Complexit´e d’un algorithme
I Quand le programme contient une ou plusieurs boucles imbriqu´ees, on se retrouve a estimer des sommes On peut souvent utiliser le th´eor`eme suivant Th´eor`eme 2 (Sommation) Soit (f n) n≥0 et (g n) n≥0 deux suites positives, avec f n ∈ O(g n) On suppose de plus que P n i=0 g i n’est pas toujours nul Alors Xn i=0 f i = O Xn i=0
Chapitre 2 Complexité algorithmique
boucles imbriqu ees O(nk) polyn^omiale ici, nk est le terme de plus haut degr e d’un polyn^ome en n; il n’est pas rare de voir des complexit es en O(n3) ou O(n4) O(kn) exponentielle quand le param etre double, le temps d’ex ecution est elev e a la puissance k avec k >1 O(n) factorielle asymptotiquement equivalente a nn
Quelques Algorithmes simples - IRIF
Par contre il n’est pas econome en temps : en e et les lignes 1 et 3 sont deux boucles for imbriqu ees, {la boucle de la ligne 1 doit ^etre ex ecut ee N 1 fois, et elle comprend l’instruction 2 et la boucle for de la ligne 3 {la boucle de la ligne 3 e ectue N 1 comparaisons (ligne 4) a sa premi ere ex ecution,
Les deux points les plus proches - wwwnormalesuporg
– Utiliser deux boucles imbriqu´ees pour consid´erer tous les couples de points communs – Mettre `a jour les trois r´ef´erences `a chaque fois qu’un couple (i,j) tel que kt (i)−t (j)k
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