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Commit 8f324ea0 authored by Romain Vuillemot's avatar Romain Vuillemot
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View file @ 8f324ea0
%% Cell type:markdown id:fab957ee tags:
NAME:
%% Cell type:markdown id:4079279c tags:
# INF TC1 - TD2 (2h) - Structures de données
%% Cell type:markdown id:74d75def tags:
---
%% Cell type:markdown id:42890ec6-251a-404c-a6f6-39c138db8650 tags:
### IMPORTANT A LIRE (SUR L'UTILISATION DE CE NOTEBOOK)
Le but de votre travail est de répondre aux questions des exercices en **remplissant certaines cellules de ce notebook avec votre solution**. Ces cellules, une foit remplies et lancées au fur et à mesure de vos avancées, permettront de valider des tests écrits dans d'autres cellules de ce notebook. **Il est donc important de bien suivre les instructions et répondre aux questions dans l'ordre**, et ne pas changer le nom des fonctions et/ou les cellules. En particulier :
1) Répondez aux questions dans les cellules en dessous des questions.
2) Votre code devra remplacer le texte suivant :
```python
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
(vous pouvez effacer ces deux lignes quand vous les rencontrez mais ne modifiez pas les noms de fonctions sinon les tests ne marchent plus).
3) Exécuter enfin les cellules dans leur ordre d'apparition, de haut en bas et si votre code est correct alors les tests (sous forme d'`assert` seront validés (ils ne lanceront pas d'exception du type `AssertionError` ). Vous pouvez lancer plusieurs fois la même cellule, cela ne pose pas de soucis.
4) Vous pouvez créer de nouvelles cellules comme bon vous semble.
**En cas de problème, une solution est de relancer les cellules depuis le début du notebook une par une.** Pensez à bien sauvegarder ce notebook et ne pas le remplacer par un notebook qui a le même nom.
%% Cell type:markdown id:b692d4dd-6dbc-40e9-9c19-0b59e31e5eab tags:
## Objectif du TD
Ce TD vous fera manipuler plusieurs structures de données standard en Python (listes, dictionnaires) mais également des structures avancées (piles, files tas) que vous allez créer au moyen de classes. Au final nous allons créer une méthode de tri efficace (tri par tas) et la comparer avec d'autres méthodes de tri de Python.
%% Cell type:markdown id:b6221ad1-379e-4e50-8c22-220994439b6d tags:
## Exercice 1 - Chargement et tri d'une liste
Le but de cet exercice est de charger une liste de dictionnaires et réaliser des méthodes de tri. Vous disposez pour cela d'un fichier appelé [`etudiants.txt`](etudiants.txt) où chaque ligne contient des informations sur des étudiants d'un cour. Pour commencer nous allons réaliser des tris simples et les rendre de plus en plus complexes.
%% Cell type:markdown id:985e2dd2-dc05-437c-b3f0-60696fe27e3f tags:
### Rappel : Tri de listes
Avant de commencer quelques rappels sur les structures de données de listes et leurs tris. Voici une liste en Python :
%% Cell type:code id:327780ed-4331-43ad-921b-9e42d762f2aa tags:
``` python
L = [3, 2 , 4]
```
%% Cell type:markdown id:01263b26-3983-4073-aaff-1a30d69ff914 tags:
Pour la trier vous pouvez utiliser ```.sort()``` [(doc)](https://docs.python.org/3/howto/sorting.html) qui modifie la liste actuelle :
%% Cell type:code id:79f084ad-942d-46c6-bfe7-2722eeeda426 tags:
``` python
L = [3, 2 , 4]
L.sort()
L
```
%% Cell type:markdown id:f04dbfe7-c000-4c2e-a2c4-e6187fe17ba7 tags:
Soit vous créez une nouvelle liste triée qui ne modifie pas la liste actuelle en utilisant ```sorted``` [(doc)](https://docs.python.org/3/howto/sorting.html) :
%% Cell type:code id:c9b79862-a7b6-4b74-af5c-3d36f85f7b67 tags:
``` python
L = [3, 2 , 4]
print(sorted(L))
L
```
%% Cell type:markdown id:4affcb3d-d8ae-4c5e-a7f5-fbc59b1fff76 tags:
Enfin les fonctions de tri peuvent prendre un paramètre `key` afin d'indiquer sur quel attribut de la liste réaliser le tri. Ci dessous le tri sera fait sur le premier élément d'une liste de listes à trier :
%% Cell type:code id:76f37b8b-69f5-4df0-91ae-b221a372e519 tags:
``` python
L = [[3, "C"], [1, "A"], [2, "B"]]
L.sort(key=lambda x: x[0])
L
```
%% Cell type:markdown id:c815465f tags:
### Chargement d'un fichier en dictionnaire
Le code ci-dessous permet de charger ce fichier dans la variable `students_list`.
%% Cell type:code id:fe36de75-c9c4-49b7-ad79-de78c4f5b3ca tags:
``` python
students_list = []
with open("etudiants.txt") as f:
keys = None
for line in f:
l = [w.strip() for w in line.split(';')]
if keys is None:
keys = l
else:
students_list.append({k:v for k, v in zip(keys, l)})
```
%% Cell type:markdown id:cfb09dcd-d8eb-474d-9f01-bff6de7b114a tags:
Un echantillon du jeu de données vous est donné comme suit, il s'agit une liste de dictionnaires [(doc)](https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#dictionaries) :
%% Cell type:code id:a0ab86a7-ed2a-4265-be05-fabd7a7b7fe5 tags:
``` python
students_list[0:2]
```
%% Cell type:markdown id:d54fe400 tags:
**Question 1.1 -** Calculez la moyenne de tous les étudiants disponibles dans la liste d'étudiants `students_list`. Vous nommerez votre fonction `average_grade` et lui donnerez en paramètre la variable `L` qui contient la liste d'étudiant. Conseil : pensez à convertir les variables au bon type de données (par ex. en utilisant `int()`ou `float()`).
%% Cell type:code id:084ca248-e638-4416-9fed-32dde916fb5b tags:
``` python
def average_grade(L: list)-> int:
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:markdown id:66486e51-46fa-4475-a990-9764f1206f21 tags:
La moyenne attendue de votre fonction est :
%% Cell type:code id:e6086d5b-1a84-4cee-8bd3-b3acf46d68d3 tags:
``` python
average_grade(students_list)
```
%% Cell type:markdown id:65b4a7d1-d0d6-4ec4-a609-b7eb42157cea tags:
Le test ci-dessous doit donc être validé (autrement dit aucune `Exception` ne doit être lancée) :
%% Cell type:code id:836938d8-a4c7-44e2-b17b-2159acd11aad tags:
``` python
assert average_grade(students_list) == 16.6
```
%% Cell type:markdown id:2f986196-2afa-4baf-96a3-3d22280e6c22 tags:
**Question 1.2 -** Trouver la note maximale de manière _récursive_ et comparez avec la fonction `max` (qui peut prendre un argument `key` afin de trier par note) donnée ci-dessous. Attention aux types des données.
%% Cell type:code id:45624183-f5e7-43ae-9e41-ab8b456d9360 tags:
``` python
def find_maximum_recursive(L: list)-> str:
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:code id:59684c44-83db-47c3-a192-781041fc3b59 tags:
``` python
assert find_maximum_recursive(students_list) == int(max(students_list, key=lambda x: int(x["note"]))["note"])
```
%% Cell type:markdown id:a9bca555-e31a-4294-bdac-d9e2ff5fa950 tags:
**Question 1.3 -** Trouver deux étudiants qui ont la même note, et renvoyez leurs noms sous forme de `Tuple`. Conseil :
- parcourez la liste et mémoriser les notes que vous parcourrez;
- si une note a déjà été parcourue alors renvoyer l'indice du dictionnaire;
- enfin renvoyez les noms des étudiants
%% Cell type:code id:1dd770ee-1c63-4fcc-b564-158803c665e9 tags:
``` python
def find_same_grade(L: list)-> tuple:
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:code id:dbfbaf85-01b6-4bbc-ae1e-b9e7cc47489e tags:
``` python
find_same_grade(students_list)
```
%% Cell type:code id:5ef24de8-ed61-40e1-ad9a-26f118223c17 tags:
``` python
assert find_same_grade(students_list) == ('Dupond', 'Dupont')
```
%% Cell type:markdown id:0f948f2e tags:
**Question 1.4 -** Trier la liste de données par ordre croissant en implémentant un _tri par sélection_ fourni dans le pseudo-code ci-dessous (issu de [cette page](https://fr.wikipedia.org/wiki/Tri_par_s%C3%A9lection)). L'argument `key` permet d'indiquer sur quel attribut réaliser le tri (ici ce sera la note). Voir l'usage de cet attribut dans la cellule de test suivante.
```
procédure tri_selection(tableau t)
n ← longueur(t)
pour i de 0 à n - 2
min ← i
pour j de i + 1 à n - 1
si t[j] < t[min], alors min ← j
fin pour
si min ≠ i, alors échanger t[i] et t[min]
fin pour
fin procédure
```
%% Cell type:code id:03e651d7-1143-4a9f-b453-3469d5b75e52 tags:
``` python
def sort_selection(L: list, key=lambda x: x) -> list:
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:markdown id:d95d2146-847a-4c21-9a9a-af277d236aea tags:
Comparer votre tri avec la méthode `sorted` de Python.
%% Cell type:code id:e27a7071-e10b-4801-8d16-aa611f0866f6 tags:
``` python
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:markdown id:dae866db tags:
## Exercice 2 : Piles et files
Désormais nous allons implémenter de nouvelles structures de manipulation de listes : les Piles et les Files. Et à terme réaliser un tri de plus en plus efficace (avec un Tas). Nous allons commencer avec la Pile dont nous vous fournissons la structure de données, nommée `Stack` et disponible ci-desous:
%% Cell type:code id:c4f1b0a9 tags:
``` python
class Stack:
def __init__(self):
self.items = []
def push(self, item):
self.items.append(item)
def pop(self):
if not self.is_empty():
return self.items.pop()
def peek(self):
if not self.is_empty():
return self.items[-1]
def is_empty(self):
return len(self.items) == 0
```
%% Cell type:markdown id:5ee3c79e-be53-4d98-a2fb-3b0e9adadeb8 tags:
La pile ci-dessus a son équivalent avec la méthode `LifoQueue` du module `queue` de pile défini ci-dessous [(doc)](https://docs.python.org/3/library/queue.html). Nous voyons bien que le dépilement renvoie les données dans l'ordre inverse de leur empillement.
%% Cell type:code id:77dee078-c30f-40a0-bd29-f64c978b3e0b tags:
``` python
import queue
pile = queue.LifoQueue()
for i in range (5):
pile.put(i)
while not pile.empty():
print(pile.get(), end=" ")
```
%% Cell type:markdown id:bfaae7f4 tags:
**Question 2.1 -** Utiliser la pile `Stack` afin d'empiler les données de la liste `students_list`. Maintenant dépilez cette pile et comparer les résultats avec la méthode `LifoQueue` afin de vérifier que vous obtenez les mêmes résultats (avec le `while` fourni dans le code ci-dessous) :
%% Cell type:code id:3ad4b923-5f23-4921-b02e-f8b9fd22dd55 tags:
``` python
pile = queue.LifoQueue()
s = Stack()
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
while not s.is_empty() and not pile.empty():
assert s.pop() == pile.get()
```
%% Cell type:markdown id:78b1b0fb-41fb-4e2e-8c2b-3a040fbcc5e0 tags:
**Question 2.2 -** Transformer la structure de Pile `Stack` en une File (que vous nommerez `Queue`) et vérifiez que vous obtenez les mêmes résultats en récupérant les données qu'avec le module `Queue()` de Python.
%% Cell type:code id:7ac004cd-f59e-4aa8-a31d-961e24acba69 tags:
``` python
class Queue():
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:code id:9b588c0e-d8b8-4a57-b54f-6aef316bb5c5 tags:
``` python
file = queue.Queue()
f = Queue()
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
while not f.is_empty() and not file.empty():
assert f.pop() == file.get()
```
%% Cell type:markdown id:5a8722ae-500d-4956-9b8c-18e664e5b09f tags:
Nous voyons bien que le défilement renvoie les données dans l'ordre de leur empillement afin de respecter le principe de File.
%% Cell type:markdown id:e1f0a957-2c18-4edd-b37b-d766ac1e8557 tags:
**Question 2.3** - Mettez à jour votre File afin de ne pas générer d'exception `IndexError`. On peut par exemple renvoyer une valeur de type `None` si aucune valeur n'est disponible.
%% Cell type:code id:49a596f0-fc7c-4158-bab1-e715e1cf6a57 tags:
``` python
file = Queue()
try:
assert file.pop() == None # si on renvoie None pour une file vide, pas d'Exception !
except IndexError:
print("On ne doit pas générer d'exception IndexError !")
```
%% Cell type:markdown id:9ebbd490-abcd-45e4-8296-c311e34ddf2d tags:
**Question 2.4** - Enfin, transformer la file (classe `Queue`) pour en faire une file de priorité `FilePriorite`. Pour rappel, une file de priorité renvoie les éléments selon un critère particulier (par exemple la note minimale des valeurs contenues dans la file).
Conseil
- garder la liste des valeurs internes constamment triée lors de l'ajout;
- pour cela inclure la nouvelle valeur avec la méthode `ajoute()` à la bonne place (en conservant l'ordre de la liste interne) avec `.insert(index, valeur)`
Nous vous fournissons aussi le module `PriorityQueue` qui est une file de priorité existante [(doc)](https://docs.python.org/3/library/queue.html) afin de comparer votre code.
%% Cell type:code id:fa163d01-ed34-447e-8b55-6198140c349b tags:
``` python
from queue import PriorityQueue
import random
filep = PriorityQueue()
list_random = [random.randint(1, 10) for _ in range(5)] # Liste aléatoire
for i in list_random: filep.put(i)
while not filep.empty():
print(filep.get(), end=" ")
```
%% Cell type:markdown id:738fe9f0-7885-40b6-a8cf-eb0c7cd8f3aa tags:
Remplir le code ci-dessous basé sur la file afin d'en faire une file de priorité.
%% Cell type:code id:3b0a1122-5d8f-4f5f-8ef4-460f9896f4b6 tags:
``` python
class FilePriorite():
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:code id:4e608d6b-458b-4836-8ab2-4371d96ae54b tags:
``` python
filep = PriorityQueue()
f = FilePriorite()
note_list = [student["note"] for student in students_list]
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
while not f.is_empty() and not filep.empty():
assert f.pop() == filep.get()
```
%% Cell type:markdown id:77038e6d-0b73-434c-910d-c7da733b643a tags:
## Exercice 3 : Arbre binaire complet sous forme de liste
%% Cell type:markdown id:5f3fc128-2a2e-42bd-924a-d691c09150d6 tags:
Nous allons maintenant implémenter **arbre binaire complet**. Cet arbre sera utile pour l'exercice suivant et la création d'un Tas. Cet arbre (dans sa configuration [min-heap](https://en.wikipedia.org/wiki/Min-max_heaphttps://en.wikipedia.org/wiki/Min-max_heap), où les données sont renvoyées par ordre croissant) satisfait la propriété suivante : la valeur de tout noeud est inférieure à celle de ses enfant. Cet arbre binaire sera de surcroît implémenté en utilisant un tableau (car il s'agit d'un arbre _complet_ où tous les niveaux sont remplis, sauf éventuellement le dernier). L'arbre binaire possède des noeuds ayant un index $i$, avec un fils gauche et un fils droit. Le tableau et l'arbre sont reliés de la façon suivante :
- La racine a la position $i = 0$ (cette valeur sera renvoyée par la fonction `get_racine`)
- Le parent a la position $\lfloor (i - 1)/ 2 \rfloor$ (fonction `get_parent`)
- Le fils gauche a la position $2 \times i + 1$ (fonction `get_fils_gauche`)
- Le fils droit a la position $2 \times i + 2$ (fonction `get_fils_droit`)
```
3
/ \
2 5
/ \ /
1 4 6
La liste correspondante :
[3, 2, 5, 1, 4, 6]
```
%% Cell type:markdown id:ea502a0e-faa7-4bb2-9627-35cd128521a4 tags:
**Exercice 3.1** - Implémentez un arbre binaire sous forme de classe appellée `BinaryTree` (basée sur la file de priorité) avec les fonctions ci-dessus (`get_racine`, `get_parent`, `get_fils_gauche`, `get_fils_droit`). Vous rajouterez une méthode `taille`qui renvoie la taille de l'arbre binaire (longueur de la liste interne).
%% Cell type:code id:d6648668-c0e3-47d5-bd83-a49785939877 tags:
``` python
class BinaryTree():
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:markdown id:d0dd4680-92db-4dad-8647-951269330870 tags:
**Exercice 3.2** - Assurez vous que tous les tests ci-dessous sont validés.
%% Cell type:code id:ac65be98-9649-4753-8ead-c0deb89f5f0c tags:
``` python
# test arbre vide
tree_empty = BinaryTree()
assert tree_empty.taille() == 0
assert tree_empty.get_racine() == None
assert tree_empty.get_fils_gauche()[0] == None
assert tree_empty.get_fils_droit()[0] == None
```
%% Cell type:code id:f548b21a-b2f5-4de5-9261-38d23035e25d tags:
``` python
L = [3, 2, 5, 1, 4, 6]
tree_empty = BinaryTree(L)
assert tree_empty.taille() == len(L) # 6
assert tree_empty.get_racine() == L[0] # 3
assert tree_empty.get_fils_gauche()[0] == L[2*0+1] # 2
assert tree_empty.get_fils_droit()[0] == L[2*0+2] # 5
```
%% Cell type:markdown id:25213313-5058-415a-a3bc-7948c3d98588 tags:
Cette structure de donnée sera utile pour la question suivante afin de créer un `Tas`.
%% Cell type:markdown id:d9f0166d-d12f-42a1-989a-b7014117e73d tags:
## Exercice 4 (Bonus) : Création d'un tas et tri par tas
Une structure de donnée de `Tas` permet de réduire la complexité de manipulation d'une file de priorité. La particularité de cette méthode est de répartir le coût de la recherche du plus petit élément (qui sera renvoyé) entre l'ajout et la suppression.
%% Cell type:markdown id:6061d866-51fb-48bc-9f1a-46b1b57a0ec0 tags:
**Question 4.1 -** Implémentez une structure de `Tas`comme suit :
- Créez une structure de données de `Tas` similaire au `BinaryTree`
- Créez une méthode `inserer` (que l'on utilisera à la place d'`ajoute`) dont le principe est le suivant :
- Chaque nouveau noeud est rajouté comme dernier élément du tableau (à la fin donc)
- Comparez ce noeud à son parent et si il est plus grand que ce parent inversez-le
- Répétez tant que la condition ci-dessus est vraie et que la racine n'est pas atteinte
- Créez une méthode `enlever` dont le principe est le suivant :
- Enlever l'élément racine de l'arbre (premier élément du tableau)
- Déplacer le dernier noeud de l'arbre (dernier élément du tableau) à la place de la racine de l'arbre
- Vérifier que la racine conserve la propriété de Tas (qu'elle est inférieur à ses enfants); si ce n'est pas le cas alors implémenter une méthode `descendre` définie par la suite.
- Créez une méthode `descendre` qui :
- Prend le plus petit des enfants
- Echange sa place avec lui si il est plus petit
- Répéte cela tant qu'il existe des enfants
Attention : pensez à tester si il existe un fils droit et un fils gauche lors des opération de descente lors de l'insertion.
%% Cell type:code id:301e69f3-4035-4b10-9c85-f4427d92e03b tags:
``` python
class Tas():
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:markdown id:0b467f58-c800-4ae3-b066-8717732a1095 tags:
Votre tas doit valider les tests suivants :
%% Cell type:code id:3c41d4a7-5971-497b-b484-4a42a2480b06 tags:
``` python
# test tas vide
tas_vide = Tas()
assert tas_vide.taille() == 0
assert tas_vide.get_racine() == None
assert tas_vide.get_fils_droit()[0] == None
assert tas_vide.get_fils_droit()[0] == None
# test tas simple
tas_simple = Tas()
tas_simple.inserer(1)
tas_simple.inserer(2)
assert tas_simple.taille() == 2
# test tas un peu plus complexe
tas = Tas()
liste = [1, 4, 10000, 2, 29, .2, 13, .5, 14, .1, 100]
liste_triee = sorted(liste)
for l in liste:
tas.inserer(l)
assert tas.taille() == len(liste)
assert tas.get_racine() == liste_triee[0]
assert tas.get_fils_gauche(0) == (liste_triee[1], 1)
assert tas.get_fils_droit(0) == (liste_triee[2], 2)
while not tas.est_vide():
assert tas.enlever(0) == liste_triee.pop(0)
assert tas.taille() == len(liste_triee)
```
%% Cell type:markdown id:ec678229-485e-4f3b-8c24-56febe7bd69e tags:
**Question 4.2 -** Implémentez un tri par tas en utilisant la structure de données de `Tas` que vous avez réalisé précédemment.
%% Cell type:code id:1d483588-4153-4614-b969-854846b08f4e tags:
``` python
def triTas(l: list = []) -> list:
t = Tas()
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
```
%% Cell type:markdown id:e7ab0b07-f13c-4b95-b5fa-c38aea9b6ead tags:
Comparez à la méthode de tri `sorted`.
%% Cell type:code id:4e9fd04a-910a-4d32-b0dc-0a1502599901 tags:
``` python
liste = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
l2 = triTas(liste.copy())
assert(l2 == sorted(liste))
assert([] == triTas([]))
assert([1] == triTas([1]))
assert([1, 1] == triTas([1, 1]))
```
%% Cell type:markdown id:49bae650-a23a-41f7-8896-8ac502cd71e8 tags:
Pour information, le module `heapq` contient l'implémentation d'un tas en Python et s'utilise comme les Piles, Files, etc.
%% Cell type:code id:5bcc3ebf-749e-4a10-8b90-37cfd2488171 tags:
``` python
import heapq
tas = []
for i in range(5): heapq.heappush(tas, i)
while not len(tas) == 0:
print(heapq.heappop(tas), end=" ")
# 0 1 2 3 4
```
%% Cell type:markdown id:7f774fa4-c586-4d5c-9cf3-5f9bb899f725 tags:
**Question 4.2 -** Comparez la performance (en temps) des méthodes de tri que vous avez implémenté dans les questions précentes.
%% Cell type:code id:56e72b68-1d5c-4cea-8e9a-6d9f5f9ae34d tags:
``` python
import time
import random
import matplotlib.pyplot as plt
nvalues = [100, 500, 1500, 2000, 2500, 3000]
timesSorted = []
timesSort = []
timesSelection = []
timesHeap = []
for i in nvalues:
random.seed()
p = 12**2
liste = []
for x in range(i): liste.append(random.randint(0, p))
# tri sorted
c = liste.copy()
a=time.perf_counter()
triSorted = sorted(c)
b=time.perf_counter()
timesSorted.append(b-a)
# tri .sort()
c = liste.copy()
a=time.perf_counter()
triSort = c
triSort.sort()
b=time.perf_counter()
timesSort.append(b-a)
# YOUR CODE HERE
raise NotImplementedError()
plt.plot(nvalues, timesSorted, "g-", label="Tri Sorted")
plt.plot(nvalues, timesSort, "b-", label="Tri .sort()")
plt.plot(nvalues, timesSelection, "r-", label="Tri Selection")
plt.plot(nvalues, timesHeap, "r-", label="Tri Heap")
plt.xlabel("Taille du jeu de données")
plt.ylabel("Temps")
plt.legend(loc="upper left")
plt.title("Comparaison des performances des algorithmes de tri")
plt.show()
```
%% Cell type:markdown id:04456b1e-92fd-4433-b230-8ea4374595a0 tags:
Pour en savoir plus comment Python réalise le tri, lire la documentation du `TimSort` (doc)[https://en.wikipedia.org/wiki/Timsort] qui est l'algorithme de tri utilisé.
%% Cell type:markdown id:3e925273-2161-4c10-8e79-dabcc9bb38cb tags:
## Pour aller plus loin
- Mettez à jour votre file afin de renvoyer [une exception](https://docs.python.org/3/tutorial/errors.html) si on demande une valeur qui n'est pas dans la structure de données (pile, file, etc.)
- Utilisez un [grand jeu de donnée](https://generatedata.com/) d'étudiants pour les premières questions.
TD02/code/Pile.py deleted 100644 → 0
+ 0
− 20
View file @ a9d2b9a8
class Pile():
def __init__(self, values = []):
self.__values = []
for v in values:
self.ajoute(v)
def ajoute(self, v):
self.__values.append(v)
return v
def supprime(self):
v = self.__values.pop()
return v
def affiche(self):
for v in self.__values:
print(v)
def taille(self):
return len(self.__values)
\ No newline at end of file
TD02/code/load.py deleted 100644 → 0
+ 0
− 12
View file @ a9d2b9a8
data = []
with open("etudiants.txt") as f:
keys = None
for line in f:
l = [w.strip() for w in line.split(';')]
if keys is None:
keys = l
else:
data.append({k:v for k, v in zip(keys, l)})
print(data)
\ No newline at end of file
TD02/code/selection.py deleted 100644 → 0
+ 0
− 20
View file @ a9d2b9a8
def selectionSort(l: list = []) -> list:
"""Tri par selection en ligne"""
for i in range(0, len(l)):
min = i
for j in range(i+1, len(l)):
if(l[j] < l[min]):
min = j
tmp = l[i]
l[i] = l[min]
l[min] = tmp
return l
if __name__=="__main__":
liste = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
assert(sorted(liste) == selectionSort(liste.copy()))
assert([] == selectionSort([]))
assert([1] == selectionSort([1]))
assert([1, 1] == selectionSort([1, 1]))
\ No newline at end of file
TD02/code/test_analyse_simple.py deleted 100644 → 0
+ 0
− 37
View file @ a9d2b9a8
import time
import random
import matplotlib.pyplot as plt
nvalues = [100, 500, 1500, 2000, 2500, 3000]
timesSorted = []
timesSort = []
for i in nvalues:
random.seed()
p = 12**2
liste = []
for x in range(i): liste.append(random.randint(0, p))
c = liste.copy()
a=time.perf_counter()
triSorted = sorted(c)
b=time.perf_counter()
timesSorted.append(b-a)
c = liste.copy()
a=time.perf_counter()
triSort = c
triSort.sort()
b=time.perf_counter()
timesSort.append(b-a)
plt.plot(nvalues, timesSorted, "g-", label="Tri 1")
plt.plot(nvalues, timesSort, "b-", label="Tri 2")
plt.xlabel("Taille du jeu de données")
plt.ylabel("Temps")
plt.legend(loc="upper left")
plt.title("Comparaison des performances des algorithmes de tri")
plt.show()
\ No newline at end of file
TD02/code/test_heap.py deleted 100644 → 0
+ 0
− 9
View file @ a9d2b9a8
import heapq
tas = []
for i in range(5): heapq.heappush(tas, i)
while not len(tas) == 0:
print(heapq.heappop(tas), end=" ")
# 0 1 2 3 4
\ No newline at end of file
TD02/code/test_lifoqueue.py deleted 100644 → 0
+ 0
− 9
View file @ a9d2b9a8
import queue
pile = queue.LifoQueue()
for i in range(5): pile.put(i)
while not pile.empty():
print(pile.get(), end=" ")
# 4 3 2 1 0
\ No newline at end of file
TD02/code/test_pile.py deleted 100644 → 0
+ 0
− 9
View file @ a9d2b9a8
from pile import *
p = Pile()
for d in data:
p.ajoute(d)
e = p.supprime()
print(e['nom'] + " " + e['prenom']) # Arthaud Nathalie
\ No newline at end of file
TD02/code/etudiants-large100.txt → TD02/etudiants-large100.txt
+ 0
− 0
View file @ 8f324ea0
File moved
TD02/code/etudiants.txt → TD02/etudiants.txt
+ 0
− 0
View file @ 8f324ea0
File moved
TD02/td2.pdf deleted 100755 → 0
+ 0
− 0
View file @ a9d2b9a8
File deleted
TD03/INF-TC1-td03.ipynb 0 → 100644
+ 754
− 0
View file @ 8f324ea0
This diff is collapsed.
cours/08-binary-trees slides.pdf 0 → 100644
+ 0
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View file @ 8f324ea0
File added
cours/09-binary-trees-traversals slides.pdf 0 → 100644
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View file @ 8f324ea0
File added
cours/10-trees slides.pdf 0 → 100644
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