Le Tri Par SÉLection
Si vous n'êtes pas convaincu, faites le test avec un tableau de 6 éléments, vous devriez trouver 5 + 4 + 3 + 2 +1 = 15 comparaisons. Vous avez sans doute déjà remarqué que nous avons un résultat similaire au tri par insertion (sauf que nous nous intéressons ici aux comparaisons alors que pour le tri par insertion nous nous intéressons aux décalages, mais cela ne change rien au problème) Conclusion: nous allons trouver exactement le même résultat que pour le tri par insertion: l'algorithme de tri par sélection a une complexité en O($n^2$) (complexité quadratique). Nous avons vu précédemment des algorithmes de complexité linéaire ($O(n)$) avec les algorithmes de recherche d'un entier dans un tableau, de recherche d'un extremum ou encore de calcul d'une moyenne. Langage de programmation - Algorithme - Tri. Nous avons vu ici que les algorithmes de tri par sélection et de tri par insertion ont tous les deux une complexité quadratique ($O(n^2)$). Il est important de bien avoir conscience de l'impact de ces complexités sur l'utilisation des algorithmes: si vous doublez la taille du tableau, vous doublerez le temps d'exécution d'un algorithme de complexité linéaire, en revanche vous quadruplerez le temps d'exécution d'un algorithme de complexité quadratique.
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Le tri par sélection deux versions A) Spécification abstraite B) Spécification concrète C) Algorithme D) Complexité E) Procédure pascal F) Classe Java Assistants interactif animé: C'est une version volontairement inefficace de la catégorie des tris par sélection, l'amélioration est apportée dans un autre feuillet de cours. La liste ( a 1, a 2,..., a n) est décomposée en deux parties: une partie triée ( a 1, a 2,..., ak) et une partie non-triée ( a k+1, a k+2,..., a n); l'élément a k+1 est appelé élément frontière (c'est le premier élément non trié). Le principe est de parcourir la partie non-triée de la liste ( a k+1, a k+2,..., a n) en cherchant l'élément minimum, puis en l'échangeant avec l'élément frontière a k+1, puis à déplacer la frontière d'une position. Tri par extraction protocol. Il s'agit d'une récurrence sur les minima successifs. On suppose que l'ordre s'écrit de gauche à droite (à gauche le plus petit élément, à droite le plus grand élément). On recommence l'opération avec la nouvelle sous-suite ( a k+2,..., a n), et ainsi de suite jusqu'à ce que la dernière soit vide.
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Herbold Meckesheim – Le spécialiste du recyclage de l'industrie des matières plastiques Herbold Meckesheim, est le spécialiste dans le domaine des machines et lignes de recyclage de matières plastiques. Herbold s'est spécialisé dans les machines et installations pour le traitement des déchets issus de l'industrie de transformation des matières plastiques (plasturgie) et des matières plastiques usagées, mélangées et contaminées ainsi que dans la micronisation de granulés et déchets plastiques. Les points forts de Herbold sont le broyage, la micronisation et le compactage (agglomération) de déchets de production propres et d'autre part le recyclage de déchets plastiques usagés, mélangés et contaminés par le lavage, la séparation et le séchage.
Interprétation Un exercice On utilise un algorithme de tri de coût quadratique. Il met 3 secondes pour trier un liste de 10 000 nombres. Quel sera le temps approximativement pour trier 20 000 nombres? Solution On calcule le rapport des nombres d'éléments de chaque liste: pour passer de 10 000 à 20 000 on multiplie par 2. Donc le temps sera multiplié par 2² = 4. Soit 3 × 4 = 12 secondes.
Au lieu de travailler sur les contenus des cellules de la table, nous travaillons sur les indices, ainsi lorsque a j est plus petit que a i nous mémorisons l'indice "j" du minimum dans une variable " m ¬ j; " plutôt que le minimum lui-même. A la fin de la boucle interne " pour j de i+1 jusquà n faire " la variable m contient l'indice de min( a i+1, a k+2,..., a n) et l'on permute l'élément concerné (d'indice m) avec l'élément frontière a i: Algorithme Tri_Selection /Version 2/ a i = Tab[ i] pour j de i+1 jusquà n faire // ( a i+1, a 2,..., a n) j; // indice mémorisé fpour; Tab[ m] ¬ Tab[ i]; Tab[ i] ¬ temp //on échange les positions de a i et de a j D) Complexité: Choisissons comme opération élémentaire la comparaison de deux cellules du tableau. Pour les deux versions 1 et 2: Le nombre de comparaisons " si Tab[ j] < Tab[ m] alors " est une valeur qui ne dépend que de la longueur n de la liste ( n est le nombre d'éléments du tableau), ce nombre est égal au nombre de fois que les itérations s'exécutent, le comptage montre que la boucle " pour i de 1 jusquà n-1 faire " s'exécute n-1 fois (donc une somme de n-1 termes) et qu'à chaque fois la boucle " pour j de i+1 jusquà n faire " exécute (n-(i+1)+1 fois la comparaison " si Tab[ j] < Tab[ m] alors ".