QCM Algorithmes, structures de données et complexité – Partie 26

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 le mieux adapté pour résoudre un problème de recherche de chemin le plus court avec des obstacles dans un graphe ?

A Dijkstra

B Bellman-Ford

C Tri rapide

D A* (A-star)

Réponse  

2. Dans un graphe dirigé acyclique (DAG), quel algorithme permet de trouver un ordre topologique des sommets ?

A Algorithme de Dijkstra

B Algorithme de Bellman-Ford

C Algorithme de Kruskal

D Recherche en profondeur (DFS) avec un tri topologique

Réponse  

3. Quelle est la complexité en temps du code suivant ?

void example(int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // Première boucle imbriquée
        for (int j = 0; j < n / 2; j++) {
            printf("%d, %d\n", i, j);
        }

        // Deuxième boucle
        for (int k = 0; k < n; k++) {
            printf("%d, %d\n", i, k);
        }
    }
}

A O(n)

B O(n²)

C O(n log n)

D O(n³)

Réponse  
 

4. Quelle est la complexité en temps du code suivant ?

void example(int n) {
    // Première boucle imbriquée
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            printf("%d, %d\n", i, j);
        }
        for (int k = 0; k < n; k++) {
            printf("%d, %d\n", i, k);
        }
    }

    // Seconde boucle
    for (int l = 0; l < n; l++) {
        printf("%d\n", l);
    }
}

A O(n)

B O(n²)

C O(n log n)

D O(n³)

Réponse  

5. Quel est le rôle de la fonction de hachage dans une table de hachage ?

A Elle permet de trier les éléments avant de les insérer dans la table.

B Elle permet de calculer la position à laquelle un élément sera stocké dans la table.

C Elle permet de créer des sous-tableaux pour organiser les éléments.

D Elle permet de maintenir un ordre strict entre les éléments de la table.

Réponse  

6. Quel est l'algorithme utilisé pour résoudre le problème de la somme des sous-ensembles ?

A Programmation dynamique

B Tri rapide

C Recherche binaire

D Recherche par dichotomie

Réponse  
 

7. Quelle est la complexité en temps du code suivant ?

void example(int n) {
    int i = 1;
    while (i < n) {
        printf("%d\n", i);
        i *= 2;
    }
}

A O(n)

B O(n²)

C O(n log n)

D O(log n)

Réponse  

8. Qu'est-ce qu'un graphe connexe ?

A Un graphe dans lequel tous les sommets sont reliés entre eux par une arête.

B Un graphe dans lequel tous les sommets ont le même nombre d'arêtes.

C Un graphe dans lequel il existe un chemin entre chaque paire de sommets.

D Un graphe dans lequel tous les sommets sont directement connectés.

Réponse  

9. Quel algorithme est le plus adapté pour trier une petite quantité d'éléments ?

A Tri rapide (Quicksort)

B Tri par sélection

C Tri fusion (Merge Sort)

D Tri par tas (Heapsort)

Réponse  
 

10. Quelle est la principale caractéristique de la programmation dynamique ?

A Elle divise un problème en sous-problèmes indépendants et les résout en parallèle.

B Elle résout un problème en réutilisant les solutions des sous-problèmes déjà résolus pour éviter de les recalculer.

C Elle repose sur une approche gloutonne pour résoudre un problème.

D Elle utilise une approche de recherche exhaustive pour trouver toutes les solutions possibles.

Réponse