Algorithmique & Structures de Données

L’algorithmique est le socle du génie logiciel : avant d’écrire une ligne de Python, de Java ou de C, l’ingénieur doit concevoir une méthode de résolution correcte, efficace et vérifiable. Ce cours apprend à passer d’un énoncé à un algorithme structuré, à le traduire en programme (Python 3, avec quelques programmes en C), à choisir les bonnes structures de données et à mesurer le coût des solutions. Les exemples sont tirés de situations concrètes : frais de Mobile Money, notes d’étudiants de l’EPI, stocks d’une pharmacie de Niamey, guichet d’agence, épargne en microfinance.

Objectifs d’apprentissage

• Concevoir et analyser des algorithmes corrects et efficaces pour des problèmes classiques.
• Maîtriser les structures de données fondamentales : tableaux, listes, piles, files, arbres (les arbres sont introduits via la récursivité et approfondis dans les cours suivants).
• Analyser la complexité temporelle et spatiale des algorithmes (notation O).
• Traduire un énoncé de problème en algorithme structuré et le valider sur des exemples.

Prérequis

Mathématiques Générales & Financières (MAT1121) : logique, suites, fonctions logarithme et exponentielle. Un ordinateur avec Python 3 (et si possible gcc) installé localement permet de travailler hors connexion.

Plan du cours

1. Leçon 1 — Introduction à l’Algorithmique
2. Leçon 2 — Fonctions et Récursivité
3. Leçon 3 — Structures de Données Fondamentales
4. Leçon 4 — Algorithmes de Tri et de Recherche

Travaux pratiques

• Le syllabus ne prévoit pas de TP encadrés (0 h) ; les 8 h de TD et les 54 h de travail personnel reposent sur les exercices corrigés de chaque leçon, tous exécutables : à saisir, exécuter et modifier soi-même (traces, cas limites, mesures de temps).

Modalités d’évaluation

Volume horaire : CM 18 h, TD 8 h, TP 0 h, TPE 54 h, soit 80 h — 4 crédits. Évaluation : contrôle continu 30 % + examen terminal 70 % ; nature mixte (questions de cours, traces d’exécution, écriture d’algorithmes et de programmes).

Bibliographie

• Cormen, Leiserson, Rivest & Stein, Introduction à l’algorithmique, Dunod.
• Sedgewick & Wayne, Algorithms, Addison-Wesley.
• Documentation officielle Python 3 : docs.python.org/fr/3/.