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- En informatique, dans le cadre de l'analyse de la complexité des algorithmes, la complexité dans le meilleur des cas correspond à la complexité (par exemple en temps) d'un algorithme dans le cas d'exécution le plus favorable possible. Elle est exprimée comme une fonction de la taille de l'entrée de l'algorithme. Implicitement, on cherche à construire des algorithmes s'exécutant en utilisant le moins de ressources possible (e.g. le plus vite possible), et il s'agit par conséquent d'une borne inférieure des ressources requises par l'algorithme. Par exemple, la complexité en temps dans le meilleur des cas correspond au temps d'exécution le plus court que puisse avoir l'algorithme. La complexité dans le meilleur des cas n'est pas le premier critère à considérer pour comparer des algorithmes entre eux, car on lui préférera la complexité en moyenne ou la complexité dans le pire des cas. En revanche, elle est parfois nettement inférieure à ces deux dernières, et peut donc permettre de favoriser le choix d'un algorithme si l'on sait que les entrées à traiter ont en pratique de bonnes chances de correspondre à des cas optimaux. (fr)
- En informatique, dans le cadre de l'analyse de la complexité des algorithmes, la complexité dans le meilleur des cas correspond à la complexité (par exemple en temps) d'un algorithme dans le cas d'exécution le plus favorable possible. Elle est exprimée comme une fonction de la taille de l'entrée de l'algorithme. Implicitement, on cherche à construire des algorithmes s'exécutant en utilisant le moins de ressources possible (e.g. le plus vite possible), et il s'agit par conséquent d'une borne inférieure des ressources requises par l'algorithme. Par exemple, la complexité en temps dans le meilleur des cas correspond au temps d'exécution le plus court que puisse avoir l'algorithme. La complexité dans le meilleur des cas n'est pas le premier critère à considérer pour comparer des algorithmes entre eux, car on lui préférera la complexité en moyenne ou la complexité dans le pire des cas. En revanche, elle est parfois nettement inférieure à ces deux dernières, et peut donc permettre de favoriser le choix d'un algorithme si l'on sait que les entrées à traiter ont en pratique de bonnes chances de correspondre à des cas optimaux. (fr)
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- Stein (fr)
- Cormen (fr)
- Leiserson (fr)
- Rivest (fr)
- Stein (fr)
- Cormen (fr)
- Leiserson (fr)
- Rivest (fr)
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- cours avec 957 exercices et 158 problèmes (fr)
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- Algorithmique (fr)
- Complexité des algorithmes : rappel des définitions de base (fr)
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- En informatique, dans le cadre de l'analyse de la complexité des algorithmes, la complexité dans le meilleur des cas correspond à la complexité (par exemple en temps) d'un algorithme dans le cas d'exécution le plus favorable possible. Elle est exprimée comme une fonction de la taille de l'entrée de l'algorithme. Implicitement, on cherche à construire des algorithmes s'exécutant en utilisant le moins de ressources possible (e.g. le plus vite possible), et il s'agit par conséquent d'une borne inférieure des ressources requises par l'algorithme. (fr)
- En informatique, dans le cadre de l'analyse de la complexité des algorithmes, la complexité dans le meilleur des cas correspond à la complexité (par exemple en temps) d'un algorithme dans le cas d'exécution le plus favorable possible. Elle est exprimée comme une fonction de la taille de l'entrée de l'algorithme. Implicitement, on cherche à construire des algorithmes s'exécutant en utilisant le moins de ressources possible (e.g. le plus vite possible), et il s'agit par conséquent d'une borne inférieure des ressources requises par l'algorithme. (fr)
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- Complexité dans le meilleur des cas (fr)
- Complexité dans le meilleur des cas (fr)
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