Complexité en tempsEn algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. Habituellement, le temps correspondant à des entrées de taille n est le temps le plus long parmi les temps d’exécution des entrées de cette taille ; on parle de complexité dans le pire cas. Les études de complexité portent dans la majorité des cas sur le comportement asymptotique, lorsque la taille des entrées tend vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau.
Complexité en moyenne des algorithmesLa complexité en moyenne d'un algorithme est la quantité d'une ressource donnée, typiquement le temps, utilisée par l'algorithme lors de son exécution pour traiter une entrée tirée selon une distribution donnée. Il s'agit par conséquent d'une moyenne de la complexité, pondérée entre les différentes entrées possibles selon la distribution choisie. Le plus souvent, on ne précise pas la distribution et on utilise implicitement une distribution uniforme (i.e.
Complexité dans le pire des casEn informatique, la complexité dans le pire des cas, ou complexité dans le cas le plus défavorable, mesure la complexité (par exemple en temps ou en espace) d'un algorithme dans le pire des cas d'exécution possibles. Elle est exprimée comme une fonction de la taille de l'entrée de l'algorithme. Implicitement, on cherche à construire des algorithmes s'exécutant en utilisant le moins de ressources possible (e.g. le plus vite possible), et il s'agit par conséquent d'une borne supérieure des ressources requises par l'algorithme.
Computational complexityIn computer science, the computational complexity or simply complexity of an algorithm is the amount of resources required to run it. Particular focus is given to computation time (generally measured by the number of needed elementary operations) and memory storage requirements. The complexity of a problem is the complexity of the best algorithms that allow solving the problem. The study of the complexity of explicitly given algorithms is called analysis of algorithms, while the study of the complexity of problems is called computational complexity theory.
Théorie de la complexité (informatique théorique)vignette|Quelques classes de complexité étudiées dans le domaine de la théorie de la complexité. Par exemple, P est la classe des problèmes décidés en temps polynomial par une machine de Turing déterministe. La théorie de la complexité est le domaine des mathématiques, et plus précisément de l'informatique théorique, qui étudie formellement le temps de calcul, l'espace mémoire (et plus marginalement la taille d'un circuit, le nombre de processeurs, l'énergie consommée ...) requis par un algorithme pour résoudre un problème algorithmique.
Classe de complexitéEn informatique théorique, et plus précisément en théorie de la complexité, une classe de complexité est un ensemble de problèmes algorithmiques dont la résolution nécessite la même quantité d'une certaine ressource. Une classe est souvent définie comme l'ensemble de tous les problèmes qui peuvent être résolus sur un modèle de calcul M, utilisant une quantité de ressources du type R, où n, est la taille de l'entrée. Les classes les plus usuelles sont celles définies sur des machines de Turing, avec des contraintes de temps de calcul ou d'espace.
Exponential time hypothesisIn computational complexity theory, the exponential time hypothesis is an unproven computational hardness assumption that was formulated by . It states that satisfiability of 3-CNF Boolean formulas cannot be solved in subexponential time, i.e., for all constant , where n is the number of variables in the formula. The exponential time hypothesis, if true, would imply that P ≠ NP, but it is a stronger statement.
Authentificationthumb|Authentification renforcée basée sur une cryptocard L'authentification est un processus permettant à un système informatique de s'assurer de la légitimité de la demande d'accès faite par une entité (être humain ou un autre système) afin d'autoriser son accès à des ressources du système (système d'exploitation, réseaux, applications...) conformément au paramétrage du contrôle d'accès. Le système attribue à cette entité les données d'identité pour une session d'accès (ces attributs sont détenus par le système ou peuvent être fournis par l'entité lors du processus d'authentification).
Best, worst and average caseIn computer science, best, worst, and average cases of a given algorithm express what the resource usage is at least, at most and on average, respectively. Usually the resource being considered is running time, i.e. time complexity, but could also be memory or some other resource. Best case is the function which performs the minimum number of steps on input data of n elements. Worst case is the function which performs the maximum number of steps on input data of size n.
Message authenticationIn information security, message authentication or data origin authentication is a property that a message has not been modified while in transit (data integrity) and that the receiving party can verify the source of the message. Message authentication does not necessarily include the property of non-repudiation. Message authentication is typically achieved by using message authentication codes (MACs), authenticated encryption (AE), or digital signatures.
