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...@@ -50,3 +50,194 @@ Et sur votre machine les résultats seront **différents**. ...@@ -50,3 +50,194 @@ Et sur votre machine les résultats seront **différents**.
* Nécessité d'avoir une mesure indépendante du/de la * Nécessité d'avoir une mesure indépendante du/de la
matériel/compilateur/façon de mesurer/météo. matériel/compilateur/façon de mesurer/météo.
# Analyse de complexité algorithmique (1/N)
* On analyse le **temps** pris par un algorithme en fonction de la **taille de
l'entrée**.
## Exemple: recherche d'un élément dans une liste triée de taille N
```C
int sorted_list[N];
bool in_list = is_present(N, sorted_list, elem);
```
* Plus `N` est grand, plus l'algorithme prend de temps sauf si...
. . .
* l'élément est le premier de la liste (ou à une position toujours la même).
* ce genre de cas pathologique ne rentre pas en ligne de compte.
# Analyse de complexité algorithmique (2/N)
## Recherche linéaire
```C
bool is_present(int n, int tab[], int elem) {
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (tab[i] == elem) {
return true;
} else if (elem < tab[i]) {
return false;
}
}
return false;
}
```
* Dans le **meilleurs des cas** il faut `1` comparaison.
* Dans le **pire des cas** (élément absent p.ex.) il faut `n`
comparaisons.
. . .
La **complexité algorithmique** est proportionnelle à `N`: on double la taille
du tableau $\Rightarrow$ on double le temps pris par l'algorithme.
# Analyse de complexité algorithmique (3/N)
## Recherche dichotomique
```C
bool is_present_binary_search(int n, int tab[], int elem) {
int left = 0;
int right = n - 1;
while (left <= right) {
int mid = (right + left) / 2;
if (tab[mid] < elem) {
left = mid + 1;
} else if (tab[mid] > elem) {
right = mid - 1;
} else {
return true;
}
}
return false;
}
```
# Analyse de complexité algorithmique (4/N)
## Recherche dichotomique
![Source:
[Wikipédia](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/aa/Binary_search_complexity.svg)
](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/aa/Binary_search_complexity.svg){width=80%}
. . .
* Dans le **meilleurs de cas** il faut `1` comparaison.
* Dans le **pire des cas** il faut $\log_2(N)+1$ comparaisons
. . .
## Linéaire vs dichotomique
* $N$ vs $\log_2(N)$ comparaisons logiques.
* Pour $N=1000000$: `1000000` vs `21` comparaisons.
# Notation pour la complexité
## Constante de proportionnalité
* Pour la recherche linéaire ou dichotomique, on a des algorithmes qui sont
$\sim N$ ou $\sim \log_2(N)$
* Qu'est-ce que cela veut dire?
. . .
* Temps de calcul est $t=C\cdot N$ (où $C$ est le temps pris pour une
comparaisons sur une machine/compilateur donné)
* La complexité ne dépend pas de $C$.
## Le $\mathcal{O}$ de Leibnitz
* Pour noter la complexité d'un algorithme on utilise le symbole
$\mathcal{O}$ (ou "grand Ô de").
* Les complexités les plus couramment rencontrées sont
. . .
$$
\mathcal{O}(1),\quad \mathcal{O}(\log(N)),\quad \mathcal{O}(N),\quad
\mathcal{O}(\log(N)\cdot N), \quad \mathcal{O}(N^2), \quad
\mathcal{O}(N^3).
$$
# Quelques exercices (1/3)
## Complexité de l'algorithme de test de primalité naïf?
```C
for (i = 2; i < sqrt(N); ++i) {
if (N % i == 0) {
return false;
}
}
return true;
```
. . .
## Réponse
$$
\mathcal{O}(\sqrt{N}).
$$
# Quelques exercices (2/3)
## Complexité de trouver le minimum d'un tableau?
```C
min = MAX;
for (i = 0; i < N; ++i) {
if (tab[i] < min) {
min = tab[i];
}
}
return min;
```
. . .
## Réponse
$$
\mathcal{O}(N).
$$
# Quelques exercices (3/3)
## Complexité du tri par sélection?
```C
ind = 0
while (ind < SIZE-1) {
min = find_min(tab[ind:SIZE]);
swap(min, tab[ind]);
ind += 1
}
```
. . .
## Réponse
### `min = find_min`
$$
(N-1)+(N-2)+...+2+1=\sum_{i=1}^{N-1}i=N\cdot(N-1)/2=\mathcal{O}(N^2).
$$
## Finalement
$$
\mathcal{O}(N^2\mbox{ comparaisons}) + \mathcal{O}(N\mbox{
swaps})=\mathcal{O}(N^2).
$$
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