Voir les cours et résoudre les problèmes en :
Le C est un langage de programmation impératif conçu pour la programmation système. Inventé au début des années 1970 avec UNIX, C est devenu un des langages les plus utilisés. De nombreux langages plus modernes se sont inspirés de sa syntaxe. Il privilégie la performance sur la simplicité de la syntaxe. [En savoir plus]
Le C++ est un langage de programmation impératif. Inventé au début des années 1980, il apporte de nouveaux concepts au langage C (les objets, la généricité), le modernise et lui ajoute de nombreuses bibliothèques. C++ est devenu l'un des langages les plus utilisés. Sa performance et sa richesse en font le langage de prédilection pour les concours. [En savoir plus]
Pascal est un langage de programmation impératif inventé dans les années 1970 dans un but d'enseignement. Quoiqu'encore utilisé à cette fin, l'absence de bibliothèque standard en limite son utilisation malgré une grande efficacité. Sa syntaxe a été reprise par d'autres langages plus modernes avec plus ou moins de succès. [En savoir plus]


Remarque : Les cours pour ce langage ne sont disponibles que jusqu'au chapitre 4, « Lecture de l'entrée ». Les corrections sont toutefois toujours fournies.
OCaml est un langage de programmation fonctionnel inventé au milieu des années 1990. Il permet aussi une programmation impérative ou objet. Il permet d'écrire des programmes courts et faciles à vérifier et est ainsi utilisé pour certains systèmes embarqués très sensibles comme ceux des avions. Il est utilisé dans l'enseignement en classes préparatoires aux grandes écoles. [En savoir plus]


Remarque : Les cours pour ce langage ne sont disponibles que jusqu'au chapitre 4, « Lecture de l'entrée ». Les corrections sont toutefois toujours fournies.
Java est un langage de programmation impératif et orienté objet. Inventé au début des années 1990, il reprend en grande partie la syntaxe du langage C++ tout en la simplifiant, au prix d'une performance un peu moins bonne. S'exécutant dans une machine virtuelle, il assure une grande portabilité et ses très nombreuses bibliothèques en font un langage très utilisé. On lui reproche toutefois la « verbosité » de son code. [En savoir plus]


Remarque : Pour un débutant souhaitant apprendre Java, nous conseillons fortement de commencer par JavaScool, plus facile à apprendre, bien que fortement similaire.
Java's Cool (alias JavaScool) est conçu spécifiquement pour l'apprentissage des bases de la programmation. Il reprend en grande partie la syntaxe de Java sur laquelle il s'appuie, mais la simplifie pour un apprentissage plus aisé. La plateforme JavaScool est accompagnée d'un ensemble d'activités diverses de découverte de la programmation. [En savoir plus]
Python est un langage de programmation impératif inventé à la fin des années 1980. Il permet une programmation orientée objet et admet une syntaxe concise et claire qui en font un langage très bien adapté aux débutants. Étant un langage interprété, il n'est cependant pas aussi performant que d'autres langages. [En savoir plus]

Clarifier et valider une idée d'algorithme

Mathias Hiron pour www.france-ioi.org

Ce document est en cours de réalisation et doit être complété, mais il fournit déjà l'ensemble des 7 étapes à appliquer.

1) Décrivez votre solution en deux ou trois phrases

2) Trouvez une bonne représentation visuelle de cette solution

3) Appliquez votre idées sur quelques exemples, en utilisant cette représentation

4) Cherchez des contre-exemples à vos idées d'algorithmes

Vous pouvez avoir une idée d'algorithme, mais ne pas être entièrement sûr qu'elle fonctionne. Vous pouvez également savoir qu'elle ne fonctionne pas toujours, mais ne pas avoir de meilleure idée, ou ne pas savoir exactement dans quel cas elle ne fonctionne pas.

Dans ces deux situations, un moyen efficace de mettre les choses au clair est de chercher des contre-exemples. Réfléchissez aux situations auxquelles votre algorithme semble le moins adapté, et cherchez à produire un exemple extrême de ces situations (en gardant des dimensions de données raisonnables), ou si votre algorithme suppose que certaines choses ne puissent pas se produire, essayez de construire explicitement un exemple qui les produise.

Une fois que vous avez généré un contre-exemple potentiel, et de même qu'à chaque fois que vous générez un quelconque exemple, résolvez-le à la main, en vous appliquant. Dans tous les cas, il pourra vous servir plus tard, lors de la phase de tests. Appliquez ensuite votre algorithme sur cet exemple, pour vérifier s'il fonctionne ou non. Pensez d'ailleurs, avant toute chose, à appliquer votre algorithme à la main, sur les exemples que vous aviez déjà créés, avant d'en créer de nouveaux.

Si votre algorithme trouve le bon résultat sur les contre-exemples que vous avez essayé de générer, cela ne prouve pas qu'il fonctionne toujours, mais c'est plutôt bon signe que vous êtes sur la bonne voie, et que cet algorithme vous rapportera des points, même s'il ne fonctionne pas forcément toujours.

Si au contraire vous trouvez un contre-exemple, qui prouve que votre algorithme ne fonctionne pas, c'est une information très utile. D'une part, vous pouvez l'utiliser pour comprendre ce qui fait que votre algorithme ne fonctionne pas, ce qui peut vous aider à le corriger, ou vous donner l'idée d'une meilleure solution. D'autre part, vous pourrez réutiliser ce contre-exemple plus tard, pour évaluer vos nouvelles idées d'algorithmes, et bien sûr, dans la phase de tests.

Pour vous aider à comprendre ce qui fait que votre algorithme ne fonctionne pas sur un contre-exemple donné, essayez de simplifier celui-ci au maximum, en réduisant les données tant qu'il fait échouer votre algorithme. Une fois simplifié, il sera d'autant plus facile de réfléchir à ce qui pose problème.

5) Essayez de déterminer pourquoi l'algorithme fonctionne. Déterminez ses invariants

6) Calculez la complexité en temps et mémoire de vos solutions

Lorsque vous avez un algorithme en tête, même si vous savez qu'il est trop lent, prenez l'habitude de calculer sa complexité en temps et en mémoire, pour estimer le temps et la mémoire nécessaires à son exécution, et les contraintes maximales pour lesquelles il peut s'appliquer.

Cette complexité vous permettra de déterminer combien de points cette solution pourrait vous apporter. Elle vous permettra également de vous rendre compte de ce qui manque pour qu'il fonctionne dans les limites, et vous aide à trouver une direction de recherche.

7) Écrivez le pseudo-code de l'algorithme, et essayez de le simplifier avant de coder

Résumé des étapes

  1. Décrivez votres solution en deux ou trois phrases.
  2. Trouvez une bonne représentation visuelle de cette solution.
  3. Appliquez votre idées sur quelques exemples, en utilisant cette représentation.
  4. Cherchez des contre-exemples à vos idées d'algorithmes.
  5. Essayez de déterminer pourquoi l'algorithme fonctionne. Déterminez ses invariants.
  6. Calculez la complexité en temps et mémoire de vos solutions.
  7. Écrivez le pseudo-code de l'algorithme, et essayez de le simplifier.

Une fois toutes ces étapes réalisées, et seulement là, vous pourrez passer à l'implémentation.

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