Il n'est pas non plus utile de donner precisement la complexite de l'algorithme, mais plut^ot son ordre de grandeur. Il nous faut donc trouver un cadre d'etude theorique pour evaluer la rapidite d'un programme. 1. 2. Notion de tailles de donnees, classes de complexite La plupart des algorithmes ont un argument entier (test de primalite, factorisation), plusieurs (algorithme d'Euclide, exponentiation) ou leur execution depend d'un entier naturel (taille d'une liste, d'un vecteur): nous noterons n un entier, representant la taille de donnees, dont les algorithmes dependront. Pour un entier, ce peut etre le nombre de bits. Cours - Quentin Fortier. Outre la notation de Landau O, nous utiliserons egalement la notation , signi ant que deux suites ont meme ordre: u n= (vn) signi e u n= O(vn) et v n= O(u). Selon la taille de donnees n, l'algorithme va eectuer un certain nombre de t^aches, dont certaines auront n un poids bien plus grand dans le temps d'execution. Nous ne compterons que le nombre c de ces operations couteuses.
Site d'Alain Troesch, professeur de mathématiques en CPGE
Page visualisable uniquement avec un navigateur supportant les frames.Éléments d'architecture des ordinateurs Ce chapitre décrit succinctement les principaux constituants matériels d'un ordinateur ainsi que les principes généraux qui régissent son système d'exploitation. Cours Transparents Introduction à Python et à son environnement Ce chapitre aborde les premières notions du langage Python: nombres, variables, chaînes de caractères. Instructions itératives Ce chapitre aborde les fonctions, les énumérations et les instructions et boucles conditionnelles. Représentation des nombres Dans ce chapitre nous apprenons de quelle façon les nombres entiers et flottants sont représentés en machine. Listes et séquences Les listes sont les principales structures de données linéaires en Python. Complexité algorithmique Déterminer la complexité d'un algorithme, c'est évaluer les ressources nécessaires à son exécution. Premiers algorithmes numériques Recherche dichotomique de la racine d'une fonction numérique, méthodes de calcul approché d'une intégrale. Informatique mpsi cours de français. Résolution numérique des équations Méthode de la fausse position, méthode de Newton-Raphson, méthode de la sécante Résolution numérique des équations différentielles Méthode d'Euler, méthodes de Runge-Kutta Méthode du pivot de Gauss Description du type array du module Numpy, mise en oeuvre pratique de la méthode du pivot partiel de Gauss.
Extrait du cours d'informatique de MPSI ….. 1. Generalites 1. 1. Comment mesurer la performance d'un programme? Bien entendu, la premiere vertu d'un programme est sa correction, la suivante etant sa terminaison. Une fois ces proprietes satisfaites, il reste a savoir dans quelle mesure le programme propose est ecace: c'est l'objet du domaine de l'informatique appele complexite. Informatique mpsi cours de maths. On distingue surtout deux types de complexite: la complexite temporelle, qui evalue la rapidite de l'algorithme, et la complexite spatiale, qui evalue l'occupation memoire de l'algorithme. Les progres de l'informatique ont fait perdre de l'importance a la complexite spatiale: nous nous concentrerons surtout sur la complexite temporelle. Bien entendu, il est hors de question d'evaluer concretement cette complexite temporelle, en chronometrant un programme: cela n'aurait qu'une valeur empirique, non predictive, dependrait fortement du hardware sur lequel le programme tourne, dependrait des donnees initiales (par exemple, il est facile de tester si 2 est premier, ca l'est moins pour 2 43112609 1).
Carré JL: Correction faite par M. Larochette: TP 19 bis - 25/04/2022 Correction faite par M. Le Nagard: Correction faite par M. Lucas: TP 20 - Complexités et preuves de programmes - 03/05/2022 TP 21 - Graphes - 10/05/2022 TP 22 - 17/05/2022 TP 23 - Parcours de graphes - 24/05/2022 Powered by Pelican. Theme blueidea, inspired by the default theme.