CHAPITRE III Programmation Dynamique III.1 Exemple introductif
La suite de Fibonacci est la suite d'entier (un)n?0 définie Pour analyser la complexité de cet algorithme on remarque que chaque appel `a Fibonacci().
Complexité (suite)
Nombres de Fibonacci. Définition. F0 = 1. F1 = 1. Fn = Fn?2 + Fn?1 pour n ? 2. Question. Quelle est la complexité des algorithmes de calcul des.
Complexité en algorithmique
Complexité : suite de Fibonacci. Temps de calcul avec l'algorithme récursif. Algorithme fib rec(n: entier) si n<2 alors renvoyer 1.
Calcul des nombres de Fibonacci [cx03] - Exercice
Montrez par récurrence que la complexité (en nombre d'additions) de cet algorithme est en ?(2n/2). Solution simple. On veut montrer qu'il existe une constante c
Récursivité
4 oct. 2017 4 Complexité d'un algorithme récursif ... 4.4 Complexité exponentielle . ... Implémentation Python de la suite de Fibonacci récursive ...
Calcul des nombres de Fibonacci [cx03] - Exercice
Montrez par récurrence que la complexité (en nombre d'additions) de cet algorithme est en ?(2n/2). Solution simple. On veut montrer qu'il existe une constante c
Complexité de lalgorithme dEuclide
Même si la complexité algorithmique est un domaine qui a connu un essor En appliquant cet algorithme `a deux nombres de Fibonacci consécutifs ...
Trois algorithmes de calcul des nombres de Fibonacci
Dans cette série d'exercices nous nous intéressons de la complexité dite arithmétique. Ce modèle prend en compte uniquement le nombre des opérations.
TD dalgorithmique avancée Corrigé du TD 2 : récursivité
Montrez que la complexité (en nombre d'additions) de cet algorithme est Écrire un algorithme récursif qui calcule pour n > 0
Escapade algorithmique avec Fibonacci
Nous aborderons des thèmes au coeur du programme commun d'informatique des classes préparatoires notamment : algorithme d'Euclide
[PDF] Complexité (suite) - IREM Clermont-Ferrand
La complexité du tri par base est alors en O(n) puisqu'on applique un nombre fixe de fois un algorithme linéaire Page 89 Les nombres de Fibonacci Les tris
[PDF] la suite de Fibonacci - IGM
Pour analyser la complexité de cet algorithme on remarque que chaque appel `a Fibonacci() se fait en temps constant (si on ne tient pas compte des appels
[PDF] Définition de la complexité algorithmique - exemple Fibonacci - limsi
La complexité d'un algorithme est la fonction mathématique qui décrit en fonction de la taille des données d'entrées (par exemple le nombre de mots)
[PDF] Calcul des nombres de Fibonacci [cx03] - Exercice - Unisciel
Solution simple La complexité de l'algorithme fibRt en nombre d'additions est donnée par la récurrence T(n) = 1+ T(n ? 1) On a donc T(n) = n ? 1 pour
[PDF] Trois algorithmes de calcul des nombres de Fibonacci - LaBRI
Dans cette série d'exercices nous nous intéressons de la complexité dite arithmétique Ce modèle prend en compte uniquement le nombre des opérations
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Complexité : suite de Fibonacci Temps de calcul avec l'algorithme récursif Algorithme fib rec(n: entier) si n
[PDF] irem de lyon
Complexité d'un algorithme Trois questions à se poser quand on fabrique un algorithme : raisonnable? i complexité 1 Calculs des nombres de Fibonacci
[PDF] Calculs de complexité dalgorithmes
?Complexité des algorithmes ?Un algorithme à partir d'une donnée établit un résultat Leonardo de Pise surnommé Fibonacci
[PDF] Complexité des algorithmes — - Pascal Delahaye
L'analyse de la complexité d'un algorithme consiste `a évaluer : de la fonction récursive donnant la valeur du terme un de la suite de Fibonacci
[PDF] TD : La complexité temporelle Exemple 1 : Fibonacci
24 nov 2017 · Nous allons évaluer le temps de calcul de chacun des algorithmes de calcul précédents de façon expérimentale et théorique 1) Etude
Quelle est la complexité de l'implémentation de Fibonacci ?
La complexité est en O(n × m) en temps et en espace. On remarque qu'on peut faire le calcul en ne gardant en mémoire que deux lignes ou deux colonnes (puisqu'on ne regarde que dans la colonne d'avant et la ligne d'avant), ce qui permet de ne stocker que O(n) valeurs.Comment déterminer la complexité d'un algorithme ?
Pour calculer la complexité d'un algorithme: On calcule la complexité de chaque partie de l'algorithme. On combine ces complexités conformément aux règles déjà vues. On effectue sur le résultat les simplifications possibles déjà vues.Quelle est la complexité de la fonction factorielle ?
La complexité d'un algorithme récursif se fait par la résolution d'une équation de récurrence en éliminant la récurrence par substitution de proche en proche. Exemple 1 : La fonction factorielle (avec T(n) le temps d'exécution nécessaire pour un appel à Facto(n)).- On mesure alors la complexité en temps d'un algorithme comme le nombre de ces opérations élémentaires. Par exemple, en considérant élémentaire l'addition de 2 chiffres, poser l'addition de deux nombres de n chiffres nous fera effectuer n additions à 1 chiffre, la complexité sera donc de n.
![Calcul des nombres de Fibonacci [cx03] - Exercice Calcul des nombres de Fibonacci [cx03] - Exercice](https://pdfprof.com/Listes/18/8484-18cx03exerc1-enonce-alg-xxx.pdf.pdf.jpg)
Calcul des nombres de Fibonacci [cx03] - Exercice
Karine Zampieri, Stephane Riviere
UniscielalgoprogVersion 21 mai 2018
Table des matieres
1 Calcul des nombres de Fibonacci / pgb
21.1 Algorithme iteratif
21.2 Algorithme recursif na
f. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.3 Algorithme recursif terminal
41.4 Conclusion
52 References generales
5 alg - Calcul des nombres de Fibonacci (Solution)Mots-ClesComplexite des algorithmes RequisAxiomatique imperative, Recursivite des actionsDiculte• ◦ ◦(30 min)Objectif
Cet exercice analyse la complexite de la suite deFibonacci. 1 Unisciel algoprog { Calcul des nombres de Fibonacci [cx03]21 Calcul des nombres de Fibonacci / pgbDenition
Lesnombres de Fibonaccisont denis par la relation de recurrence : ?F0= 0,F1= 1
F n=Fn-1+Fn-2, n≥2Nombre d'or On peut montrer queFnest l'entier le plus proche deΦn/⎷5avecΦle nombre d'or (Φ = (1 +⎷5)/2).1.1 Algorithme iteratif
Ecrivez une fonctionfibIter(n)qui calcule et renvoie len-eme nombre deFibonaccien utilisant la recurrence.Validez votre fonction avec la solution. Solution alg@[pgb.alg]FonctionfibIter( n : Entier) :EntierDébut|f0 <- 0 f1 <- 1 |Si(n = 0 ) Alors| |fn <- f0 |FinSi|Si(n = 1 ) Alors| |fn <- f1 |FinSi|Pourk<- 2 à n Faire| |fn <- f1 + f0 f0 f1 f1 fn |FinPour|RetournerfnFinQuelle est la complexite de l'algorithme?
Solution simple
Clairement, l'algorithme iteratif est enΘ(n).
Unisciel algoprog { Calcul des nombres de Fibonacci [cx03]31.2 Algorithme recursif na
f Ecrivez une fonction recursivefibRec(n)qui calcule et renvoie len-eme nombre deFibo- naccien utilisant la recurrence.Validez votre fonction avec la solution.Solution alg@[pgb.alg]FonctionfibRec( n : Entier) :EntierDébut|Si(n = 0 ) Alors| |Retourner( 0 )|Sinon| |Si(n = 1 ) Alors| | |Retourner( 1 )| |Sinon| | |Retourner(fibRec ( n - 1 ) + fibRec ( n - 2 ) ) | |FinSi|FinSiFin
Montrez par recurrence que la complexite (en nombre d'additions) de cet algorithme est enΩ(2n/2).Solution simple On veut montrer qu'il existe une constantecstrictement positive telle queT(n)≥c2n/2, pour des valeurs densuperieures a une certaine bornen0(a determiner). Supposons le resultat demontre jusqu'au rangn-1. Alors :T(n) =T(n-1) +T(n-2) + 1
≥c2(n-1)/2+c2(n-2)/2+ 1 ≥c2(n-2)/2+c2(n-2)/2+ 1 ≥2×c2(n-2)/2 =c2n/2 Il nous reste a montrer que cette equation est vraieDonc sic=12
, pourn≥2, on aT(n)≥c2n/2et doncT(n) = Ω(2n/2).Remarque On peut montrer (par recurrence) que le nombre d'appels pour calculerFnestFn+1. Comme, en dehors des appels recursifs, l'execution du corps de la fonction est enΘ(1), la complexite est donc enΘ(Φn).1.3 Algorithme recursif terminal
Ecrivez une fonction recursivefib(n)qui calcule et renvoie len-eme nombre deFibonacci en utilisant la recursivite terminale.Validez votre fonction avec la solution.Solution alg@[pgb.alg]FonctionfibRt( n : Entier;a : Entier;b : Entier) :EntierDébut|Si(n = 1 ) Alors| |Retourner(a ) |Sinon| |Retourner(fibRt ( n , a + b , a ) ) |FinSiFin
Fonctionfib( n : Entier) :EntierDébut|Si(n = 0 ) Alors| |Retourner( 0 )|Sinon| |Retourner(fibRt ( n , 1 , 0 ) ) |FinSiFin
Quelle est la complexite (en nombre d'additions) de cet algorithme?Solution simple
La complexite de l'algorithmefibRt, en nombre d'additions, est donnee par la recurrence T(n) = 1 +T(n-1). On a doncT(n) =n-1pourfibRt, et par extension pour la nouvelle version defib. Unisciel algoprog { Calcul des nombres de Fibonacci [cx03]51.4 ConclusionDes divers algorithmes, que pouvez dire?
Solution simple
L'algorithme na
f recursif est impraticable tandis que l'algorithme iteratif et l'algorithme recursif terminal sont ecaces.2 References generales
Comprend
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