QCM Algorithmes, structures de données et complexité – Partie 17

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 algorithme est utilisé pour trouver les composantes fortement connectées dans un graphe orienté ?

A L’algorithme de Dijkstra

B Algorithme de Bellman-Ford

C Algorithme de Kosaraju

D Algorithme de Floyd-Warshall

Réponse

2. Comment le problème du plus court chemin entre toute paire de sommets (x,y) est-il résolu dans un graphe sans cycles négatifs ?

A En utilisant l’algorithme de Dijkstra de manière répétée pour chaque sommet

B En utilisant l’algorithme de Bellman-Ford de façon répétée pour chaque sommet

C Utilisation de l’algorithme de Floyd-Warshall

D Utilisation de l’algorithme de Prim

Réponse

3. Dans un graphe, comment déterminer si l’ajout d’une arête crée un cycle ?

A En effectuant un tri topologique

B En vérifiant si l’arête relie les sommets d’une même composante fortement connectée

C En utilisant une structure de données appelée union-find

D En calculant le diamètre du graphe

Réponse  
 

4. L’implémentation de l’algorithme de Dijkstra d’un graphe renvoie des valeurs de plus court chemin incorrectes. Quelle pourrait en être la raison ?

A Le graphe contient des poids d’arête négatifs

B La file d’attente des priorités n’est pas mise à jour correctement

C L’algorithme s’arrête trop tôt

D Le graphe n’est pas fortement connecté

Réponse

5. Qu’est-ce qui peut amener l’algorithme de Floyd-Warshall à donner des résultats incorrects pour les plus courts chemins ?

A L’initialisation de la matrice des distances n’est pas correcte

B Ne pas itérer sur toutes les paires de sommets

C Traitement incorrect des cycles négatifs

D Toutes les réponses ci-dessus

Réponse

6. Quelle est la caractéristique d’un tas binaire ?

A Un arbre binaire entièrement rempli, à l’exception éventuellement du niveau inférieur, qui est rempli de gauche à droite.

B Un arbre binaire dans lequel chaque nœud a une valeur supérieure ou égale à celle de ses enfants

C Un arbre binaire où chaque nœud a une valeur inférieure ou égale à ses enfants

D Les deux A et B

Réponse  
 

7. Quel est l’avantage principal de l’utilisation d’un tas de Fibonacci par rapport à un tas binaire ?

A Une opération de fusion plus rapide

B Meilleure complexité de l’espace

C Insertion à temps fixe

D Les deux A et C

Réponse

8. Quelle structure de données est la plus efficace pour implémenter une file d’attente prioritaire ?

A L’arbre de recherche binaire

B Table de hachage

C Tas binaire

D Liste chaînée

Réponse

9. À quoi sert principalement la technique « diviser pour régner » ?

A Simplifier un problème en le divisant en parties plus petites et plus faciles à gérer

B Accroître l’efficacité des algorithmes de tri

C Optimiser les fonctions récursives

D Équilibrer les arbres de recherche binaires

Réponse  
 

10. Dans le contexte de la conception d’algorithmes, qu’est-ce que le retour sur trace ou backtracking?

A Une technique pour trouver le chemin le plus court dans un graphe

B Un moyen d’économiser de la mémoire en supprimant les données inutiles

C Une méthode récursive pour résoudre des problèmes combinatoires en essayant de construire une solution de manière incrémentale

D Une méthode de compression des données

Réponse  

11. Qu’est-ce qui distingue la programmation dynamique de l’approche « diviser pour régner » ?

A La programmation dynamique exige que le problème comporte des sous-problèmes qui se chevauchent, ce qui n’est pas le cas de l’approche « diviser pour régner ».

B La programmation dynamique n’utilise que la récursivité, contrairement à l’approche « diviser pour régner ».

C La programmation dynamique n’est utilisée que pour les problèmes d’optimisation

D Les algorithmes « diviser pour régner » ne sont pas applicables aux problèmes ayant une sous-structure optimale.

Réponse  

12. Quelle est l’idée principale des algorithmes d’approximation ?

A Fournir la solution exacte à des problèmes NP-difficiles

B Fournir des solutions proches de la meilleure réponse possible pour les problèmes NP-difficiles

C Réduire la complexité temporelle des algorithmes à un temps polynomial

D Convertir les problèmes NP-difficiles en problèmes P

Réponse  

13. Pourquoi les algorithmes randomisés sont-ils utilisés en informatique ?

A Pour garantir la meilleure solution aux problèmes

B Pour fournir une complexité temporelle déterministe pour un problème donné

C Améliorer la performance moyenne des algorithmes en introduisant des éléments aléatoires

D Simplifier la mise en œuvre des algorithmes

Réponse  
 

14. Comment implémenter un algorithme de backtracking de base pour résoudre le probléme de N-reines ?

A En plaçant les reines une par une dans des rangées différentes et en vérifiant les conflits à chaque étape.

B En plaçant des reines au hasard sur le plateau et en les réarrangeant pour résoudre les conflits

C En utilisant un algorithme gourmand pour placer toutes les reines simultanément

D En calculant les positions exactes de toutes les reines avant de les placer

Réponse  

15. Quelle technique est couramment utilisée en programmation dynamique pour optimiser les algorithmes récursifs ?

A Mémorisation

B La randomisation

C Backtracking

D Recherche linéaire

Réponse  

16. Pourquoi une solution de programmation dynamique peut-elle donner de mauvais résultats sur un problème dont l’espace d’états est large ?

A Les appels récursifs sont trop profonds

B La table de mémorisation consomme trop de mémoire

C Il n’y a pas assez de sous-problèmes

D Le problème ne présente pas de sous-problèmes qui se chevauchent

Réponse  
 

17. En optimisant un algorithme récursif à l’aide de la mémorisation, un programmeur constate que le programme manque de mémoire. Quelle est la solution possible ?

A Augmenter la mémoire disponible

B Convertir la récursion en forme itérative pour utiliser moins de mémoire

C Réduire la taille du problème

D Utiliser une stratégie de mémorisation plus efficace

Réponse