QCM Algorithmes, structures de données et complexité – Partie 27

avril 8, 2025avril 8, 2025 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.

1. Dans une liste chaînée, quel est le temps nécessaire pour insérer un élément à une position donnée ?

A O(1)

B O(log n)

C O(n)

D O(n²)

Dans une liste chaînée, il faut d’abord parcourir la liste jusqu’à la position où l’élément doit être inséré, ce qui prend un temps linéaire, soit O(n). Une fois arrivé à la position, l’insertion elle-même se fait en temps constant O(1).

2. Quel est le principal inconvénient d’une liste chaînée par rapport à un tableau dynamique ?

A L’accès aux éléments est plus rapide dans une liste chaînée

B L’insertion et la suppression sont plus lentes dans une liste chaînée

C La recherche est plus lente dans une liste chaînée

D La mémoire est mieux utilisée dans un tableau dynamique

Dans une liste chaînée, il faut parcourir chaque élément pour atteindre celui recherché, ce qui prend O(n) au pire. En revanche, dans un tableau dynamique, l’accès est direct par indexation, avec une complexité de O(1).

3. Dans un arbre binaire, combien de fils chaque nœud peut-il avoir au maximum ?

A Un fils

B Deux fils

C Trois fils

D Aucune limite

Un arbre binaire est une structure où chaque nœud peut avoir au maximum deux fils: un fils gauche et un fils droit.

4. Quelles sont les opérations fondamentales d’une pile (stack) ?

A Push et pop

B Enqueue et dequeue

C Insert et delete

D Add et remove

Les opérations fondamentales d’une pile sont l’ajout d’un élément (push) et le retrait d’un élément (pop). Ces opérations suivent le principe LIFO (Last In, First Out).

5. Quel type de structure de données est utilisé dans l’implémentation d’un graphe ?

A Liste chaînée

B Tableau

C Liste d’adjacence

D Arbre binaire

Un graphe est généralement représenté par une liste d’adjacence, où chaque nœud pointe vers une liste des nœuds voisins. Cela permet de représenter efficacement un graphe, surtout lorsque le nombre d’arêtes est faible par rapport au nombre de nœuds.

6. Quel est le principal avantage de l’utilisation d’un tableau dynamique par rapport à un tableau statique ?

A Un tableau dynamique utilise moins de mémoire

B Les éléments d’un tableau dynamique sont accessibles plus rapidement

C Un tableau dynamique peut augmenter sa taille automatiquement

D Un tableau dynamique est plus facile à implémenter

L’avantage d’un tableau dynamique par rapport à un tableau statique est qu’il peut automatiquement redimensionner sa taille lorsqu’il est plein, ce qui le rend plus flexible.

7. Quelle structure de données est utilisée pour implémenter un filtrage de doublons rapide dans une collection de données ?

A Liste chaînée

B Tableau

C Arbre binaire de recherche

D Table de hachage

Les tables de hachage sont utilisées pour implémenter un filtrage rapide des doublons, car elles offrent un accès en temps constant O(1) en moyenne pour vérifier si un élément est déjà présent dans la collection.

8. Dans un graphe orienté, quel algorithme permet de détecter des cycles ?

A Algorithme de Dijkstra

B Algorithme de Tarjan

C Algorithme de Kruskal

D Algorithme de Bellman-Ford

L’algorithme de Tarjan est utilisé pour détecter les cycles dans un graphe orienté en utilisant un algorithme de parcours en profondeur (DFS) avec un suivi des composants fortement connexes.

9. Vous êtes en train de planifier un voyage en voiture à travers une grande ville et vous devez éviter les embouteillages. Quel algorithme utiliseriez-vous pour déterminer le chemin le plus rapide ?

A Dijkstra

B Kruskal

C A*

D Tri fusion

L’algorithme A* combine les avantages de la recherche de chemin la plus courte avec une estimation heuristique (comme les conditions de trafic), ce qui le rend idéal pour des problèmes de planification de chemin comme celui-ci.

10. Quel est l’impact de l’augmentation de la taille d’un problème sur un algorithme ayant une complexité de O(n²) ?

A L’algorithme devient plus rapide de façon exponentielle.

B Le temps d’exécution double lorsque la taille du problème double.

C Le temps d’exécution quadruple lorsque la taille du problème double.

D Il n’y a aucun impact sur le temps d’exécution.

Dans un algorithme avec une complexité de O(n²), lorsque la taille du problème (n) double, le temps d’exécution augmente par un facteur de 4 (car 2²=4).

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