Couvre la complexité algorithmique et l'analyse du temps de trajet, en se concentrant sur la mesure du temps pris par les algorithmes et l'évaluation de leurs performances.
Explique la notation Big-O pour l'analyse de la complexité de l'algorithme à travers des exemples polynomiaux et l'identification du taux de croissance.
Explore l'exactitude de l'algorithme, l'analyse de la complexité dans le pire des cas et la comparaison de l'efficacité en fonction de la taille des entrées.
Explore la complexité algorithmique, en comparant les taux de croissance en utilisant la notation Theta et en caractérisant différentes classes de complexité.
