Algorithmes de chaînes
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.
Correspondance de chaînes KMP
AdvancedAlgorithme 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.
Correspondance de chaînes Boyer-Moore
AdvancedAlgorithme 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.
💡 Conseil d'apprentissage
Commencez par les algorithmes de niveau débutant pour construire vos bases, puis progressez vers les sujets intermédiaires et avancés. Chaque algorithme comprend des visualisations interactives, une analyse de complexité et des exemples de code dans plusieurs langages.