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Algorithmique : algorithmes gloutons, diviser pour régner

Cours complet de Spé NSI pour le Lycée Terminale Générale. Révise efficacement avec StudentAI.

Points clés à retenir

  • 1Un algorithme glouton construit une solution étape par étape, en choisissant à chaque étape l'option qui semble la meilleure localement, sans se soucier des conséquences globales.
  • 2La méthode 'diviser pour régner' consiste à décomposer un problème en sous-problèmes plus simples, à les résoudre indépendamment, puis à combiner les solutions pour obtenir la solution du problème initial.
  • 3Les algorithmes gloutons ne garantissent pas toujours une solution optimale, mais ils sont souvent plus simples et plus rapides à mettre en œuvre que d'autres approches comme la programmation dynamique.
  • 4Un exemple classique d'algorithme glouton est l'algorithme de Dijkstra, utilisé pour trouver le chemin le plus court dans un graphe pondéré.
  • 5La complexité temporelle d'un algorithme diviser pour régner est souvent de la forme O(n log n), ce qui est plus efficace que les approches naïves de complexité O(n^2) dans de nombreux cas.

Introduction


Dans le monde de l'informatique et des mathématiques, la résolution de problèmes complexes nécessite souvent des approches algorithmiques efficaces. Parmi ces approches, les algorithmes gloutons et la méthode de diviser pour régner se distinguent par leur simplicité et leur efficacité. Ce cours vous permettra de comprendre ces deux techniques, leurs applications et comment les utiliser pour résoudre des problèmes concrets.

Algorithmes gloutons


Les algorithmes gloutons, ou "greedy algorithms" en anglais, sont des algorithmes qui prennent des décisions optimales à chaque étape avec l'espoir que ces choix mèneront à une solution globale optimale.

Principe des algorithmes gloutons


Le principe fondamental des algorithmes gloutons repose sur le fait qu'à chaque étape, on choisit la meilleure option disponible sans se soucier des conséquences futures. Cela signifie que l'algorithme fait des choix locaux optimaux dans l'espoir de trouver une solution globale optimale. Cette approche est souvent plus simple à mettre en œuvre que d'autres méthodes, comme la programmation dynamique, car elle nécessite moins de mémoire et de calculs.

#### Exemple concret : Problème du rendu de monnaie
Considérons le problème du rendu de monnaie. Supposons que vous devez rendre 1,30 € avec des pièces de 1 €, 0,50 €, 0,20 €, 0,10 € et 0,05 €. Un algorithme glouton consisterait à rendre d'abord la plus grande pièce possible, puis de continuer avec la plus grande pièce restante jusqu'à ce que le montant soit atteint. Ainsi, vous rendriez 1 € + 0,20 € + 0,10 € = 1,30 € (la pièce de 0,05 € est en trop ; le bon rendu glouton s'arrête à 1,30 € pile).




Montant à rendrePièces utilisées
------------------------------------
1,30 €1 €, 0,20 €, 0,10 €

#### Mini-exercice : Rendu de monnaie
Problème : Vous devez rendre 2,35 € avec des pièces de 1 €, 0,50 €, 0,20 €, 0,10 €, 0,05 € et 0,02 €.
Solution :
  • Rendre 1 € (reste 1,35 €)

  • Rendre 1 € (reste 0,35 €)

  • Rendre 0,20 € (reste 0,15 €)

  • Rendre 0,10 € (reste 0,05 €)

  • Rendre 0,05 € (reste 0,00 €)





Montant à rendrePièces utilisées
------------------------------------
2,35 €1 €, 1 €, 0,20 €, 0,10 €, 0,05 €

Limites des algorithmes gloutons


Bien que les algorithmes gloutons soient souvent efficaces, ils ne garantissent pas toujours une solution optimale. Par exemple, dans le cas de certaines combinaisons de pièces, un algorithme glouton pourrait donner un rendu moins optimal. Considérons un exemple avec des pièces de 1 €, 3 € et 4 € pour rendre 6 € :
  • Un algorithme glouton rendrait 4 € + 1 € + 1 € = 6 €, mais une solution optimale serait 3 € + 3 € = 6 €.


#### Exemple concret : Problème du sac à dos

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