File de prioritéEn informatique, une file de priorité est un type abstrait élémentaire sur laquelle on peut effectuer trois opérations : insérer un élément ; extraire l'élément ayant la plus grande clé ; tester si la file de priorité est vide ou pas. Ainsi, elle permet d'implémenter efficacement des planificateurs de tâches, où un accès rapide aux tâches d'importance maximale est souhaité. On la retrouve par exemple dans les ordonnanceurs des systèmes d'exploitation, notamment le noyau Linux.
Tri par tasthumb|300px|Animation montrant le fonctionnement du tri par tas (Heapsort). En informatique, le tri par tas est un algorithme de tri par comparaisons. Cet algorithme est de complexité asymptotiquement optimale, c'est-à-dire que l'on démontre qu'aucun algorithme de tri par comparaison ne peut avoir de complexité asymptotiquement meilleure. Sa complexité est proportionnelle à où est la longueur du tableau à trier.
Algorithme de triUn algorithme de tri est, en informatique ou en mathématiques, un algorithme qui permet d'organiser une collection d'objets selon une relation d'ordre déterminée. Les objets à trier sont des éléments d'un ensemble muni d'un ordre total. Il est par exemple fréquent de trier des entiers selon la relation d'ordre usuelle « est inférieur ou égal à ». Les algorithmes de tri sont utilisés dans de très nombreuses situations. Ils sont en particulier utiles à de nombreux algorithmes plus complexes dont certains algorithmes de recherche, comme la recherche dichotomique.
Type abstraitEn informatique, un type de donnée abstrait (en anglais, abstract data type ou ADT) est une spécification mathématique d'un ensemble de données et de l'ensemble des opérations qu'on peut effectuer sur elles. On qualifie d'abstrait ce type de donnée car il ne spécifie pas comment les données sont représentées ni comment les opérations sont implémentées. Les types abstraits les plus utilisés sont : arbre binaire conteneur dictionnaire ou tableau associatif ensemble Graphe liste multiensemble pile Union-find Un type abstrait est composé de cinq champs : Type abstrait ; Utilise ; Opérations ; Pré-conditions ; Axiomes.
Tas de FibonacciEn informatique, un tas de Fibonacci est une structure de données similaire au tas binomial, mais avec un meilleur temps d'exécution amorti. Les tas de Fibonacci ont été conçus par Michael L. Fredman et Robert E. Tarjan en 1984 et publiés pour la première fois dans un journal scientifique en 1987. Les tas de Fibonacci sont utilisés pour améliorer le temps asymptotique de l'algorithme de Dijkstra, qui calcule les plus courts chemins dans un graphe, et de l'algorithme de Prim, qui calcule l'arbre couvrant de poids minimal d'un graphe.
Tas binaireEn informatique, un tas binaire est une structure de données utilisée notamment pour implémenter une car elle permet de retirer l’élément de priorité maximale (resp. minimale) d'un ensemble ou d’insérer un élément dans l'ensemble en temps logarithmique tout en conservant la structure du tas binaire. On peut la représenter par un arbre binaire qui vérifie ces deux contraintes : C'est un arbre binaire complet : tous les niveaux sauf le dernier doivent être totalement remplis et si le dernier ne l'est pas totalement, alors il doit être rempli de gauche à droite.
Arbre binaire de rechercheEn informatique, un arbre binaire de recherche ou ABR (en anglais, binary search tree ou BST) est une structure de données représentant un ensemble ou un tableau associatif dont les clés appartiennent à un ensemble totalement ordonné. Un arbre binaire de recherche permet des opérations rapides pour rechercher une clé, insérer ou supprimer une clé.
Ensemble (informatique)En informatique, un ensemble ou set est un type abstrait qui peut stocker certaines valeurs, sans ordre particulier, et sans répétition. Il s'agit d'une mise en œuvre informatique de la notion mathématique d'ensemble fini. Un ensemble stocke des valeurs, sans ordre défini, et ne contient pas de données en double (la tentative d'insertion d'une donnée déjà présente est sans effet). Contrairement à la plupart des autres types de collections les ensembles sont plus utilisés pour tester l'appartenance d'une valeur à cet ensemble que pour en extraire des données.
Liste chaînéeUne liste chaînée ou liste liée (en anglais linked list) désigne en informatique une structure de données représentant une collection ordonnée et de taille arbitraire d'éléments de même type, dont la représentation en mémoire de l'ordinateur est une succession de cellules faites d'un contenu et d'un pointeur vers une autre cellule. De façon imagée, l'ensemble des cellules ressemble à une chaîne dont les maillons seraient les cellules.
PHP, plus connu sous son sigle (sigle auto-référentiel), est un langage de programmation libre, principalement utilisé pour produire des pages Web dynamiques via un serveur web, mais pouvant également fonctionner comme n'importe quel langage interprété de façon locale. PHP est un langage impératif orienté objet. PHP a permis de créer un grand nombre de sites web célèbres, comme Facebook et Wikipédia. Il est considéré comme une des bases de la création de sites web dits dynamiques mais également des applications web.
Arbre enracinéEn théorie des graphes, un arbre enraciné ou une arborescence est un graphe acyclique orienté possédant une unique racine, et tel que tous les nœuds sauf la racine ont un unique parent. En informatique, c'est également une structure de données récursive utilisée pour représenter ce type de graphes. Dans un arbre, on distingue deux catégories d'éléments : les feuilles (ou nœuds externes), éléments ne possédant pas de fils dans l'arbre ; les nœuds internes, éléments possédant des fils (sous-branches).
Implicit data structureIn computer science, an implicit data structure or space-efficient data structure is a data structure that stores very little information other than the main or required data: a data structure that requires low overhead. They are called "implicit" because the position of the elements carries meaning and relationship between elements; this is contrasted with the use of pointers to give an explicit relationship between elements. Definitions of "low overhead" vary, but generally means constant overhead; in big O notation, O(1) overhead.
D-ary heapThe d-ary heap or d-heap is a priority queue data structure, a generalization of the binary heap in which the nodes have d children instead of 2. Thus, a binary heap is a 2-heap, and a ternary heap is a 3-heap. According to Tarjan and Jensen et al., d-ary heaps were invented by Donald B. Johnson in 1975. This data structure allows decrease priority operations to be performed more quickly than binary heaps, at the expense of slower delete minimum operations.
Standard Template LibraryLa Standard Template Library (STL) est une bibliothèque C++, normalisée par l'ISO (document ISO/CEI 14882) et mise en œuvre à l'aide des templates. Cette bibliothèque fournit : un ensemble de classes conteneurs, telles que les vecteurs (vector), les tableaux associatifs (map), les listes chaînées (list), qui peuvent être utilisées pour contenir n'importe quel type de données à condition qu'il supporte certaines opérations comme la copie et l'assignation. une abstraction des pointeurs : les itérateurs.
Tas binomialEn informatique, un tas binomial est une structure de données assez proche du tas binaire, mais qui permet aussi de fusionner deux tas rapidement. Ainsi, il supporte les opérations suivantes, toutes en O(log n) : insérer un nouvel élément au tas ; trouver l'élément de plus petite clé ; effacer du tas l'élément de plus petite clé ; diminuer la clé d'un élément donné ; effacer un élément donné du tas ; fusionner deux tas en un seul. Le tas binomial est donc une implémentation du type abstrait tas fusionnable, c'est-à-dire une permettant des opérations de fusion.
Rust (langage)Rust est un langage de programmation compilé multi-paradigme conçu et développé par Mozilla Research depuis 2010. Il a été conçu pour être « un langage fiable, concurrent, pratique », supportant les styles de programmation purement fonctionnel, modèle d'acteur, procédural, ainsi qu'orienté objet sous certains aspects. En 2020, ses domaines de prédilection sont la programmation système, les applications en ligne de commande, les applications Web via WebAssembly, les services réseaux et les systèmes embarqués.
Pairing heapA pairing heap is a type of heap data structure with relatively simple implementation and excellent practical amortized performance, introduced by Michael Fredman, Robert Sedgewick, Daniel Sleator, and Robert Tarjan in 1986. Pairing heaps are heap-ordered multiway tree structures, and can be considered simplified Fibonacci heaps. They are considered a "robust choice" for implementing such algorithms as Prim's MST algorithm, and support the following operations (assuming a min-heap): find-min: simply return the top element of the heap.
Algorithme de DijkstraEn théorie des graphes, l'algorithme de Dijkstra (prononcé ) sert à résoudre le problème du plus court chemin. Il permet, par exemple, de déterminer un plus court chemin pour se rendre d'une ville à une autre connaissant le réseau routier d'une région. Plus précisément, il calcule des plus courts chemins à partir d'une source vers tous les autres sommets dans un graphe orienté pondéré par des réels positifs. On peut aussi l'utiliser pour calculer un plus court chemin entre un sommet de départ et un sommet d'arrivée.
Algorithme de Primthumb|right|Arbre couvrant de poids minimum L'algorithme de Prim est un algorithme glouton qui calcule un arbre couvrant minimal dans un graphe connexe pondéré et non orienté. En d'autres termes, cet algorithme trouve un sous-ensemble d'arêtes formant un arbre sur l'ensemble des sommets du graphe initial et tel que la somme des poids de ces arêtes soit minimale. Si le graphe n'est pas connexe, alors l'algorithme détermine un arbre couvrant minimal d'une composante connexe du graphe.
Algorithme de sélectionEn algorithmique, un algorithme de sélection est une méthode ayant pour but de trouver le k-ième plus petit élément d'un ensemble d'objets (étant donné un ordre et un entier k). La question de la sélection est un problème essentiel en algorithmique, notamment dans la recherche du maximum, du minimum et de la médiane. Plusieurs algorithmes ont été proposés et plusieurs contextes ont été étudiés : algorithmes en ligne, complexité amortie, complexité en moyenne, ensemble d'objet particuliers etc.
