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Quicksort: Temps de fonctionnement prévu et arbre de décision

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Dans cours

CS-250: Algorithms I

The students learn the theory and practice of basic concepts and techniques in algorithms. The course covers mathematical induction, techniques for analyzing algorithms, elementary data structures, major algorithmic paradigms such as dynamic programming, s ...

Description

Cette séance de cours couvre le temps de fonctionnement prévu de quicksort aléatoire, qui est O (n log n) pour toute entrée. L’algorithme est sur place, efficace et facile à mettre en œuvre. Il traite également des arbres de décision comme une abstraction des types de comparaison, représentant des comparaisons faites par des algorithmes de tri sur des entrées d'une taille donnée.

Enseignant·e·s (3)

Ola Nils Anders Svensson

Alessandro Chiesa

Alessandro Chiesa is a faculty member in computer science. He conducts research in complexity theory, cryptography, and security, with a focus on the theoretical foundations and practical implementations of cryptographic proofs that are short and easy to verify. He is a co-author of several zkSNARK libraries, and is a co-inventor of the Zerocash protocol. He has co-founded Zcash and StarkWare Industries. He is a recipient of a Sloan Research Fellowship (2021), an Okawa Foundation Research Grant (2020), and Google Faculty Research Awards (2018 and 2017). He was included in MIT Technology Review's "35 Innovators Under 35" list in 2018.

Mikhail Kapralov

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Weronika Wrzos-Kaminska, Guy Weissenberg, Davide Mazzali, Ekaterina Kochetkova, Kshiteej Jitesh Sheth A dirigé les thèses EPFL de Amir Zandieh, Aidasadat Mousavifar, Navid Nouri, Jakab Tardos, Grzegorz Adam Gluch, Makarov Mikhail A co-dirigé les thèses EPFL de Paritosh Garg Cours Algorithms II CS-450 Un premier cours de 2eme cycle sur les algorithmes, ce cours a peu de prerequis, mais va vite. Il couvre les techniques principales d'analyse et de

Source officielle

Proximité ontologique

Informatique théorique

Algorithmes et structures de données: Analyse de la complexité des algorithmes

Concepts associés (21)

In-place algorithm

In computer science, an in-place algorithm is an algorithm that operates directly on the input data structure without requiring extra space proportional to the input size. In other words, it modifies the input in place, without creating a separate copy of the data structure. An algorithm which is not in-place is sometimes called not-in-place or out-of-place. In-place can have slightly different meanings. In its strictest form, the algorithm can only have a constant amount of extra space, counting everything including function calls and pointers.

Tri fusion

En informatique, le tri fusion, ou tri dichotomique, est un algorithme de tri par comparaison stable. Sa complexité temporelle pour une entrée de taille n est de l'ordre de n log n, ce qui est asymptotiquement optimal. Ce tri est basé sur la technique algorithmique diviser pour régner. L'opération principale de l'algorithme est la fusion, qui consiste à réunir deux listes triées en une seule. L'efficacité de l'algorithme vient du fait que deux listes triées peuvent être fusionnées en temps linéaire.

Algorithme

thumb|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.

Tri par sélection

Le tri par sélection (ou tri par extraction) est un algorithme de tri par comparaison. Cet algorithme est simple, mais considéré comme inefficace car il s'exécute en temps quadratique en le nombre d'éléments à trier, et non en temps pseudo linéaire. Sur un tableau de n éléments (numérotés de 0 à n-1 , attention un tableau de 5 valeurs (5 cases) sera numéroté de 0 à 4 et non de 1 à 5), le principe du tri par sélection est le suivant : rechercher le plus petit élément du tableau, et l'échanger avec l'élément d'indice 0 ; rechercher le second plus petit élément du tableau, et l'échanger avec l'élément d'indice 1 ; continuer de cette façon jusqu'à ce que le tableau soit entièrement trié.

Réseau de tri

thumb|Un réseau de tri simple composé de quatre fils et cinq connecteurs. En Informatique, un réseau de tri est un algorithme de tri qui trie un nombre fixe de valeurs en utilisant une suite fixe de comparateurs. On peut voir un réseau de tri comme un réseau composé de fils et de comparateurs. Les valeurs, prises dans un ensemble ordonné, circulent le long des fils. Chaque comparateur connecte deux fils, compare les données qui entrent par les fils et les trie, sortant la plus petite donnée sur l'un des fils, la plus grande sur l’autre.

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Couvre la récursion, la programmation dynamique et la conception d'algorithmes en utilisant des stratégies de partage et de conquête.

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Fournit un aperçu des algorithmes de recherche et de tri essentiels en informatique.

Tri parallèle : Fusion Trier l'algorithme

Couvre l'implémentation d'un algorithme de tri de fusion parallèle dans Scala, en comparant ses performances avec Quicksort.

Fusionner Trier: Tri Algorithme

Explique l'algorithme de tri de fusion, son exactitude et sa complexité temporelle par rapport à d'autres algorithmes de tri.

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