Fiche d’exercices de Algorithmes et complexité avec corrigé
Fiche d’exercices de Algorithmes et complexité gratuite et imprimable : 8 exercices, du niveau facile au niveau examen, avec corrigé. Imprimez-la ou enregistrez-la en PDF.
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Nom: ____________________ Date: ____________
1.Facile
Quelle est la complexité temporelle du tri fusion dans le pire cas ?
AO(n)
BO(log n)
CO(n²)
DO(n log n)
2.Facile
Qu'est-ce qu'un algorithme de force brute ?
AUn algorithme qui essaie toutes les solutions candidates possibles
BUn algorithme qui s'exécute sur de nombreux processeurs
CUn algorithme qui devine une réponse au hasard
DUn algorithme qui utilise toujours la récursion
3.Facile
Que décrit le temps d'exécution dans le pire cas d'un algorithme ?
ALe temps sur un ordinateur lent
BLe temps maximal sur toutes les entrées de taille n
CLe temps espéré sur une entrée aléatoire de taille n
DLe temps sur la plus petite entrée
4.Moyen
Un algorithme glouton :
AFait le meilleur choix local à chaque étape
BN'utilise que la récursivité
CDonne toujours la solution optimale
DEssaie toutes les solutions possibles
5.Moyen
Quelle est la complexité temporelle du calcul du n-ième nombre de Fibonacci avec une table remplie de bas en haut ?
AO(log n)
BO(n²)
CO(2ⁿ)
DO(n)
6.Moyen
Quelle est la solution de la récurrence T(n) = T(n − 1) + O(n) ?
AO(n²)
BO(2ⁿ)
CO(n log n)
DO(n)
7.Difficile
Quelle borne est correcte pour log(n!) ?
AΘ(n log n)
BΘ(n)
CΘ(log n)
DΘ(n²)
8.Difficile
L'algorithme de programmation dynamique de Held-Karp résout exactement le problème du voyageur de commerce. Quel est son temps d'exécution pour n villes ?
AO(2n²)
BO(n!)
CO(n² 2ⁿ)
DO(n³)
Corrigé
1. D · O(n log n)
2. A · Un algorithme qui essaie toutes les solutions candidates possibles
3. B · Le temps maximal sur toutes les entrées de taille n
4. A · Fait le meilleur choix local à chaque étape
5. D · O(n)
6. A · O(n²)
7. A · Θ(n log n)
8. C · O(n² 2ⁿ)
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