From fdd6e845795123ebd9df05b360f31020d9c5ee5a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: berger Date: Tue, 26 Nov 2024 11:41:44 +0100 Subject: [PATCH] ajout du tp 4 --- README.md | 54 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ algo.py | 18 ++++++++++++++++++ 2 files changed, 72 insertions(+) create mode 100644 README.md create mode 100644 algo.py diff --git a/README.md b/README.md new file mode 100644 index 0000000..1adb236 --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,54 @@ +# TD 4 Berger Lucas + +## Exercice 2 : + +### Programme 1 : + +Dans le pire des cas l'algorithme 1 aura une complexité algorithmique de O(n.m) avec n et m respectivement pour le tableau 1 et le tableau 2. + +Dans le meilleur des cas l'algorithme 1 aura une complexité algorithmique de O(n) avec n pour le tableau 1. + +### Programme 2 : + +La complexité algorithmique de la fonction 2 est O(n), où n est la valeur initiale de x. + +### Programme 3 : + +La complexité de la fonction 3 est O(1) car elle effectue un nombre constant d'opérations, et ce indépendamment de la valeur de x. + +## Exercice 3 : + +La complexité totale de `sort_students` est donnée par l'appel à `bubblesort` et à la fonction `find_rank_student`, qui ont toutes deux une complexité égale au nombre d'étudiants au carré (donc O(student_number²)), et ce, pour chaque itération de la boucle extérieure (grade_number est également une valeur décisive). + +La complexité est donc égale à O(grade_number\*student_number²) ou O(n*m²). + + +Exercice 4 : + +VOIR algo.py CI-JOINT EXPLICATIONS CI-DESSOUS + +Fonctionnement du programme : + +### Calcul des sommes des lignes : + +Pour chaque ligne, nous calculons la somme de ses éléments, ce qui prend \(O(m)\) pour chaque ligne. +Donc, pour \(n\) lignes, la complexité de cette étape est \(O(n \* m)\). + +### Tri par sélection : + +L'algorithme de tri par sélection nécessite de comparer chaque élément avec tous les éléments suivants, ce qui donne une complexité de \(O(n²)\) pour trier \(n\) éléments. + +### Conclusion sur la complexité : + +La complexité totale est la somme des étapes : +- Calcul des sommes : \(O(n \* m)\) +- Tri par sélection : \(O(n²)\) + +La complexité totale est donc : + + +O(n \* m + n²) + + +Donc, la complexité dépend à la fois du nombre de lignes \(n\), du nombre d'éléments par ligne \(m\), et du tri effectué dessus. + diff --git a/algo.py b/algo.py new file mode 100644 index 0000000..32d61c1 --- /dev/null +++ b/algo.py @@ -0,0 +1,18 @@ +def trier_par_somme(tableau): + sommes = [(i, sum(tableau[i])) for i in range(len(tableau))] + + # Tri par sélection basé sur la somme des lignes + for i in range(len(sommes)): + min_index = i + for j in range(i + 1, len(sommes)): + if sommes[j][1] < sommes[min_index][1]: + min_index = j + sommes[i], sommes[min_index] = sommes[min_index], sommes[i] + tableau[i], tableau[min_index] = tableau[min_index], tableau[i] + + return tableau + +# Exemple d'utilisation je ne suis pas sur pour l'algo +tableau = [[0, 3, 2], [9, 4, 5], [4, 1, 3]] +resultat = trier_par_somme(tableau) +print(resultat)