, v j ) le meilleur

48 48 Calcul de la complexité de l algorithme en espace linéaire On montre que le nombre de comparaison C(m, n) 2mn Vrai pour m = 1 C(m, n) mn 2 + mn 2 + C(m/2, j) + C(m/2, n j) C(m, n) mn 2 + mn 2 + mj + m(n j) 2mn

Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe

Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe Graphes et RO TELECOM Nancy A Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe J.-F. Scheid 1 Plan du chapitre I. Définitions 1 Graphe Graphe valué 3 Représentation d un graphe (matrice d incidence, matrice d

Plus en détail

LE PROBLEME DU PLUS COURT CHEMIN

LE PROBLEME DU PLUS COURT CHEMIN LE PROBLEME DU PLUS COURT CHEMIN Dans cette leçon nous définissons le modèle de plus court chemin, présentons des exemples d'application et proposons un algorithme de résolution dans le cas où les longueurs

Plus en détail

Anneaux, algèbres. Chapitre 2. 2.1 Structures

Anneaux, algèbres. Chapitre 2. 2.1 Structures Chapitre 2 Anneaux, algèbres 2.1 Structures Un anneau est un ensemble A muni de deux opérations internes + et et d éléments 0 A et 1 A qui vérifient : associativité de l addition : commutativité de l addition

Plus en détail

Exemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1

Exemples de problèmes et d applications. INF6953 Exemples de problèmes 1 Exemples de problèmes et d applications INF6953 Exemples de problèmes Sommaire Quelques domaines d application Quelques problèmes réels Allocation de fréquences dans les réseaux radio-mobiles Affectation

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

Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT

Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT Ces exercices portent sur les items 2, 3 et 5 du programme d informatique des classes préparatoires,

Plus en détail

Calcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes.

Calcul matriciel. Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. 1 Définitions, notations Calcul matriciel Définition 1 Une matrice de format (m,n) est un tableau rectangulaire de mn éléments, rangés en m lignes et n colonnes. On utilise aussi la notation m n pour le

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire 1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit

Plus en détail

La notion de dualité

La notion de dualité La notion de dualité Dual d un PL sous forme standard Un programme linéaire est caractérisé par le tableau simplexe [ ] A b. c Par définition, le problème dual est obtenu en transposant ce tableau. [ A

Plus en détail

À propos des matrices échelonnées

À propos des matrices échelonnées À propos des matrices échelonnées Antoine Ducros appendice au cours de Géométrie affine et euclidienne dispensé à l Université Paris 6 Année universitaire 2011-2012 Introduction Soit k un corps, soit E

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

Représentation des fonctions booléennes

Représentation des fonctions booléennes Représentation des fonctions booléennes Épreuve pratique d algorithmique et de programmation Juillet 2003 Ce problème est consacré à l étude de deux représentations des fonctions booléennes de N variables

Plus en détail

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé Baccalauréat S/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé A. P. M.. P. XRCIC 1 Commun à tous les candidats Partie A 1. L arbre de probabilité correspondant aux données du problème est : 0,3 0,6 H

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

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que

De même, le périmètre P d un cercle de rayon 1 vaut P = 2π (par définition de π). Mais, on peut démontrer (difficilement!) que Introduction. On suppose connus les ensembles N (des entiers naturels), Z des entiers relatifs et Q (des nombres rationnels). On s est rendu compte, depuis l antiquité, que l on ne peut pas tout mesurer

Plus en détail

Correction de l épreuve intermédiaire de mai 2009.

Correction de l épreuve intermédiaire de mai 2009. Licence de Gestion. 3ème Année Année universitaire 8-9 Optimisation Appliquée C. Léonard Correction de l épreuve intermédiaire de mai 9. Exercice 1 Avec les notations du cours démontrer que la solution

Plus en détail

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34 Capacité d un canal Second Théorème de Shannon Théorie de l information 1/34 Plan du cours 1. Canaux discrets sans mémoire, exemples ; 2. Capacité ; 3. Canaux symétriques ; 4. Codage de canal ; 5. Second

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé 2012-2013 1 Petites questions 1 Est-ce que l ensemble des ouverts de R est une tribu? Réponse : Non, car le complémentaire de ], 0[ n est pas ouvert.

Plus en détail

Arbres binaires. Chapitre 1. 1. Introduction. option informatique. 1.1 Définition formelle d un arbre binaire

Arbres binaires. Chapitre 1. 1. Introduction. option informatique. 1.1 Définition formelle d un arbre binaire Chapitre option informatique Arbres binaires. Introduction Dans son acceptation la plus générale, un arbre est un graphe acyclique orienté enraciné : tous les sommets, à l exception de la racine, ont un

Plus en détail

Problème 1 : applications du plan affine

Problème 1 : applications du plan affine Problème 1 : applications du plan affine Notations On désigne par GL 2 (R) l ensemble des matrices 2 2 inversibles à coefficients réels. Soit un plan affine P muni d un repère (O, I, J). Les coordonnées

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

Introduction à la théorie des graphes. Solutions des exercices

Introduction à la théorie des graphes. Solutions des exercices CAHIERS DE LA CRM Introduction à la théorie des graphes Solutions des exercices Didier Müller CAHIER N O 6 COMMISSION ROMANDE DE MATHÉMATIQUE 1 Graphes non orientés Exercice 1 On obtient le graphe biparti

Plus en détail

Feuille TD n 1 Exercices d algorithmique éléments de correction

Feuille TD n 1 Exercices d algorithmique éléments de correction Master Sciences, Technologies, Santé Mention Mathématiques, spécialité Enseignement des mathématiques Algorithmique et graphes, thèmes du second degré Feuille TD n 1 Exercices d algorithmique éléments

Plus en détail

Fiche n 2: Morphisme, sous-groupe distingué, quotient

Fiche n 2: Morphisme, sous-groupe distingué, quotient Université Lille 1 Algèbre 2010/11 M51.MIMP Fiche n 2: Morphisme, sous-groupe distingué, quotient Exercice 1 Soient G, G deux groupes et f un homomorphisme de G dans G. Montrer que si A G, alors f( A )

Plus en détail

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice 1 5 points 1. Réponse d. : 1 e Le coefficient directeur de la tangente est négatif et n est manifestement pas 2e

Plus en détail

Structures algébriques

Structures algébriques Structures algébriques 1. Lois de composition s Soit E un ensemble. Une loi de composition interne sur E est une application de E E dans E. Soient E et F deux ensembles. Une loi de composition externe

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

Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche

Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche Le théorème de Perron-Frobenius, les chaines de Markov et un célèbre moteur de recherche Bachir Bekka Février 2007 Le théorème de Perron-Frobenius a d importantes applications en probabilités (chaines

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

Ensimag 2A. Rapport de TER. Application de la Recherche Opérationnelle à la Finance

Ensimag 2A. Rapport de TER. Application de la Recherche Opérationnelle à la Finance Ensimag 2A Rapport de TER Application de la Recherche Opérationnelle à la Finance Elève : Yuefei HUANG Tuteur : Zoltán SZIGETI Mai, 2010 2 Sommaire 1. Introduction... 3 2. Le marché des changes et arbitrage...

Plus en détail

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 204 Corrigé EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats. Proposition fausse. La tangente T, passant par les points A et B d abscisses distinctes, a pour coefficient

Plus en détail

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/

Souad EL Bernoussi. Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Recherche opérationnelle Les démonstrations et les exemples seront traités en cours Souad EL Bernoussi Groupe d Analyse Numérique et Optimisation Rabat http ://www.fsr.ac.ma/ano/ Table des matières 1 Programmation

Plus en détail

3. Conditionnement P (B)

3. Conditionnement P (B) Conditionnement 16 3. Conditionnement Dans cette section, nous allons rappeler un certain nombre de définitions et de propriétés liées au problème du conditionnement, c est à dire à la prise en compte

Plus en détail

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat S ntilles-guyane 11 septembre 14 Corrigé EXERCICE 1 6 points Commun à tous les candidats Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue

Plus en détail

Algorithmique et Programmation

Algorithmique et Programmation École Supérieure d Ingénieurs de Poitiers Gea Algorithmique et Programmation Laurent Signac ii Algorithmique et programmation Gea Table des matières Avant Propos v Structures de données Notion de pointeur..............................................

Plus en détail

Cours 7 : fonctions recursives, arithmétique binaire, flottants 1

Cours 7 : fonctions recursives, arithmétique binaire, flottants 1 Cours 7 : fonctions recursives, arithmétique binaire, flottants 1 Les types énumérés On peut aussi définir des types qui ont un nombre fini de valeurs (ex: jours de la semaine, couleurs primaires, etc.)

Plus en détail

Représentation d un entier en base b

Représentation d un entier en base b Représentation d un entier en base b 13 octobre 2012 1 Prérequis Les bases de la programmation en langage sont supposées avoir été travaillées L écriture en base b d un entier est ainsi défini à partir

Plus en détail

212 année 2013/2014 DM de synthèse 2

212 année 2013/2014 DM de synthèse 2 22 année 20/204 DM de synthèse 2 Exercice Soit f la fonction représentée cicontre.. Donner l'ensemble de définition de la fonction f. 2. Donner l'image de 4 par f.. a. Donner un nombre qui n'a qu'un seul

Plus en détail

Calculs approchés d un point fixe

Calculs approchés d un point fixe M11 ÉPREUVE COMMUNE DE TIPE 2013 - Partie D TITRE : Calculs approchés d un point fixe Temps de préparation :.. 2 h 15 minutes Temps de présentation devant les examinateurs :.10 minutes Dialogue avec les

Plus en détail

Durée de L épreuve : 2 heures. Barème : Exercice n 4 : 1 ) 1 point 2 ) 2 points 3 ) 1 point

Durée de L épreuve : 2 heures. Barème : Exercice n 4 : 1 ) 1 point 2 ) 2 points 3 ) 1 point 03 Mai 2013 Collège Oasis Durée de L épreuve : 2 heures. apple Le sujet comporte 4 pages et est présenté en livret ; apple La calculatrice est autorisée ; apple 4 points sont attribués à la qualité de

Plus en détail

Architecture des ordinateurs TD1 - Portes logiques et premiers circuits

Architecture des ordinateurs TD1 - Portes logiques et premiers circuits Architecture des ordinateurs TD1 - Portes logiques et premiers circuits 1 Rappel : un peu de logique Exercice 1.1 Remplir la table de vérité suivante : a b a + b ab a + b ab a b 0 0 0 1 1 0 1 1 Exercice

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples

Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples 45 Fonctions de plusieurs variables : dérivés partielles, diérentielle. Fonctions composées. Fonctions de classe C 1. Exemples Les espaces vectoriels considérés sont réels, non réduits au vecteur nul et

Plus en détail

Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008

Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008 Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008 EXERCICE 1 Commun à tous les candidats f est une fonction définie sur ] 2 ; + [ par : 4 points f (x)=3+ 1 x+ 2. On note f sa fonction dérivée et (C ) la représentation

Plus en détail

1 Force brute. 2 Analyse. 3 Conception préliminaire. 4 Conception détaillée. 5 Développement. 6 Conclusion. Architecture des Systèmes d Information

1 Force brute. 2 Analyse. 3 Conception préliminaire. 4 Conception détaillée. 5 Développement. 6 Conclusion. Architecture des Systèmes d Information Plan Puissance 4 intelligent I3 Algorithmique Nicol Delestre 1 Force brute 2 Analyse 3 Conception préliminaire 4 Conception détaillée 5 Développement 6 Conclusion Puissance 4. v2.0 1 / 29 Puissance 4.

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

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables

Cours d Analyse. Fonctions de plusieurs variables Cours d Analyse Fonctions de plusieurs variables Licence 1ère année 2007/2008 Nicolas Prioux Université de Marne-la-Vallée Table des matières 1 Notions de géométrie dans l espace et fonctions à deux variables........

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire Programmation linéaire DIDIER MAQUIN Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Institut National Polytechnique de Lorraine Mathématiques discrètes cours de 2ème année Programmation linéaire

Plus en détail

Procédure. Exemple OPÉRATIONS DANS UN SYSTÈME POSITIONNEL

Procédure. Exemple OPÉRATIONS DANS UN SYSTÈME POSITIONNEL Opérations dans un système positionnel OPÉRATIONS DANS UN SYSTÈME POSITIONNEL INTRODUCTION Dans tout système de numération positionnel, les symboles sont utilisés de façon cyclique et la longueur du correspond

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre

Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre IUFM du Limousin 2009-10 PLC1 Mathématiques S. Vinatier Rappels de cours Fonctions de plusieurs variables, intégrales multiples, et intégrales dépendant d un paramètre 1 Fonctions de plusieurs variables

Plus en détail

Cercle trigonométrique et mesures d angles

Cercle trigonométrique et mesures d angles Cercle trigonométrique et mesures d angles I) Le cercle trigonométrique Définition : Le cercle trigonométrique de centre O est un cercle qui a pour rayon 1 et qui est muni d un sens direct : le sens inverse

Plus en détail

Les calculatrices, téléphones, tablettes, ordinateurs et autres appareils électroniques similaires, ainsi que les documents sont interdits.

Les calculatrices, téléphones, tablettes, ordinateurs et autres appareils électroniques similaires, ainsi que les documents sont interdits. Les calculatrices, téléphones, tablettes, ordinateurs et autres appareils électroniques similaires, ainsi que les documents sont interdits 1 La qualité de la rédaction est un facteur important dans l appréciation

Plus en détail

Polynômes à plusieurs variables. Résultant

Polynômes à plusieurs variables. Résultant Polynômes à plusieurs variables. Résultant Christophe Ritzenthaler 1 Relations coefficients-racines. Polynômes symétriques Issu de [MS] et de [Goz]. Soit A un anneau intègre. Définition 1.1. Soit a A \

Plus en détail

GEL-7064 : Théorie et pratique des codes correcteurs Codes cycliques Notes de cours

GEL-7064 : Théorie et pratique des codes correcteurs Codes cycliques Notes de cours linéaires GEL-7064 : Théorie et pratique des codes correcteurs Notes de cours Département de génie électrique et de génie informatique Université Laval jean-yves.chouinard@gel.ulaval.ca 12 février 2013

Plus en détail

Annexe 6. Notions d ordonnancement.

Annexe 6. Notions d ordonnancement. Annexe 6. Notions d ordonnancement. APP3 Optimisation Combinatoire: problèmes sur-contraints et ordonnancement. Mines-Nantes, option GIPAD, 2011-2012. Sophie.Demassey@mines-nantes.fr Résumé Ce document

Plus en détail

INF 232: Langages et Automates. Travaux Dirigés. Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies

INF 232: Langages et Automates. Travaux Dirigés. Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies INF 232: Langages et Automates Travaux Dirigés Université Joseph Fourier, Université Grenoble 1 Licence Sciences et Technologies Année Académique 2013-2014 Année Académique 2013-2014 UNIVERSITÉ JOSEPH

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

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre : Terminale STSS 2 012 2 013 Pourcentages Synthèse 1) Définition : Calculer t % d'un nombre, c'est multiplier ce nombre par t 100. 2) Exemples de calcul : a) Calcul d un pourcentage : Un article coûtant

Plus en détail

Cours de Data Mining PageRank et HITS

Cours de Data Mining PageRank et HITS Cours de Data Mining PageRank et HITS Andreea Dragut Univ. Aix-Marseille, IUT d Aix-en-Provence Andreea Dragut Cours de Data Mining PageRank et HITS 1 / 48 Plan du cours Présentation Andreea Dragut Cours

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés 2012-2013 1 Petites questions 1) Est-ce que l ensemble des ouverts de R est une tribu? 2) Si F et G sont deux tribus, est-ce que F G est toujours une tribu?

Plus en détail

La fonction exponentielle

La fonction exponentielle DERNIÈRE IMPRESSION LE 2 novembre 204 à :07 La fonction exponentielle Table des matières La fonction exponentielle 2. Définition et théorèmes.......................... 2.2 Approche graphique de la fonction

Plus en détail

Algorithmes de recherche

Algorithmes de recherche Algorithmes de recherche 1 Résolution de problèmes par recherche On représente un problème par un espace d'états (arbre/graphe). Chaque état est une conguration possible du problème. Résoudre le problème

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours Exo7 Continuité (étude globale). Diverses fonctions Exercices de Jean-Louis Rouget. Retrouver aussi cette fiche sur www.maths-france.fr * très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile *****

Plus en détail

Relation binaire. 2. Relations, fonctions et ordres. Exemples. Représentation d une relation binaire. Un couple est une paire ordonnée d éléments.

Relation binaire. 2. Relations, fonctions et ordres. Exemples. Représentation d une relation binaire. Un couple est une paire ordonnée d éléments. Relation binaire Un couple est une paire ordonnée d éléments. ex: les points (x,y) du plan de IN 2 ou de IR 2, les nom et prix d un produit, les instances d un objet en Java (à 2 attributs). 2. Relations,

Plus en détail

CONCOURS GÉNÉRAL DES LYCÉES SESSION DE 2009 COMPOSITION DE MATHÉMATIQUES. (Classe terminale S)

CONCOURS GÉNÉRAL DES LYCÉES SESSION DE 2009 COMPOSITION DE MATHÉMATIQUES. (Classe terminale S) MA 09 CONCOURS GÉNÉRAL DES LYCÉES SESSION DE 009 COMPOSITION DE MATHÉMATIQUES (Classe terminale S) DURÉE : 5 heures La calculatrice de poche est autorisée, conformément à la réglementation. La clarté et

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables

Fonctions de plusieurs variables Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme

Plus en détail

Recherche dans un tableau

Recherche dans un tableau Chapitre 3 Recherche dans un tableau 3.1 Introduction 3.1.1 Tranche On appelle tranche de tableau, la donnée d'un tableau t et de deux indices a et b. On note cette tranche t.(a..b). Exemple 3.1 : 3 6

Plus en détail

Master IAD Module PS. Reconnaissance de la parole (suite) Alignement temporel et Programmation dynamique. Gaël RICHARD Février 2008

Master IAD Module PS. Reconnaissance de la parole (suite) Alignement temporel et Programmation dynamique. Gaël RICHARD Février 2008 Master IAD Module PS Reconnaissance de la parole (suite) Alignement temporel et Programmation dynamique Gaël RICHARD Février 2008 1 Reconnaissance de la parole Introduction Approches pour la reconnaissance

Plus en détail

Master de mathématiques Analyse numérique matricielle

Master de mathématiques Analyse numérique matricielle Master de mathématiques Analyse numérique matricielle 2009 2010 CHAPITRE 1 Méthodes itératives de résolution de systèmes linéaires On veut résoudre un système linéaire Ax = b, où A est une matrice inversible

Plus en détail

Les automates. Fabrice EUDES, Pascal EVRARD, Philippe MARQUET, François RECHER & Yann SECQ

Les automates. Fabrice EUDES, Pascal EVRARD, Philippe MARQUET, François RECHER & Yann SECQ Les automates Fabrice EUDES, Pascal EVRARD, Philippe MARQUET, François RECHER & Yann SECQ Avril 2015 Retour sur l île et le barman Deux problèmes similaires: Des îles, des bateaux et un trésor à trouver

Plus en détail

Ordonnancement. N: nains de jardin. X: peinture extérieure. E: électricité T: toit. M: murs. F: fondations CHAPTER 1

Ordonnancement. N: nains de jardin. X: peinture extérieure. E: électricité T: toit. M: murs. F: fondations CHAPTER 1 CHAPTER 1 Ordonnancement 1.1. Étude de cas Ordonnancement de tâches avec contraintes de précédences 1.1.1. Exemple : construction d'une maison. Exercice. On veut construire une maison, ce qui consiste

Plus en détail

Initiation à LabView : Les exemples d applications :

Initiation à LabView : Les exemples d applications : Initiation à LabView : Les exemples d applications : c) Type de variables : Créer un programme : Exemple 1 : Calcul de c= 2(a+b)(a-3b) ou a, b et c seront des réels. «Exemple1» nom du programme : «Exemple

Plus en détail

Représentation des nombres entiers et réels. en binaire en mémoire

Représentation des nombres entiers et réels. en binaire en mémoire L3 Mag1 Phys. fond., cours C 15-16 Rep. des nbs. en binaire 25-09-05 23 :06 :02 page 1 1 Nombres entiers 1.1 Représentation binaire Représentation des nombres entiers et réels Tout entier positif n peut

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

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1 TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun

Plus en détail

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 A. P. M. E. P. EXERCICE 1 Commun à tous les candidats 5 points Une entreprise informatique produit et vend des clés USB. La vente de ces clés est réalisée

Plus en détail

Démonstrations exigibles au bac

Démonstrations exigibles au bac Démonstrations exigibles au bac On donne ici les 11 démonstrations de cours répertoriées comme exigibles dans le programme officiel. Toutes ces démonstrations peuvent donner lieu à une «restitution organisée

Plus en détail

Limites finies en un point

Limites finies en un point 8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,

Plus en détail

Rapport du Jury du Concours 2010 Épreuve Pratique d Algorithmique et de Programmation (EPAP)

Rapport du Jury du Concours 2010 Épreuve Pratique d Algorithmique et de Programmation (EPAP) Rapport du Jury du Concours 2010 Épreuve Pratique d Algorithmique et de Programmation (EPAP) Loris Marchal, Guillaume Melquion, Frédéric Tronel 21 juin 2011 Remarques générales à propos de l épreuve Organisation

Plus en détail

Mathématiques appliquées à l informatique

Mathématiques appliquées à l informatique Mathématiques appliquées à l informatique Jean-Etienne Poirrier 15 décembre 2005 Table des matières 1 Matrices 3 1.1 Définition......................................... 3 1.2 Les différents types de matrices.............................

Plus en détail

ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012

ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012 ELEC2753 Electrotechnique examen du 11/06/2012 Pour faciliter la correction et la surveillance, merci de répondre aux 3 questions sur des feuilles différentes et d'écrire immédiatement votre nom sur toutes

Plus en détail

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire

Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la programmation linéaire Cours 02 : Problème général de la Programmation Linéaire. 5 . Introduction Un programme linéaire s'écrit sous la forme suivante. MinZ(ou maxw) =

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

Optimisation Combinatoire et Colonies de Fourmis Nicolas Monmarche April 21, 1999 Sommaire Inspiration biologiques Ant Colony Optimization Applications TSP QAP Flow Shop Problemes dynamiques 1 Historique

Plus en détail

2.1. Les fonctions. Les fonctions se définissent de la manière suivante : NomDeLaFonction(param1, param2,...)= { \\ Code de la fonction

2.1. Les fonctions. Les fonctions se définissent de la manière suivante : NomDeLaFonction(param1, param2,...)= { \\ Code de la fonction TP1, prise en main de Pari/GP et arithmétique Le programme que nous allons utiliser pour les TP se nomme PARI/GP dont le point fort est la théorie des nombres (au sens large). Il est donc tout à fait adapter

Plus en détail

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé EXERCICE 1 5 points Commun à tous les candidats 1. Réponse c : ln(10)+2 ln ( 10e 2) = ln(10)+ln ( e 2) = ln(10)+2 2. Réponse b : n 13 0,7 n 0,01

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

2012/2013 Le codage en informatique

2012/2013 Le codage en informatique 2012/2013 Le codage en informatique Stéphane Fossé/ Marc Gyr Lycée Felix Faure Beauvais 2012/2013 INTRODUCTION Les appareils numériques que nous utilisons tous les jours ont tous un point commun : 2 chiffres

Plus en détail

La classification automatique de données quantitatives

La classification automatique de données quantitatives La classification automatique de données quantitatives 1 Introduction Parmi les méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle, dont l objectif est d extraire d une masse de données des informations

Plus en détail

Baccalauréat L spécialité, Métropole et Réunion, 19 juin 2009 Corrigé.

Baccalauréat L spécialité, Métropole et Réunion, 19 juin 2009 Corrigé. Baccalauréat L spécialité, Métropole et Réunion, 19 juin 2009 Corrigé. L usage d une calculatrice est autorisé Durée : 3heures Deux annexes sont à rendre avec la copie. Exercice 1 5 points 1_ Soit f la

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

Projet CLANU en 3GE: Compléments d algèbre linéaire numérique

Projet CLANU en 3GE: Compléments d algèbre linéaire numérique Projet CLANU en 3GE: Compléments d algèbre linéaire numérique Année 2008/2009 1 Décomposition QR On rappelle que la multiplication avec une matrice unitaire Q C n n (c est-à-dire Q 1 = Q = Q T ) ne change

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

Traitement des données avec Microsoft EXCEL 2010

Traitement des données avec Microsoft EXCEL 2010 Traitement des données avec Microsoft EXCEL 2010 Vincent Jalby Septembre 2012 1 Saisie des données Les données collectées sont saisies dans une feuille Excel. Chaque ligne correspond à une observation

Plus en détail

Premiers exercices d Algèbre. Anne-Marie Simon

Premiers exercices d Algèbre. Anne-Marie Simon Premiers exercices d Algèbre Anne-Marie Simon première version: 17 août 2005 version corrigée et complétée le 12 octobre 2010 ii Table des matières 1 Quelques structures ensemblistes 1 1.0 Ensembles, relations,

Plus en détail

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE

LA PHYSIQUE DES MATERIAUX. Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE LA PHYSIQUE DES MATERIAUX Chapitre 1 LES RESEAUX DIRECT ET RECIPROQUE Pr. A. Belayachi Université Mohammed V Agdal Faculté des Sciences Rabat Département de Physique - L.P.M belayach@fsr.ac.ma 1 1.Le réseau

Plus en détail

Probabilités sur un univers fini

Probabilités sur un univers fini [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 7 août 204 Enoncés Probabilités sur un univers fini Evènements et langage ensembliste A quelle condition sur (a, b, c, d) ]0, [ 4 existe-t-il une probabilité P sur

Plus en détail

Mathématiques autour de la cryptographie.

Mathématiques autour de la cryptographie. Mathématiques autour de la cryptographie. Index Codage par division Codage série Code cyclique Code dual Code linéaire Corps de Galois Elément primitif m séquence Matrice génératrice Matrice de contrôle

Plus en détail

L exclusion mutuelle distribuée

L exclusion mutuelle distribuée L exclusion mutuelle distribuée L algorithme de L Amport L algorithme est basé sur 2 concepts : L estampillage des messages La distribution d une file d attente sur l ensemble des sites du système distribué

Plus en détail

Un K-espace vectoriel est un ensemble non vide E muni : d une loi de composition interne, c est-à-dire d une application de E E dans E : E E E

Un K-espace vectoriel est un ensemble non vide E muni : d une loi de composition interne, c est-à-dire d une application de E E dans E : E E E Exo7 Espaces vectoriels Vidéo partie 1. Espace vectoriel (début Vidéo partie 2. Espace vectoriel (fin Vidéo partie 3. Sous-espace vectoriel (début Vidéo partie 4. Sous-espace vectoriel (milieu Vidéo partie

Plus en détail

Cours d introduction à l informatique. Partie 2 : Comment écrire un algorithme? Qu est-ce qu une variable? Expressions et instructions

Cours d introduction à l informatique. Partie 2 : Comment écrire un algorithme? Qu est-ce qu une variable? Expressions et instructions Cours d introduction à l informatique Partie 2 : Comment écrire un algorithme? Qu est-ce qu une variable? Expressions et instructions Qu est-ce qu un Une recette de cuisine algorithme? Protocole expérimental

Plus en détail