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QCM Algorithmes et structures de données
QCM Algorithmes 

QCM Algorithmes, structures de données et complexité – Partie 13

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. 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

C
L’exécution du parcours d’un arbre de recherche binaire (BST) dans l’ordre fait que les éléments de l’arbre sont visités dans l’ordre ascendant, en raison du modèle de parcours racine gauche-droite.

 

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

C
La hauteur d’un arbre binaire est déterminée en calculant la profondeur maximale de la racine à n’importe quelle feuille, ce qui implique de trouver récursivement la hauteur de chaque sous-arbre et de sélectionner la valeur la plus élevée, plus un pour le nœud racine.

 

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

B
Si les nœuds enfants ne sont pas correctement associés à leurs parents, il se peut que les nœuds enfants soient ajoutés au mauvais parent, ce qui indique un problème dans la manière dont les nœuds sont insérés dans l’arbre.

 

 
 

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)

A
Dans le meilleur des cas, la complexité temporelle du tri rapide est de O(n log n), grâce à une sélection optimale des points centrales qui divise uniformément le tableau.

 

5. Quel algorithme de tri est fondamentalement stable ?

A Tri rapide

B Tri en tas

C Tri par fusion

D Tri à bulles

C
Le tri par fusion est stable, il maintient l’ordre d’origine des éléments égaux, ce qui le rend adapté au tri de données complexes.

 

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

B
La stabilité signifie que le tri conserve l’ordre relatif des données ayant des clés égales, ce qui est important pour le tri en plusieurs étapes et la préservation des séquences de données.

 

 
 

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)

C
La recherche binaire a une complexité temporelle de O(log n) dans le pire des cas en raison de son approche « diviser pour régner », qui divise l’espace de recherche par deux à chaque étape.

 

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

B
Tri comptage est idéal pour les ensembles de données comportant un nombre limité d’entiers, car il compte les occurrences plutôt que d’effectuer des comparaisons directes, ce qui permet d’effectuer un tri efficace.

 

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

A
Les algorithmes de division et de conquête, tels que le tri par fusion et le tri rapide, divisent les données en plusieurs parties, trient ces parties indépendamment les unes des autres, puis les combinent en un tout trié.

 

 
 

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

A
Le tri rapide est souvent préféré pour les tableaux en raison de sa capacité de tri sur place, offrant une complexité spatiale moindre par rapport au tri par fusion, qui nécessite de l’espace supplémentaire pour la fusion.

 

 

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