Partie 3. Gilles Lebrun

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

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

Transcription

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

2 Les arbres binaires Définition : C est une structure arborescente ou hiérarchique ou récursive Chaque élément (nœud) constituant la structure de l arbre a : au plus un prédécesseur et au plus deux successeur Trois types de nœud b Racine ou sommet de l arbre Feuilles ou nœuds à la base de l arbre Internes (les autres qui ne sont ni racine, ni feuille Quelques règles Les arbres sont connexes (UNE et UNE seule racine) Il existe UN et UN seul chemin pour aller de la racine à un nœud b b

3 Les arbres binaires Quelques définitions Sous-arbre direct d un arbre L arbre ayant pour racine le fils gauche ou le fils droit de la racine Profondeur d un arbre Distance maximum pour aller de la racine à une des feuilles de l arbre Profondeur d un nœud longueur du chemin de la racine au nœud Hauteur d un nœud : longueur du chemin du nœud à la feuille la plus profonde Taille d un arbre nombre de nœuds dans l arbre Taille d un nœud nombre de fils et petit-fils du nœud + le nœud

4 Les nœuds chaque nœud contient Uneinstanced uneclassedebase Un successeur gauche un successeur droit. Référence sur le sous-arbre gauche élément Référence sur le sous-arbre droit

5 Exemple d arbre binaire Racine Fils gauche A Fils droit Nœud interne B E Feuille C D F Profondeur 3 Sous arbre gauche

6 TAD arbre binaire Extrait de

7 Complexité et arbre binaire (1) La complexité d une opération sur un arbre binaire peut dépendre de la profondeur maximum d un arbre. Elle est notée h. h est proportionnel àlog(n) si l arbre binaire est équilibré

8 Complexité et arbre binaire (2) L insertion, et la suppression à une complexité qui dépend de l information initiale sur l élément concerné O(1) à partir d un nœud connu O(log(n)) à partir de la racine si : Arbre binaire équilibré A chaque nœud traversé, la sélection du fils gauche ou du fils droit pour atteindre le nœud concerné est unique Sinon O(n) pire cas

9 Complexité et arbre binaire (3) La recherche d un élément dans un arbre binaire O(log(n)) dans le meilleur des cas O(n) dans le pire des cas Les raisons étant les mêmes que pour l insertion ou la suppression Les raisons étant les mêmes que pour l insertion ou la suppression d un élément à partir de la racine d un arbre car cette procédure nécessite également la recherche du nœud concerné

10 Parcours d un arbre Parcours en profondeur 1. Préfixé 2. Infixé ABCDEF CBDAEF 3. Postfixé CDBFEA A On explore tous les fils gauches en premier jusqu à une feuille, puis récursivement en remontant vers la racine on explore le fils droit, puis à nouveau tous les fils gauches B E 1 C 3 D F 2

11 Parcours d un arbre Parcours en largeur Parcours tous les éléments (noeuds) en commençant par ceux à la profondeur 1 et en continuant avec ceux aux profondeurs 2, 3, 1 A 2 B E 3 C D F Résultat : ABECDF

12 Les arbres binaires de recherche Structure de données permettant de réaliser des recherches avec insertion/suppression de nœuds de manière efficace avec conservation de la notion d ordre entre les éléments de l arbre Pour chaque nœud N de l arbre binaire Toutes les valeurs du sous-arbre gauche sont plus petites que N Toutes les valeurs du sous-arbre droit sont plus grandes que N

13 Exemple Insertion 5

14 Insertion d un élément Stratégie : L élément doit être ajouté à un nœud feuille préservent l ordre interne à la structure de données Possible par un simple parcours en profondeur

15 Insertion des éléments

16 Suppression élément Stratégie : l élément pivot du sous-arbre droit remplace le nœud supprimé

17 Réorganisation de l arbre Pour éviter de produire une structure linéaire non efficace suite à des insertions et suppressions, il est parfois nécessaire de restructurer l organisation de l arbre binaire pour la rendreplusefficace

18 Python et les TAD arbre Ecrire sa propre structure de données (classe) Utiliser une librairie existante pour les arbres binaires pyavl : librairie avl (les avl étant des arbres binaires de recherche) écrite initialement en C avec un wrapper python représentation interne spécialisée dans une thématique particulière comme les parseurs XML : SAX Utiliser une librairie sur les graphes python graph les arbres (binaires) étant une sous classe des graphes

19 Code python : Arbre binaire

20 Code python : Arbre binaire

Les structures de données. Rajae El Ouazzani

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

Plus en détail

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

INF601 : Algorithme et Structure de données

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

Plus en détail

Les arbres binaires de recherche

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

Plus en détail

Quelques Algorithmes simples

Quelques Algorithmes simples Quelques Algorithmes simples Irène Guessarian ig@liafa.jussieu.fr 10 janvier 2012 Je remercie Patrick Cegielski de son aide efficace pour la programmation Java ; la section sur le codage de Huffman a été

Plus en détail

Arbres binaires de recherche

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

Plus en détail

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

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

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de Lyon/Université Claude Bernard Lyon 1/Université

Plus en détail

chapitre 4 Nombres de Catalan

chapitre 4 Nombres de Catalan chapitre 4 Nombres de Catalan I Dénitions Dénition 1 La suite de Catalan (C n ) n est la suite dénie par C 0 = 1 et, pour tout n N, C n+1 = C k C n k. Exemple 2 On trouve rapidement C 0 = 1, C 1 = 1, C

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

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

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

Plus en détail

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

Algorithmique, Structures de données et langage C

Algorithmique, Structures de données et langage C UNIVERSITE PAUL SABATIER TOULOUSE III Algorithmique, Structures de données et langage C L3 IUP AISEM/ICM Janvier 2005 J.M. ENJALBERT Chapitre 1 Rappels et compléments de C 1.1 Structures Une structure

Plus en détail

SUPPORT DE COURS. Dr. Omari Mohammed Maître de Conférences Classe A Université d Adrar Courriel : omarinmt@gmail.com

SUPPORT DE COURS. Dr. Omari Mohammed Maître de Conférences Classe A Université d Adrar Courriel : omarinmt@gmail.com Dr. Omari Mohammed Maître de Conférences Classe A Université d Adrar Courriel : omarinmt@gmail.com SUPPORT DE COURS Matière : Algorithmiques et Structures de Données 1 Niveau : 2 ème Année Licence en Informatique

Plus en détail

Jade. Projet Intelligence Artificielle «Devine à quoi je pense»

Jade. Projet Intelligence Artificielle «Devine à quoi je pense» Jade Projet Intelligence Artificielle «Devine à quoi je pense» Réalisé par Djénéba Djikiné, Alexandre Bernard et Julien Lafont EPSI CSII2-2011 TABLE DES MATIÈRES 1. Analyse du besoin a. Cahier des charges

Plus en détail

introduction Chapitre 5 Récursivité Exemples mathématiques Fonction factorielle ø est un arbre (vide) Images récursives

introduction Chapitre 5 Récursivité Exemples mathématiques Fonction factorielle ø est un arbre (vide) Images récursives introduction Chapitre 5 Images récursives http ://univ-tln.fr/~papini/sources/flocon.htm Récursivité http://www.poulain.org/fractales/index.html Image qui se contient elle-même 1 Exemples mathématiques

Plus en détail

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche

Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Big Data et Graphes : Quelques pistes de recherche Hamamache Kheddouci http://liris.cnrs.fr/hamamache.kheddouci Laboratoire d'informatique en Image et Systèmes d'information LIRIS UMR 5205 CNRS/INSA de

Plus en détail

TP3 : Manipulation et implantation de systèmes de fichiers 1

TP3 : Manipulation et implantation de systèmes de fichiers 1 École Normale Supérieure Systèmes et réseaux Année 2012-2013 TP3 : Manipulation et implantation de systèmes de fichiers 1 1 Répertoire de travail courant Le but de l exercice est d écrire une commande

Plus en détail

Générer du code à partir d une description de haut niveau

Générer du code à partir d une description de haut niveau Cedric Dumoulin Générer du code à partir d une description de haut niveau Ce projet vise à fournir un environnement de développement permettant de modéliser des UI Android à un haut niveau d abstraction,

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

Université de Strasbourg UFR de Mathématique et d'informatique. L2 Informatique Semestres S3 et S4. Structures de Données et Algorithmes 1 et 2

Université de Strasbourg UFR de Mathématique et d'informatique. L2 Informatique Semestres S3 et S4. Structures de Données et Algorithmes 1 et 2 Université de Strasbourg UFR de Mathématique et d'informatique L2 Informatique Semestres S3 et S4 Structures de Données et Algorithmes 1 et 2 Fiches d exercices année 2009 2010 1 2 Constructions de base

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

Cahier n o 6. Mon ordinateur. Fichiers et dossiers Sauvegarde et classement

Cahier n o 6. Mon ordinateur. Fichiers et dossiers Sauvegarde et classement Cahier n o 6 Mon ordinateur Fichiers et dossiers Sauvegarde et classement ISBN : 978-2-922881-10-3 2 Table des matières Fichiers et dossiers Sauvegarde et classement La sauvegarde 4 Enregistrer 4 De quelle

Plus en détail

Tutorial NL220. Objectifs : Fournir un guide utilisateur pour NL220. Présenter une méthodologie efficace pour la création de projet

Tutorial NL220. Objectifs : Fournir un guide utilisateur pour NL220. Présenter une méthodologie efficace pour la création de projet Tutorial NL220 Objectifs : Fournir un guide utilisateur pour NL220 Présenter une méthodologie efficace pour la création de projet Newron System http://www.newron-system.com Objectifs :... 1 1. Créer un

Plus en détail

DNS : Domaine Name System

DNS : Domaine Name System DNS : Domaine Name System - Les machines utilisent les adresses IP pour communiquer. - Les humaines ont du mal à manipuler et à retenir des adresses IP. Ils retiennent plus facilement des noms de machines.

Plus en détail

CH.6 Propriétés des langages non contextuels

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

Plus en détail

MIS 102 Initiation à l Informatique

MIS 102 Initiation à l Informatique MIS 102 Initiation à l Informatique Responsables et cours : Cyril Gavoille Catherine Pannier Matthias Robine Marc Zeitoun Planning : 6 séances de cours 5 séances de TD (2h40) 4 séances de TP (2h40) + environ

Plus en détail

Organiser les informations ( approche technique )

Organiser les informations ( approche technique ) Organiser les informations ( approche technique ) Introduction : Le stockage des informations est une fonctionnalité essentielle de l outil informatique, qui permet de garantir la pérennité des informations,

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

Prénom : Matricule : Sigle et titre du cours Groupe Trimestre INF1101 Algorithmes et structures de données Tous H2004. Loc Jeudi 29/4/2004

Prénom : Matricule : Sigle et titre du cours Groupe Trimestre INF1101 Algorithmes et structures de données Tous H2004. Loc Jeudi 29/4/2004 Questionnaire d'examen final INF1101 Sigle du cours Nom : Signature : Prénom : Matricule : Sigle et titre du cours Groupe Trimestre INF1101 Algorithmes et structures de données Tous H2004 Professeur(s)

Plus en détail

Arbres binaires de décision

Arbres binaires de décision 1 Arbres binaires de décision Résumé Arbres binaires de décision Méthodes de construction d arbres binaires de décision, modélisant une discrimination (classification trees) ou une régression (regression

Plus en détail

Cours de Master Recherche

Cours de Master Recherche Cours de Master Recherche Spécialité CODE : Résolution de problèmes combinatoires Christine Solnon LIRIS, UMR 5205 CNRS / Université Lyon 1 2007 Rappel du plan du cours 16 heures de cours 1 - Introduction

Plus en détail

données en connaissance et en actions?

données en connaissance et en actions? 1 Partie 2 : Présentation de la plateforme SPSS Modeler : Comment transformer vos données en connaissance et en actions? SPSS Modeler : l atelier de data mining Large gamme de techniques d analyse (algorithmes)

Plus en détail

L ARBORESCENCE. Qu est-ce qu un dossier? L arborescence?

L ARBORESCENCE. Qu est-ce qu un dossier? L arborescence? L ARBORESCENCE Qu est-ce qu un dossier? Un dossier est une pochette vide dans laquelle on peut disposer des documents créés à l aide de l outil informatique. Comme les systèmes utilisés dans la vie courante

Plus en détail

AGASC / BUREAU INFORMATION JEUNESSE 06700 Saint Laurent du Var - E mail : bij@agasc.fr / Tel : 04.93.07.00.66 CONSIGNE N 1 :

AGASC / BUREAU INFORMATION JEUNESSE 06700 Saint Laurent du Var - E mail : bij@agasc.fr / Tel : 04.93.07.00.66 CONSIGNE N 1 : CONSIGNE N 1 : Rédiger puis envoyer un nouveau message La fenêtre de la boîte de messagerie s affiche Cliquer sur «Ecrire» ou «Nouveau message» pour ouvrir cette nouvelle fenêtre. Ensuite, suivre cette

Plus en détail

Manuel d utilisation. Anne RACINE. A. Racine Référence: Manuel MS Project.doc 03/03/2003 Page 1

Manuel d utilisation. Anne RACINE. A. Racine Référence: Manuel MS Project.doc 03/03/2003 Page 1 RÉALISATION DE PLANNINGS - SUIVI ET PERSONNALISATION Manuel d utilisation Anne RACINE A. Racine Référence: Manuel MS Project.doc 03/03/2003 Page 1 Réalisation de plannings SOMMAIRE GESTION DE PROJET :

Plus en détail

Serveurs de noms Protocoles HTTP et FTP

Serveurs de noms Protocoles HTTP et FTP Nils Schaefer Théorie des réseaux (EC3a) Serveurs de noms Protocoles HTTP et FTP Théorie des réseaux (EC3a) Séance 7 Pourquoi DNS? Internet est une structure hiérarchique et arborescente de réseaux et

Plus en détail

Module BDWEB. Maîtrise d informatique Cours 9 - Xquery. Anne Doucet. anne.doucet@lip6.fr

Module BDWEB. Maîtrise d informatique Cours 9 - Xquery. Anne Doucet. anne.doucet@lip6.fr Module BDWEB Maîtrise d informatique Cours 9 - Xquery Anne Doucet anne.doucet@lip6.fr 1 Langages de requêtes XML Concepts des langages de requêtes XML motivations caractéristiques Navigation dans les documents

Plus en détail

Malgré son aspect spartiate, Freeplane offre de nombreuses fonctionnalités en particulier dans le domaine de la diffusion des cartes sur le Web.

Malgré son aspect spartiate, Freeplane offre de nombreuses fonctionnalités en particulier dans le domaine de la diffusion des cartes sur le Web. Création d une carte heuristique avec Freeplane Version : 1.1.3 Barre de menus Barre d outils Barre des touches de fonctions Espace de travail Barre d icônes Éditeur de notes Freeplane est un logiciel

Plus en détail

Restaurer des données

Restaurer des données Restaurer des données Pré-requis à cette présentation La lecture de ce guide suppose que vous avez installé l agent SFR Backup sur l équipement que vous souhaitez sauvegarder. Il est également nécessaire

Plus en détail

Introduction à l informatique en BCPST

Introduction à l informatique en BCPST Introduction à l informatique en BCPST Alexandre Benoit BCPST L informatique en BCPST «L enseignement de l informatique en classes préparatoires de la filière BCPST a pour objectif d introduire puis de

Plus en détail

Cahier Technique. «Développer une application intranet pour la gestion des stages des étudiants» Antonin AILLET. Remi DEVES

Cahier Technique. «Développer une application intranet pour la gestion des stages des étudiants» Antonin AILLET. Remi DEVES Antonin AILLET Remi DEVES Thibaut AZZOPARDI 2 ème année de DUT Informatique Cahier Technique «Développer une application intranet pour la gestion des stages des étudiants» Encadré par Didier BOULLE Année

Plus en détail

Algorithmique et langages du Web

Algorithmique et langages du Web Cours de Algorithmique et langages du Web Jean-Yves Ramel Licence 1 Peip Biologie Groupe 7 & 8 Durée totale de l enseignement = 46h ramel@univ-tours.fr Bureau 206 DI PolytechTours Organisation de la partie

Plus en détail

ANALYSE CATIA V5. 14/02/2011 Daniel Geffroy IUT GMP Le Mans

ANALYSE CATIA V5. 14/02/2011 Daniel Geffroy IUT GMP Le Mans ANALYSE CATIA V5 1 GSA Generative Structural Analysis 2 Modèle géométrique volumique Post traitement Pré traitement Maillage Conditions aux limites 3 Ouverture du module Choix du type d analyse 4 Calcul

Plus en détail

Systèmes d information et bases de données (niveau 1)

Systèmes d information et bases de données (niveau 1) Systèmes d information et bases de données (niveau 1) Cours N 1 Violaine Prince Plan du cours 1. Bibliographie 2. Introduction aux bases de données 3. Les modèles 1. Hiérarchique 2. Réseau 3. Relationnel

Plus en détail

Un radar pour Internet

Un radar pour Internet École Polytechnique Promotion 2002 Bobillot Damien Rapport de stage d option scientifique Un radar pour Internet Analyse et visualisation de la dynamique du graphe du réseau Internet Option : Informatique

Plus en détail

La société Klippan France dont l usine est à Gournay-en-Bray en Normandie, La société Autoliv S.A. dont l usine est à Seclin dans le Nord, Normandie.

La société Klippan France dont l usine est à Gournay-en-Bray en Normandie, La société Autoliv S.A. dont l usine est à Seclin dans le Nord, Normandie. 1 REMERCIEMENTS Tout d abord, je tiens à remercier M. Benoît MARSAUD, DG d Autoliv France, pour l accueil qu il m a réservé au sein de sa société. J adresse également mes remerciements à M. Fabrice COQUIN,

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

Déclarer un serveur MySQL dans l annuaire LDAP. Associer un utilisateur DiaClientSQL à son compte Windows (SSO)

Déclarer un serveur MySQL dans l annuaire LDAP. Associer un utilisateur DiaClientSQL à son compte Windows (SSO) LDAP Mise en place Introduction Limitation et Sécurité Déclarer un serveur MySQL dans l annuaire LDAP Associer un utilisateur DiaClientSQL à son compte Windows (SSO) Créer les collaborateurs DiaClientSQL

Plus en détail

LES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN

LES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN LES OUTILS D ALIMENTATION DU REFERENTIEL DE DB-MAIN Les contenues de ce document sont la propriété exclusive de la société REVER. Ils ne sont transmis qu à titre d information et ne peuvent en aucun cas

Plus en détail

Eléments de Théorie des Graphes et Programmation Linéaire

Eléments de Théorie des Graphes et Programmation Linéaire INSTITUT NATIONAL POLYTECHNIQUE DE LORRAINE Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Eléments de Théorie des Graphes et Programmation Linéaire Didier Maquin Professeur à l INPL Version

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

Gérer son DNS. Matthieu Herrb. tetaneutral.net. Atelier Tetaneutral.net, 10 février 2015. http://homepages.laas.fr/matthieu/talks/ttnn-dns.

Gérer son DNS. Matthieu Herrb. tetaneutral.net. Atelier Tetaneutral.net, 10 février 2015. http://homepages.laas.fr/matthieu/talks/ttnn-dns. Gérer son DNS Matthieu Herrb tetaneutral.net Atelier Tetaneutral.net, 10 février 2015 http://homepages.laas.fr/matthieu/talks/ttnn-dns.pdf Licence Ce document est sous licence Creative Commons Paternité

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

Programmation par contraintes. Laurent Beaudou

Programmation par contraintes. Laurent Beaudou Programmation par contraintes Laurent Beaudou On se trouve où? Un problème, une solution : la solution est-elle une solution du problème? simulation, vérification 2 On se trouve où? Un problème, une solution

Plus en détail

Fondements de l informatique Logique, modèles, et calculs

Fondements de l informatique Logique, modèles, et calculs Fondements de l informatique Logique, modèles, et calculs Cours INF423 de l Ecole Polytechnique Olivier Bournez Version du 20 septembre 2013 2 Table des matières 1 Introduction 9 1.1 Concepts mathématiques........................

Plus en détail

Cours 1 : Introduction Ordinateurs - Langages de haut niveau - Application

Cours 1 : Introduction Ordinateurs - Langages de haut niveau - Application Université de Provence Licence Math-Info Première Année V. Phan Luong Algorithmique et Programmation en Python Cours 1 : Introduction Ordinateurs - Langages de haut niveau - Application 1 Ordinateur Un

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

Dimensionnement d une roue autonome pour une implantation sur un fauteuil roulant

Dimensionnement d une roue autonome pour une implantation sur un fauteuil roulant Dimensionnement d une roue autonome pour une implantation sur un fauteuil roulant I Présentation I.1 La roue autonome Ez-Wheel SAS est une entreprise française de technologie innovante fondée en 2009.

Plus en détail

Parallélisme et Répartition

Parallélisme et Répartition Parallélisme et Répartition Master Info Françoise Baude Université de Nice Sophia-Antipolis UFR Sciences Département Informatique baude@unice.fr web du cours : deptinfo.unice.fr/~baude Septembre 2009 Chapitre

Plus en détail

Utilisation de KoXo Computers V2.1

Utilisation de KoXo Computers V2.1 Version 2.1.0.0 / Mai 2013 Page 2/45 Sommaire 1 Présentation... 4 2 Configuration des stations... 4 2. 1 Démarche manuelle (non conseillée)... 4 2. 2 Démarche automatique par les stratégies de groupe (conseillée)...

Plus en détail

Plateforme de capture et d analyse de sites Web AspirWeb

Plateforme de capture et d analyse de sites Web AspirWeb Projet Java ESIAL 2A 2009-2010 Plateforme de capture et d analyse de sites Web AspirWeb 1. Contexte Ce projet de deuxième année permet d approfondir par la pratique les méthodes et techniques acquises

Plus en détail

Déclarer un serveur MySQL dans l annuaire LDAP. Associer un utilisateur DiaClientSQL à son compte Windows (SSO)

Déclarer un serveur MySQL dans l annuaire LDAP. Associer un utilisateur DiaClientSQL à son compte Windows (SSO) LDAP Mise en place Introduction Limitation et Sécurité Déclarer un serveur MySQL dans l annuaire LDAP Associer un utilisateur DiaClientSQL à son compte Windows (SSO) Créer les collaborateurs DiaClientSQL

Plus en détail

Domain Name Service (DNS)

Domain Name Service (DNS) Domain Name Service () 1 PLAN Introduction Nommage avec /etc/hosts Principe du découpage en domaines Configuration de BIND Création d une zone Outils de débuggage (dig, nslookup) Déclaration d une zone

Plus en détail

Génie Logiciel avec Ada. 4 février 2013

Génie Logiciel avec Ada. 4 février 2013 Génie Logiciel 4 février 2013 Plan I. Généralités II. Structures linéaires III. Exceptions IV. Structures arborescentes V. Dictionnaires I. Principes II. Notions propres à la POO I. Principes Chapitre

Plus en détail

Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS

Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS Découverte du logiciel ordinateur TI-n spire / TI-n spire CAS Mémento Ouvrir TI-Nspire CAS. Voici la barre d outils : L insertion d une page, d une activité, d une page où l application est choisie, pourra

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

M é ca n ism e Pr o lo g. Ex e m p le

M é ca n ism e Pr o lo g. Ex e m p le M é ca n ism e Pr o lo g Principe général : 5. on élimine L du but (le but est géré comme une pile de clauses) 1. on prend dans le but (clause ne contenant que des littéraux négatifs) le premier littéral

Plus en détail

MANUEL DE PROCÉDURE POUR LA MISE À JOUR DU SITE DE FIDAFRIQUE. Documentation utilisateur Octobre 2005

MANUEL DE PROCÉDURE POUR LA MISE À JOUR DU SITE DE FIDAFRIQUE. Documentation utilisateur Octobre 2005 MANUEL DE PROCÉDURE POUR LA MISE À JOUR DU SITE DE FIDAFRIQUE Documentation utilisateur Octobre 2005 I. Principes 1.1 - Généralités Les personnes autorisées à intervenir sur le site sont enregistrées par

Plus en détail

ANALYSTE PROGRAMMEUR EN INFORMATIQUE Option : Développement Internet

ANALYSTE PROGRAMMEUR EN INFORMATIQUE Option : Développement Internet Année 2015-2016 ANALYSTE PROGRAMMEUR EN INFORMATIQUE Option : Développement Internet OBJECTIF DE LA FORMATION : Maîtriser les connaissances de base en informatique dans les domaines essentiels suivants

Plus en détail

Éditorial. Tangente ÉDUCATION. Scratch, AlgoBox, Python. Trimestriel - n 15 - janvier 2011 Numéro spécial 16 activités TICE pour le lycée

Éditorial. Tangente ÉDUCATION. Scratch, AlgoBox, Python. Trimestriel - n 15 - janvier 2011 Numéro spécial 16 activités TICE pour le lycée Tangente ÉDUCATION Trimestriel - n 15 - janvier 2011 Numéro spécial 16 activités TICE pour le lycée et leurs programmes dans les trois langages les plus utilisés : Scratch, AlgoBox, Python Python Éditorial

Plus en détail

Initiation. àl algorithmique et à la programmation. en C

Initiation. àl algorithmique et à la programmation. en C Initiation àl algorithmique et à la programmation en C Initiation àl algorithmique et à la programmation en C Cours avec 129 exercices corrigés Illustration de couverture : alwyncooper - istock.com Dunod,

Plus en détail

La réforme du permis de construire et des autorisations d urbanisme

La réforme du permis de construire et des autorisations d urbanisme La réforme du permis de construire et des autorisations d urbanisme 1 PREAMBULE Quelques dates pour situer la réforme du permis de construire 2 Le permis de construire en quelques dates 1852 : décret relatif

Plus en détail

LES DIFFERENTS PAS EN STEP. Variantes

LES DIFFERENTS PAS EN STEP. Variantes LES DIFFERENTS PAS EN STEP Type de pas Pas en temps sans changement de pied directeur Pas en temps avec changement de pied directeur Pas en 8 temps sans changement de pied directeur Pas en 8 temps avec

Plus en détail

Introduction au maillage pour le calcul scientifique

Introduction au maillage pour le calcul scientifique Introduction au maillage pour le calcul scientifique CEA DAM Île-de-France, Bruyères-le-Châtel franck.ledoux@cea.fr Présentation adaptée du tutorial de Steve Owen, Sandia National Laboratories, Albuquerque,

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

Document Object Model (DOM)

Document Object Model (DOM) Document Object Model (DOM) Jean-Claude Charr Maître de conférences IUT de Belfort Montbéliard Université de Franche Comté Description générale Définit un standard pour accéder aux documents structurés

Plus en détail

Chapitre 7. Récurrences

Chapitre 7. Récurrences Chapitre 7 Récurrences 333 Plan 1. Introduction 2. Applications 3. Classification des récurrences 4. Résolution de récurrences 5. Résumé et comparaisons Lectures conseillées : I MCS, chapitre 20. I Rosen,

Plus en détail

- Université Paris V - UFR de Psychologie ASDP4 Info Introduction à Windows

- Université Paris V - UFR de Psychologie ASDP4 Info Introduction à Windows Introduction à Windows 1. Démarrer Allumer l ordinateur On se trouve face au bureau, avec ses icônes, sa barre de tâches. Icônes Barre des tâches 2. La souris a. Cliquer Amener le pointeur de la souris

Plus en détail

Introduction à MATLAB R

Introduction à MATLAB R Introduction à MATLAB R Romain Tavenard 10 septembre 2009 MATLAB R est un environnement de calcul numérique propriétaire orienté vers le calcul matriciel. Il se compose d un langage de programmation, d

Plus en détail

Quelques matériels numériques

Quelques matériels numériques File Numérique Général Topologie Topographie Repérage Nomination Ordinal Comptage Cardinal Quelques matériels numériques Topologie linéaire espalier < Retour entête. Topologie : Linéaire Catalogue CELDA

Plus en détail

Les Difficultés Inhérentes aux Réseaux Sans Fil. Des Solutions aux Scénarios de Problèmes

Les Difficultés Inhérentes aux Réseaux Sans Fil. Des Solutions aux Scénarios de Problèmes Les Difficultés Inhérentes aux Réseaux Sans Fil Des Solutions aux Scénarios de Problèmes Problème 1: La liaison à un toit voisin n est pas bonne. Exemple Solution 1: Ajoutez un autre nœud voisin pour atteindre

Plus en détail

Planifier et contrôler un projet avec Microsoft Project

Planifier et contrôler un projet avec Microsoft Project Planifier et contrôler un projet avec Microsoft Project Martin Schmidt Anteo-consulting.fr 27/02/2009 Principes de base Copyright Anteo-Consulting Page 2 Saisir des tâches Tout nouveau projet commence

Plus en détail

COMMUNICATION TECHNIQUE N TCV060 Ed. 01. OmniVista 4760 Nb de pages : 18 Date : 12-07-2005 URGENTE NON URGENTE TEMPORAIRE DEFINITIVE

COMMUNICATION TECHNIQUE N TCV060 Ed. 01. OmniVista 4760 Nb de pages : 18 Date : 12-07-2005 URGENTE NON URGENTE TEMPORAIRE DEFINITIVE COMMUNICATION TECHNIQUE N TCV060 Ed. 01 OmniVista 4760 Nb de pages : 18 Date : 12-07-2005 URGENTE NON URGENTE TEMPORAIRE DEFINITIVE OBJET : GESTION ANNUAIRE Veuillez trouver ci-après une documentation

Plus en détail

Compression de Données - Algorithme de Huffman Document de Conception

Compression de Données - Algorithme de Huffman Document de Conception ROLLET Samuel SALLE Jennifer Compression de Données - Algorithme de Huffman Document de Conception Projet d'algorithmique et Structure des Données 1 SOMMAIRE 1. Domaine d application....4 1.1 Objectifs

Plus en détail

Par : Abdel YEZZA, Ph.D. Date : avril 2011 / mise à jour oct. 2012 (ajout de la section 3 et augmentation de la section 1)

Par : Abdel YEZZA, Ph.D. Date : avril 2011 / mise à jour oct. 2012 (ajout de la section 3 et augmentation de la section 1) 1 Que signifient AON et AOA? Par : Abdel YEZZA, Ph.D. Date : avril 2011 / mise à jour oct. 2012 (ajout de la section 3 et augmentation de la section 1) Sommaire 1. Concepts... 2 2. Méthode PCM appliquée

Plus en détail

Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux

Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux Intégration de la dimension sémantique dans les réseaux sociaux Application : systèmes de recommandation Maria Malek LARIS-EISTI maria.malek@eisti.fr 1 Contexte : Recommandation dans les réseaux sociaux

Plus en détail

Bernard Lecomte. Débuter avec HTML

Bernard Lecomte. Débuter avec HTML Bernard Lecomte Débuter avec HTML Débuter avec HTML Ces quelques pages ont pour unique but de vous donner les premiers rudiments de HTML. Quand vous les aurez lues, vous saurez réaliser un site simple.

Plus en détail

Algorithmique, graphes et programmation dynamique Notes de Cours Rapport de Travaux Pratiques. Laurent Canet

Algorithmique, graphes et programmation dynamique Notes de Cours Rapport de Travaux Pratiques. Laurent Canet Algorithmique, graphes et programmation dynamique Notes de Cours Rapport de Travaux Pratiques Laurent Canet Le 2 juillet 2003 Table des matières I IN202 - Algorithmique 6 1 Système formel de preuve de

Plus en détail

Trépier avec règle, ressort à boudin, chronomètre, 5 masses de 50 g.

Trépier avec règle, ressort à boudin, chronomètre, 5 masses de 50 g. PHYSQ 130: Hooke 1 LOI DE HOOKE: CAS DU RESSORT 1 Introduction La loi de Hooke est fondamentale dans l étude du mouvement oscillatoire. Elle est utilisée, entre autres, dans les théories décrivant les

Plus en détail

Correction Code nécessaire à la compilation : let bs ="\\" let nl = "\n" ;; let appliquer = List.map ;; (* affichage d'un noeud *)

Correction Code nécessaire à la compilation : let bs =\\ let nl = \n ;; let appliquer = List.map ;; (* affichage d'un noeud *) Correction Code nécessaire à la compilation : let bs ="\\" let nl = "\n" let appliquer = List.map (* affichage d'un noeud *) let (noeud_vers_ch : int -> string) = function n -> "fib(" ^ (string_of_int

Plus en détail

Chap 4: Analyse syntaxique. Prof. M.D. RAHMANI Compilation SMI- S5 2013/14 1

Chap 4: Analyse syntaxique. Prof. M.D. RAHMANI Compilation SMI- S5 2013/14 1 Chap 4: Analyse syntaxique 1 III- L'analyse syntaxique: 1- Le rôle d'un analyseur syntaxique 2- Grammaires non contextuelles 3- Ecriture d'une grammaire 4- Les méthodes d'analyse 5- L'analyse LL(1) 6-

Plus en détail

XML par la pratique Bases indispensables, concepts et cas pratiques (3ième édition)

XML par la pratique Bases indispensables, concepts et cas pratiques (3ième édition) Présentation du langage XML 1. De SGML à XML 17 2. Les bases de XML 18 2.1 Rappel sur HTML 18 2.2 Votre premier document XML 19 2.3 Les avantages de XML 21 3. La syntaxe XML 21 3.1 La première ligne du

Plus en détail

Plus courts chemins, programmation dynamique

Plus courts chemins, programmation dynamique 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

Plus en détail

Communications collectives et ordonnancement en régime permanent pour plates-formes hétérogènes

Communications collectives et ordonnancement en régime permanent pour plates-formes hétérogènes Loris MARCHAL Laboratoire de l Informatique du Parallélisme Équipe Graal Communications collectives et ordonnancement en régime permanent pour plates-formes hétérogènes Thèse réalisée sous la direction

Plus en détail

Formats d images. 1 Introduction

Formats d images. 1 Introduction Formats d images 1 Introduction Lorsque nous utilisons un ordinateur ou un smartphone l écran constitue un élément principal de l interaction avec la machine. Les images sont donc au cœur de l utilisation

Plus en détail

Groupe Eyrolles, 2003, ISBN : 2-212-11317-X

Groupe Eyrolles, 2003, ISBN : 2-212-11317-X Groupe Eyrolles, 2003, ISBN : 2-212-11317-X 3 Création de pages dynamiques courantes Dans le chapitre précédent, nous avons installé et configuré tous les éléments indispensables à la mise en œuvre d une

Plus en détail

Qu est-ce que l analyse des données qualitatives? TAMS Analyzer n est: Projets collaboratifs. TAMS Analyzer permet:

Qu est-ce que l analyse des données qualitatives? TAMS Analyzer n est: Projets collaboratifs. TAMS Analyzer permet: Analyses de données qualitatives avec TAMS Analyzer Text Analysis Markup System Analyzer Outil d analyse de texte par système de codage Qu est-ce que l analyse des données qualitatives? Les données qualitatives

Plus en détail

UML (Paquetage) Unified Modeling Language

UML (Paquetage) Unified Modeling Language UML (Paquetage) Unified Modeling Language Sommaire Introduction Objectifs Paquetage Espace de nommage d un paquetage Dépendances entre paquetages 2 Notion introduite véritablement par UML car superficiellement

Plus en détail

Avertissement. La Gestion Electronique de Documents

Avertissement. La Gestion Electronique de Documents Sommaire Les plus de GEDExpert... p 1.3 Mise en place Fichiers de bases... p 1.4 Mise en place Plan de classement... p 1.8 La fiche dossier... p 1.13 L acquisition de documents... p 1.19 Les liens avec

Plus en détail