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README.md

@@ -0,0 +1,93 @@
+# Ex 2
+
+```py
+def function_1(tableau1, tableau2):
+    presentDansDeuxListes = 0
+    for nombre1 in tableau1: # O(n)
+        for nombre2 in tableau2: # O(n²)
+            if nombre1 == nombre2:
+                presentDansDeuxListes += 1
+                break
+    return presentDansDeuxListes
+```
+
+cette fonction à une complexité de **O(n²)**
+
+---
+
+```py
+def function_2(x):
+    valeur = 0
+    while x > 0: # O(n)
+        valeur = valeur + x
+        x -= 1 # si x = 300, on passe dans le while 300 fois
+    return valeur
+```
+
+cette fonction a une complexité de **O(n)**
+
+---
+
+```py
+def function_3(x):
+    valeur = 0
+    if x < 0: 
+        valeur = -x
+    if x == 0: 
+        pass
+    if x > 0: 
+        valeur = x
+    return valeur
+```
+
+cette fonction a une complexité de **O(1)**
+
+
+# Ex 3
+
+```py
+def entree_tri_fusion_multi(tab):
+    return [tri_fusion(sub_tab) for sub_tab in tab] # Appliquer le tri fusion à chaque sous-tableau
+
+def tri_fusion(tab):
+    if len(tab) <= 2:
+        if tab[0] > tab[-1]:
+            return tab[::-1]
+        return tab
+    mid = len(tab) // 2 # Trouver le milieu du tableau
+    left = tri_fusion(tab[:mid]) # Diviser et trier la moitié gauche
+    right = tri_fusion(tab[mid:]) # Diviser et trier la moitié droite
+    return fusion(left, right) # Fusionner les deux moitiés triées
+
+def fusion(left, right):
+    result = []
+    i = j = 0
+    while i < len(left) and j < len(right): # Tant qu'il reste des éléments dans les deux sous-tableaux
+        if left[i] < right[j]: # Comparer les éléments des deux sous-tableaux
+            result.append(left[i]) # Ajouter l'élément de gauche s'il est plus petit
+            i += 1
+        else:
+            result.append(right[j]) # Ajouter l'élément de droite sinon
+            j += 1
+    result.extend(left[i:]) # Ajouter les éléments restants de gauche
+    result.extend(right[j:]) # Ajouter les éléments restants de droite 
+    return result
+```
+
+---
+
+```py
+from tri_fusion import entree_tri_fusion_multi
+
+tab = [[5, 2, 9, 1, 5, 6], [3, 0, -1, 8, 7], [10, 20, 15, 30]]
+sorted_tab = entree_tri_fusion_multi(tab)
+print("Tableau trié :", sorted_tab)
+```
+
+```bash
+Tableau trié : [[1, 2, 5, 5, 6, 9], [-1, 0, 3, 7, 8], [10, 15, 20, 30]]
+```
+
+La complexité de l'algorithme de tri fusion est **O(n log n)** pour chaque sous-tableau, où *n* est la taille du sous-tableau. Comme `entree_tri_fusion_multi` applique le tri fusion à chaque sous-tableau indépendamment, la complexité totale dépend de la somme des tailles des sous-tableaux, mais chaque tri reste en **O(n log n)**.
+
+

test.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+from tri_fusion import entree_tri_fusion_multi
+
+tab = [[5, 2, 9, 1, 5, 6], [3, 0, -1, 8, 7], [10, 20, 15, 30]]
+sorted_tab = entree_tri_fusion_multi(tab)
+print("Tableau trié :", sorted_tab)

tri_fusion.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+def entree_tri_fusion_multi(tab):
+    return [tri_fusion(sub_tab) for sub_tab in tab] # Appliquer le tri fusion à chaque sous-tableau
+
+def tri_fusion(tab):
+    if len(tab) <= 2:
+        if tab[0] > tab[-1]:
+            return tab[::-1]
+        return tab
+    mid = len(tab) // 2 # Trouver le milieu du tableau
+    left = tri_fusion(tab[:mid]) # Diviser et trier la moitié gauche
+    right = tri_fusion(tab[mid:]) # Diviser et trier la moitié droite
+    return fusion(left, right) # Fusionner les deux moitiés triées
+
+def fusion(left, right):
+    result = []
+    i = j = 0
+    while i < len(left) and j < len(right): # Tant qu'il reste des éléments dans les deux sous-tableaux
+        if left[i] < right[j]: # Comparer les éléments des deux sous-tableaux
+            result.append(left[i]) # Ajouter l'élément de gauche s'il est plus petit
+            i += 1
+        else:
+            result.append(right[j]) # Ajouter l'élément de droite sinon
+            j += 1
+    result.extend(left[i:]) # Ajouter les éléments restants de gauche
+    result.extend(right[j:]) # Ajouter les éléments restants de droite 
+    return result