Complexité en tempsEn algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.
Instructions par cycleEn architecture d'ordinateur, instructions par cycle d'horloge (instruction par cycle ou IPC) est un terme utilisé pour décrire un aspect de la performance d'un microprocesseur : le nombre moyen d'instructions exécutées pour chaque cycle du signal d'horloge. À ne pas confondre avec le nombre de cycles par instruction. Le nombre d'instructions par seconde d'un processeur peut être déterminé en multipliant l'IPC par la fréquence d'horloge (mesuré en cycles par seconde ou hertz) du microprocesseur en question.
Computational complexityIn computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.
Instructions par secondeL'instruction par seconde (IPS) est une unité de mesure de la performance d'un système informatique. On l'exprime généralement en million d'instructions par seconde (MIPS). Le nombre d'opérations en virgule flottante par seconde (FLOPS) est également utilisé. Dans un processeur, une opération est exécutée par plusieurs types d'instructions déplacement, le calcul ou la comparaison. L'architecture du processeur est donc à prendre en compte en plus du nombre de MIPS associé, avant d'en déduire un quelconque indice de performance.
Théorie de la complexité (informatique théorique)vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
Analyse de la complexité des algorithmesvignette|Représentation d'une recherche linéaire (en violet) face à une recherche binaire (en vert). La complexité algorithmique de la seconde est logarithmique alors que celle de la première est linéaire. L'analyse de la complexité d'un algorithme consiste en l'étude formelle de la quantité de ressources (par exemple de temps ou d'espace) nécessaire à l'exécution de cet algorithme. Celle-ci ne doit pas être confondue avec la théorie de la complexité, qui elle étudie la difficulté intrinsèque des problèmes, et ne se focalise pas sur un algorithme en particulier.
Instruction set architectureIn computer science, an instruction set architecture (ISA), also called computer architecture, is an abstract model of a computer. A device that executes instructions described by that ISA, such as a central processing unit (CPU), is called an implementation. In general, an ISA defines the supported instructions, data types, registers, the hardware support for managing main memory, fundamental features (such as the memory consistency, addressing modes, virtual memory), and the input/output model of a family of implementations of the ISA.
Algorithmethumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.
Analyse amortieEn informatique, l'analyse amortie est une méthode d'évaluation de la complexité temporelle des opérations sur une structure de données. Cette analyse résulte en une classification des algorithmes et conduit à une théorie spécifique de la complexité des algorithmes que l'on appelle complexité amortie. L'analyse amortie consiste essentiellement à majorer le coût cumulé d'une suite d'opérations pour attribuer à chaque opération la moyenne de cette majoration, en prenant en compte le fait que les cas chers surviennent rarement et isolément et compensent les cas bon marché.
Microprocesseur à jeu d'instruction étenduUn microprocesseur à jeu d'instruction étendu (, CISC) désigne un microprocesseur possédant un jeu d'instructions comprenant de très nombreuses instructions . L'architecture CISC est opposée à l'architecture RISC qui au contraire, limite ses instructions à l'essentiel afin de réduire la quantité de transistors. Le premier microprocesseur est l'Intel 4004, d'architecture 4 bits, sorti en 1971, suivi de l'Intel 8008, d'architecture , sorti en 1972.
Complexité en moyenne des algorithmesLa complexité en moyenne d'un algorithme est la quantité d'une ressource donnée, typiquement le temps, utilisée par l'algorithme lors de son exécution pour traiter une entrée tirée selon une distribution donnée. Il s'agit par conséquent d'une moyenne de la complexité, pondérée entre les différentes entrées possibles selon la distribution choisie. Le plus souvent, on ne précise pas la distribution et on utilise implicitement une distribution uniforme (i.e.
Pipeline (architecture des processeurs)330px|droite|Plan d'un pipeline générique à trois étapes En microarchitecture, un pipeline (ou chaîne de traitement), est l'élément d'un processeur dans lequel l'exécution des instructions est découpée en plusieurs étapes. Le premier ordinateur à utiliser cette technique est l'IBM Stretch, conçu en 1961. Avec un pipeline, le processeur peut commencer à exécuter une nouvelle instruction sans attendre que la précédente soit terminée. Chacune des étapes d’un pipeline est appelé étage.
Cycles per instructionIn computer architecture, cycles per instruction (aka clock cycles per instruction, clocks per instruction, or CPI) is one aspect of a processor's performance: the average number of clock cycles per instruction for a program or program fragment. It is the multiplicative inverse of instructions per cycle. The average of Cycles Per Instruction in a given process (CPI) is defined by the following weighted average: Where is the number of instructions for a given instruction type , is the clock-cycles for that instruction type and is the total instruction count.
Asymptotic computational complexityIn computational complexity theory, asymptotic computational complexity is the usage of asymptotic analysis for the estimation of computational complexity of algorithms and computational problems, commonly associated with the usage of the big O notation. With respect to computational resources, asymptotic time complexity and asymptotic space complexity are commonly estimated. Other asymptotically estimated behavior include circuit complexity and various measures of parallel computation, such as the number of (parallel) processors.
Entrée-sortieDans un système à base de processeur, de microprocesseur, de microcontrôleur ou d'automate, on appelle entrée-sortie toute interface permettant d’échanger des données entre le processeur et les périphériques qui lui sont associés. De la sorte, le système peut réagir à des modifications de son environnement, voire le contrôler. Elles sont parfois désignées par l'acronyme I/O, issu de l'anglais Input/Output ou encore E/S pour entrée/sortie. Dans un système d'exploitation : les entrées sont les données envoyées par un périphérique (disque, réseau, clavier, capteur.
Algorithme de rechercheEn informatique, un algorithme de recherche est un type d'algorithme qui, pour un domaine, un problème de ce domaine et des critères donnés, retourne en résultat un ensemble de solutions répondant au problème. Supposons que l'ensemble de ses entrées soit divisible en sous-ensemble, par rapport à un critère donné, qui peut être, par exemple, une relation d'ordre. De façon générale, un tel algorithme vérifie un certain nombre de ces entrées et retourne en sortie une ou plusieurs des entrées visées.
Algorithmic paradigmAn algorithmic paradigm or algorithm design paradigm is a generic model or framework which underlies the design of a class of algorithms. An algorithmic paradigm is an abstraction higher than the notion of an algorithm, just as an algorithm is an abstraction higher than a computer program. Backtracking Branch and bound Brute-force search Divide and conquer Dynamic programming Greedy algorithm Recursion Prune and search Kernelization Iterative compression Sweep line algorithms Rotating calipers Randomized i
Algorithme d'approximationEn informatique théorique, un algorithme d'approximation est une méthode permettant de calculer une solution approchée à un problème algorithmique d'optimisation. Plus précisément, c'est une heuristique garantissant à la qualité de la solution qui fournit un rapport inférieur (si l'on minimise) à une constante, par rapport à la qualité optimale d'une solution, pour toutes les instances possibles du problème.
Algorithme de Primthumb|right|Arbre couvrant de poids minimum L'algorithme de Prim est un algorithme glouton qui calcule un arbre couvrant minimal dans un graphe connexe pondéré et non orienté. En d'autres termes, cet algorithme trouve un sous-ensemble d'arêtes formant un arbre sur l'ensemble des sommets du graphe initial et tel que la somme des poids de ces arêtes soit minimale. Si le graphe n'est pas connexe, alors l'algorithme détermine un arbre couvrant minimal d'une composante connexe du graphe.
Algorithme de DijkstraEn théorie des graphes, l'algorithme de Dijkstra (prononcé ) sert à résoudre le problème du plus court chemin. Il permet, par exemple, de déterminer un plus court chemin pour se rendre d'une ville à une autre connaissant le réseau routier d'une région. Plus précisément, il calcule des plus courts chemins à partir d'une source vers tous les autres sommets dans un graphe orienté pondéré par des réels positifs. On peut aussi l'utiliser pour calculer un plus court chemin entre un sommet de départ et un sommet d'arrivée.
