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Chapitre1 2 10 2018 Algorithme Critères de résolution d ? un problème Temps de calcul VS Espace mémoire Complexité en temps de calcul Evaluation de T n pour les structures algorithmiques Complexiteé asymptotique Notation grand-O Notation Grand-Omega La no

Algorithme Critères de résolution d ? un problème Temps de calcul VS Espace mémoire Complexité en temps de calcul Evaluation de T n pour les structures algorithmiques Complexiteé asymptotique Notation grand-O Notation Grand-Omega La notation Theta Notes Applications Analyse de la complexité des algorithmes Benchikhi Loubna Ecole Nationale des Sciences Appliquées de Marrakech Université Cadi Ayyad l benchikhi uca ma October Benchikhi Loubna Algorithmique Avancée et Compléxité CAlgorithme Critères de résolution d ? un problème Temps de calcul VS Espace mémoire Complexité en temps de calcul Evaluation de T n pour les structures algorithmiques Complexiteé asymptotique Notation grand-O Notation Grand-Omega La notation Theta Notes Applications Plan I Algorithme Critères de résolution d ? un problème Temps de calcul VS Espace mémoire Complexité en temps de calcul Evaluation de T n pour les structures algorithmiques Complexiteé asymptotique Notation grand-O Notation Grand-Omega La notation Theta Notes Benchikhi Loubna Algorithmique Avancée et Compléxité CAlgorithme Critères de résolution d ? un problème Temps de calcul VS Espace mémoire Complexité en temps de calcul Evaluation de T n pour les structures algorithmiques Complexiteé asymptotique Notation grand-O Notation Grand-Omega La notation Theta Notes Applications Plan II Applications Benchikhi Loubna Algorithmique Avancée et Compléxité CAlgorithme Critères de résolution d ? un problème Temps de calcul VS Espace mémoire Complexité en temps de calcul Evaluation de T n pour les structures algorithmiques Complexiteé asymptotique Notation grand-O Notation Grand-Omega La notation Theta Notes Applications Dé ?nition Un algorithme est un ensemble d ? instructions permettant de transformer un ensemble de données en un ensemble de résultats et ce en un nombre ?ni étapes Pour atteindre cet objectif un algorithme utilise deux ressources d ? une machine le temps l ? espace mémoire Benchikhi Loubna Algorithmique Avancée et Compléxité CAlgorithme Critères de résolution d ? un problème Temps de calcul VS Espace mémoire Complexité en temps de calcul Evaluation de T n pour les structures algorithmiques Complexiteé asymptotique Notation grand-O Notation Grand-Omega La notation Theta Notes Applications L ? e ?cacité en terme d ? exécution Un algorithme sera dit plus e ?cace qu ? un autre si pour la même donnée il s ? exécute en un laps de temps plus court L ? e ?cacité en espace mémoire Un algorithme sera dit plus e ?cace en espace mémoire qu ? un autre si pour la même donnée il utilise moins d ? espace mémoire Benchikhi Loubna Algorithmique Avancée et Compléxité CAlgorithme Critères de résolution d ? un problème Temps de calcul VS Espace mémoire Complexité en temps de calcul Evaluation de T n pour les structures algorithmiques Complexiteé asymptotique Notation grand-O Notation Grand-Omega La notation Theta Notes Applications La ?abilité de l ? algorithme qui est le degreé d ? absence de bugs un algorithme sera jugé plus ?able ou plus stable qu ? un autre s ? il présente moins de bugs La robustesse de l ? algorithme un algorithme sera plus robuste qu ? un autre s ? il résiste mieux aux erreurs de manipulations des