Structures de données
Sessions de formation
(Fuseau horaire : Europe/Paris)
Centre Cnam Pays-de-la-Loire - Formation 2nd Semestre ouverte et à distance
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Centre Cnam Madagascar - Formation 1er Semestre hybride
La période de cours est planifiée du 16/09/2024 au 31/01/2025
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Centre Cnam Paris - Formation 1er Semestre ouverte et à distance
La période de cours est planifiée du 16/09/2024 au 18/01/2025
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Centre Cnam Liban - Formation 2nd Semestre en présentiel
Aucune période d'inscription n'a été indiquée pour cette session
Centre Cnam Paris - Formation 2nd Semestre ouverte et à distance
La période de cours est planifiée du 03/02/2025 au 07/06/2025
L'inscription est ouverte jusqu'au 14/03/2025 17:00
Centre Cnam Île-de-France (sans Paris) - Formation 2nd Semestre ouverte et à distance
L'inscription est ouverte jusqu'au 20/03/2025 16:00
Présentation
Public, conditions d'accès et prérequis
Ce cours s'adresse aussi bien aux élèves en licence qu'à ceux préparant le titre d'analyste programmeur ou le DUT. Il suppose une connaissance minimale en algorithmique et en programmation.
Objectifs
Donner les notions fondamentales de structures de données et de leur utilisation, et montrer comment les implanter à bon escient dans un langage de programmation de haut niveau. Faire comprendre l'importance de la spécification rigoureuse des structures de données, le pourquoi de l'étude de la complexité des algorithmes qui les manipulent, les principes de mise en oeuvre de ces structures.
Contenu
Notions préliminaires
Rappel succinct des propriétés et caractéristiques essentielles des supports de mémorisation, tels que la mémoire centrale, les disques et les bandes. Notion de complexité des algorithmes : mesure d'efficacité en fonction de la taille du problème.
Les structures de données
Les structures séquentielles et les structures arborescentes. Principaux algorithmes liés à ces structures. Différentes techniques d'implantation de ces structures : avantages et inconvénients.
L'utilisation des structures
Principaux algorithmes de tri. Généralités et méthodes simples. Méthodes efficaces. Mesures et comparaisons entre ces algorithmes.
Principes de la recherche d'informations. Recherche séquentielle dans une liste quelconque. Recherche dichotomique dans une liste ordonnée pour laquelle on dispose de l'accès par le rang. Gestion d'un tas : solution efficace pour rechercher le plus petit élément d'un ensemble.
Utilisation de structures arborescentes pour la recherche. Les arbres binaires de recherche : recherche, adjonction et suppression. Évaluation de la complexité logarithmique en moyenne de ces opérations, et comparaison avec les structures séquentielles. Évaluation de la complexité au pire linéaire : amélioration par rééquilibrage donnant les arbres AVL. Analyse des opérations simples de rotation ponctuelle pour conserver l'équilibre.
Généralisation des arbres AVL aux arbres balancés pour prendre en compte une caractéristique des disques : la taille des blocs transférés. Application aux fichiers séquentiels indexés.
Recherche utilisant la notion de hachage : principes et méthodes de résolution des collisions.
Remarque : Implantations proposées au moyen de paquetages Ada génériques disponibles en machine (ou modules Java ou C++), pour que les élèves puissent les utiliser lors de travaux pratiques personnels, et apprennent ainsi les notions fondamentales de réutilisation du logiciel.
Bibliographie
Titre | Auteur(s) |
---|---|
Structures de données en Java, C++ et Ada 95 (Masson 1997) | C. CARREZ |
Types de données et algorithmes (McGraw-Hill, 1990). | M.-C. GAUDEL, M. SORIA, C. FROIDEVAUX |
URL:http://deptinfo.cnam.fr/Enseignement/CycleA/SD/ | C. CARREZ et al. |
Initiation à l'algorithmique et aux structures de données. Volumes 1 et 2 (Dunod). | J. COURTIN, I. KOWARSKI |
Modalités d'évaluation
- Examen final
Examen