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Algorithmes et structures de données

débutant à expert

De la complexité algorithmique aux structures de données avancées et à la programmation dynamique : un parcours complet avec des implémentations Python complètes et fonctionnelles pour chaque structure et chaque algorithme.

Programme

30 leçons
  1. 1Complexité et notation Big O
  2. 2Tableaux et listes chaînées
  3. 3Piles et files
  4. 4Récursivité
  5. 5Recherche linéaire et binaire
  6. 6Tris simples : bulle, insertion, sélection
  7. 7Tris efficaces : fusion, rapide, Timsort
  8. 8Tables de hachage et gestion des collisions
  9. 9Arbres binaires
  10. 10Arbres binaires de recherche (BST)
  11. 11Arbres équilibrés : AVL et rouge-noir
  12. 12Tas (heaps) et files de priorité
  13. 13Graphes : représentations
  14. 14Parcours de graphes : BFS et DFS
  15. 15Plus court chemin : Dijkstra
  16. 16Arbre couvrant minimum : Kruskal et Prim
  17. 17Programmation dynamique : fondations et mémoïsation
  18. 18Programmation dynamique avancée : knapsack et LCS
  19. 19Algorithmes gloutons
  20. 20Backtracking
  21. 21Structures avancées : le Trie
  22. 22Structures avancées : Union-Find (disjoint set)
  23. 23Optimisation avancée : complexité en pratique
  24. 24Patterns de résolution pour entretiens techniques
  25. 25Recherche de motifs : Knuth-Morris-Pratt (KMP)
  26. 26Recherche de motifs : Rabin-Karp et hachage roulant
  27. 27Géométrie algorithmique : enveloppe convexe
  28. 28Structures probabilistes : le filtre de Bloom
  29. 29NP-complétude et réductions
  30. 30Algorithmes randomisés : quickselect randomisé