QCM Algorithmes, structures de données et complexité – Partie 4

novembre 5, 2018avril 7, 2025 Thomas 1 Commentaire algorithmes, correction, corrigé, exercices, pdf, QCM, question, structures de données, test

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.

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1. Le facteur temps pour déterminer l’efficacité de l’algorithme est mesuré par _____?

A Compter les microsecondes

B Compter le nombre d’opérations

C Compter le nombre de déclarations

D Compter les kilo-octets d’algorithme

L’efficacité d’un algorithme est souvent mesurée en fonction du nombre d’opérations qu’il effectue, ce qui permet d’estimer sa complexité (en termes de temps). Cela permet de savoir comment l’algorithme se comporte à mesure que la taille des données d’entrée augmente.

2. Quelle est la complexité temporelle du code suivant?

pour i de 1 à n : 
    pour j de 1 à n :
        afficher(i, j)

A O(n)

B O(n^2)

C O(log n)

D O(1)

Cet algorithme contient deux boucles imbriquées. La première boucle tourne n fois et la deuxième boucle, qui est à l’intérieur de la première, tourne également n fois. La complexité totale est donc O(n) * O(n) = O(n^2).

3. Laquelle des structures de données suivantes n’est pas une structure de données linéaire?

A Tableaux

B Liste chaînée

C Les deux A et B

D Aucune des réponses ci-dessus

Les tableaux et les listes chaînées sont toutes deux des structures de données linéaires. Dans ces deux structures, les éléments sont organisés de manière séquentielle, et chaque élément a un lien avec son élément précédent ou suivant (ou un index dans le cas des tableaux).

4. Que signifie la notation Big O ?

A La mesure de la vitesse d’un processeur.

B La limite inférieure de la complexité d’un algorithme.

C La limite supérieure de la complexité d’un algorithme.

D Le temps nécessaire pour exécuter un algorithme dans un programme.

La notation Big O permet d’exprimer la complexité asymptotique d’un algorithme, en particulier la limite supérieure du temps d’exécution ou de l’espace mémoire nécessaire à l’exécution. Elle donne une idée de la performance d’un algorithme lorsque la taille de l’entrée devient très grande.

5. Quel est le rôle d’un « tri » dans un algorithme ?

A Modifier les données d’entrée.

B Organiser les données dans un ordre spécifique.

C Analyser les données d’entrée.

D Réduire la taille des données.

Le tri est un processus qui consiste à réorganiser les éléments d’un ensemble de données (comme un tableau ou une liste) dans un ordre particulier, souvent croissant ou décroissant.

6. La complexité de l’algorithme Recherche Linéaire est _____?

A O(n)

B O(log n)

C O(n2)

D O(n * log n)

La complexité de l’algorithme de Recherche Linéaire est O(n), où n est le nombre d’éléments dans la liste. Dans une recherche linéaire, l’algorithme parcourt chaque élément de la liste un par un jusqu’à trouver l’élément recherché ou arriver à la fin de la liste. Cela prend un temps proportionnel à la taille de la liste.

7. La complexité en moyenne se produit dans l’algorithme Recherche Linéaire. Quand l’élément recherché _______?

A Se trouve au milieu du tableau

B Ne se trouve pas dans le tableau

C Est le dernier élément du tableau

D Est le dernier élément du tableau ou n’y est pas du tout

La complexité moyenne de l’algorithme de Recherche Linéaire se produit lorsque l’élément recherché se trouve en moyenne au milieu du tableau. Dans ce cas, l’algorithme parcourt environ la moitié des éléments avant de trouver l’élément recherché.

8. Quel est l’algorithme de tri le plus performant en termes de complexité moyenne ?

A Tri à bulles

B Tri par insertion

C Tri rapide (Quicksort)

D Tri par sélection

Le tri rapide (Quicksort) est généralement l’algorithme de tri le plus performant en moyenne, avec une complexité en O(n log n), contrairement aux autres algorithmes comme le tri à bulles, l’insertion ou la sélection qui ont une complexité en O(n^2) dans le pire des cas.

9. Laquelle des structures de données suivantes est une structure de données linéaire?

A Arbres

B Graphes

C Tableaux

D Aucun de ces réponses

Les tableaux sont des structures de données linéaires, car les éléments sont stockés de manière séquentielle dans une mémoire contiguë. Contrairement aux arbres ou aux graphes, où les éléments sont organisés de manière non linéaire (avec des relations plus complexes entre les éléments), les éléments d’un tableau sont organisés dans un ordre spécifique.

10. Qu’est-ce qu’un « cas de base » dans un algorithme récursif ?

A La condition qui permet d’arrêter la récursion.

B Une condition d’optimisation de la récursion.

C Le nombre maximal d’itérations d’une récursion.

D L’ensemble des entrées pour lesquelles l’algorithme renvoie directement une valeur sans appel récursif.

Un cas de base dans un algorithme récursif est la condition qui détermine quand arrêter la récursion, généralement lorsque l’entrée est trop simple pour nécessiter un traitement supplémentaire (comme un cas trivial ou une valeur de retour immédiate).

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