Algorithmes et Structures de Données
Algorithms & Data Structures
Maîtrisez les fondamentaux de l'informatique : structures de données classiques, algorithmes de tri/recherche, complexité et résolution de problèmes
📋Prérequis
Maîtrise d'un langage de programmation (Python, Java, C++), bases en mathématiques
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase 1 - Structures de Données Fondamentales
Durée estimée : 2-3 mois
Comprendre et implémenter les structures de données de base
Arrays, Listes et Complexité
Structures linéaires et analyse de complexité
📚Sujets principaux :
- •Arrays statiques et dynamiques
- •Listes chaînées (simple, double, circulaire)
- •Notation Big O, Omega, Theta
- •Complexité temporelle et spatiale
- •Amortized analysis
- •Arrays vs Listes
- •Opérations: insertion, suppression, recherche
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Implémenter une liste chaînée
- ✓Analyser la complexité d'algorithmes
- ✓Resize dynamique d'array
Stacks, Queues et Hashing
Structures LIFO, FIFO et tables de hachage
📚Sujets principaux :
- •Stack (pile): implémentation et applications
- •Queue (file): simple, circulaire, priorité
- •Deque (double-ended queue)
- •Hash Tables et fonctions de hachage
- •Gestion des collisions (chaining, open addressing)
- •Load factor et rehashing
- •Applications pratiques
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Évaluateur d'expressions
- ✓Système de file d'attente
- ✓Implémentation de HashMap
Arbres Fondamentaux
Structures hiérarchiques et arbres binaires
📚Sujets principaux :
- •Arbres binaires: définitions et propriétés
- •Parcours: inorder, preorder, postorder, level-order
- •Binary Search Tree (BST)
- •Opérations BST: insertion, suppression, recherche
- •AVL Trees (équilibrage)
- •Arbres rouge-noir (aperçu)
- •Heap et Priority Queue
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Implémentation BST
- ✓Heap Sort
- ✓Expression tree
Phase 2 - Algorithmes Classiques
Durée estimée : 2-3 mois
Maîtriser les algorithmes de tri, recherche et graphes
Algorithmes de Tri et Recherche
Tri efficace et techniques de recherche
📚Sujets principaux :
- •Tris simples: Bubble, Selection, Insertion
- •Tris efficaces: Merge Sort, Quick Sort, Heap Sort
- •Tri en O(n): Counting, Radix, Bucket Sort
- •Recherche binaire et variantes
- •Two Pointers technique
- •Sliding Window
- •Comparaison des algorithmes de tri
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Implémentation Quick Sort
- ✓Recherche binaire sur rotated array
- ✓Sliding window maximum
Graphes et Parcours
Représentation et parcours de graphes
📚Sujets principaux :
- •Représentation: matrice d'adjacence, liste
- •DFS (Depth-First Search)
- •BFS (Breadth-First Search)
- •Détection de cycles
- •Tri topologique
- •Composantes connexes
- •Applications pratiques
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Détection de cycle
- ✓Plus court chemin simple
- ✓Ordre topologique
Algorithmes sur Graphes Avancés
Plus courts chemins et arbres couvrants
📚Sujets principaux :
- •Dijkstra (plus court chemin)
- •Bellman-Ford (poids négatifs)
- •Floyd-Warshall (all pairs)
- •Kruskal et Prim (MST)
- •Union-Find (Disjoint Set)
- •Graphes orientés et DAG
- •Analyse de complexité
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Implémentation Dijkstra
- ✓Minimum Spanning Tree
- ✓Union-Find avec compression
Phase 3 - Techniques Avancées
Durée estimée : 2-3 mois
Programmation dynamique, greedy et backtracking
Récursion et Backtracking
Résolution par exploration exhaustive
📚Sujets principaux :
- •Principes de la récursion
- •Tail recursion
- •Backtracking: template et patterns
- •Problèmes classiques (N-Queens, Sudoku)
- •Permutations et combinaisons
- •Branch and Bound
- •Optimisation de backtracking
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓N-Queens solver
- ✓Génération de permutations
- ✓Sudoku solver
Programmation Dynamique
Optimisation par mémorisation
📚Sujets principaux :
- •Principes de la DP
- •Top-down (memoization) vs Bottom-up
- •Problèmes classiques: Fibonacci, LCS, LIS
- •Knapsack (0/1 et unbounded)
- •Edit Distance
- •DP sur grilles et graphes
- •Optimisation de l'espace
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Longest Common Subsequence
- ✓Knapsack problem
- ✓Matrix Chain Multiplication
Algorithmes Greedy et Patterns
Stratégies gloutonnes et patterns courants
📚Sujets principaux :
- •Principes des algorithmes greedy
- •Preuves de correction
- •Interval scheduling
- •Huffman coding
- •Divide and Conquer
- •Patterns fréquents (Fast/Slow Pointers, etc.)
- •Optimisation et trade-offs
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Activity Selection
- ✓Huffman encoding
- ✓Coin Change (greedy)
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