Conception des structures de données et des algorithmes

Aperçu

À PROPOS DU COURS :

L'économie moderne est dirigée par des algorithmes. Ce cours de niveau introductif a pour but d'initier les étudiants au monde de la conception d'algorithmes, aux structures de données, à l'analyse et à la programmation.

Nous commencerons par la notation asymptotique qui capture le temps et l'espace des algorithmes dans le pire des cas. Les structures de données de base couvertes sont :

tableau, liste, file d'attente, pile, matrice, arbre, tas, ensemble et graphe.

Les paradigmes algorithmiques abordés sont :

induction/récursion, diviser-pour-régner, hachage, méthode avide, et programmation dynamique. Dans les cours, la théorie sera soutenue par de nombreux exemples pratiques en informatique.

Le contenu convient à toute personne ayant un penchant pour les mathématiques ou une curiosité pour les calculs.INTENTION DU PUBLIC :

Informatique & Ingénierie, Mathématiques, Électronique, Physique, et disciplines similaires.PRÉREQUIS :

Excellentes compétences analytiques.SOUTIEN DE L'INDUSTRIE :

Optimisation discrète, Cryptographie/Sécurité informatique, Théorie du codage, Algèbre informatique, Logiciels de calcul symbolique, Intelligence artificielle, Logiciels d'apprentissage.

Programme

• Introduction au cours
Vue d'ensemble des algorithmes et des structures de données
Importance et applications dans l'économie moderne
• Notation asymptotique
Notations Big O, Big Ω, et Big Θ
Analyse de la complexité temporelle et spatiale
• Structures de données de base
Tableaux et listes
Piles et files d'attente
Matrices
Arbres
Arbres binaires
Arbres AVL
Arbres de recherche binaire
Tas
Min-tas et max-tas
Tri par tas
Ensembles
Opérations et mises en œuvre
Graphes
Représentation (Matricielle/Liste d'adjacence)
Algorithmes de parcours (DFS, BFS)
• Paradigmes algorithmiques
Induction et récursion
Induction mathématique
Algorithmes récursifs
Diviser pour régner
Tri par fusion
Tri rapide
Exponentiation rapide
Méthode gloutonne
Principes et stratégies
Applications : Algorithmes de Kruskal et Prim
Programmation dynamique
Mémorisation vs. tabulation
Problèmes classiques : Problème du sac à dos, Suite de Fibonacci
Hachage
Fonctions de hachage
Techniques de résolution de collisions
• Applications pratiques et exemples
Scénarios réels en informatique
Études de cas et résolution de problèmes
• Revue du cours et applications industrielles
Revue des concepts clés
Application en optimisation discrète, cryptographie, IA, etc.
Directions futures et exploration dans la conception d'algorithmes

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Enseigné par

Prof. Nitin Saxena

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Sujets

Informatique