Séance de cours

Algorithmes de recherche: linéaire vs logarithmique

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Dans cours

CS-119(d): Information, calcul, communication

L'objectif de ce cours est d'introduire les étudiants à la pensée algorithmique, de les familiariser avec les fondamentaux de l'Informatique et de développer une première compétence en programmation (langage C++). ...

Description

Cette séance de cours explique la différence entre les algorithmes de recherche linéaire et logarithmique en utilisant une analogie pratique avec le contrôle des passeports. Il met l'accent sur l'efficacité des algorithmes logarithmiques dans la réduction de la complexité de la recherche, en particulier lorsqu'il s'agit de listes triées. L'instructeur souligne l'importance de la modélisation des données et le compromis entre le tri et les coûts de recherche, suggérant de choisir un algorithme logarithmique chaque fois que possible.

Enseignant·e

Jean-Cédric Chappelier

Jean-Cédric Chappelier est ingénieur diplômé et docteur de l'Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Paris. Il est actuellement collaborateur scientifique et chargé de cours à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne où il participe à l'activité de recherche et enseigne, entre autres, dans le domaine du traitement automatique des langues.

Source officielle

Proximité ontologique

Informatique théorique

Theory of computation: Théorie de la complexité (informatique théorique)

Concepts associés (23)

Classe de complexité

En informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.

Algorithme de tri

Un algorithme de tri est, en informatique ou en mathématiques, un algorithme qui permet d'organiser une collection d'objets selon une relation d'ordre déterminée. Les objets à trier sont des éléments d'un ensemble muni d'un ordre total. Il est par exemple fréquent de trier des entiers selon la relation d'ordre usuelle « est inférieur ou égal à ». Les algorithmes de tri sont utilisés dans de très nombreuses situations. Ils sont en particulier utiles à de nombreux algorithmes plus complexes dont certains algorithmes de recherche, comme la recherche dichotomique.

Sorting

Sorting refers to ordering data in an increasing or decreasing manner according to some linear relationship among the data items. ordering: arranging items in a sequence ordered by some criterion; categorizing: grouping items with similar properties. Ordering items is the combination of categorizing them based on equivalent order, and ordering the categories themselves. In , arranging in an ordered sequence is called "sorting". Sorting is a common operation in many applications, and efficient algorithms have been developed to perform it.

L (complexité)

En informatique théorique, et notamment dans la théorie de la complexité, la classe L est la classe des problèmes de décision décidés par une machine de Turing déterministe qui utilise un espace de taille logarithmique en fonction de la taille de l'entrée. Pour être plus précis, l'exigence sur l'espace de taille logarithmique se réfère à l'espace supplémentaire utilisable. Elle est aussi parfois notée LOGSPACE.

Complexité en espace

En algorithmique, la complexité en espace est une mesure de l'espace utilisé par un algorithme, en fonction de propriétés de ses entrées. L'espace compte le nombre maximum de cases mémoire utilisées simultanément pendant un calcul. Par exemple le nombre de symboles qu'il faut conserver pour pouvoir continuer le calcul. Usuellement l'espace que l'on prend en compte lorsque l'on parle de l'espace nécessaire pour des entrées ayant des propriétés données est l'espace nécessaire le plus grand parmi ces entrées ; on parle de complexité en espace dans le pire cas.

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Complexité et induction: Algorithmes et preuves

Couvre la complexité, les algorithmes et les preuves du pire cas, y compris l'induction mathématique et la récursion.

Analyses de complexité des algorithmes

Couvre les analyses de complexité des algorithmes et leurs complexités de temps dans le pire des cas.

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