Beaucoup de personnes qui apprennent les algorithmes pour la première fois vivent des frustrations similaires. Vous mémorisez un algorithme de tri, mais quand vous essayez de résoudre un problème, vous n'arrivez pas à l'appliquer. Vous apprenez la complexité temporelle, mais vous ne ressentez pas vraiment pourquoi quelque chose est lent. Cette déconnexion entre connaissance et compréhension est l'une des difficultés les plus courantes dans l'enseignement de l'informatique.
La cause profonde de ce problème n'est pas les algorithmes eux-mêmes, c'est l'approche d'apprentissage. La plupart des apprentissages traditionnels se concentrent sur le code final ou la mémorisation de formules, sans vraiment comprendre le processus que l'algorithme traverse pour atteindre sa solution. Les étudiants connaissent souvent la réponse mais ne peuvent pas expliquer pourquoi elle fonctionne, ce qui devient douloureusement évident lors des entretiens techniques ou de la résolution de problèmes réels.
Les algorithmes sont fondamentalement une question de processus, pas de résultats. Savoir que Quick Sort est en moyenne O(n log n) est moins précieux que de comprendre pourquoi il peut se dégrader à O(n²) avec certaines entrées, ou savoir quand un autre algorithme de tri serait plus approprié. Cette compréhension plus profonde vient de voir les algorithmes en action—observer comment ils prennent des décisions à chaque étape et pourquoi ces décisions mènent à des résultats efficaces (ou inefficaces).
Algorithm Vision a été construit à partir de cette intuition. Plutôt que de simplement montrer des extraits de code finaux, nous fournissons des visualisations étape par étape qui révèlent le processus de prise de décision derrière chaque algorithme. Vous pouvez mettre en pause, revenir en arrière et examiner exactement ce qui se passe à chaque étape. Cette approche transforme la mémorisation passive en compréhension active—vous ne connaissez pas simplement l'algorithme, vous le comprenez vraiment.
Cette plateforme est conçue pour les apprenants qui veulent plus qu'une connaissance superficielle:
Algorithm Vision s'engage à créer un espace où la compréhension prime sur la mémorisation—où vous n'apprenez pas simplement les algorithmes, mais développez l'intuition pour les appliquer efficacement dans n'importe quelle situation.
Comprendre les algorithmes est essentiel pour devenir un meilleur programmeur et résolveur de problèmes
Les grandes entreprises technologiques comme Google, Amazon et Meta testent largement les connaissances algorithmiques dans leurs entretiens. Maîtriser les algorithmes ouvre les portes à des postes bien rémunérés et à l'avancement de carrière en génie logiciel.
Les algorithmes vous apprennent à penser de manière systématique et à décomposer des problèmes complexes en morceaux gérables. Cette compétence de pensée logique se transfère à tous les aspects de la programmation et au-delà.
Comprendre la complexité temporelle et spatiale vous aide à écrire du code plus rapide et plus efficace. La différence entre O(n) et O(n²) peut signifier des secondes versus des heures pour de grands ensembles de données.
Les algorithmes sont les blocs de construction de l'informatique. Des bases de données à l'apprentissage automatique, chaque sujet avancé s'appuie sur des concepts algorithmiques fondamentaux.
Trois étapes simples pour maîtriser n'importe quel algorithme
Parcourez notre catalogue complet organisé par catégorie. Commencez par les algorithmes de tri si vous êtes débutant, ou passez aux algorithmes de graphe pour des sujets plus avancés.
Utilisez nos visualisations interactives pour voir exactement comment chaque algorithme fonctionne. Contrôlez la vitesse, mettez en pause à n'importe quelle étape et avancez dans l'algorithme à votre propre rythme.
Examinez les implémentations en JavaScript, Python et Java. Comprenez la logique, puis entraînez-vous à l'implémenter vous-même pour solidifier votre compréhension.
Des parcours d'apprentissage structurés pour guider votre voyage algorithmique
Commencez ici si vous êtes nouveau dans les algorithmes
Prêt pour des concepts plus difficiles
Maîtrisez des techniques algorithmiques complexes
Concentrez-vous sur les problèmes d'entretien courants
Des articles approfondis qui vont au-delà des explications superficielles pour vous aider à construire une véritable intuition algorithmique.
Le tri rapide est souvent appelé l'algorithme de tri à usage général le plus rapide, mais cette affirmation comporte des réserves importantes. Apprenez pourquoi le choix du pivot est important, comment les données presque triées peuvent causer des performances quadratiques, et quand vous devriez choisir le tri fusion ou le tri par tas à la place.
Explorer le tri rapide en profondeurLa recherche en largeur et la recherche en profondeur semblent similaires sur papier mais servent des objectifs fondamentalement différents. BFS garantit les chemins les plus courts dans les graphes non pondérés et fonctionne niveau par niveau, tandis que DFS explore en profondeur et gère naturellement les structures récursives.
Comparer BFS et DFSLa programmation dynamique intimide de nombreux programmeurs car elle nécessite de reconnaître des modèles qui ne sont pas immédiatement évidents. L'intuition clé est que les problèmes DP ont une structure optimale—la solution dépend des solutions de sous-problèmes plus petits.
Maîtriser les fondamentaux de la programmation dynamiqueComprendre O(n), O(n log n) et O(n²) va au-delà des définitions mathématiques. Développez une intuition pratique: O(n) signifie que vous touchez chaque élément une fois, O(n log n) implique généralement de diviser le problème en deux à plusieurs reprises, et O(n²) signifie généralement des boucles imbriquées sur les données.
Maîtrisez l'art de l'organisation des données avec des algorithmes basés sur la comparaison (Tri à bulles, Tri rapide, Tri fusion, Tri par tas) et des tris en temps linéaire (Tri par comptage, Tri par base). Apprenez quand utiliser des tris stables ou instables, comprenez les compromis entre temps et espace, et découvrez les applications réelles dans les bases de données, les moteurs de recherche et les pipelines de traitement de données.
L'algorithme de tri le plus basique qui compare à plusieurs reprises les éléments adjacents et les échange s'ils sont dans le mauvais ordre. Comme des bulles qui remontent à la surface, les valeurs plus grandes se déplacent progressivement vers la fin du tableau. Idéal pour les petits ensembles de données ou à des fins éducatives pour comprendre les fondamentaux du tri.
Trouve l'élément le plus petit et le déplace à l'avant de manière répétée. Chaque itération « sélectionne » le minimum parmi les éléments restants et le place après la partie triée. Simple à implémenter avec une utilisation minimale de la mémoire, mais prend toujours un temps O(n²) quelle que soit l'entrée.
Un algorithme de tri hautement efficace qui sélectionne un élément pivot et partitionne le tableau avec les valeurs plus petites à gauche et les plus grandes à droite. En moyenne O(n log n) et c'est la méthode de tri la plus utilisée en pratique. Forme la base des fonctions de tri intégrées dans la plupart des langages de programmation.
Utilise une structure de données de tas binaire en construisant d'abord un tas maximum, puis en extrayant à plusieurs reprises l'élément racine pour trier. Garantit une complexité temporelle O(n log n) dans tous les cas sans nécessiter de mémoire supplémentaire. Sert également de base aux implémentations de file de priorité.
Un algorithme de tri non comparatif qui compte les occurrences de chaque élément et utilise l'arithmétique pour déterminer les positions. Atteint une complexité temporelle O(n+k) où k est la plage des valeurs d'entrée. Idéal pour trier des entiers dans une plage connue et limitée. Forme la base du tri par base.
Un algorithme de tri non comparatif qui traite les éléments chiffre par chiffre du moins significatif au plus significatif. Utilise le tri par comptage comme sous-routine pour chaque position de chiffre. Atteint un temps O(d(n+k)) où d est le nombre de chiffres. Excellent pour trier des entiers ou des chaînes de longueur fixe.
Une optimisation du tri par insertion qui permet l'échange d'éléments éloignés. Utilise une séquence d'écarts qui diminue jusqu'à 1, permettant à l'algorithme de déplacer les éléments plus près de leurs positions finales plus rapidement. Nommé d'après Donald Shell qui l'a inventé en 1959.
Un algorithme de tri basé sur la distribution qui distribue les éléments dans un certain nombre de seaux. Chaque seau est ensuite trié individuellement en utilisant un autre algorithme de tri. Fonctionne mieux lorsque l'entrée est uniformément distribuée sur une plage. La complexité temporelle moyenne est O(n+k).
Un algorithme de division et conquête qui divise le tableau en deux, trie chaque moitié de manière récursive, puis les fusionne ensemble. Garantit un temps O(n log n) et est stable, mais nécessite de la mémoire supplémentaire. Particulièrement efficace pour les grands ensembles de données et le tri de listes chaînées.
Fonctionne comme le tri de cartes à jouer dans vos mains - insérant chaque élément un à la fois à sa position appropriée. S'exécute en temps O(n) pour les données déjà triées, ce qui le rend très efficace pour les petits tableaux ou les ensembles de données presque triés. Algorithme simple mais adaptatif.
Amélioration du tri à bulles qui élimine les petites valeurs près de la fin de la liste (tortues). Utilise une séquence d'écart décroissant commençant par la longueur du tableau, améliorant la complexité du pire cas. Pratique pour les ensembles de données de taille moyenne où une implémentation simple est valorisée par rapport aux performances optimales.
Algorithme de tri simple similaire au tri par insertion, nommé d'après la façon dont les gnomes de jardin trient les pots de fleurs. Recule lorsque les éléments sont dans le désordre, puis avance à nouveau. Bien que O(n²) comme le tri à bulles, sa simplicité le rend utile pour enseigner les concepts de tri et gérer de petits ensembles de données.
Découvrez des techniques efficaces pour localiser des éléments dans les structures de données. Comparez la recherche linéaire (O(n)) pour les données non triées avec la recherche binaire (O(log n)) pour les tableaux triés. Apprenez les méthodes avancées comme la recherche par interpolation et la recherche par saut, et comprenez comment les algorithmes de recherche alimentent tout, des bases de données aux systèmes de saisie automatique.
Méthode de recherche très efficace qui compare la cible avec l'élément du milieu et réduit de moitié l'espace de recherche de manière répétée. Avec un temps O(log n), elle peut trouver un élément parmi 1 million d'éléments en seulement 20 comparaisons. Fonctionne comme la recherche de mots dans un dictionnaire.
La méthode de recherche la plus basique qui vérifie chaque élément séquentiellement du début à la fin. Utilisée pour les données non triées ou les petits tableaux où la simplicité compte. L'implémentation est simple, mais devient lente avec de grands ensembles de données nécessitant un temps O(n).
Explorez les algorithmes qui résolvent des problèmes complexes sur des structures de données connectées. Maîtrisez le parcours de graphe avec BFS et DFS, trouvez les chemins les plus courts en utilisant les algorithmes de Dijkstra et Bellman-Ford, et calculez les arbres couvrants minimaux avec les algorithmes de Kruskal et Prim. Appliquez ces concepts à des problèmes du monde réel comme la navigation GPS, les réseaux sociaux et le routage réseau.
Explore un graphe niveau par niveau, visitant tous les sommets à la profondeur actuelle avant d'aller plus profondément. Utilise une file d'attente et est idéal pour trouver les chemins les plus courts dans les graphes non pondérés. Les applications incluent la résolution de labyrinthes, l'analyse de réseaux sociaux et la recherche de connexions entre nœuds.
Explore un graphe en allant aussi profondément que possible le long de chaque chemin avant de revenir en arrière. Implémenté à l'aide d'une pile ou de la récursion, ce qui le rend naturel pour les problèmes récursifs. Utilisé pour la recherche de chemins, la détection de cycles, le tri topologique et la génération de labyrinthes.
Trouve les chemins les plus courts d'un sommet source unique vers tous les autres sommets dans un graphe pondéré. Alimente les systèmes de navigation GPS et les protocoles de routage réseau. Fonctionne efficacement avec des poids d'arêtes non négatifs en utilisant une approche gloutonne avec une file de priorité.
Un algorithme de recherche du meilleur d'abord qui trouve le chemin le plus court en utilisant des heuristiques. Combine l'algorithme de Dijkstra et la recherche gloutonne du meilleur d'abord en utilisant f(n) = g(n) + h(n). Largement utilisé dans les jeux, la robotique et la navigation GPS pour une recherche de chemin efficace.
Trouve l'arbre couvrant minimal (MST) d'un graphe non orienté pondéré. Utilise une approche gloutonne en triant les arêtes par poids et en les ajoutant si elles ne créent pas de cycle. Emploie Union-Find pour une détection efficace des cycles. Essentiel pour la conception de réseaux et le clustering.
Trouve l'arbre couvrant minimal (MST) en faisant croître un arbre à partir d'un sommet de départ. Ajoute toujours l'arête de poids minimum connectant un sommet dans l'arbre à un sommet à l'extérieur. Utilise une file de priorité pour une sélection efficace des arêtes. Idéal pour les graphes denses.
Ordonne les sommets d'un graphe acyclique dirigé (DAG) de sorte que pour chaque arête u→v, u vienne avant v. Utilise une approche basée sur DFS. Essentiel pour la résolution de dépendances, les systèmes de construction et la planification de cours.
Algorithme de Google pour classer les pages web par structure de liens. Calcule les scores d'importance de manière itérative.
Aussi connu sous le nom d'algorithme de la 'tortue et du lièvre', cette technique élégante détecte les cycles dans les listes chaînées ou les séquences en utilisant O(1) d'espace. Utilise deux pointeurs se déplaçant à des vitesses différentes - s'il y a un cycle, ils finiront par se rencontrer. Essentiel pour détecter les boucles infinies, analyser les structures de graphes et valider l'intégrité des données.
Algorithme de plus court chemin à source unique qui gère les poids négatifs et détecte les cycles négatifs. Relâche toutes les arêtes V-1 fois pour garantir des distances correctes même avec des poids négatifs. Essentiel pour la détection d'arbitrage de devises, le routage réseau avec des coûts variés et les situations où l'algorithme de Dijkstra échoue. Échange la vitesse contre la flexibilité.
Algorithme de plus courts chemins entre toutes les paires qui calcule les distances entre chaque paire de sommets en temps O(V³). Utilise la programmation dynamique avec une logique centrale élégante de trois lignes. Gère les poids négatifs et fournit la fermeture transitive. Idéal pour les graphes denses, l'analyse de réseau et quand toutes les distances par paires sont nécessaires.
Algorithme glouton qui construit un arbre couvrant minimal en ajoutant des arêtes par ordre de poids croissant, utilisant union-find pour éviter les cycles. Efficace pour les graphes épars avec une complexité temporelle O(E log E). Les applications incluent la conception de réseaux, le clustering, les algorithmes d'approximation et la compréhension des preuves de correction gloutonne.
Algorithme glouton qui fait croître un arbre couvrant minimal en ajoutant répétitivement l'arête la moins chère connectant l'arbre à un nouveau sommet. Utilise une file de priorité pour l'efficacité avec un temps O(E log V). Préféré pour les graphes denses et les applications en temps réel comme la diffusion réseau et la conception de circuits.
Maîtrisez les techniques efficaces de correspondance de motifs et de manipulation de chaînes. Apprenez les algorithmes de recherche de sous-chaînes comme Knuth-Morris-Pratt (KMP) pour la correspondance de motifs en O(n+m), Boyer-Moore pour la recherche de texte pratique, et Rabin-Karp pour la détection de motifs multiples. Ces algorithmes alimentent les éditeurs de texte, les moteurs de recherche, l'analyse de séquences ADN et les systèmes de validation de données.
Algorithme de Knuth-Morris-Pratt pour la correspondance efficace de motifs dans les chaînes. Utilise une fonction d'échec (tableau LPS) pour sauter les comparaisons inutiles, atteignant une complexité temporelle O(n+m). Essentiel pour la recherche de texte, l'analyse de séquences ADN et la détection de plagiat.
Algorithme de recherche de chaînes efficace utilisant les heuristiques de mauvais caractère et de bon suffixe. Compare le motif de droite à gauche, permettant de grands sauts en cas de non-correspondance. Atteint un temps sous-linéaire en pratique, ce qui en fait l'un des algorithmes de correspondance de chaînes les plus rapides.
Résolvez des problèmes d'optimisation complexes en les décomposant en sous-problèmes plus simples se chevauchant. Maîtrisez les approches de mémoïsation et ascendantes à travers des problèmes classiques comme les suites de Fibonacci, la plus longue sous-séquence commune, les problèmes du sac à dos et la multiplication en chaîne de matrices. Apprenez comment la programmation dynamique transforme des solutions en temps exponentiel en algorithmes en temps polynomial.
Trouve la manière optimale de parenthéser une chaîne de matrices pour minimiser le nombre de multiplications scalaires. Problème classique de programmation dynamique du chapitre 15 de CLRS.
Calcule efficacement les nombres de Fibonacci en utilisant la programmation dynamique pour éviter les calculs redondants. Démontre la puissance de la mémoïsation pour transformer une solution récursive en temps exponentiel en un algorithme en temps linéaire. Une introduction classique aux concepts de programmation dynamique.
Trouve la plus longue sous-séquence présente dans deux séquences dans le même ordre. Utilise la programmation dynamique pour construire une table de solution. Les applications incluent l'alignement de séquences ADN, les outils de différence de fichiers (diff) et la détection de plagiat.
Algorithme de programmation dynamique qui calcule le nombre minimum d'éditions de caractères uniques (insertions, suppressions, substitutions) nécessaires pour transformer une chaîne en une autre. Fondamental dans la correction orthographique, l'alignement de séquences ADN et le traitement du langage naturel.
Problème classique de programmation dynamique où vous devez sélectionner des objets avec des poids et des valeurs donnés pour maximiser la valeur totale tout en restant dans une capacité de poids. Chaque objet ne peut être pris qu'une seule fois (0/1). Les applications incluent l'allocation de ressources, l'optimisation de portefeuille et le chargement de cargaisons.
Trouvez la plus longue sous-séquence où tous les éléments sont en ordre croissant. Problème classique de programmation dynamique.
Algorithme élégant de programmation dynamique qui trouve le sous-tableau contigu avec la somme maximale en temps O(n). Combine les principes gloutons et de PD en décidant à chaque étape s'il faut étendre le sous-tableau actuel ou en commencer un nouveau. Essentiel pour l'optimisation des profits boursiers, le traitement du signal et la compréhension des techniques d'optimisation PD.
Problème classique de programmation dynamique qui trouve le nombre minimum de pièces nécessaires pour atteindre un montant cible. Démontre la sous-structure optimale où la solution dépend des solutions pour des montants plus petits. Largement appliqué dans les systèmes financiers, les distributeurs automatiques et l'optimisation de l'allocation des ressources.
Problème de programmation dynamique qui trouve le nombre minimum de coupes nécessaires pour partitionner une chaîne en sous-chaînes palindromiques. Utilise la PD pour précalculer quelles sous-chaînes sont des palindromes, puis trouve les coupes optimales. Les applications incluent la segmentation de texte, l'analyse de séquences ADN et les problèmes d'optimisation de chaînes.
Résolvez des problèmes de satisfaction de contraintes en explorant systématiquement toutes les solutions possibles et en abandonnant les chemins qui ne répondent pas aux exigences. Maîtrisez le problème des N-Reines, les solveurs de Sudoku et les puzzles combinatoires. Apprenez comment le retour arrière gère élégamment les arbres de décision complexes où la force brute devient impossible.
Explorez les algorithmes classiques enracinés dans la théorie des nombres et les mathématiques. Étudiez la génération de nombres premiers avec le Crible d'Ératosthène, comprenez les calculs de PGCD/PPCM, et découvrez comment les intuitions mathématiques anciennes se traduisent en algorithmes modernes efficaces. Ceux-ci forment la base de la cryptographie, de l'optimisation et de la théorie de l'informatique.
Trouvez tous les nombres premiers jusqu'à n en marquant itérativement les composites. Nommé d'après Ératosthène de Cyrène (vers 276-194 av. J.-C.).
Tableau triangulaire de coefficients binomiaux où chaque nombre est la somme des deux nombres directement au-dessus. Nommé d'après Blaise Pascal (1623-1662), bien que connu des mathématiciens des siècles plus tôt. Démontre de beaux motifs mathématiques incluant l'expansion binomiale, la combinatoire et les connexions aux nombres de Fibonacci.
Algorithme ancien d'environ 300 av. J.-C. qui calcule efficacement le plus grand commun diviseur de deux entiers. Basé sur le principe que PGCD(a, b) = PGCD(b, a mod b). L'un des plus anciens algorithmes en usage continu, formant la base de la théorie des nombres, de la cryptographie et de la simplification des fractions.
Étend l'algorithme d'Euclide pour trouver les entiers x et y satisfaisant l'identité de Bézout : ax + by = PGCD(a, b). Non seulement calcule le PGCD mais trouve aussi les coefficients des combinaisons linéaires. Fondamental pour l'arithmétique modulaire, la cryptographie RSA et la résolution d'équations diophantiennes linéaires.
Découvrez les algorithmes fondamentaux d'apprentissage supervisé et non supervisé qui alimentent l'IA moderne. Maîtrisez le clustering K-Means pour la segmentation des données, comprenez les arbres de décision pour la classification, et explorez comment les algorithmes apprennent des modèles à partir des données. Les applications couvrent l'analytique client, la reconnaissance d'images, les systèmes de recommandation et la modélisation prédictive.
Apprenez à travailler avec des structures de données hiérarchiques qui alimentent les bases de données, les systèmes de fichiers et les opérations de recherche. Comprenez les arbres de recherche binaire, explorez les arbres auto-équilibrés comme les arbres AVL et Rouge-Noir qui garantissent des opérations O(log n), et maîtrisez les techniques de parcours d'arbre (infixe, préfixe, postfixe) essentielles pour le traitement des données et l'évaluation des expressions.
Structure de données arborescente qui stocke les chaînes efficacement en partageant les préfixes communs. Chaque chemin de la racine à la feuille représente un mot ou une clé. Excelle dans l'autocomplétion, la vérification orthographique, les tables de routage IP et les implémentations de dictionnaire avec des opérations O(m) où m est la longueur de la clé.
Trouve le nœud le plus profond qui est un ancêtre de deux nœuds donnés dans un arbre. Opération fondamentale dans les requêtes d'arbre avec des applications en biologie computationnelle (évolution des espèces), routage réseau et systèmes de contrôle de version. Divers algorithmes offrent différents compromis temps-espace.
Premier arbre binaire de recherche auto-équilibré inventé en 1962 par Adelson-Velsky et Landis. Maintient l'équilibre de hauteur par des rotations, garantissant des opérations O(log n). Un équilibrage plus strict que les arbres rouge-noir le rend idéal pour les applications à forte consultation comme les bases de données et les systèmes de fichiers.
Effectuez des choix localement optimaux qui conduisent à des solutions globalement optimales. Étudiez la sélection d'activités, le codage de Huffman pour la compression de données et les problèmes du sac à dos fractionnaire. Comprenez quand les algorithmes gloutons fonctionnent (structure optimale + propriété de choix glouton) et découvrez leurs applications dans la planification, la compression et l'optimisation réseau.
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