QCM Algorithmes, structures de données et complexité – Partie 13

Les algorithmes, les structures de données et la complexité sont des concepts fondamentaux en informatique, essentiels pour concevoir des systèmes performants et efficaces. Que vous soyez étudiant, professionnel en développement logiciel ou passionné par l’informatique, comprendre ces notions est crucial pour résoudre des problèmes complexes et optimiser les performances des applications. Dans cet article, nous vous proposons un QCM (Questionnaire à Choix Multiples) couvrant ces trois domaines clés. À travers ce test, vous pourrez évaluer vos connaissances en matière de conception d’algorithmes, de choix de structures de données appropriées et d’analyse de la complexité des algorithmes. Que vous soyez débutant ou confirmé, ce QCM vous aidera à tester vos compétences et à améliorer votre compréhension de ces concepts fondamentaux.

 
 

1. Quel est le résultat du parcours d’un arbre de recherche binaire (BST) dans l’ordre ?

A Une permutation aléatoire des éléments de l’arbre

B Les éléments de l’arbre triés par ordre décroissant

C Les éléments de l’arbre triés par ordre croissant

D Les éléments dans l’ordre où ils ont été insérés

Réponse

2. Comment trouver le sommet d’un arbre binaire ?

A En comptant le nombre d’enfants de gauche

B En comptant le nombre d’enfants de droite

C En calculant la profondeur maximale de la racine à n’importe quelle feuille

D En calculant le nombre total de nœuds

Réponse

3. Vous avez implémenté un arbre, mais vous avez remarqué que les nœuds enfants ne sont pas correctement associés à leurs parents. Quel peut être le problème ?

A L’arbre n’est pas initialisé correctement en tant que graphe

B Les nœuds enfants sont ajoutés au mauvais parent

C La structure de l’arbre ne prend pas en charge la hiérarchie

D Les nœuds ne sont pas correctement liés

Réponse  
 

4. Quelle est la complexité temporelle du tri rapide dans le meilleur des cas ?

A O(n log n)

B O(n)

C O(log n)

D O(n^2)

Réponse

5. Quel algorithme de tri est fondamentalement stable ?

A Tri rapide

B Tri en tas

C Tri par fusion

D Tri à bulles

Réponse

6. Que signifie « stabilité » dans les algorithmes de tri ?

A La performance sous contrainte

B Maintien de l’ordre relatif des éléments égaux

C Utilisation minimale de la mémoire

D Temps de tri le plus rapide possible

Réponse  
 

7. Quelle est la complexité temporelle dans le pire des cas d’une recherche binaire sur un tableau trié de n éléments ?

A O(n log n)

B O(n)

C O(log n)

D O(n^2)

Réponse

8. Quel algorithme de tri est le plus efficace pour un ensemble de données dont la plage de valeurs entières est connue et limitée ?

A Tri rapide

B Tri comptage

C Tri par fusion

D Tri à bulles

Réponse

9. Quel principe les algorithmes de tri « diviser pour régner » utilisent-ils ?

A Diviser les données en parties plus petites et les trier individuellement

B Sélection aléatoire des éléments

C Traversée linéaire

D Échange direct d’éléments

Réponse  
 

10. Pourquoi le tri rapide est-il généralement préféré au tri par fusion pour le tri des tableaux dans la pratique ?

A La complexité de l’espace est plus faible

B Temps de tri moyen plus rapide

C Plus simple à mettre en œuvre

D Stabilité du tri garantie

Réponse