Complexité (1/2)
Problématique : on veut pouvoir mesurer l'efficacité d'un algorithme, ce qu'on appelle sa complexité pour pouvoir prévoir son temps d'exécution pour pouvoir estimer les ressources qu'il va mobiliser dans une machine lors de son exécution (place occupée en mémoire en particulier) pour pouvoir le comparer avec un autre qui fait le même traitement d'une autre façon, de manière à choisir le meilleur

L'évaluation de la complexité peut se faire à plusieurs niveaux au niveau purement algorithmique, par l'analyse et le calcul au niveau du programme, par l'analyse et le calcul au niveau de l'exécution du programme expérimentalement

Complexité (2/2)
Jusqu'aux années 70, seule la mesure expérimentale de la complexité d'un algorithme était (parfois) effectuée Cette évaluation expérimentale dépendait énormément des machines mais permettait de comparer l'efficacité de différents algorithmes si on les écrivait dans un même langage et qu'on les faisait tourner sur une même machine Si on les faisait tourner sur des machines différentes, il fallait évaluer la puissance des machines cette puissance dépend du matériel mais aussi du système d'exploitation cette puissance varie en fonction des traitements effectués (calculs bruts, sur des entiers ou des réels, calculs liés à l'affichage, ...)

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Benchmark
Benchmark (point de référence) : batterie de tests consistant à faire tourner certains programmes sur une machine pour évaluer sa puissance un benchmark est orienté vers certains types de calculs la puissance d'une machine s'exprime généralement en flops (floating point operations per second)

Puissance des ordinateurs grand public actuels : quelques Gigaflops (106 flops) Puissance des meilleurs super-ordinateurs actuels : environ 1000 Teraflops (1015 flops) (cf.