calcul de complexité python

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Comment calculer la complexité d'un programme Python ?
Calcul de la complexité temporelle :
Le nombre total d'opérations est donc : 1+(n −p)(2+O(p))+2 = O(p(n −p)).
La complexité est donc O(p(n −p)) ou, en majorant encore, O(np).
Comment mesurer la complexité ?
Mesure de la complexité
Généralement, on mesure la quantité de ressources (temps, espace, etc.) requis en fonction de la taille de l'entrée (instance).
La façon dont cette taille est mesurée joue un rôle crucial dans l'évaluation de la complexité de l'algorithme.
Comment trouver la complexité d'un algorithme ?
La complexité en temps d'un algorithme sera exprimé par une fonction, notée T (pour Time), qui dépend : de la taille des données passées en paramètres : plus ces données seront volumineuses, plus il faudra d'opérations élémentaires pour les traiter.
On notera n le nombre de données à traiter.
La norme Python ne fixe pas de complexité, mais on peut partir du principe général que toute opération qui modifie la taille d'une liste – autre que l'ajout ou la suppression `a la fin de la liste – risque d'avoir une complexité linéaire en la taille de la liste.

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Comment faire un calcul de complexité ?
Réaliser un calcul de complexité en temps revient à compter le nombre d'opérations élémentaires (affectation, calcul arithmétique ou logique, comparaison…) effectuées par l'algorithme.
Comment calculer la complexité en espace d'un programme ?
On définit la fonction de complexité en espace s_M de M de la manière suivante. s_M(n) = max_w₌_n s_M(w). La valeur s_M(n) représente l'espace maximal d'un calcul de M avec une entrée de taille n.
Comment calculer la complexité moyenne ?
Complexité en moyenne Est la moyenne des complexités de l'algorithme sur des jeux de données de taille n : Tmoy(n) = ?{Pr(d) · C(d), d ? Dn} o`u Pr(d) est la probabilité d'avoir la donnée d en entrée de l'algorithme.
p = O(log n). La complexité temporelle dans le pire des cas de la fonction recherche_dichotomique, somme d'opérations en O(1) et d'une boucle en O(log n), est donc en O(log n).

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Le programme va chercher le mot \u0012a toutes les places possibles et va tester tous les caract\u0012eres du mot Le nombre d’op\u0013erations total est de l’ordre de m(1 + n m) ou\u0012 m est la longueur du mot et n la longueur du texte En particulier le maximum est atteint pour m =n 2 et et on obtientn 2+2n 4 Donc la complexit\u0013e de l’algorithme est O(n2)

Quelle est la complexité d’un algorithme?

La complexit\u0013e d\u0013epend notamment : \u000Fde la puissance de la machine sur laquelle l’algorithme est ex\u0013ecut\u0013e, \u000Fdu langage et interpr\u0013eteur (ou compilateur) utilis\u0013e pour coder l’algorithme, \u000Fdu style du programmeur.
. Pour des donn\u0013ees de m^eme taille, un algorithme n’e\u000Bectue pas n\u0013ecessairement le m^eme nombre d’op\u0013erations \u0013el\u0013ementaires.

Qu'est-ce que la complexite au meilleur?

La complexit\u0013e au meilleur est le plus petit nombre d’op\u0013erations qu’aura \u0012a ex\u0013ecuter l’algorithme sur un jeu de donn\u0013ees de taille \fx\u0013ee.
. C’est une borne inf\u0013erieure de la complexit\u0013e de l’algorithme sur un jeu de donn\u0013ees de taille n.

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