Résumé du livre

The Algorithm Design Manual

Concevoir, analyser et reconnaître les algorithmes

Le guide pragmatique des algorithmes : analyse de complexité, structures de données, graphes, programmation dynamique et NP-complétude — avec l'art de reconnaître le bon outil pour un problème.

Commencer 11 chapitres · ~159 min de lecture

Sommaire

  1. 01 Introduction à la conception d'algorithmes Ce qu'est un algorithme, l'importance de la modélisation et de la correction, et pourquoi un bon algorithme bat une machine plus rapide. 13 min
  2. 02 L'analyse d'algorithmes (Big O) Mesurer l'efficacité sans chronomètre : notations O, Ω, Θ, modèle RAM, classes de croissance et analyse de boucles. 13 min
  3. 03 Les structures de données Tableaux, listes, piles, files, tables de hachage, arbres équilibrés et tas : choisir la bonne structure change tout. 17 min
  4. 04 Le tri et la recherche Pourquoi (et comment) trier : heapsort, mergesort, quicksort, recherche dichotomique, et la puissance du tri comme outil. 15 min
  5. 05 Le parcours de graphes Représenter et explorer un graphe : listes vs matrices d'adjacence, BFS, DFS, composantes connexes et tri topologique. 16 min
  6. 06 Les graphes pondérés Arbres couvrants minimaux (Prim, Kruskal), plus courts chemins (Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd) et flots de réseau. 17 min
  7. 07 La recherche combinatoire & le backtracking Explorer méthodiquement un espace de solutions : backtracking, élagage, et heuristiques quand l'exhaustif est hors de portée. 17 min
  8. 08 La programmation dynamique Casser un problème en sous-problèmes qui se recouvrent : récurrences, mémoïsation, distance d'édition et sous-structure optimale. 14 min
  9. 09 Problèmes difficiles & approximation (NP) P vs NP, réductions et NP-complétude : reconnaître un problème difficile et s'en sortir par l'approximation. 14 min
  10. 10 Comment concevoir un algorithme Une méthode pour aborder n'importe quel problème : les bonnes questions à se poser avant d'écrire la moindre ligne. 11 min
  11. 11 Le catalogue des problèmes algorithmiques La seconde moitié du livre : un catalogue de ~75 problèmes classiques et comment l'utiliser pour modéliser le vôtre. 12 min