Dichotomie
Le tri par insertion est basé sur le fait que le tableau est coupé en deux parties, l'une triée (celle qui nous intéresse) et l'autre non triée. On peut améliorer la recherche de l'emplacement où insérer notre élément grâce à la dichotomie (c'est un algorithme de recherche efficace dans un ensemble d'objet déjà trié, ce qui est parfait pour notre cas). Cette recherche consiste à utiliser la méthode du diviser pour régner, on cherche l'emplacement pour notre élément à l'aide d'intervalles. Notre intervalle de départ est: début partie triée -> fin partie triée:
On teste si l'élément situé au milieu de notre intervalle est inférieur à l'élément que l'on veut insérer. Si c'est le cas on recommence l'opération mais cette fois ci avec cet intervalle: milieu ancien inter -> fin ancien inter. Sinon on recommence mais avec l'intervalle suivant: début ancien inter -> milieu ancien inter. Une fois que l'intervalle ne contient plus qu'un seul élément, on a trouvé l'emplacement où insérer l'élément à sa place.
Trie Par Insertion.Fr
La condition k >= 0 deviendra alors forcément fausse au bout d'un certain temps. Nous avonc donc prouvé la terminaison de l'algorithme. Terminaison
L'algorithme du Tri par insertion termine
Variant de Boucle
On dit que la valeur k est un Variant de Boucle. C'est une notion théorique (ici illustrée de manière simple par la valeur k) qui permet de prouver la bonne sortie d'une boucle et donc la terminaison d'un algorithme. Correction de l'Algorithme ⚓︎
Nous savons maintenant que notre algorithme termine, mais Est-on sûr que notre algorithme est correct: va-t-il bien trier notre liste? Les preuves de correction sont des preuves théoriques. La preuve ici s'appuie sur le concept mathématique de récurrence. Principe du Raisonnement par Récurrence
Une propriété \(P(k)\) est vraie (pour tout entier \(k\)) si:
\(P(0)\) (par exemple) est vraie
Pour tout entier naturel \(k\), si \(P(k)\) est vraie alors \(P(k+1)\) est vraie. Ici, pour tout entier \(k\) compris entre \(0\) et \(n-1\) (càd longueur(liste)-1), la propriété \(P(k)\) serait: « la sous-liste (de longueur \(k\)) des \(k\) premières valeurs est triée dans l'ordre croissant.
Tri Par Insertion En C
»
Invariant de Boucle
On appelle cette propriété un Invariant de Boucle. Le terme Invariant signifie qu'elle reste vraie pour chaque itération de la boucle. quand \(k\) vaut \(0\), on place le minimum de la liste en l[0], la sous-liste l[0] est donc triée. Donc \(P(0)\) est vraie. si la sous-liste de \(k\) premiers éléments est triée (donc si \(P(k)\) est vraie), l'algorithme rajoute en dernière position de la liste le minimum de la sous-liste restante, dont tous les éléments sont supérieurs au maximum de la sous-liste de \(k\) éléments. La sous-liste des \(k+1\) premiers éléments est donc aussi triée. Donc \(P(k+1)\) est vraie
Complexité de l'Algorithme ⚓︎
Étude Expérimentale ⚓︎
Proposer des mesures expérimentales pour déterminer la complexité du tri par Insertion. Pour mesurer les temps d'exécution, nous allons utiliser la fonction timeit du module timeit. Avant toute chose, néanmoins, il va nous falloir modifier légèrement notre algorithme de tri. En effet, la fonction timeit fait un grand nombre d'appels ( 1000000 de fois, par défaut) à la fonction tri_insertion() (pour ensuite en faire la moyenne): la liste serait donc triée dès le premier appel et les autres appels essaieraient donc de tri une liste déjà triée.
Trie Par Insertion Emplois
Contenus
Capacités Attendues
Commentaires
Tri par Insertion, par Sélection
Écrire un algorithme de tri. Décrire un invariant de boucle qui prouve la correction des tris par insertion, par sélection. La terminaison de ces algorithmes est à justifier. On montre que leur coût est quadratique dans le pire cas. Tri par Insertion (version la plus intuitive) ⚓︎
Animation ⚓︎
Considérons la liste [7, 5, 2, 8, 1, 4]
Voici le fonctionnement de l'algorithme:
Principe de l'Algorithme ⚓︎
On traite successivement (de gauche à droite) toutes les valeurs à trier, en commençant par celle en deuxième position. Traitement: tant que la valeur à traiter est inférieure à celle située à sa gauche, on échange ces deux valeurs.
Les principales applications du tri par insertion
Voici deux des scénarios les plus courants dans lesquels les programmeurs utilisent le tri par insertion. Tout d'abord, ils l'utilisent lorsqu'il s'agit d'un tableau contenant quelques éléments. Le tri par insertion peut également s'avérer pratique lorsqu'il n'y a qu'un petit nombre d'éléments à trier. Complexités temporelles du tri par insertion
Voici un aperçu des complexités temporelles que vous pouvez rencontrer dans le tri par insertion. Complexité dans le pire des cas O (n2)
Imaginez qu'il y a un tableau présent dans un ordre ascendant, que vous voulez trier dans un ordre descendant. Un cas comme celui-ci entraîne une complexité de pire cas. Dans une telle situation, vous devez comparer chaque élément avec d'autres éléments pour qu'il y ait (n-1) comparaisons pour chaque nième élément. Le nombre total de comparaisons sera de n*(n-1) ~ n2. Complexité du cas moyen O(n)
Ce type de complexité se produit souvent lorsque les éléments d'un tableau sont mélangés, ce qui signifie qu'ils ne sont ni en ordre décroissant ni en ordre croissant.
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Ces habitations sont totalement mobiles et peuvent positionner sur des terrains non constructibles, il n'y a donc aucune démarche administrative à réaliser. Il est donc possible de les transporter grâce à une remorque spéciale MECANOREM fabriquée en France. Alors, prêt pour partir à l'aventure?
Que peut-on faire dans une Tiny House résidentielle? Une Tiny House est une petite maison portative sur mesure et éco-responsable en bois qui répond aux mêmes attentes et exigences de confort qu'une construction de maison traditionnelle: isolation, étanchéité à l'air, électricité, chauffage, eau chaude, etc.
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