Calcul & Algorithmes I

Cette séance de cours couvre la complexité des algorithmes, en mettant l'accent sur la complexité temporelle et la complexité asymptotique. Il explique comment calculer la complexité temporelle d'un algorithme, en estimant le nombre d'instructions de base exécutées en fonction de la taille de l'entrée. La séance de cours présente les notations Landau (Big O, Big Omega, Big Theta) pour analyser le comportement des algorithmes à mesure que la taille des entrées augmente. Il traite également d'exemples de fonctions et de leurs complexités asymptotiques, démontrant comment rapprocher la complexité à l'aide de la notation Big O/Theta.