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Comment créer un algorithme efficace : Conseils et astuces

Un algorithme est un ensemble d’instructions qui dictent les étapes à suivre pour résoudre un problème. Ils sont souvent utilisés en programmation informatique, mais peuvent également être appliqués à d’autres domaines.

Les algorithmes ont pour but de résoudre un problème en un temps limité. Pour créer un algorithme efficace, il faut tenir compte de quelques conseils et astuces. Premièrement, il faut comprendre ce que l’algorithme essaie d’accomplir. Deuxièmement, définissez l’entrée et la sortie de l’algorithme. Troisièmement, considérez le type de données qui sera utilisé dans l’algorithme. Quatrièmement, déterminez les étapes nécessaires à la résolution du problème. Cinquièmement, analysez la complexité temporelle et spatiale de l’algorithme. Sixièmement, testez l’algorithme sur de petites entrées pour en vérifier la précision. Enfin, exécutez l’algorithme sur des entrées plus importantes pour vérifier ses performances. En suivant ces conseils et astuces, les créateurs d’algorithmes peuvent développer des solutions efficaces aux problèmes.

Si vous souhaitez créer un algorithme efficace, vous devez garder à l’esprit quelques conseils et astuces. Dans cet article de blog, nous allons en aborder quelques-uns !

1. Comprendre le problème que vous essayez de résoudre

En tant que programmeurs, nous sommes souvent chargés de résoudre des problèmes. Parfois, il est facile de savoir par où commencer et d’autres fois, nous passons beaucoup de temps à regarder un écran vide en essayant de comprendre quelle devrait être la première étape. Dans les deux cas, il est important que nous prenions le temps de comprendre le problème que nous essayons de résoudre avant de commencer à coder. Cela nous permettra d’éviter d’être bloqué ou de perdre du temps sur des solutions qui ne fonctionnent pas. Dans ce billet de blog, nous allons explorer comment comprendre un problème et quelques conseils pour y parvenir.

Lorsque vous essayez de comprendre un problème, il est important de prendre en compte les éléments suivants :

  • Qu’essayez-vous d’accomplir ?
  • Quelles sont les entrées et les sorties du problème ?
  • Quel type de données sera utilisé pour résoudre le problème ?
  • Quelles sont les étapes nécessaires à la résolution du problème ?

En comprenant ces quatre éléments,  vous serez sur la bonne voie pour résoudre le problème en question. Prenons un exemple. Supposons que l’on vous demande d’écrire un programme qui prend en compte une liste de nombres et produit la somme de ces nombres. Dans ce cas, nous devons comprendre quelles sont les entrées et les sorties, quel type de données nous travaillons. et les étapes nécessaires pour résoudre le problème.

Dans ce cas, l’entrée est une liste de chiffres et la sortie est la somme de ces chiffres. Nous travaillons avec des données numériques, nous devons donc additionner tous les nombres pour obtenir la somme. Enfin, nous devons prendre en compte le fait qu’il peut y avoir plusieurs nombres dans la liste d’entrée. Notre algorithme devra donc parcourir en boucle tous les nombres de la liste et les additionner.

2. Décomposer le problème en petites parties

Les algorithmes sont une partie importante de l’informatique, et il est important de comprendre comment ils fonctionnent afin de créer des programmes efficaces et fiables. Cependant, avant de pouvoir vous plonger dans les complexités des algorithmes, vous devez en comprendre les bases. Dans cet article de blog, nous allons décomposer le problème en petites parties afin que vous puissiez mieux comprendre le fonctionnement des algorithmes. Nous aborderons également certains problèmes courants auxquels les étudiants sont confrontés lorsqu’ils tentent d’apprendre les algorithmes. Armé de ces informations, vous serez en mesure d’aborder les problèmes d’algorithmes avec confiance et maîtrise !

Comme nous l’avons vu dans la section précédente, comprendre le problème est la première étape pour le résoudre. Cependant, une fois que vous avez compris le problème, vous devez le décomposer en petites parties. Cela vous aidera à identifier les étapes nécessaires à la résolution du problème et à vous assurer que vous ne négligez aucun détail important. Aussi, nous avons besoin de  pour prendre la liste des nombres et les additionner. Mais avant de faire cela, nous devons déterminer combien de chiffres se trouvent dans la liste. Nous devons également nous assurer que nous gérons le cas où il n’y a pas de nombres dans la liste. Ce sont deux détails importants auxquels nous n’aurions pas pensé si nous n’avions pas résolu le problème  en parties plus petites.

Une autre chose importante à garder à l’esprit lorsque vous décomposez un problème est l’ordre dans lequel vous résolvez les sous-problèmes. Dans notre exemple, nous devons d’abord déterminer combien de chiffres se trouvent dans la liste, puis les additionner. Cependant, nous aurions pu tout aussi bien résoudre le problème en commençant par additionner les chiffres puis de déterminer combien il y en a. L’ordre dans lequel vous résolvez les sous-problèmes est souvent important et peut faire une grande différence dans l’efficacité de votre algorithme.

3. Créez un algorithme de base qui résout la première partie du problème

Maintenant que nous avons décomposé le problème et compris les étapes nécessaires à sa résolution, nous pouvons commencer à créer notre algorithme. Nous allons commencer par résoudre la première partie du problème, qui consiste à déterminer combien de nombres se trouvent dans la liste. Pour ce faire, nous allons créer une variable appelée “count” et lui attribuer la valeur 0. Ensuite, nous allons boucler la liste des nombres et incrémenter la variable count d’une unité pour chaque nombre. Enfin, nous produisons la valeur de la variable de comptage.

Cet algorithme est un bon début, mais il n’est pas très efficace. Dans la section suivante, nous verrons comment optimiser les algorithmes afin qu’ils s’exécutent plus rapidement et utilisent moins de ressources. Vous pouvez optimiser votre algorithme de plusieurs façons. Une optimisation courante consiste à utiliser une structure de données qui vous permet d’accéder plus efficacement aux éléments de la liste. Une autre optimisation consiste à éviter de répéter inutilement le travail. Par exemple, si vous additionnez une liste de nombres, vous pouvez garder la trace du total courant lorsque vous bouclez la liste  au lieu d’additionner les nombres une fois la boucle terminée.

Il existe de nombreuses autres façons d’optimiser les algorithmes, mais nous ne les aborderons pas dans cet article de blog. Nous nous concentrerons plutôt sur la manière de concevoir des algorithmes à la fois efficaces et faciles à comprendre.

L’une des erreurs courantes commises par les étudiants lors de l’apprentissage des algorithmes est d’essayer de rendre leurs algorithmes trop. Au début de votre apprentissage, il est important de garder vos algorithmes simples. L’objectif est d’abord de les faire fonctionner correctement, puis de se préoccuper de leur optimisation plus tard.

La complexité d’un algorithme est la quantité de temps et/ou d’espace qu’il nécessite pour s’exécuter. La complexité temporelle d’un algorithme est le nombre d’opérations nécessaires à son exécution. La complexité spatiale d’un algorithme est la quantité de mémoire requise pour stocker les données nécessaires à son exécution. En général, vous souhaitez que vos algorithmes soient aussi efficaces que possible en termes de temps et d’espace.

Il existe deux façons courantes de mesurer l’efficacité des algorithmes : la notation big-O et l’analyse du pire des cas. La notation Big-O est une façon de mesurer la complexité temporelle d’un algorithme. Elle vous indique combien d’opérations l’algorithme nécessite lorsque la taille de l’entrée augmente. L’analyse du pire des cas est une façon de mesurer la complexité temporelle et spatiale d’un algorithme. Elle vous indique combien de temps et d’espace l’algorithme nécessitera dans le pire des cas.

4. Testez et affinez votre algorithme

Une fois que vous avez un algorithme de base, il est important de le tester pour s’assurer qu’il fonctionne correctement. Les tests peuvent être effectués manuellement ou à l’aide de tests unitaires automatisés. Si vous testez manuellement, vous voudrez essayer différentes tailles d’entrée et différents types de données. Il est également judicieux de tester votre algorithme sur des données réelles si possible.

Si si vous trouvez des bogues dans votre algorithme, vous devrez le déboguer et les corriger. Il s’agit d’un processus itératif : vous apportez une modification, vous la testez, puis vous recommencez jusqu’à ce que l’algorithme fonctionne correctement.

Une fois que votre algorithme fonctionne correctement, vous pouvez commencer à l’optimiser en termes de vitesse et/ou d’espace. Comme nous l’avons mentionné précédemment, il existe de nombreuses façons de procéder. La meilleure façon d’optimiser votre algorithme dépendra du problème spécifique que vous essayez de résoudre.

Lorsque vous aurez terminé, vous devriez disposer d’un algorithme efficace, facile à comprendre et à maintenir. En suivant ces conseils, vous pourrez créer des algorithmes à la fois efficaces. Les algorithmes sont une partie fondamentale de l’informatique. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes de diverses manières. 

  1. Répétez l’opération jusqu’à ce que le problème soit entièrement résolu

En mathématiques, un algorithme est une procédure étape par étape pour résoudre un problème. Les algorithmes sont essentiels à la programmation informatique, et ils sont également utilisés dans les applications commerciales et scientifiques. Dans de nombreux cas, les algorithmes peuvent être mis en œuvre à l’aide d’un simple ensemble d’instructions qui peuvent être répétées jusqu’à ce que le problème soit résolu. Cela les rend efficaces et faciles à utiliser. Nous allons explorer certains algorithmes couramment utilisés dans la programmation informatique. Nous verrons également comment les mettre en œuvre à l’aide du code Python. Êtes-vous prêt à vous familiariser avec les algorithmes ? Commençons !

Le mot « algorithme » est utilisé couramment dans la presse pour désigner le fonctionnement opaque des moteurs de recherche et des réseaux sociaux. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes de diverses manières. En suivant ces conseils, vous pouvez créer des algorithmes à la fois efficaces et efficients :

  • Comprenez le problème que vous essayez de résoudre
  • Décomposer le problème en sous-problèmes plus petits
  • Trouver un moyen de résoudre les sous-problèmes
  • Combinez les solutions aux sous-problèmes pour résoudre le problème original
  • Testez et affinez votre algorithme
  • Répétez l’opération jusqu’à ce que le problème soit entièrement résolu.

6. Documentez votre algorithme pour référence future

La documentation de votre algorithme est une étape importante de son développement et de sa maintenance. En écrivant les étapes que vous suivez pour résoudre un problème, vous créez une référence que vous pouvez utiliser plus tard si quelque chose ne va pas, ou si quelqu’un d’autre a besoin de comprendre votre code. Nous vous montrerons comment documenter votre algorithme à l’aide de techniques de commentaires en Python.

Tout d’abord, regardons un exemple d’algorithme. Celui-ci trouve le plus grand nombre dans une liste de nombres :

def find_largest(nombres) :

max = nombres[0]

pour num dans nombres :

si num > max :

max = num

retourne max

Cet algorithme comporte quatre étapes :

def find_largest(numbers) :

La première étape consiste à définir une fonction qui prend une liste de nombres comme argument. On l’appelle la fonction find_largest.

max = nombres[0]

La deuxième étape consiste à définir la valeur de la variable max au premier nombre de la liste. Cela permet de s’assurer que la variable max contient toujours le plus grand nombre qui a été vu jusqu’à présent.

for num in numéros :

La troisième étape consiste à parcourir en boucle chaque numéro de la liste.

si num > max :

La quatrième et dernière étape consiste à vérifier si le nombre actuel est plus grand que la variable max. Si c’est le cas, nous mettre à jour la valeur de max pour qu’elle soit le nombre actuel.

Cet algorithme est facile à comprendre et à mettre en œuvre. Cependant, il n’est pas très efficace. Une façon plus efficace de trouver le plus grand nombre d’une liste serait de trier la liste par ordre croissant, puis de prendre le dernier élément de la liste triée. Cette méthode serait plus rapide pour trouver le plus grand nombre dans une grande liste. En revanche, il serait plus lent pour trouver le plus grand nombre dans une petite liste. Avez-vous des astuces pour créer des algorithmes efficaces ? Un conseil pour créer des algorithmes efficaces est d’utiliser une structure de données qui peut être recherchée rapidement, comme une table de hachage. Partagez-les dans les commentaires ci-dessous !

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