Définition
Algorithme
Un ensemble fini d'instructions ou d'étapes destiné à résoudre un problème ou à accomplir une tâche particulière.
Pseudo-code
Un moyen simple de décrire un algorithme à l'aide d'un langage de description qui n'est ni du code réel ni une langue naturelle.
Complexité
Une mesure de la quantité de ressources nécessaires à un algorithme pour résoudre un problème, généralement en termes de temps (durée) et d'espace (mémoire).
Représentation d'un algorithme
Les algorithmes peuvent être représentés de différentes manières. Les méthodes les plus courantes incluent le pseudo-code, les diagrammes de flux et le langage de programmation. Les diagrammes de flux sont des représentations visuelles qui utilisent des symboles pour illustrer les étapes d'un algorithme et leurs relations. Le pseudo-code, quant à lui, se concentre sur la logique sans s'attacher à la syntaxe d'un langage spécifique.
Construction d'algorithmes
Décomposition du problème
Avant de concevoir un algorithme, il est essentiel de bien comprendre et de décomposer le problème en sous-problèmes plus simples. Cette décomposition permet d'identifier les étapes nécessaires à la résolution et de mieux structurer l'algorithme.
Conception étape par étape
La conception d'un algorithme doit suivre un processus logique étape par étape. On commence généralement par l'entrée des données, puis par leur traitement à travers les différentes instructions, et enfin par la génération de la sortie souhaitée. Chaque étape doit être clairement définie pour éviter les ambigüités.
Utilisation des structures de contrôle
Les structures de contrôle, telles que les boucles (pour, tant que) et les conditions (si-alors-sinon), sont essentielles dans la construction d'algorithmes. Elles permettent de gérer le flux de l'algorithme, de répéter certaines instructions ou de prendre des décisions en fonction de certaines conditions.
Analyse des algorithmes
Complexité temporelle
La complexité temporelle d’un algorithme est une estimation du temps d'exécution de celui-ci en fonction de la taille de l'entrée. Elle est souvent exprimée en notation Big O, qui décrit le pire scénario possible en termes de croissance du temps d'exécution.
Complexité spatiale
La complexité spatiale décrit la quantité de mémoire nécessaire pour qu'un algorithme s'exécute en fonction de la taille de l'entrée. Comme pour la complexité temporelle, on utilise généralement la notation Big O pour exprimer la complexité spatiale.
Optimisation
Optimiser un algorithme consiste à améliorer son efficacité, que ce soit en réduisant sa complexité temporelle, sa complexité spatiale ou les deux. Cela peut être réalisé en revisitant la méthode de résolution, en utilisant des structures de données appropriées ou en éliminant les redondances.
A retenir :
Les algorithmes constituent la base de l'informatique et sont cruciaux dans la résolution de problèmes variés. Comprendre leur structure, leur construction et leur analyse permet de concevoir des solutions efficaces et optimisées. La capacité à décomposer des problèmes complexes, à utiliser des structures de contrôle adéquates, et à analyser la performance et les ressources nécessaires sont les étapes essentielles dans le développement d'algorithmes robustes.
