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-----------Ex 2-----------
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Fonction 1 :
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la compléxité algorithmique : O(n*m)
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"n" est le tableau1 et "m" est le tableau2
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car chaque élément de tableau 1 est comparé avec chaque élément de tableau 2.
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Fonction 2 :
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la compléxité algorithmique : O(x)
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La boucle s'exécute x fois.
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Fonction 3 :
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la compléxité algorithmique : O(1)
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Les conditions sont évaluées une seule fois. (je suis pas sur pour celle-ci)
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-----------Ex 3-----------
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Fonction sort_students :
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Une première boucle itère sur grades_number (noté n) avec une allocation mémoire de complexité O(1), soit O(n).
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Une deuxième boucle itère sur students_number (noté m) pour copier les notes n fois, ce qui donne une complexité O(n⋅m).
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Appel de la fonction bubble_sort sur un tableau de m éléments, avec une complexité O(m^2).
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Cela donne une complexité totale de O(n⋅m^2).
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Une dernière boucle de complexité O(m) appelle la fonction find_rank_student.
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Fonction find_rank_student :
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Appelle bubble_sort avec une complexité O(m^2).
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Contient une boucle qui itère sur m, avec une complexité O(m).
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Complexité totale de la fonction O(m^2).
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Complexité globale de sort_students :
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La fonction find_rank_student est appelée m fois. Sa contribution est donc O(m⋅m^2)=O(m^3).
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Complexité finale de sort_students : O(n⋅m^2+m^3) = O(n * m^3)
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-----------Ex 4-----------
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-Tri individuel des sous-tableaux O(n*m^2) (m = longueur du sous-tableau , n= nombre de sous tableau)
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-Calcul de la somme de chaque sous-tableau (n*m)
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-Tri des sous-tableaux dans TriTableau (n^2*m)
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pour moi la complexité est : O(n^2*k) ( j'hésite avec O(n^2 * m + n * m^2) )
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et change selon le nombre de sous_tableaux et de la longeur des sous-tableaux
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note :
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code Aesthetic / malloc ( by code Aesthetic)
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import java.util.Arrays;
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