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Fri, 05 Jul 2024 15:22:17 +0000
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Réponse Une liste à trier \(2\) fois plus longue prend \(4\) fois plus de temps: l'algorithme semble de complexité quadratique. Calcul du nombre d'opérations ⚓︎ Dénombrons le nombre d'opérations \(C(n)\), dans le pire des cas, pour une liste l de taille \(n\) (= len(l)) boucle for: (dans tous les cas) elle s'exécute \(n-1\) fois. boucle while: dans le pire des cas, elle exécute d'abord \(1\) opération, puis \(2\), puis \(3\)... jusqu'à \(n-1\). Or: \[\begin{align} C(n) &= 1+2+3+\dots+n-1 \\ &= \dfrac{n \times (n-1)}{2} \\ &=\dfrac {n^2-n}{2} \\ &=\dfrac{n^2}{2}-\dfrac{n}{2} \end{align} \] Dans le pire des cas, donc, le nombre \(C(n)\) d'opérations effectuées / le coût \(C(n)\) / la complexité \(C(n)\) est mesurée par un polynôme du second degré en \(n\) dont le terme dominant (de plus haut degré) est \(\dfrac{n^2}{2}\), donc proportionnel au carré de la taille \(n\) des données en entrées, càd proportionnel à \(n^2\), càd en \(O(n^2)\). Ceci démontre que: Complexité dans le pire des cas Dans le pire des cas (liste triée dans l'ordre décroissant), le tri par insertion est de complexité quadratique, en \(O(n^2)\) Dans le meilleur des cas (rare, mais il faut l'envisager) qui correspond ici au cas où la liste est déjà triée, on ne rentre jamais dans la boucle while: le nombre d'opérations est dans ce cas égal à \(n-1\), ce qui caractérise une complexité linéaire.

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Complexité dans le meilleur des cas Dans le meilleur des cas (liste déjà triée), le tri par insertion est de complexité linéaire, en \(O(n)\) Vérification expérimentale ⚓︎ Insérez un compteur c dans votre algorithme pour vérifier le calcul précédent. On pourra renvoyer cette valeur en fin d'algorithme par un return c. Résumé de la Complexité ⚓︎ dans le meilleur des cas (liste déjà triée): complexité linéaire en \(O(n)\) dans le pire des cas (liste triée dans l'ordre décroissant): complexité quadratique en \(O(n^2)\) Références & Notes ⚓︎ Tri par insertion, Gilles Lassus Wikipedia,

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\(Ecart(0) = 0\) \(Ecart(1) = 3 \times Ecart(0) + 1 = 3 \times 0 + 1 = 1\) \(Ecart(2) = 3 \times Ecart(1) + 1 = 3 \times 1 + 1 = 4\) \(Ecart(3) = 3 \times Ecart(2) + 1 = 3 \times 4 + 1 = 13\) On a donc deux écarts que l'on peut utiliser: 1 et 4 (13 étant supérieur au nombre d'éléments du tableau). Cependant appliquer un écart de 1 revient à faire un tri par insertion normal, on utilisera donc uniquement l'écart de 4 dans cet exemple. On compare ensuite chaque élément du tableau écarté de quatre éléments: 5, 8, 2, 9, 1, 3 -> on voit que 5 est supérieur à 1, on les échange. 1, 8, 2, 9, 5, 3 -> on voit que 8 est supérieur à 3, on les échange. 1, 3, 2, 9, 5, 8 -> plus d'échange possible avec un écart de 4. On répète cette opération tant qu'il nous reste des écarts, dans notre cas c'est la fin de la première étape du tri. Maintenant notre tableau est réorganisé et quasi trié, on peut donc lui appliquer un tri par insertion. Malheureusement, le tri Shell reste avec une complexité quadratique dans le pire des cas, mais est une bonne amélioration de manière général.

Décaler les éléments de la partie triée prend i tours (avec i variant de 0 à N). Dans le pire des cas on parcourt N 2 tours, donc le tri par insertion a une complexité en temps de O ( N 2). Conclusion L'algorithme du tri par insertion est simple et relativement intuitif, même s'il a une complexité en temps quadratique. Cet algorithme de tri reste très utilisé à cause de ses facultés à s'exécuter en temps quasi linéaire sur des entrées déjà triées, et de manière très efficace sur de petites entrées en général.