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# Ex2 - Calculs de complexité de fonctions
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Complexité algorithmique :
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- fonction_1 : O(n*m)<br>
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Cette fonction contient des boucles imbriquées. Dans le pire des cas, il faudra parcourir n x m.
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- fonction_2 : O(n) <br>
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La boucle while s'exécute au maximum n fois.
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- fonction_3 : O(1)<br>
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Cette fonction ne contient pas de boucle. Chaque condition est évaluée une seule fois, indépendamment de la taille des données d'entrée.
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# Ex3 - student_rank.c
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void sort_students(int** students_rank, int** students_array, int students_number, int grades_number)
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{
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int i = 0, j = 0;
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for(i = 0; i < grades_number; i++)
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{
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int * grades = (int*) malloc(students_number*sizeof(int));
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for(j = 0; j < students_number; j++)
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{
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grades[j] = students_array[j][i];
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}
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bubblesort(grades,students_number);
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for(j = 0; j < students_number; j++)
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{
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students_rank[j][i] = find_rank_student(students_array[j][i],grades,students_number);
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}
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free(grades);
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}
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}
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1. La boucle externe s'exécute m fois, où m représente grades_number La complexité est donc O(m).
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2. La copie des notes prend O(n),où n est le nombre d'étudiants.
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3. Le tri bublesort a une complexité de O(n²)
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4. find_rank_student la complexité de cette étape est dominée par le tri des étudiants bubblesort donc O(n²).
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À chaque itération (pour chaque groupe de notes m), les opérations dominantes sont le tri des n étudiants avec une complexité de O(n²) ainsi la complexité totale est O(m*n²).
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## Ex4 - Algorithme de tri
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### 1. Tri des sous-listes :
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Si une sous-liste a une taille de m, la complexité du tri de cette sous-liste est O(m²) car l'algorithme de tri parcourt la sous-liste m et, à chaque fois, il effectue m-1 comparaisons.
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il y a n sous-listes au total. Donc, la complexité totale du tri des sous-listes est O(n*m²).
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### 2. Tri liste principale
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À chaque itération, nous comparons les sommes des sous-listes. Calculer la somme des éléments d'une sous-liste prend O(m) temps (car la somme des m éléments de la sous-liste doit être calculée).
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Donc, pour chaque comparaison, la complexité est O(m) (pour calculer la somme), et il y a O(n²) comparaisons au total dans le tri à bulle de la liste principale. La complexité du tri de la liste principale est donc O(n²*m)
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Donc, la complexité totale est O( n*m² + n²\*m )
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sorting.py
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sorting.py
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def sorting(array):
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for sublist in array:
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for i in range(len(sublist)):
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for j in range(len(sublist) - i - 1):
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if sublist[j] > sublist[j + 1]:
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sublist[j], sublist[j + 1] = sublist[j + 1], sublist[j]
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for i in range(len(array)):
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for j in range(len(array) - i - 1):
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sum_i = sum(array[j])
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sum_j = sum(array[j + 1])
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if sum_i > sum_j:
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array[j], array[j + 1] = array[j + 1], array[j]
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return array
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array = [[0, 3, 2], [9, 4, 5], [4, 1, 3]]
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sorted_array = sorting(array)
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print(sorted_array)
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