Programmation

Les 6 meilleurs algorithmes que chaque programmeur devrait connaƮtre


top 6 algorithme a connaitre

Le monde actuel connaĆ®t une Ć©norme recrudescence des dĆ©veloppements technologiques. De nouvelles innovations sont introduites au jour le jour. La mĆØre de ces dĆ©veloppements est gĆ©nĆ©ralement l’invention et l’innovation de programmes classiques qui sont totalement avancĆ©s et manipulent les tendances technologiques en cours. Le succĆØs de ces programmes rĆ©side cependant dans le codage et les algorithmes utilisĆ©s pour dĆ©velopper de tels programmes compĆ©titifs. Par consĆ©quent, pour un programme rĆ©ussi et complet, l’exploitation d’un algorithme correct et prĆ©cis est un must. Voyons les 6 meilleurs algorithmes ou classes d’algorithmes largement utilisĆ©s en programmation et en dĆ©veloppement.

Top 6 des algorithmes utilisƩs en programmation

Hachage

algorithme de hachage

Actuellement impliquée dans la détection et la détermination des données appropriées par clé et ID, une recherche Hash est une technique employée. Avec des rÓles étendus dans la détection des erreurs, la gestion du cache, la cryptographie et la recherche efficace, la fonction de hachage mappe les clés appropriées aux valeurs avec une efficacité précise. La fonction peut également être utilisée comme identifiant unique pour certains ensembles de données et ses calculs mathématiques peuvent permettre la création de valeurs de données non collisionnelles. Il est normalement appliqué aux routeurs pour le stockage des adresses IP.

Algorithmes de recherche

algorithme de recherche

Les algorithmes de recherche peuvent être appliqués aux structures de données linéaires ou aux structures de données graphiques. Les algorithmes de recherche linéaire sont également connus sous le nom de recherche binaire pour effectuer des recherches efficaces sur des ensembles de données triés avec une fonction de complexité temporelle de O (log N).

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Ɖgalement connu sous le nom de recherche en profondeur / largeur en premier, les algorithmes pour les structures de donnĆ©es graphiques sont des fonctions de recherche activĆ©es par un graphique ou un arbre qui localisent les ensembles de donnĆ©es requis dans un modĆØle d’arbre traversant. Le BFS est courant dans les moteurs de recherche, Ć©galement utilisĆ© pour construire des robots en intelligence artificielle ainsi que pour localiser les chemins les plus courts entre deux villes.

Algorithmes des Tris

algorithme de triage

Les algorithmes de tri sont gĆ©nĆ©ralement dĆ©veloppĆ©s pour placer les donnĆ©es de maniĆØre organisĆ©e. Dans l’algorithme QuickSort, les composants de donnĆ©es sont comparĆ©s les uns aux autres pour dĆ©terminer leurs ordres respectifs. Il a la complexitĆ© temporelle de O (nLogn) pour effectuer suffisamment de comparaisons. Radix Sort est cependant une technique plus rapide que Quick Sort car elle trie les Ć©lĆ©ments dans un modĆØle linĆ©aire avec une complexitĆ© temporelle O (n). La simplicitĆ© de l’algorithme rend beaucoup plus simple et plus rapide la rĆ©alisation des tris. Les autres algorithmes de tri incluent le tri par fusion, le tri par compartiment et le tri par comptage.

Algorithmes de correspondance de chaĆ®nes et d’analyse

algorithme programmation dynamique

Le processus de crĆ©ation de modĆØles de correspondance est toujours vital dans tous les domaines et Ć©lĆ©ments de mise en rĆ©seau. Les algorithmes de correspondance de chaĆ®nes sont utilisĆ©s dans des scĆ©narios où les modĆØles doivent correspondre dans une longue chaĆ®ne ou lorsqu’une validation d’une chaĆ®ne en analysant une limitation prĆ©dĆ©finie est requise. Ces algorithmes de correspondance et de transmission sont couramment utilisĆ©s dans le dĆ©veloppement Web pour les URL

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Algorithmes de programmation dynamique

La programmation dynamique est généralement une fonction intelligente de résolution de problèmes qui sépare les problèmes complexes en sous-problèmes plus petits, les résout, puis remontent dans le problème complexe avec une mémoire des résultats plus petits pour donner la réponse au problème complexe. Intégré à la mémorisation qui permet le stockage des mémoires des problèmes précédemment résolus, la fois suivante, le même problème apparaît, le problème est résolu beaucoup plus rapidement.


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