Analyse et conception d’algorithmes

Résumé global

Cours centré sur l’analyse théorique et la conception d’algorithmes efficaces. Le cours m’a permis d’approfondir l’étude de la complexité, de comparer plusieurs stratégies algorithmiques et de choisir les méthodes les plus adaptées selon le problème à résoudre, en tenant compte de la correction, de l’efficacité et du contexte d’application.

Technologies utilisées

Notions vues dans ce cours

• Définition d’un algorithme
• Analyse de la complexité spatiale et temporelle
• Notations asymptotiques
• Analyse de l’efficacité d’un algorithme
• Résolution de récurrences
• Étude des algorithmes de tri
• Conception d’algorithmes corrects et efficaces
• Stratégies voraces
• Diviser pour régner
• Programmation dynamique
• Algorithmes probabilistes
• Exploration de graphes
• Exploration d’arbres
• Automates et automates cellulaires
• Algorithmes génétiques
• Réseaux bayésiens naïfs
• Classification de problèmes
• Introduction aux algorithmes quantiques
• Études de cas appliquées
• Choix du bon type d’algorithme selon le problème

Travaux et éléments évalués

• Travail 1 sur une première famille d’algorithmes ou d’études de cas
• Travail 2 sur l’analyse ou la conception de stratégies algorithmiques avancées
• Exercices pratiques en Python
• Examen intra
• Examen final