Programmation et Algorithmique Java : Structures de Données PDF

Prérequis

Pour aborder ce cours de Programmation et Algorithmique, il est recommandé de disposer de connaissances fondamentales en programmation, une première expérience avec un langage comme Java est utile. Le niveau attendu est intermédiaire (L2/L3 d'Informatique — Bachelor), car le cours couvre des notions avancées telles que les structures de données dynamiques et les algorithmes associées. Un environnement de développement supportant Java, ainsi qu'un système d'exploitation courant (Windows, Linux, macOS), suffisent pour la mise en œuvre des exemples proposés.

Introduction à Programmation et Algorithmique

Concevoir des types abstraits grâce à la programmation orientée objet en Java, et étudier rigoureusement des structures de données dynamiques comme les listes et les arbres. Les exemples peuvent provenir de versions antérieures de Java ; la logique des structures de données dynamiques présentée ici reste identique dans Java 17/21+ et la gestion des références (pointeurs) demeure au cœur du sujet quelle que soit la version.

Note de compatibilité 2026 : Bien que les exemples utilisent Java, les principes algorithmiques et les structures de données présentés sont transposables à Python, Rust ou C++. Si la logique est identique en Java 21, l'utilisation des records ou des sealed classes peut moderniser certaines implémentations, notamment pour les arbres décrits dans ce polycopié.

Ce cours est issu de l'expertise de l'Université Paris Cité (ex-Paris Diderot) ou du LITP.

Aperçu du cours: Programmation et Algorithmique

• Compléments de programmation: rappels et approfondissements en programmation orientée objet, gestion des exceptions et bonnes pratiques.
• Structures séquentielles: tableaux, chaînes et autres structures séquentielles de base.
• Listes chaînées et variantes: listes simplement chaînées, listes doublement chaînées, circulaires et listes gardées.
• Hachage: tables de hachage, fonctions de hachage, résolution des collisions, adressage direct et ouvert.
• Piles et files: implémentations, applications et comparaisons d'efficacité.
• Arbres: arbres binaires, arbres de recherche, parcours et opérations fondamentales.
• Codage de Huffman et compression: algorithmes de compression sans perte et mise en œuvre du codage de Huffman. La construction de l'arbre de fréquences s'effectue à partir des fréquences des symboles, et le code obtenu est préfixe (aucun code n'est préfixe d'un autre), garantissant une décodabilité unique.
• Applications et algorithmes: utilisation des structures de données pour résoudre des problèmes concrets et optimisation algorithmique.

Objectifs

Objectifs d'apprentissage — actions concrètes :

• Programmer des structures dynamiques de données (listes, arbres) en Java, gérer les références et l'allocation mémoire.
• Implémenter et manipuler des tables de hachage, calculer et optimiser des fonctions de hachage.
• Déployer des algorithmes de tri et de compression, y compris le codage de Huffman, pour manipuler efficacement des données.
• Écrire des programmes récursifs exploitant les structures arborescentes.
• Concevoir des modèles de données via des types abstraits (TAD).
• Calculer la complexité asymptotique des algorithmes en temps et en espace (Notation Grand O).
• Optimiser la recherche de données via des arbres binaires.
• Programmer des stratégies de résolution de collisions dans une table de hachage.
• Implémenter une compression de données sans perte.

Concepts Clés

• Type Abstrait de Données (TAD): spécification d'un ensemble d'opérations sur des données indépendamment de leur implémentation.
• Récursion: technique de programmation où une fonction s'appelle elle-même pour résoudre un problème en le décomposant en sous-problèmes.
• Complexité Algorithmique (Notation Grand O): mesure asymptotique de la croissance de la consommation de ressources d'un algorithme en fonction de la taille de l'entrée.
• Complexité en temps vs espace: distinction entre le temps d'exécution (nombre d'opérations ou durée) et la mémoire utilisée; analyser ces deux dimensions permet d'arbitrer entre solutions rapides et solutions peu consommatrices de mémoire.
• Arbre de recherche binaire (BST): structure arborescente où chaque nœud a au plus deux enfants, et pour chaque nœud, les clés du sous-arbre gauche sont inférieures à la clé du nœud et celles du sous-arbre droit sont supérieures; utilité pour la recherche, l'insertion et la suppression en temps moyen logarithmique.
• Référence mémoire: adresse ou pointeur permettant d'accéder à un objet en mémoire et de manipuler des structures dynamiques via ces adresses.
• LIFO (Last In, First Out): principe des piles où le dernier élément inséré est le premier retiré.
• FIFO (First In, First Out): principe des files où le premier élément inséré est le premier retiré.

Applications pratiques

En programmation et algorithmique, les arbres binaires de recherche sont très utilisés pour optimiser la recherche et la gestion de bases de données, pour accélérer les requêtes dans des ensembles de données statiques. Par exemple, dans un environnement professionnel, ils permettent de trouver efficacement des points dans un nuage de données en deux dimensions, ce qui est crucial pour localiser des clients ou des ressources géographiques rapidement.

Les listes chaînées et leurs variantes facilitent la manipulation dynamique des données, telles que la gestion d'applications mobiles ou de petites bases de contacts, où la taille et l'ordre des données évoluent fréquemment sans nécessiter de lourds recalculs ni de restructuration complète des données.

Ce polycopié propose une introduction solide aux concepts fondamentaux de la programmation et de l'algorithmique, avec un accent particulier sur les structures de données dynamiques telles que les listes, les arbres, et les tables de hachage. Il offre des explications claires accompagnées d'exemples pratiques et de références bibliographiques reconnues.

Mis à jour le 25/02/2026