Algorithmique & Graphes en Python
Structures de données (piles, files, arbres), parcours de graphes, programmation dynamique et sujets concours.
- 5 modules
- 20 leçons
- 10 h de contenu
- Exercices Python exécutables
- Évaluation finale
Ce que vous allez apprendre
- Structures linéaires & Types Abstraits de Données (TAD)
- Arbres binaires & Arbres Binaires de Recherche (ABR)
- Modélisation par Graphes & Algorithmes de Parcours
- Plus courts chemins & Arbres couvrants minimaux
- Paradigmes algorithmiques & Optimisation
Programme
5 modules · 20 leçons · 10 h de contenu
1Structures linéaires & Types Abstraits de Données (TAD)4 leçons · 2 h
- 1.1Piles (LIFO) et spécification en Python
- 1.2Files (FIFO) et collections.deque
- 1.3Tables de hachage et dictionnaires Python
- 1.4Évaluation NPI et parenthésage bien formé
2Arbres binaires & Arbres Binaires de Recherche (ABR)4 leçons · 2 h
- 2.1Définition récursive, taille et hauteur d'un arbre binaire
- 2.2Parcours en profondeur et en largeur par niveau
- 2.3ABR : invariant de recherche, recherche et insertion
- 2.4Suppression dans un ABR et sensibilisation à l'équilibrage
3Modélisation par Graphes & Algorithmes de Parcours4 leçons · 2 h
- 3.1Vocabulaire formel des graphes orientés et non orientés
- 3.2Matrice d'adjacence vs listes d'adjacence
- 3.3Parcours en largeur (BFS) : distances et composantes connexes
- 3.4Parcours en profondeur (DFS) : cycles et tri topologique
4Plus courts chemins & Arbres couvrants minimaux4 leçons · 2 h
- 4.1Files de priorité et tas binaires avec heapq
- 4.2Algorithme de Dijkstra : plus courts chemins à poids positifs
- 4.3Algorithmes de Bellman-Ford et Floyd-Warshall
- 4.4Arbre Couvrant de Poids Minimal (ACM) : Kruskal et Union-Find
5Paradigmes algorithmiques & Optimisation4 leçons · 2 h
- 5.1Diviser pour régner : tri fusion et complexité
- 5.2Algorithmes gloutons : choix glouton et sous-structure optimale
- 5.3Programmation dynamique : mémoïsation et tabulation
- 5.4Études de cas canoniques : Sac à dos 0/1 et LCS
Comment se déroule la formation
Des leçons courtes ; votre progression est enregistrée et vous reprenez là où vous vous êtes arrêté.
Des exemples de code Python à modifier et exécuter dans le navigateur, sans rien installer.
Une évaluation finale s'ouvre quand vous avez parcouru l'essentiel de la formation.
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