Concepts fondamentaux
Définition :
Un algorithme adapté est une suite d'instructions précises et ordonnées qui permettent de résoudre un problème donné de manière efficace et correcte.
Algorithme = Entrées → Instructions → Sorties
Structure d'un algorithme :
1
Déclaration des variables
2
Lecture des données
3
Traitement des données
4
Affichage des résultats
Exemple simple :
ALGORITHME CalculMoyenne
VARIABLES note1, note2, note3, moyenne : RÉEL
DÉBUT
LIRE(note1, note2, note3)
moyenne ← (note1 + note2 + note3) / 3
AFFICHER("Moyenne :", moyenne)
FINStructures algorithmiques
Séquence : Instructions ordonnées
Conditionnelle : Si-Alors-Sinon
Répétitive : Boucles Pour/TantQue
Fonction : Bloc réutilisable
Critères de qualité
Correct
Efficace
Lisible
Modifiable
Règle fondamentale :
Un algorithme doit être fini, non ambigu et produire un résultat attendu à partir des données d'entrée.
Méthodes & Astuces
Processus de conception :
1. Comprendre le problème
2. Identifier les entrées/sorties
3. Décomposer en étapes
4. Choisir les structures adaptées
5. Écrire l'algorithme
6. Tester et valider
2. Identifier les entrées/sorties
3. Décomposer en étapes
4. Choisir les structures adaptées
5. Écrire l'algorithme
6. Tester et valider
Commencez par un cas simple
Tracez l'algorithme
Testez avec plusieurs jeux de données
Optimisez la complexité
Documentez chaque étape
📌 Un bon algorithme est la base d'une bonne implémentation !
# Exemple d'algorithme en Python
def tri_selection(tab):
n = len(tab)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i+1, n):
if tab[j] < tab[min_idx]:
min_idx = j
tab[i], tab[min_idx] = tab[min_idx], tab[i]
return tab
# Application
donnees = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
resultat = tri_selection(donnees.copy())
print(f"Trié: {resultat}")