QCM Algorithmes, structures de données et complexité – Partie 5

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. La complexité du cas moyen d’un algorithme est _______?

A Beaucoup plus compliqué à analyser que celui du pire des cas

B Beaucoup plus simple à analyser que celle du pire des cas

C Parfois plus compliqué et parfois plus simple que celui du pire des cas

D Aucun de ces réponses

2. Lequel des énoncés suivants n’est pas vrai en ce qui concerne les algorithmes de tri basés sur la comparaison?

A La complexité temporelle minimale possible d’un algorithme de tri basé sur la comparaison est O (n * Logn) pour un tableau d’entrée aléatoire.

B Tout algorithme de tri basé sur la comparaison peut être rendu stable en utilisant la position comme critère lorsque deux éléments sont comparés

C Le tri comptage n’est pas un algorithme de tri basé sur la comparaison

D Le tri par tas n’est pas un algorithme de tri basé sur la comparaison.

3. Deux mesures principales pour l’efficacité d’un algorithme sont _______?

A Processeur et mémoire

B Complexité et capacité

C Temps et espace

D Données et espace

 
4. Soit w(n) et V(n), respectivement, le pire des cas et le temps moyen d’exécution d’un algorithme exécuté sur une entrée de taille n. Lequel des énoncés suivants est TOUJOURS VRAI?
 
A V(n) = Θ(w(n))

B V(n) = Ω(w(n))

C V(n) = O(w(n))

D V(n) = o(w(n))

5. Quelle est la complexité temporelle de l’algorithme de recherche binaire ?

A O(n)

B O(log n)

C O(n log n)

D O(1)

6. Les listes chaînées sont les mieux adaptées pour ____?

A La collecte de données relativement permanentes

B La taille et les données qui changent constamment

C Tout les réponses sont vrais

D Aucun de ces réponses

7. Quelle est la différence entre un algorithme itératif et un algorithme récursif ?

A Un algorithme itératif résout les problèmes par répétition d’un bloc d’instructions, tandis qu’un algorithme récursif résout un problème en appelant lui-même.

B Un algorithme itératif utilise des boucles, tandis qu’un algorithme récursif n’utilise jamais de boucles.

C Un algorithme itératif est toujours plus lent qu’un algorithme récursif.

D Un algorithme itératif nécessite plus de mémoire qu’un algorithme récursif.

8. Le facteur d’espace est mesuré par ____?

A La taille de la mémoire maximale requise par l’algorithme

B La taille de la mémoire minimale requise par l’algorithme

C La taille de la mémoire moyenne requise par l’algorithme

D La taille de l’espace disque maximum requis par l’algorithme

9. Quelle est la complexité temporelle du tri à bulles dans le pire des cas ?

A O(1)

B O(n)

C O(n log n)

D O(n²)

10. Dans quel cas la recherche binaire est-elle applicable ?

A Lorsque les éléments d’une liste ne sont pas triés.

B Lorsque les éléments d’une liste sont triés.

C Lorsque les éléments sont stockés dans une table de hachage.

D Lorsqu’on cherche à diviser un problème en sous-problèmes.