cours-snt/nsi_algorithmes/algorithmes.txt
2022-10-25 14:33:52 +02:00

187 lines
4.2 KiB
Plaintext
Raw Permalink Blame History

This file contains invisible Unicode characters

This file contains invisible Unicode characters that are indistinguishable to humans but may be processed differently by a computer. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

----------------------- Recherche d'un élément dans un tableau -----------------------
Données :
L un tableau de nombre
N le nombre d'éléments dans le tableau
E l'élément que l'on cherche
Résultat :
Vrai : si l'élément est dans le tableau
Faux : S'il n'y est pas
Algorithme :
pour compteur allant de 0 à N-1 faire
si L[compteur] <- E alors
on renvoie Vrai et on termine le programme
finsi
finpour
on renvoie Faux
----------------------- Calcul de la moyenne des nombre d'un tableau -----------------------
Données :
L un tableau de nombre
N le nombre d'éléments dans le tableau
Résultat :
la moyenne des éléments de L
Algorithme :
M <- 0
compteur <- 0
pour compteur allant de 0 à N-1 faire
M <- M+L[compteur]
finpour
M <- M/N
----------------------- Calcul de la somme des nombres d'un tableau -----------------------
Données :
L un tableau de nombre
N le nombre d'éléments dans le tableau
Résultat :
la somme des éléments de L
Algorithme :
<- 0
compteur <- 0
pour compteur allant de 0 à N-1 faire
m <- M+L[compteur]
finpour
----------------------- Recherche du minimum d'un tableau -----------------------
Données :
L un tableau de nombre
N le nombre d'éléments dans le tableau
Résultat :
le minimum des éléments de L
Algorithme :
<- L[0]
compteur <- 0
pour compteur allant de 0 à N-1 faire
si M > L[compteur] alors
M <- L[compteur]
finsi
finpour
----------------------- Tri par sélection -----------------------
Données :
T : Un tableau déléments indexés de 0 à N-1
Résultat :
T : Le tableau sera trié
Algorithme :
N <- longeur(T)
pour i allant de 0 à N-2 faire
Imin <- i
pour j allant de i+1 à N-1 faire
si T[j] < T[Imin] alors
Imin <- j
finsi
finpour
échanger T[i] et T[Imin]
finpour
----------------------- Tri par insertion -----------------------
Données :
T : Un tableau déléments indexés de 0 à N-1
Résultat :
T : Le tableau sera trié
Algorithme :
N <- longeur(T)
pour i allant de 1 à N-1 faire
j <- i
tant que j>0 et T[j] > T[j-1] faire
échanger T[j] et T[j-1]
j <- j-1
fintantque
finpour
----------------------- Recherche dichotomique -----------------------
Données :
L : un tableau trié par ordre croissant et non vide, indexé de 0 à N-1
El : l'élément que l'on cherche
Résultat :
Trouvé : Si l'élément est dans le tableau
Pas trouvé : Sinon
Algorithme :
Bmin <- 0
Bmax <- longueur(L)-1
tant que Bmin <= Bmax faire
med <- (Bmin+Bmax) // 2
si L[med] > El alors
Bmax <- med-1
sinon si L[med] < El alors
Bmin <- med+1
sinon faire
renvoyer 'Trouvé'
finsi
fintantque
renvoyer 'Pas trouvé'
----------------------- Rendu de monaie -----------------------
Données :
P le tableau de pièces que l'on peut rendre
arendre le montant à rendre
Algorithme :
pour compteur allant de 0 à longueur(L):
tant que P[compteur] <= arendre faire
rendre P[compteur]
arendre <- arendre - P[compteur]
fintantque
finpour
----------------------- K plus proches voisins -----------------------
Notes :
- Seul le principe est à connaitre, pas le calcul spécifique de la distance.
Données :
T un tableau (0,N-1) contenant les données dentrainement
Chaque élément du tableau est un tuple contenant la position sur le
graphique et la classe : (X, Y, nom)
E un élément dont on connait la position et dont on veut estimer la classe
Cest également un tuple mais sans classe : (X, Y)
k le nombre de voisins dont on va regarder la classe
Algorithme :
# Ce tableau contiendra des tuples (distance, classe)
distances <- tableau vide de taille N
pour i allant de 0 à N-1 faire
distances[i] <- ( racine( (E[0]-T[i][0])^2 + (E[1]-T[i][1])^2) , T[i][2])
finpour
distances_triées <- distances trié par distance croissante
voisins <- []
pour i allant de 0 à k-1 faire
voisins <- voisins suivi de distances_triées[i][1]
finpour
Compter le nombre doccurence de chaque classe dans le tableau voisins
classe <- la classe avec le plus doccurences
renvoyer classe