Comment bien structurer son algorithme de programmation

Introduction à la structuration des algorithmes

La structuration des algorithmes de programmation joue un rôle crucial dans le développement de logiciels efficaces et de qualité. Un algorithme bien structuré facilite non seulement la compréhension du code pour les développeurs, mais améliore également la maintenance et les performances globales des applications. Lorsqu'un algorithme est écrit de manière désordonnée, cela peut engendrer des difficultés majeures, tant pour le développement que pour la mise à jour et la correction des erreurs. En effet, le code mal organisé rend souvent les logicels vulnérables aux bugs et inefficaces lors de l'exécution.

Un algorithme structuré incluant des étapes claires et des flux logiques permet aux équipes de développement de suivre le raisonnement derrière chaque ligne de code. Cela ne se limite pas seulement à une meilleure lisibilité; c'est également une façon de garantir que les tâches complexes peuvent être divisées en sous-tâches plus simples. La structuration réfléchie devient un atout précieux, car elle favorise la collaboration entre différents membres d'une équipe, qui peuvent ainsi comprendre plus rapidement le travail des autres. En intégrant des normes de codage et des conventions de nommage, les développeurs contribuent à créer un environnement de travail où la clarté prime.

De plus, une bonne structuration initie à des pratiques de programmation robustes, comme la réutilisabilité et la modularité du code. En mettant en place des fonctions et des modules distincts, la complexité du code est considérablement réduite. Cette approche permet non seulement de rendre le code plus propre, mais également d'éviter la redondance, facilitant ainsi les mises à jour futures. Dans ce contexte, il devient évident qu'investir du temps dans la structuration adéquate des algorithmes est essentiel pour tout programmeur souhaitant produire un code efficace et de qualité.

Les éléments de base d'un algorithme

Au sein de la structure algorithmique, il existe 3 types :

• Séquence: Repose sur l'exécution d'un ensemble d'instructions de manière linéaire, les unes après les autres, dans l'ordre où elles sont écrites. Voici quelques points clés :

  1. Ordre : Les instructions sont exécutées dans un ordre spécifique, de la première à la dernière, sans sauts ni bifurcations.

  2. Simplicité : C'est la forme la plus basique de structure, idéale pour des tâches simples qui nécessitent un flux de travail direct.

  3. Utilisation : Couramment utilisée dans des algorithmes qui ne nécessitent pas de décisions ou de boucles, comme des calculs mathématiques simples ou la lecture et l'écriture de données.

  4. Exemple : Un algorithme qui additionne deux nombres et affiche le résultat. On peut le représenter ainsi :

• Alternative: La structure algorithmique alternative est utilisée lorsque le flux d'exécution d'un algorithme dépend d'une condition. Voici les points clés :

  1. Condition : Elle permet de prendre des décisions. Selon que la condition est vraie ou fausse, le programme suivra un chemin ou un autre.

  2. Instruction conditionnelle : Les instructions sont généralement formulées avec des déclarations comme si... alors... sinon..., permettant d'exécuter différentes actions.

  3. Utilisation : Cette structure est couramment utilisée pour gérer des situations où il y a plusieurs options ou pour valider des entrées.

  4. Exemple : Un algorithme qui vérifie si un nombre est pair ou impair. Il peut être représenté ainsi :

• Répétition: La structure algorithmique de répétition est utilisée pour exécuter un ensemble d'instructions plusieurs fois, en fonction d'une condition. Voici les points clés :

  1. Condition de continuation : La répétition repose sur une condition qui est évaluée avant ou après chaque itération. Si la condition est vraie, le bloc d'instructions s'exécute à nouveau.

  2. Types de boucles :

     • Boucle "tant que" : S'exécute tant qu'une condition est vraie.

     • Boucle "pour" : S'exécute un nombre déterminé de fois.

     • Boucle "faire...tant que" : S'exécute au moins une fois avant d'évaluer la condition.

  3. Utilisation : Idéale pour des tâches nécessitant de la répétition, comme traiter des éléments dans une liste, réaliser des calculs répétés, ou attendre que certaines conditions soient remplies.

  4. Exemple : Un algorithme qui additionne les nombres de 1 à 5. Il peut être représenté avec une boucle "pour" :

Mauvais exemple

Bon exemple

Éviter les conditions ambiguës

Éviter de répéter le même code dans les itérations

Que signifie "grand" ?

Ne pas négliger les cas limites

Ne traite pas le cas où A = 0.

Éviter les instructions trop complexes

Ne pas ignorer les erreurs d'entrée

Ne vérifie pas si A est un nombre valide.

Éviter les conditions de sortie manquantes

Éviter les répétitions de code

Mauvais exemple

Bon exemple

Ne pas ignorer les erreurs potentielles

Cela entraînera une boucle infinie.

Choisir la bonne méthode de planification

Ceci ne fonctionne pas si la boucle "pour" est conçue pour s'exécuter de manière ascendante.

Cas à éviter dans la structure alternative:

Cas à éviter dans la structure alternative:

Ne pas utiliser des valeurs inappropriées dans les boucles

Éviter les boucles trop complexes

La condition est confuse et peut prêter à confusion

Si N est négatif ou non valide, cela peut causer des problèmes

Cas général

(!ConditionDeFin) = Inverse a ConditionDeFin d'iteration

Répétition - Itération

Est-ce que le nombre d'itérations est connu?

Oui=N

Méthodologie à éviter

Non

• Quelle est/sont les conditions de Fin d'itération?

• Quelle est/sont les conditions de Fin d'itération?

Modèles d'algorithmes

Modele

Saisie-Verification

But: Répéter 1 action (suivir 1 valeur) jusqu'a ce que cette valeur vérific 1 condition

Exemple: Saisir une note (cad entier compris entre 0 et 20)

Définition: Donnée pour action 1

C'est 1 élément (1 variable, 1 constante) dans le valeur nécessaire à la réalisation de cette action

Définition: Résultat par action 1

C'est 1 élément (1 variable) dans le valeur est calculée, modifiée par cette action

1.Parcours complet (clé de collection) séquentiel avec traitement systématique

Modèles d'algorithmes sur des structures de données homogène à accès direct

1. Parcours complet avec traitement systématique

2. Parcours complet avec traitement conditionnel

3. Recherche séquentielle de première occurrence

4. Recherche dichotomies de première occurrence

5. Plusieurs tris 

6. Fusion de la collection triées 

Exemple: Collection = Tableau d'entier de taille N

Exemple: Parcours

• Initialise le tableau à 0

• Afficher tous les éléments du tableau

Répétition

• Notre connu jis: N

• N..... d'indice (i) pour voyager le tableau parcourir

Répéter pour i de 0 à N-1

Exemple:

2.Parcours séquentiel complet avec traitement conditionnel

Exemple 1:

• Afficher les notes ≥10 de ce tableau de N mots

• Il faut 1 indice i pour parcourir

Exemple 2:

• Afficher les éléments pairs du tableau

Exemple 3:

• Afficher les éléments de rang pair

3.Recherche séquentiel de premier occurrence

Parcours la collection (depuis le debut vers le fin) mais et il y a 2 conditions de fin de répétition:

• J'ai parcouru toute le collection SANS avoir trouvé l'élément que je cherchais.

• J'ai trouvé 1 élément (courant) qui correspond à l'élément cherché

Pour faire le parcours, il va falloir 3 mécanísms:

• n place en début de collection

• Avancer (de 1 place) au suivant

• Détecter la fin de la collectiòn

Modèles d'algorithmes

Modele

Saisie-Verification

But: Répéter 1 action (suivir 1 valeur) jusqu'a ce que cette valeur vérific 1 condition

Exemple: Saisir une note (cad entier compris entre 0 et 20)

Définition: Donnée pour action 1

C'est 1 élément (1 variable, 1 constante) dans le valeur nécessaire à la réalisation de cette action

Définition: Résultat par action 1

C'est 1 élément (1 variable) dans le valeur est calculée, modifiée par cette action

1.Parcours complet (clé de collection) séquentiel avec traitement systématique

Modèles d'algorithmes sur des structures de données homogène à accès direct

1. Parcours complet avec traitement systématique

2. Parcours complet avec traitement conditionnel

3. Recherche séquentielle de première occurrence

4. Recherche dichotomies de première occurrence

5. Plusieurs tris 

6. Fusion de la collection triées 

Exemple: Collection = Tableau d'entier de taille N

Exemple: Parcours

• Initialise le tableau à 0

• Afficher tous les éléments du tableau

Répétition

• Notre connu jis: N

• N..... d'indice (i) pour voyager le tableau parcourir

Répéter pour i de 0 à N-1

Exemple:

2.Parcours séquentiel complet avec traitement conditionnel

Exemple 1:

• Afficher les notes ≥10 de ce tableau de N mots

• Il faut 1 indice i pour parcourir

Exemple 2:

• Afficher les éléments pairs du tableau

Exemple 3:

• Afficher les éléments de rang pair

3.Recherche séquentiel de premier occurrence

Parcours la collection (depuis le debut vers le fin) mais et il y a 2 conditions de fin de répétition:

• J'ai parcouru toute le collection SANS avoir trouvé l'élément que je cherchais.

• J'ai trouvé 1 élément (courant) qui correspond à l'élément cherché

Pour faire le parcours, il va falloir 3 mécanísms:

• n place en début de collection

• Avancer (de 1 place) au suivant

• Détecter la fin de la collectiòn

Exemple 1

Impliquer le rang élément pair situé au Rang le plus haute /grand.

Recherche significativa de 1er occurrence:

• En parlant de i=N-1 (=8) vers i=0

• On cherche le 1er élément pair

• Trouvé: Qui dit si la recherche á réussi ou échoué.

• La Position: La position de la 1er occurrence qui vérifie la condition, quand elle á été échoué

Exemple 2

Indiquer n un mot qui est un palindrome

• Kayak

• Ici

• Aerea

• Un mot = 1 tableau de caractère

• Un String

Modele Recherche de 1er ocurrence

Exemple palindrome

• On parcours la chaine en consultant á chaque etape 2 éléments symétriques par rapport au centre

• On cherche la 1er partie d'éléments différents

• 2 índices sauf nécessaires

• i: Va aller du Début --> Fin

• j: Va aller de la Fin --> Début