« INFO003 C1 : Analyse d'algorithmes » : différence entre les versions

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[https://www.lama.univ-savoie.fr/pagesmembres/tavenas/Cours_M2/Courrier_par_drones/Cities20 Taille 20],
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[https://www.lama.univ-savoie.fr/pagesmembres/tavenas/Cours_M2/Courrier_par_drones/Cities100 Taille 100]
[https://www.lama.univ-savoie.fr/pagesmembres/tavenas/Cours_M2/Courrier_par_drones/Cities100 Taille 100]


<h3>Autour de la NP-complétude</h3>
[https://www.lama.univ-savoie.fr/pagesmembres/tavenas/Cours_M2/ClassesComplexite/ClassesComplexite.pdf Notes sur les classes P et NP]<br>
[https://www.lama.univ-savoie.fr/pagesmembres/tavenas/Cours_M2/ClassesComplexite/ExerciceNPcompletude.pdf Exercices sur la NP-complétude]<br>
[https://www.lama.univ-savoie.fr/pagesmembres/tavenas/Cours_M2/ClassesComplexite/examen2020.pdf Examen du cours donné en 2020]





Version du 20 octobre 2022 à 13:25

Responsable 2022 : Sébastien Tavenas
Adresse courriel : sebastien.tavenas@univ-smb.fr


Quelques ressources introductives :


Des ressources sur la complexité d'un algorithme récursif :


Programmation dynamique :

Problème de livraison par drones :

Ancien sujet de TP
algorithmes
Exemples d'entrées : Taille 10, Taille 15, Taille 20, Taille 100


Autour de la NP-complétude

Notes sur les classes P et NP
Exercices sur la NP-complétude
Examen du cours donné en 2020


TP1 :

Énoncé
Vous pouvez (conseillé) utiliser les outils suivants :
graphChronoGenerator.py et parametresGraphChronoGenerator.json
Les fichiers précédents permettent de de ne pas mesurer le temps de génération des entrées et seulement le temps de calcul, mais en cas de soucis, vous pouvez utiliser ces (petites) variations :
graphChrono.py et parametresGraphChrono.json

Fichiers pour le problème 1
Fichiers pour le problème 2
Fichiers pour le problème 3