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QCM Algorithmes et structures de données
QCM Algorithmes 

QCM Algorithmes, structures de données et complexité – Partie 8

Thomas Aucun commentaire

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.

Voir aussi 100 Exercices Corrigés En Algorithme avec les Organigrammes.

 
 

1. Laquelle des caractéristiques suivantes caractérise un algorithme efficace ?

A Il utilise un minimum de temps CPU

B Utilise un minimum de mémoire

C Est facile à mise en œuvre

D Toutes les réponses ci-dessus

D
Un algorithme efficace se caractérise par une utilisation minimale des ressources, notamment du temps de l’unité centrale(CPU) et de la mémoire, et par la facilité de sa mise en œuvre.

 

2. Qu’est-ce qui consiste à diviser un problème complexe en parties plus petites et plus faciles à gérer ?

A La décomposition

B L’abstraction

C Encapsulation

D Héritage

A
La décomposition est le processus qui consiste à diviser un problème complexe en parties plus petites et plus faciles à gérer, ce qui facilite sa résolution.

 

3. Quel est l’objectif principal du pseudocode ?

A Documenter les algorithmes en langage naturel

B Compiler et exécuter des algorithmes

C Déboguer le code

D Optimiser les algorithmes

A
Le pseudocode est utilisé pour décrire les étapes d’un algorithme de manière claire et compréhensible sans se soucier de la syntaxe stricte d’un langage de programmation particulier. Il utilise une sorte de « langage naturel » combiné à des éléments de programmation pour rendre l’algorithme facile à comprendre, sans être lié à un langage spécifique. L’objectif principal est de documenter et expliquer l’algorithme de façon simple avant de le traduire en code réel.

 

 
 

4. Dans l’analyse des algorithmes, à quoi se réfère la complexité asymptotique ?

A La complexité dans le meilleur des cas

B La complexité dans le pire des cas

C La complexité dans le cas moyen

D Le comportement d’un algorithme lorsque la taille de l’entrée augmente

D
La complexité asymptotique fait référence à l’analyse du comportement d’un algorithme à long terme, c’est-à-dire lorsque la taille de l’entrée devient très grande. Elle permet d’étudier comment le temps d’exécution ou l’espace mémoire utilisé par l’algorithme évolue en fonction de la taille de l’entrée, et cela en ignorant les détails constants ou les facteurs moins significatifs.

 

5. Quelle sera la sortie du pseudocode suivant si l’entrée est 5 ?
function factorial(n): if n == 1 return 1 else return n * factorial(n-1)

A 5

B 24

C 120

D Aucune de ces réponses

C
Le pseudocode définit une fonction récursive pour calculer la factorielle d’un nombre. Pour une entrée de 5, la fonction calculera 5*4*3*2*1, qui est égal à 120.

 

6. Considérons l’algorithme suivant pour calculer le nième nombre de Fibonacci: 
function fib(n): if n <= 1 return n else return fib(n-1) + fib(n-2).

Quelle est la complexité temporelle de cet algorithme ?
 
A O(n)

B O(log n)

C O(n^2)

D O(2^n)

D
L'algorithme récursif donné pour calculer le nième nombre de Fibonacci a une complexité temporelle exponentielle, O(2^n), car il effectue deux appels récursifs pour chaque entrée autre que le cas de base, ce qui entraîne une augmentation significative du nombre d'opérations à mesure que n augmente.

 

 
 

7. Quelle notation Big O représente une complexité temporelle constante ?

A O(1)

B O(n)

C O(log n)

D O(n^2)

A
La complexité en temps constant, désignée par O(1), décrit un algorithme dont l'exécution prend le même temps, quelle que soit la taille de l'entrée.

 

8. Pour une recherche linéaire dans un tableau non trié de n éléments, quelle est la complexité temporelle moyenne ?

A O(1)

B O(n)

C O(log n)

D O(n^2)

B
La complexité temporelle moyenne de la recherche linéaire est O(n), car elle peut avoir à parcourir la moitié du tableau en moyenne avant de trouver l'élément cible.

 

9. Que signifie la notation Big O O(n^2) à propos du taux de croissance d'un algorithme ?

A Croissance linéaire

B Croissance quadratique

C Croissance logarithmique

D Croissance exponentielle

B
O(n^2) signifie une croissance quadratique, c'est-à-dire que la complexité temporelle augmente proportionnellement au carré de la taille de l'entrée.

 

 
 

10. En notation Big O, que représente typiquement O(log n) ?

A La complexité temporelle de la recherche binaire

B La complexité temporelle de la recherche linéaire

C La complexité spatiale des algorithmes de tri

D La complexité spatiale du hachage

A
O(log n) représente généralement la complexité temporelle des algorithmes qui divisent le problème en deux à chaque étape, comme la recherche binaire.

 

 

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