Introduction à l'algorithmique - PDF Gratuit

Introduction à l'algorithmique

Introduction à l'algorithmique présente les bases essentielles pour comprendre le fonctionnement des ordinateurs et les principes fondamentaux des algorithmes. Ce cours explore l'architecture interne d'un ordinateur, la gestion de la mémoire, et les notions clés autour des programmes et de l'algorithmique classique.

Le document aborde aussi la distinction entre algorithmes prouvés, dont le comportement est rigoureusement défini, et les algorithmes statistiques ou d'apprentissage machine, qui s'appuient sur des méthodes probabilistes. Il introduit enfin le langage Python comme outil pratique pour expérimenter et maîtriser les concepts étudiés.

Ce que vous allez apprendre

• Configurer et comprendre l'architecture d'un ordinateur et la gestion mémoire.
• Créer et analyser des programmes simples en utilisant Python.
• Mettre en place des algorithmes classiques et distinguer leurs caractéristiques.
• Explorer les bases de l'algorithmique statistique et du machine learning.
• Utiliser des outils pédagogiques comme Pythontutor pour visualiser l'exécution et la mémoire des programmes.

Prérequis

• Connaissance de base en programmation, de préférence en Python.
• Accès à un environnement permettant d'exécuter du code Python.
• Familiarité avec les notions mathématiques élémentaires.
• Motivation pour étudier les fondements théoriques et pratiques de l'algorithmique.

Aperçu des modules

• Fonctionnement d'un ordinateur: architecture, mémoire, et exécution des programmes.
• Introduction à l'algorithmique: définition, classification des algorithmes, et principes fondamentaux.
• Comparaison entre algorithmes classiques et algorithmes statistiques (machine learning).
• Introduction au langage Python: variables, références, gestion mémoire et exercices pratiques.
• Structures de données fondamentales: piles, files, listes chaînées et doublement chaînées.
• Mécanismes de récursivité et gestion de la pile d'exécution.
• Techniques de recherche d'éléments dans des tableaux: recherche linéaire et dichotomique.
• Exploration des arbres et formats structurés, notamment dans le cadre de documents HTML.

Applications pratiques

• Développement de solutions logicielles fiables grâce à la maîtrise des algorithmes classiques prouvés.
• Analyse et optimisation des performances de programmes en python, notamment via la gestion de la mémoire et l'utilisation de structures de données fondamentales.
• Introduction aux notions clés des algorithmes statistiques et du machine learning pour comprendre les limites et les applications des IA génératives modernes.

Pour qui ce PDF?

Ce document s'adresse aux étudiants et professionnels souhaitant acquérir une base solide en algorithmique, principalement ceux ayant déjà des connaissances en programmation python et désirant approfondir les fondements théoriques et pratiques des algorithmes classiques.

Questions fréquentes

À quel niveau s'adresse ce cours d'introduction à l'algorithmique?

Ce cours est destiné à des étudiants de niveau Master 1, notamment en Bio-Informatique, supposant une connaissance de base en programmation Python.

Quels outils sont recommandés pour mieux comprendre la gestion de la mémoire en Python dans ce cours?

Il est conseillé d'utiliser le site Pythontutor (http://pythontutor.com/visualize.html) pour visualiser l'évolution de la mémoire lors de l'exécution de programmes Python simples.

Comment le cours aborde-t-il l'apprentissage machine en lien avec les algorithmes classiques?

Le cours présente les algorithmes statistiques et l'apprentissage machine comme une dimension statistique des algorithmes, expliquant la notion de boîte noire et la nécessité de jeux de données d'entraînement et de test.

Mis à jour le 09/04/2026