Kundera Complexité

sommets traités /*avec s sommet quelconque du graphe*/ Tant Que L Tirage arbitraire d'un élément de L Voisins (s) Pour chaque élément e de N Si Fin Si Fin Pour Fin Tant Que Le graphe est connexe Sinon le graphe n'est pas connexe Fin Si III.2.3 Complexité de l’algorithme de résolution En dehors de structures itératives,on a : La boucle Tant Que se termine lorsque la condition d’arrêt est vérifiée, or à chaque tour de boucle, cette liste est modifiée à deux endroits : Tirage aléatoire d’un élément

C HAPITRE 14 LE CHAOS ALGORITHMIQUE ET LA MÉTHODE D ’ INCOMPRESSIBILITÉ par Paul Vitányi De nombreuses théories physiques comme la théorie du chaos traitent fondamentalement de la tension conceptuelle entre déterminisme et hasard. La complexité de Kolmogorov peut exprimer le hasard à l’intérieur du déterminisme et fournit une approche pour formuler le comportement chaotique. Nous utilisons la méthode d’incompressibilité comme outil technique pour quantifier l’imprévisibilité des systèmes

Algorithmique et complexité A.U. 2012-2013 Plan du cours     Chap-1: Introduction & motivations Chap-2: Complexité & optimalité Chap-3: Algorithmes de tri: analyse et estimation de la complexité Chap-4: Récursivité     Différents types de récursivité Dérécursivation d’algorithmes Récursivité terminale et non terminale Paradigme « diviser pour régner »   Chap-5: Graphes et arbres Chap-6: Arbres binaires de recherche Objectifs du cours         

2012-2013 INTRODUCTION AUX ALGORITHMES ET ARCHITECTURES PARALLÈLES Introduction L’objectif du parallélisme est d’obtenir de meilleur performance par rapport aux calculateurs classiques séquentiel : Complexité en temps: Pour un problème donné, aller plus vite, en exploitant plus de processeurs. Complexité en espace: Pour traiter des problèmes plus gros, en utilisant plus de mémoires. INTRODUCTION AUX ALGORITHMES ET ARCHITECTURES PARALLÈLES 2 Introduction Architectures Parallèles Pourquoi

différent à chaque exécution. Modèles du calcul distribué On suppose un mode de communication point à point modélisé par un réseau (graphe). 3 Mesure de complexité En séquentiel, il y a deux mesures de complexités : temps et espace. La chose est plus subtile en distribué. Le temps Définition en synchrone : La complexité en temps de l'algorithme P sur le graphe G, noté TEMPS (P, G) est le nombre de tops d'horloges (rondes) générés par P sur G dans le pire des cas (sur toutes les entrées

caractéristiques sont étroitement liées à la taille et la complexité de l’entreprise.** Le circuit de la communication interne. Ce troisième circuit est organisé par la direction de l’entreprise et destiné à toucher de larges publics internes. Au delà des distances hiérarchiques, fonctionnelles ou géographiques, il s’agit d’irriguer le corps social de l’entreprise par un ensemble d’informations. Ses caractéristiques sont étroitement liées à la taille et la complexité de l’entreprise.* Le circuit de la communication

le if et on les inverse grâce à std::swap . Retour en haut Complexité Le tri à bulles est l'un des tris les plus lents, si ce n'est le plus lent. C'est pour cette raison que son utilisation se fait très rare et cet algorithme reste très critiqué. Mais pourquoi est-il si lent ? On évalue la rapidité d'un algorithme de tri en observant son nombre de comparaisons/échanges et on établi ainsi une échelle que l'on nomme la complexité. Le tri à bulles fait énormément de comparaisons/échanges pour

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 9 9 9 10 10 11 12 12 12 13 13 13 13 14 14 14 14 14 14 15 17 17 17 17 17 18 18 18 19 19 20 21 21 22 23 23 23 24 24 2 Complexité et optimalité ; premier algorithme de tri 2.1 Définition de la complexité . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Notations de Landau . . . . . . . . . . . 2.1.2 Complexité . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.3 Modèle de machine . . . . . . . . . . . . 2.2 Illustration : cas du tri par insertion . . . . . . . . 2.2.1 Problématique du tri

Recherche s´quentielle . . e 2.4 Recherche arri`re . . . . . e de complexit´ d’un e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . programme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Problemes de tris 3.1 Slowsort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Quicksort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Complexit´ minimum d’un algorithme de tri . . . . . . . . . . . . e 4 Approche

Résolution générale de l'équation ax²+bx+c=0 Site des mathématiques au lycée Victor Hugo http://www.lyceehugobesancon.org/math Résolution générale de l'équation ax²+bx+c=0 - L'espace des professeurs - SECONDE - Algoritmique - stephane Publication le dimanche 17 janvier 2010 Fichier PDF créé le vendredi 27 août 2010 Site des mathématiques au lycée Victor Hugo Page 1/2 Résolution générale de l'équation ax²+bx+c=0 [-] Dans cette activité écrite sous la forme d'un dialogue