Complexité algorithmique: Notation Theta

Cette séance de cours couvre le concept de complexité algorithmique, en se concentrant sur la complexité temporelle la plus défavorable comme le nombre d'instructions de base utilisées par un algorithme. Il explore comment comparer les algorithmes basés sur leur évolution de complexité avec la taille des entrées, en analysant les ordres de grandeur asymptotiques et le terme dominant. La séance de cours introduit la notation Theta pour comparer les taux de croissance des algorithmes et caractérise différentes classes de complexité, telles que constante, logarithmique, linéaire, quasi-linéaire, polynôme et exponentielle. Il explique également la comparaison entre les fonctions utilisant la notation Theta, soulignant l'importance de comprendre la complexité algorithmique pour analyser et concevoir des algorithmes efficaces.