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1.6 KiB
Python
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Python
# Complexité
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import numpy as np
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def diviseurs1(n):
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d = 0
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k = 1
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while k <= n:
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if n % k == 0:
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d += 1
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k += 1
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return d
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def diviseurs2(n):
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d = 0
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k = 1
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while k * k < n:
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if n % k == 0:
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d += 2
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k += 1
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if k * k == n:
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d += 1
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return d
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#Instructions élémentaires
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"""
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Les opérations arithmétiques,
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les comparaisons de données élémentaires ()
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les transferts de données
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les instructions de contrôle
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sont considérés de coût constant (1)
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En revanche, tester l'égalité de deux chaines de caractère n'est de coût
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constant qu'en cas de tests un à un.
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Aussi, la recopie d'un tableau n'est pas de coût constant.
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Les coûts résonables :
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logarithmique O(log(n))
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linéaire O(n)
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semi-linéaire O(nlog(n))
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quadratique O(n²)
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"""
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def f1(n):
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x = 0
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for i in range(n):
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for j in range(n):
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x += 1
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return x
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#O(n²)
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def f2(n):
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pass
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def f4(n): # O(logn)
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x, i = 0, n
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while i > 1:
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x += 1
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i //= 2
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return x
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def f5(n): # O(nlog(n))
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x, i = 0, n
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while i > 1:
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for j in range(n):
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x += 1
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i //= 2
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return x
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def f6(n):
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x, i = 0, n
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while i > 1:
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for j in range(i) :
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x += 1
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i //= 2
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return x
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def cherche(x, l):
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for y in l:
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if y == x:
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return True
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return False
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def cherche_dicho(x, l):
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i, j = 0, len(l)
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while i < j:
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k = (i + j) // 2
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if l[k] == x:
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return True
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elif l[k] > x:
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j = k
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else:
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i = k + 1
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return False |