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Top 10 des algorithmes que chaque programmeur devrait connaître



Le monde actuel connaît une montée en flèche des progrès technologiques. L’origine de ces succès et ces développements est généralement l’invention et l’innovation de programmes classiques totalement avancés et manipulant les tendances technologiques actuelles. Ces programmes réside toutefois dans le codage et les algorithmes utilisés pour développer de tels programmes compétitifs. Par conséquent, pour un programme complet et réussi, l’exploitation d’un algorithme correct et précis est indispensable.

Définition – Que signifie un algorithme ?

Un algorithme est une méthode pas à pas pour résoudre un problème. Il est couramment utilisé pour le traitement de données, le calcul et d’autres opérations informatiques et mathématiques connexes.

Un algorithme est également utilisé pour manipuler les données de différentes manières, telles que l’insertion d’un nouvel élément de données, la recherche d’un élément particulier ou le tri d’un élément.

Un algorithme est une série d’instructions détaillées permettant d’effectuer une opération ou de résoudre un problème.

Discutons des 10 principaux algorithmes ou classes d’algorithmes largement utilisés en programmation et en développement.

Top 10 des algorithmes utilisés en programmation

1. hachage

Algorithme de hashage

Actuellement impliquée dans la détection et la détermination de données appropriées par clé et ID, la recherche par hachage est une technique très utilisée. Avec des rôles 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 en collision. Normalement, il est appliqué dans les routeurs pour le stockage d’adresses IP.

2. Algorithmes de recherche

Algorithme de recherche

Les algorithmes de recherche binaire, sont utilisés pour effectuer des recherches efficaces sur des jeux de données triés avec une fonction de complexité temporelle.

La recherche binaire divise la liste en moitiés jusqu’à ce qu’elle localise l’élément requis .

Les algorithmes pour les structures de données graphiques sont des fonctions de recherche activées par des graphes ou des arbres qui localisent les ensembles de données requis dans un modèle d’arbre traversant. Ce type d’algorithme est commun dans les moteurs de recherche, également utilisé pour construire des robots en intelligence artificielle, ainsi que pour localiser les chemins les plus courts entre deux villes.

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3. Algorithmes de tri

Algorithme de triage

Les algorithmes de tri sont généralement développés pour placer les données de manière organisée.

Dans l’algorithme de QuickSort, les composants de données sont comparés les uns aux autres pour déterminer leurs ordres respectifs. Il a la complexité temporelle de O(n log n) pour effectuer suffisamment de comparaisons.

Le Tri Radix Sort est toutefois une technique plus rapide que le trie de QuickSort car il trie les éléments dans un modèle linéaire avec une complexité temporelle O(n).

La simplicité de l’algorithme facilite beaucoup et accélère le tri. D’autres algorithmes de tri incluent le tri par fusion, le tri par compartiment et le tri par comptage.

4. Algorithmes de programmation dynamique

La programmation dynamique est généralement une fonction intelligente de résolution de problème qui sépare les problèmes en problèmes moins compliqués, puis en revenir au problème complexe avec une mémoire des résultats plus petits pour donner la réponse au problème complexe.

5. Analyse de lien

L’analyse des liens, couramment utilisée dans les réseaux, offre la possibilité de corréler entre différentes entités d’un domaine vital pour les moteurs de recherche. L’algorithme utilise une représentation graphique et une matrice complexe qui relie les bases similaires dans les domaines présents. L’analyse des liens est courante dans les moteurs de recherche tels que Google, ainsi que dans les plates-formes de médias sociaux telles que Facebook, Twitter où des recherches approfondies sont effectuées.

6. Algorithmes arithmétiques modulaire

De nombreux algorithmes cryptographiques complexes reposent en réalité sur une arithmétique modulaire assez simple. En arithmétique modulaire, les nombres dont nous traitons ne sont que des entiers et les opérations utilisées sont l’addition, la soustraction, la multiplication et la division. La seule différence entre l’arithmétique modulaire et l’arithmétique que vous avez apprise dans votre école primaire est que, en arithmétique modulaire, toutes les opérations sont effectuées en fonction d’un entier positif.

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Exemples:

  • Algorithmes euclidiens basiques et étendus
  • Fonction totale d’Euler
  • Exponentiation modulaire
  • Modulaire Multiplicative Inverse

7. Algorithmes de correspondance et d’analyse syntaxique

Le processus de création de modèles de correspondance est toujours essentiel dans tous les domaines et éléments de réseau. Les algorithmes de correspondance de chaîne sont utilisés dans des scénarios où les modèles doivent correspondre dans une chaîne longue ou lorsqu’une validation d’une chaîne par analyse sur une limite prédéfinie est requise. Ces algorithmes de correspondance et de transmission sont couramment utilisés dans le développement Web pour les URL.

8. Algorithmes de transformation de Fourier

La Transformation de Fourier est un algorithme simple mais très puissants. Il est utilisé pour transformer les signaux de leur domaine temporel à leur domaine fréquentiel et inversement.

L’ensemble du réseau numérique, y compris Internet, WiFi, téléphone, ordinateur, routeur, satellites, utilise ces algorithmes d’une manière ou d’une autre pour fonctionner. Ce sont les algorithmes incontournables pour les diplômes en électronique, informatique ou en télécommunications.

9. Ensembles disjoints

Les ensembles disjoints sont des structures de données qui servent de structures d’assistance dans un algorithme pour représenter plusieurs ensembles dans un tableau individuel, chaque élément étant membre de l’un des nombreux ensembles. Les ensembles disjoints représentent donc les composants connectés dans les algorithmes de graphes ainsi que la segmentation d’une image.

10. Factorisation d’entiers

L’algorithme de factorisation en nombres entiers est un algorithme mathématique qui fournit un guide pas à pas sur la façon d’obtenir les facteurs premiers d’un nombre composé. Cet algorithme résout les problèmes complexes des plates-formes cryptographiques nécessitant la factorisation de grands entiers composites.


8 plusieurs commentaires

  1. « La recherche linéaire appelé recherche binaire » : il doit s’agir là de la recherche par dichotomie -qui a bien une complexité en O(log n) – et non pas à la fois linéaire et binaire

    Le tri par sélection a une complexité de O(n^2) puisque chaque élément est comparé à tous les autres, et le tri à bulles a une complexité en O(n log n) comme TOUS les algorithmes de tri mentionnés après. Un algorithme de tri ne descend pas en dessous de O(n log n).

    • Bonjour

      Merci ingé pour les clarifications, après vérification le trie à bulle a une complexité de O(n²) et pas O(n log n).

      • Il existe un algo de tri « linéaire » quand les éléments sont des entiers positifs dont on connaît la valeur maximale possible, disons c. L’algo est en O(c*n).

  2. Le tri bulle c’est la pire méthode de tri qui existe !

  3. Bonjour,
    Le tri à bulle a une complexité en O(n²) et est considérée comme un des algorithmes les plus lents de sa catégorie.
    Bonne continuation

  4. Le bubble sort est le plus lent des tris. C’est pas linéaire c’est quadratique en complexité.
    Les tris a mettre en avant sont avant tout le quick sort et le merge sort.
    Enfin le count sort est un « tri » spécial qui peut s’effectuer dans le cas où on a des éléments dénombrable et clonable (des nombres par exemple). C’est un tri spécial dans le sens où il ne fait pas de comparaison, ce qui lui permet d’atteindre le O(n) plutôt que le O(n log n) des tris par comparaison.

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