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Cours

Structures de données et algorithmes en Python

Avancé4 h

Explorez les structures de données (listes chaînées, piles, files, tables de hachage, graphes) et maîtrisez les algorithmes de recherche et tri.

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Plébiscité par des apprenants dans des milliers d’entreprises

Description du cours

Reconnaître les structures de données et les algorithmes les plus courants

La plupart des programmes informatiques sont basés sur quelques structures de données et algorithmes. Apprenez ce qui se cache derrière le capot de la plupart de vos interactions informatiques dans ce cours de quatre heures ! Vous vous familiariserez avec certaines des structures de données les plus courantes : listes chaînées, piles, files d'attente et arbres. Vous mettrez également en œuvre des algorithmes populaires, tels que la recherche en profondeur d'abord, la recherche en largeur d'abord, le tri à bulles, le tri par fusion et le tri sélectif.

Apprenez à repérer les structures de données et les algorithmes dans la vie de tous les jours

Vous vous exercerez à appliquer des structures de données et des algorithmes à des jeux de cartes, des listes de lecture, des plats internationaux et des piles de livres. Vous serez en mesure de reconnaître les structures de données et les algorithmes courants et de les mettre en œuvre dans des applications quotidiennes !

Analyser l'efficacité des algorithmes

En cours de route, vous vous arrêterez pour analyser des algorithmes populaires en termes d'efficacité. Vous vous familiariserez avec la "notation Big O", la norme industrielle pour décrire la complexité d'un algorithme.

Affinez vos connaissances en programmation Python

Une bonne connaissance des structures de données et des algorithmes permet de résoudre des problèmes quotidiens à l'aide d'un code efficace. Vous le pratiquerez en Python, vous emporterez ces compétences fondamentales et transférables dans n'importe quel langage de programmation.

Prérequis

Programme de formation

Plan du cours

1

Travailler avec les listes chaînées et les piles et comprendre la notation Big O

Structures de données et algorithmes en Python

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