Table des matières
TD6 : Structures de données
Partie A : Tableaux statiques
Exercice 1
On considère un ensemble de k données stockés dans un tableau de données statique T de n cases (avec 0≤k ≤ n).
Remarques :
- Les cases du tableau sont numérotées de
0àn-1 - Les données sont de type quelconque mais chaque case ne peut contenir qu'une donnée
- Si
iest un indice de case,T[i]désigne le contenu de la case nest fixé maiskvarie en fonction du nombre de données stockées
1. Le stockage est dense, autrement dit: les données sont stockés dans les k premières cases du tableau. Ainsi, les cases de 0 à k-1 sont occupées et l'indice k désigne la première case libre.
- Ecrire un algorithme permettant d’insérer une nouvelle donnée
tdans le tableauT - Ecrire un algorithme de recherche qui prend en argument une donnée
tet retourne :- le numéro de toutes les cases contenant
tsitest présent dans le tableau - une liste vide sinon ("donnée absente")
- Ecrire un algorithme de suppression prend en argument une donnée
tet :- supprime toutes les occurrences de
tdu tableau sitest présent dans le tableau - Ne fait rien sinon
- Donner la complexité de ces algorithmes.
2. On suppose maintenant qu'il n’y a pas de doublons dans le tableau, autrement dit ∀ i,j < k, si i ≠ j alors T[i] ≠ T[j]. Réécrire les algorithmes de recherche, d'insertion et de suppression et donner leur complexité.
3. On suppose maintenant qu’il existe un ordre ≺ sur les données. ∀ i,j < k, si i < j alors T[i] ≺ T[j]. Réécrire les algorithmes de recherche, d'insertion et de suppression et donner leur complexité.
4. Que faire quand le tableau est plein?
Exercice 2 (*)
On appelle liste une structure abstraite ordonnée telle que l'on puisse accéder de manière directe à l'élément i et à laquelle on puisse ajouter (et supprimer) autant d'éléments que l'on souhaite. Une caractéristique importante de cette structure est son nombre d'éléments k.
Une implémentation des listes peut être effectuée comme suit:
- On commence par créer un tableau de taille
n= 1, le nombre initial d'éléments étantk= 0 - A chaque ajout d'élément:
- si
k < n,- ajouter l'élément à la position
k k←k + 1
- sinon :
- allouer un tableau à
2 * néléments etn←n * 2 - copier les
kpremiers éléments du tableau initial dans le nouveau tableau & supprimer le tableau initial. - ajouter l'élément à la position
k k←k + 1
Montrez que la complexité de l’ajout de k éléments à la fin d’une liste originellement vide est O(k).
Partie B : Tables de hachage
U un “univers” dont les éléments sont appelés clés. Soit E un ensemble de clés. On suppose que l'on a une fonction h:U –> {0, … n-1}, dite fonction de hachage (ou hashcode). Une table de hachage est un tableau T de taille n tel que T[i] est une liste contenant les éléments x de E tels que h(x)=i. Si deux éléments de E ont le même hashcode, on dit qu'il y a collision.
Exercice 1
Donnez des algorithmes pour rechercher, insérer & supprimer un élément dans une table de hachage. Donnez leur complexité dans le cas le meilleur, le pire & en moyenne.
(**) Déduisez-en la valeur optimale (en ordre de grandeur) de n en fonction du nombre d'éléments stockés k, ainsi qu'une contrainte sur la fonction de hachage.
Exercice 2
Il arrive souvent que l'on ne sache pas à l'avance combien d'éléments contient E & que l'on mette les éléments de E dans T l'un après l'autre sans savoir quand on s'arrêtera.
Donnez une ``politique" efficace de gestion de la taille de T.
Exercice 3 (*)
Soit S un ensemble de nombres à trier, on répartit S en une table de hachage tel que la fonction de hachage soit croissante (x≤ y ⇒ h(x) ≤ h(y)). On trie chaque paquet, puis on concatène. On appelle ce tri le tri par paquets.
- Donnez une fonction de hachage simple & croissante.
- Quelle est la complexité de cet algorithme dans le cas le meilleur, le pire & en moyenne.
Partie C : Dictionnaires
D = {clé_1:valeur_1, clé_2:valeur_2, ..., clé_n:valeur_n}
Les clés pouvant être de (presque) n'importe que type (& pas seulement l'ensemble {0,…,n-1} comme avec une liste).
- On accède à
valeur_i, la valeur associée àclé_iparD[clé_i]. - L'opération
D[clé_p]←valeur_p,- si
clé_pn'est pas une clé deD, ajoute cette nouvelle clé àD& lui associe la valeurvaleur_p - si
clé_pest déjà une clé deD, elle change la valeur qui lui est associée envaleur_p.
Exercice 1
Donnez une implémentation efficace des dictionnaires. Quelle est alors la complexité (dans le cas le meilleur, le pire & en moyenne) des fonctions de base (recherche, ajout d'un élément,…) sur un dictionnaire.
Exercice 2
Utilisez un dictionnaire pour écrire un algorithme qui compte le nombre d'occurrences de chaque mot d'un texte.
Exercice 3
Utilisez un dictionnaire pour écrire un algorithme qui supprime les doublons d'une liste. Donnez sa complexité (dans le cas le pire, le meilleur & en moyenne).