Introduction à la complexité

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Complexité et induction: Algorithmes et preuves

Explore la complexité du pire cas, l'induction mathématique, et des algorithmes comme la recherche binaire et le tri d'insertion.

Classes de complexité: P et NP

Explore les classes de complexité P et NP, en mettant en évidence les problèmes solvables et vérifiables, y compris les défis complets du NP.

Complexité des algorithmes

Explore la complexité des algorithmes, y compris la notation big-O et l'analyse de l'efficacité.

Algorithmes d'optimisation

Couvre les algorithmes d'optimisation, les propriétés de convergence et la complexité temporelle des séquences et des fonctions.

Algèbre linéaire : efficacité et complexité

Explore les contraintes, l'efficacité et la complexité de l'algèbre linéaire, en mettant l'accent sur la convexité et la complexité du pire des cas dans l'analyse algorithmique.

Théorie de calcul: Décidabilité et complexité

S'inscrit dans la théorie du calcul, couvrant la décidabilité, la complexité, P vs. NP, et les réductions.

Comprendre la complexité : Tractable Problems et NP-Complete

Couvre les classes de complexité, l'effet sur le temps de l'ordinateur, les problèmes traçables, la classe NP et les problèmes NP-complets.

Comprendre la complexité: algorithmes et problèmes NP

Couvre les classes de complexité, les problèmes traitables, la classe NP, les problèmes complets NP, et résume le concept de problèmes traitables.

Complexité des algorithmes : Quiz + réponses

Couvre la complexité temporelle des algorithmes et comprend un quiz.

Complexité computationnelle

Couvre les bases de la complexité computationnelle, y compris les grandes classes de notation O et de complexité.