Fiche de révision en Markdown
📌 L'essentiel
- Un algorithme est une procédure finie, claire, précise, efficace, et dénuée d’erreurs.
- La conception implique correction, qualité, et efficacité.
- La traduction en langage machine se fait via des langages de programmation (C++, Python).
- Structures de données fondamentales : listes, tuples, dictionnaires, ensembles.
- Contrôles de flux : conditions, boucles, gestion d’erreurs.
- Modularité via objets et structures imbriquées.
- Gestion dynamique des données avec vecteurs et tableaux dynamiques.
- Respect des bonnes pratiques pour éviter erreurs courantes.
📖 Concepts clés
Algorithme : Suite finie d’étapes permettant de résoudre un problème précis. Il doit être correct, efficace, et reproductible.
Langage de programmation : Système de symboles et de règles permettant de transformer un algorithme en code exécutable, comme C++ ou Python.
Structure de données : Organisation concrète d’informations pour optimiser leur manipulation, stockage et accessibilité.
Variables et constantes : Objets mémoire stockant des valeurs mutables (variables) ou immuables (constantes), déclarées selon des règles spécifiques.
Objets : Entités mémoire comprenant un nom, un type, et une valeur, utilisés en programmation orientée objet.
📐 Formules et lois
Correction : Garantir la production du résultat attendu pour toutes les entrées valides.
Efficacité : Optimisation de l’utilisation des ressources (temps et mémoire).
Règles de programmation :
- Condition simple :
si (if), sinon (else).
- Structures imbriquées : gestion de décisions complexes.
- Boucles : répétitions contrôlées (for, while) avec conditions d’arrêt.
- Opérateurs logiques :
and (et), or (ou), not (non).
- Opérateurs relationnels :
==, !=, <, >, <=, >=.
- Opérateurs arithmétiques :
+, -, *, /, ** (puissance), // (division entière), mod (reste).
🔍 Méthodes
- Analyser le problème : définir ce qu’il faut faire.
- Définir les données nécessaires : variables, constantes.
- Concevoir l’algorithme, en pseudocode ou diagramme.
- Structurer le code : instructions conditionnelles, boucles, structures.
- Traduire en langage (C++ ou Python).
- Vérifier correction et efficacité.
- Tester et déboguer.
💡 Exemples
- Calcul itératif d’une racine carrée.
- Calcul du périmètre et surface d’un disque.
- Vérification si un nombre est pair ou impair.
- Traitement de listes, dictionnaires, tableaux.
- Gestion des erreurs : division par zéro, dépassement de tableau, conditions multiples.
⚠️ Pièges
- Boucles infinies dues à une condition mal définie ou incorrecte.
- Confusions :
= (assignation) vs == (comparaison).
- Indexation incorrecte : dépassement ou index négatif.
- Modifications d’objets immuables (strings, tuples).
- Oublie ou erreur dans l’indentation en Python.
- Négliger la gestion des erreurs (ex : division par zéro).
- Mauvais choix de structures statiques vs dynamiques.
📊 Synthèse comparative
| Structure | Mutabilité | Utilisation principale |
|---|
| Listes (list) | Mutable | Stockage ordonné, modification fréquente |
| Tuples (tuple) | Immutable | Données fixes, constantes |
| Dictionnaires (dict) | Mutable | Associations clé/valeur, recherche rapide |
| Ensembles (set) | Mutable | Données sans duplication, opérations ensemblistes |
✅ Checklist examen
- Définir un algorithme correct et efficace.
- Maîtriser la syntaxe des conditions et boucles.
- Connaître les structures de données et leur usage.
- Utiliser les opérateurs logiques, relationnels, arithmétiques.
- Travailler avec variables, constantes, objets.
- Gérer les erreurs classiques.
- Structurer le code avec clarté et modularité.
- Vérifier la correction par tests.
Synthèse rapide
- L'algorithme est une procédure finie, claire, précise, efficace.
- La conception repose sur correction, qualité, efficacité.
- La traduction en langage machine utilise des langages de programmation.
- Programmation en C++ et Python : structures, opérateurs, gestion des données.
- Structures de données fondamentales : listes, tuples, dictionnaires, ensembles.
- Contrôles de flux : conditions, boucles, gestion d’erreurs.
- Objets et structures imbriquées pour modéliser des concepts complexes.
- Gestion dynamique avec vecteurs et tableaux dynamiques.
- Objectif : méthodes et bonnes pratiques pour éviter erreurs.