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UniversitMohamedKhider-Bisk ra
FacultdesSciencesExact esetdesSc iencesdelaNatureetdel aVieDpartementdÕInformatique
2 `eme anneLMDCoursdÕAlgorith miqueetstructures
dedonne s1Chargducours:Dr. Abdelh amidDJEFFAL
AnneUnivers itaire2012/2013
Sommaire
1Introduction3
1.2Notiond Õalgorithme...............................4
1.3Langageal gorithmiqueutilis ..........................5
2Com plexitdesalgorithmes7
2.1Introd uction....................................7
2.2O-notation .....................................7
2.4Complexi tdesalgorithmesrcursifs......................13
2.5Typesd ecomplexitalg orithm ique.......................14
2.6Exercices .....................................15
3Structuressquentielles20
3.1Leslist eslinai rescha"nesaLLCg........................20
3.2Lespiles astack sg.................................26
3.3LesFil esdÕatt enteaQueuesg...........................34
4StructuresHirarchiques45
4.1Lesarb res.....................................45
4.2Lesarbr esbinai resderecherche.........................56
4.3Lestas aHeapsg ..................................63
5StructuresenTables69
5.1Introd uction....................................69
15.3Tablet rie.....................................70
5.4Hachag eaHashCodingg..............................70
6Lesgraphes75
6.1Introd uction....................................75
6.2DÞnit ions.....................................75
6.3Reprsent ationdesgraphes...........................78
6.4Parcou rsdegraphes...............................80
6.5Plusco urtcheminaalg orithmedeDi jkstrag..................83
7PreuvedÕalgorithmes86
7.1Introd uction....................................86
7.2Mthod edepreuvedÕalgorit hme........................86
7.3Outil sdepreuvedÕalgorith meaLo giquedeHoareg...............88
7.4Exemple ......................................91
7.5Conclusi on.....................................92
8SujetsdÕexamens93
Rfrences137
2Chapitre1
Introduction
deprpa ration.NÕayantaucunecapacitdÕinvent ion,lÕordinateurnepeut ene B etqu Õex- cuterlesordr esquilu isontfournispar lÕintermdi airedÕun programme.Ceder nierdoit IlsÕag itdedterminertoutesl esinform ationsdisponiblesetla formedesrsultats dsirs. Elleconsiste trouverlemoyendepasserd esdo nnesauxrsultats.Da nscertai nscasonpeu ttream enfaireu netudetho rique.Lersul ta tdelÕtapedÕa nalyse
oOnappelle algorithmeunesuit eÞniedÕinstructionsindiquantde faonunique lÕordredanslequeldoitt ree B ectuunensem bledÕo prationspourrsoud retous etpa rconsquenti lestimpossiblededonner lÕalgo rithm ecorrespondant. ÐEtape3:EcrituredÕunalgorithm eavecunlanga gededescriptionalgorithmique UnefoisquÕ ontrouvel emoyendepasserde sdonnesauxrsultats ,ilfaut tre capablederdigeruneso lutio nclaireetnonambig u.Commeil estimpossibledele 3 faireenlangage nat urel,lÕexistencedÕunlang agealgorithmiquesÕim pose. ÐEtape4:TraductiondelÕalgorithmedan sunlan gagedeprogrammation Lestap es1,2et3sefonts ansler ecou rs lam achine. Sionveutren drelÕalgo- rithmeconcretouprati que,ilfaudrait letra duiredansunlangagedepro gramma tion. Nousdironsal orsquÕunprogramme estunalgorithmeex primdansunlan gagede programmation.ÐEtape5:Miseaupoin tdu programme
1.Lamach inecorrigelÕorthograp he,cÕestcequÕonappelles yntaxedanslejargon
delapr ogrammation.2.Lamac hinetraduitlesensexprim parleprogramme.
Silesrs ultats obtenussontceuxattendus,lam iseaupointduprogr ammesetermine. Sinou snÕobtenonspa sdersultats,ondiraquÕilyaex istencedeser reursde logique. Leprog rammesoitnedonneaucunrsulta t,soitdesrsul tatsi nattendussoitdes rsultatspartiels.Danscecas ,ilfautrevoirenprioritsi lÕalgorithme at bien traduit,ouencoreest-cequÕil yaeuune bonneanalys e.1.2Notion dÕalgorithme
1.2.1DÞn ition
Onpeutd Þnirunalg orithmecommesu it:
Ouencor e:
Unes quencedepasdecalculqui prendun ensembledevaleurscommeentr eainputg et produitunensembledevaleurscomme sortieaoutputg.1.2.2Proprits
Onpeutn oncerlescinqp ropritssuiv antesqu edoitsati sfaireunalgorithme:ventualitsdÕuntraitement.
2.Finitude:Unalgorithmedo its Õarrter auboutdÕuntempsÞni.
3.DÞnitude:touteslesopration sd Õunalgorithmedo iventtr edÞniessansambigut
44.Rptitivit:gnralement,unalgorithm econ tientplusieursitrations,cÕest dire
5.Eocacit:Idalement ,u nalgorithmedoittreconude telleso rtequÕilsedroule
enun tempsmi nimaletquÕil consommeunminimumderes so urces.1.2.3Ex emples
ÐPGCDaPlu sGrandCommunDivis eurgdedeuxnom bresuetv. ÐAlgorithmenaf:ontestesuccessivemen tsichaquenom bre entieres tdiviseur commun.ÐDcompositionennombrespremiers.
ÐAlgorithmesdetri
ÐAlgorithmesderecherche
texteg.ÐRecherchedansundictionna ire.
Ð...etc.
1.2.4Rema rque
lisable.Onutilisedans cecasdes algorithmesheuristiquesq uifournissent dess olutio ns approches.1.3Langag ealgorithmiqueutilis
Durantcecours,onvau til iserunlangageal gorith miquep ourladescriptiondesdi B gnraledÕunalgorit hmeetlaplupa rtdesdclarationsetinstructionsut ili ses. 5AlgorithmePremierExemple;
TypeTTab=tableau[1..10]deree l;
ConstPi=3.14 ;
ProcdureDoubleax:reelg;
Dbut
xBxo2; Fin;FonctionInverseax:reelg:reel;
Dbut
InverseB1/x;
Fin;Vari,j, k:entier;
T:TTab;
S:chaine;
R:reel;
Dbut
EcrireaÕBonjour,d onnerun nombreentiern10:Õg;Lireaig ;
Siai>10gAlors
EcrireaÕErreur:id oittren10Õg
SinonPourjde1ifaire
LireaRg;
DoubleaRg;
T[j]BR;
FinPour ;
kB1;Tantqueaknigfaire
EcrireaT[k]oInverseaPigg;
kBk+1;FinTQ;
SBÕProgrammeterminÕ;
EcrireaSg;
FinSi;
Fin.Algorithme1:Algorithmet ype
6Chapitre2
Complexitdesalgorithmes
2.1Introduc tion
Letemps dÕexcutiondÕun algorithmedpenddesfacteurssu ivants:ÐLesdonn esutilisesparlep rogramme,
ÐLaqua litducompilateuralanga geuti lisg, ÐLamach ineutiliseavitesse,mmo ire,...g, ÐLacom plexitdelÕalgorithmelui-mm e, Oncherc hemesurerlacomplexi td Õunalgorithmein dpenda mmentdelamachineet dulang ageutiliss,c--duniqu ementenfonctiondelatailledesd onnesnquelÕalgori thme doittraiter. Parexemple,danslecasdetr idÕuntabl eau,nestlen ombred Õlmentsdu tableau,etdanslecasdecal cul dÕuntermedÕu nesuit enestlÕin diceduterme,...etc.2.2O-notat ion
Soitlafonction Tangquireprsent elÕvolutiondutempsdÕex cutiondÕunprogrammePenfo nctiondunombrededonnes n.
Parexemple:
Tang=cn
2 Ocestune constanten onspciÞequireprsentelavit essedelama chine,lesper- formancesdulangage,... etc.Ond itdanslÕexempleprcdentqu elacomplexitdePest Oan 2 g.Cel aveutdireq uÕilexist euneconstante cpositivetelquepournsuosamment grandona :Tangncn
2 7 Cettenotati ondonneunemajorationduno mbredÕoprations excutesatemp sdÕex- cutiongparleprogram meP.Un progra mmedontlacomplexitestOafanggestunpr o- grammequia fangcommefonctiond ecroissancedutempsdÕex cution .2.3.1L acomplexitdÕu neinstructionlmentaire
Uneoprat ionlmentaireestuneopratio ndontletempsdÕexcutionestin dpendan t dela taillendesdonn estelquelÕaBectation,lalecture,lÕcritu re,lacom paraison...etc. Lacompl exitdÕuneinstructionlment aireestOa1g2.3.2La multiplicati onparuneconstante
Oacofangg= Oafangg
Exemple:
Oa n 3 4 g=Oan 3 g2.3.3La complexitdÕun esquencededeuxmo dules
Lacompl exitdÕunesquencededeuxmodu lesM 1quotesdbs_dbs46.pdfusesText_46[PDF] algorithmique seconde PDF Cours,Exercices ,Examens
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