Nom : DAGOU ESLI JOED
Classe : Master 1 Cybersécurité & IoT
Cette semaine j’ai appris ce qu’est un algorithme et comment mesurer son efficacité. J’ai découvert la notation Big O qui permet d’exprimer la complexité d’un algorithme. Au début j’avais du mal à comprendre comment comparer les différentes complexités, mais les exercices m’ont aidé à mieux comprendre.
La complexité algorithmique permet de mesurer le temps ou l’espace nécessaire pour exécuter un algorithme. La notation Big O permet d’exprimer cette complexité en fonction de la taille des données.
Dans un programme informatique, choisir un algorithme efficace permet de réduire le temps d’exécution lorsque la quantité de données augmente.
Ce que je maîtrise bien : notion de complexité.
Ce que je dois améliorer : analyse détaillée d’algorithmes.
Stratégie : pratiquer plus d’exercices.
Cette semaine j’ai étudié plusieurs algorithmes de tri comme le tri par sélection et le tri par insertion. J’ai compris que ces algorithmes permettent de classer les données dans un certain ordre.
Les algorithmes de tri permettent d’organiser les données dans un ordre donné. Chaque algorithme possède une complexité différente.
Dans un système de gestion d’étudiants, les algorithmes de tri peuvent être utilisés pour classer les étudiants par nom ou par numéro.
Maîtrise : principe des algorithmes de tri.
Amélioration : comparaison des performances.
Stratégie : pratiquer les exercices.
J’ai appris le fonctionnement des listes chaînées et leur différence avec les tableaux. Les listes permettent de gérer les données de manière dynamique.
Une liste chaînée est une structure composée de nœuds reliés par des pointeurs. Chaque nœud contient une donnée et l’adresse du suivant.
Les listes chaînées peuvent être utilisées pour gérer des collections de données qui changent souvent.
Maîtrise : principe des listes.
Amélioration : manipulation des pointeurs.
Stratégie : coder des exercices.
Cette semaine j’ai étudié les arbres binaires et leur structure hiérarchique.
Un arbre est une structure composée de nœuds reliés de manière hiérarchique. Chaque nœud peut avoir des enfants.
Les arbres peuvent être utilisés dans les systèmes de recherche de données.
Maîtrise : structure des arbres.
Amélioration : parcours des arbres.
Stratégie : refaire les exercices.
J’ai découvert les tables de hachage qui permettent de retrouver rapidement des informations grâce à une fonction de hachage.
Une table de hachage associe une clé à une valeur grâce à une fonction de hachage.
Les tables de hachage peuvent être utilisées pour rechercher rapidement un utilisateur dans une base de données.
Maîtrise : principe du hachage.
Amélioration : collisions.
Stratégie : revoir les exemples.
Cette semaine j’ai appris ce qu’est un graphe et comment représenter des relations entre différents éléments.
Un graphe est composé de sommets reliés par des arêtes.
Les graphes peuvent représenter des réseaux informatiques ou des réseaux sociaux.
Maîtrise : définition des graphes.
Amélioration : algorithmes de parcours.
Stratégie : pratiquer.