% INF3105 — Structures de données et algorithmes % UQAM — Département d'informatique % Plan de cours — Été 2023 * Horaires, locaux et enseignants: Responsable(s) du cours ======================= Coordination ------------ Beaudry, Éric PK-4635 Enseignement ------------- Malenfant, Bruno PK-4115 Groupes: 030 Description =========== Objectifs --------- Approfondir les connaissances des structures de données et des algorithmes et les appliquer à la résolution de problèmes. Sommaire du contenu ------------------- - Rappels sur les types abstraits de données. - Analyse et complexité des algorithmes. - Abstractions de données et de contrôle. - Collections et les structures de données nécessaires à leurs réalisations. - Arbres équilibrés, tables de hachage, graphes. - Bibliothèques publiques ou normalisées. Modalité d'enseignement ----------------------- Ce cours comporte une séance obligatoire de laboratoire (2 heures). Préalables académiques ---------------------- - INF1132 -- Mathématiques pour l'informatique *ou* MAT1060 -- Mathématiques algorithmiques - INF2120 -- Programmation II Contenu détaillé ================ **Introduction et rappels.** Types abstraits de données. Abstraction. Encapsulation. Principes généraux de génie logiciel : qualités d'un logiciel, modularité et généricité. **Introduction au langage C++.** Fichiers d'entête et sources. Compilation. Fondements du langage. Mots-clés. Types de base. Instructions de contrôle d'exécution. Variables et leur portée. Pointeurs et références. Énoncés et expressions. Tableaux. Fonctions. Opérateurs. Entrées et sorties. Bibliothèque standard. Gestion de la mémoire. Programmation orientée objet en C++ et mécanisme de classe. Mécanisme de gabarits (*templates*) en C++. Style. **Analyse et complexité des algorithmes.** Complexité temporelle et spatiale. Notation grand O. Analyse empirique. Analyse asymptotique. Analyse du pire cas, cas moyen et analyse amortie. Études de cas: Algorithmes de tri. **Structures de données linéaires.** Tableaux génériques. Piles. Files. Listes simplement et doublement chaînées. Itérateurs de liste. **Structures de données avancées.** Arbres : définitions, représentations, parcours, etc. Arbres binaires de recherche. Arbres équilibrés. Arbres AVL. Arbres rouge-noir. Itérateurs d'arbres binaires de recherche. Dictionnaires. Arbres B. Monceaux (*heap*). Files prioritaires. Arbres spécialisés : arbres d'intervalles, arbre d'expressions. **Tables de hachage.** Adressage dispersé. Tables de hachage. Collisions et leur gestion. **Bibliothèques normalisées.** Survol de bibliothèque standard de C++ (`libstdc++`). Aperçu des structures de conteneur dans la `libstdc++` et l'API Java (*Java Collections*). **Graphes.** Définitions. Représentations. Parcours de graphe: recherche en profondeur, recherche en largeur. Extraction de composantes connexes et fortement connexes. Algorithme de Tarjan. Algorithmes de Dijkstra et de Floyd-Washall. Arbre de recouvrement minimal. Algorithmes de Kruskal et de Prim-Jarnik. Calendrier ========== Le tableau suivant présente la répartition du contenu du cours sur les 15 semaines de la session. La colonne Sections indique les numéros de sections à lire dans les notes de cours (voir référence \[1\] dans la médiagraphie). Semaine Date Contenu Sections --------- ------------ -------------------------------------------------------------- ---------- 1 2 mai Présentation du cours 1 Introduction à C++ 2 4 mai Lab 1 2 9 mai Introduction à C++ (suite) Analyse et complexité algorithmique 3 11 mai Lab 2 3 16 mai Structures simples / Tableaux génériques 4 18 mai Lab 3 4 23 mai Structures simples / Rappels Files, Piles et Listes chaînées 5-7 Structures simples / Itérateurs de liste 7 Arbres / Définitions et structures 8.1-8.2 25 mai Lab 4 5 30 mai Arbres / Algorithmes de base 8.2-8.5 Arbres binaires de recherche 8.6-8.7 1er juin Lab 5 6 6 juin Arbres AVL 8.9 8 juin Lab 6 7 13 juin Itérateurs sur des arbres binaires de recherche 8.10 Dictionnaires (basés sur arbres AVL) 8.11 15 juin Lab 7 8 20 juin Arbres rouge-noir 8.12 22 juin Lab: Exercices de révision 9 27 juin Examen de mi-session 29 juin Lab 8 10 4 juillet Arbres B 8.13 6 juillet Lab 10 11 11 juillet Monceaux (*heap*) 9 Graphes 12 Graphes / Algorithmes de base 13.1 13 juillet Lab 10 13.2 12 18 juillet Graphes / Algorithme de Dijkstra 13.3 Graphes / Algorithme de Floyd-Warshall 13.3 20 juillet Lab 12 13 25 juillet Graphes / Arbres de recouvrement minimal 13.4 27 juillet Lab 13 14 1er août Tables de hachage 10 3 août Lab 1 15 8 août Examen final Évaluation ========== Éléments d'évaluation --------------------- Le tableau suivant présente les éléments d'évaluations (à confirmer par l'Entente d'évaluation). Description Date Pondération (%) ------------------------- ------------------ ----------------- Quiz (meilleur de deux) Semaines 5 et 13 5 Examen mi-session 27 juin 20 Examen final 8 août 25 TP1 Semaines 3 à 7 15 TP2 Semaines 8 à 12 20 TP3 Semaines 12 à 15 15 La qualité de présentation est sujette à évaluation. Sans s'y limiter, cela inclut la qualité du code source, la qualité de la présentation et la qualité de la langue (français et anglais). Travaux d'équipe ---------------- Tous les travaux pratiques doivent être réalisés seuls ou en équipe de deux. Lorsqu'un TP est réalisé en équipe, tous les membres de l'équipe doivent participer à toutes les parties du travail. Aucune équipe de trois ne sera permise. En cas de doute sur l'originalité des travaux, un examen oral sera exigé. Politique de retard ------------------- Une pénalité de retard de 5% par heure de retard sera appliquée pour les travaux pratiques. Après 20 heures de retard, la note de zéro est automatiquement appliquée. Seuil de passage ---------------- Pour obtenir une note de passage (D ou mieux), l'étudiant doit obtenir: - au moins 50% dans la moyenne cumulée des examens et du meilleur quiz; et - au moins 50% dans la moyenne cumulée aux travaux pratiques. Si l'un de ces deux seuils n'est pas atteint, la mention échec (E) sera attribuée. Obtenir 50 % ou plus aux examens et aux travaux pratiques ne garantit pas l'obtention d'une note de passage (D ou mieux). Attribution des notes --------------------- Les seuils des notes littérales (`A+`, `A`, `A-`, `B+`, ..., `D`) sont déterminés en normalisant les notes numériques. Médiagraphie ============ \[1\] **Beaudry, Éric**. *Notes de cours : INF3105 -- Structures de données et algorithmes*. (**obligatoire**) \[2\] **Goodrich, M.T., Tamassia, R., Mount, D.**. *Data Structures & Algorithms in C++* (Second Edition). Wiley, 2011, 714 pages. (recommandé) \[3\] **Bjarne Stroustrup**. *A Tour of C++* (Second Edition). Addison-Wesley, 2018. (recommandé) \[4\] **Leiserson Cormen et Stein Rivest**. *Introduction to Algorithms*, Third Edition. MIT Press, 2009. (complémentaire) Environnement logiciel ====================== La compilation des travaux pratiques sera faite à l'aide du compilateur C++ de GCC (`g++`) version 11 sous Ubuntu Linux 22.04.