Vous êtes sur une version archivée de lyceum.fr de l'année 2020/2021. Revenir au présent.
Programme Officiel

Contenus

Capacités attendues

Commentaires

Structures de données, interface et implémentation.

Spécifier une structure de données par son interface.

Distinguer interface et implémentation.

Écrire plusieurs implémentations d’une même structure de données.

L’abstraction des structures de données est introduite après plusieurs implémentations d’une structure simple comme la file (avec un tableau ou avec deux piles).

Listes, piles, files : structures linéaires.

Dictionnaires, index et clé.

Distinguer des structures par le jeu des méthodes qui les caractérisent.

Choisir une structure de données adaptée à la situation à modéliser.

Distinguer la recherche d’une valeur dans une liste et dans un dictionnaire.

_

Lien vers le programme complet

Cette année, nous allons voir de nouvelles façons d'organiser et de traiter les données, ce que l'on appelle des structures de données. On rencontrera, notamment des structures linéaires comme la liste, la pile et la file, mais également des structures relationnelles telles que les arbres ou les graphes. Dans ce chapitre, nous allons commencer par distinguer la structure de données de son implémentation en s'appuyant sur les tableaux et dictionnaires vus en première.

Les tableaux: list

En première, nous avons déjà rencontré les tableaux(tableaux dynamiques pour être plus précis), qui sont des séquences d'éléments ordonnés auxquels on peut accéder facilement par leur index.

Tableau à une dimension.png
Par Original uploader was Sanao at fr.wikipedia — Transferred from fr.wikipedia; transferred to Commons by User:Bloody-libu using CommonsHelper., Domaine public, Lien

En python les tableaux sont implémentés par l'objet list dont les éléments sont séparés par une virgule et entourés de crochets.

# création
ma_liste = [1, "deux", 3.0]
# accés aux élements par index
ma_liste[1] # renvoie "deux"!

Les listes étant mutables, on peut ajouter ou supprimer des éléments après création.

  • Ajout d'un élément à l'index souhaité :
# ajout avec la méthode `insert()`
ma_liste.insert(0, "zéro")
ma_liste # renvoie ['zéro', 1, 'deux', 3.0]
  • Suppression d'un élément à l'index souhaité :
# suppression avec la méthode `pop()`
ma_liste.pop(2)
ma_liste # renvoie ['zéro', 1, 3.0]
  • Il est également fréquent de souhaiter connaitre la longueur de la liste :
# longueur avec la fonction `len()`
len(ma_liste) # renvoie 3 puisque ['zéro', 1, 3.0]
Une liste est-elle vide en Python?

Python étant un langage à type dynamique, il peut convertir le type d'une valeur en un autre suivant la situation. Ainsi si une liste se retouve dans une situation ou un booléen est attendu(if liste: ... while liste:), il convertira:

  • la liste vide en: False
  • une liste non vide en: True

Donc vérifier si une liste est vide peut-être simplement fait avec bool(liste).

Différence entre interface et implémentation

Les quatre méthodes qui ont été définies dans la classe list en Python sont ce que l'on appelle une implémentation de la structure de donnée tableau.

Il existe de nombreux langages de programmation qui implémentent le type abstrait tableautableau, nous avions vu l'année dernière les différences d'implémentation entre les list de Python et les Array de javascript.

Implémentation

L'implémentation d'une structure de données ou d'un algorithme est leur mise en œuvre pratique dans un langage de programmation.

Cependant, on retrouve des méthodes similaires qui sont ce que l'on appelle l'interface de la structure de données tableautableau:

  1. « Insérer » : ajoute un élément dans le tableau à l'index souhaité. ajout(index, élément) ;
  2. « Retirer » : retire un élément de le tableau à l'index souhaité. suppr(index) ;
  3. « Le tableau est-il vide ? » : renvoie « vrai » si le tableau est vide, « faux » sinon. est_vide()
  4. « Nombre d'éléments dans le tableau » : renvoie le nombre d'éléments dans le tableau. longueur()

Article Wikipedia sur les listes

Interface

L'interface d'une structure de données est la spécification des méthodes pouvant être appliquées sur cette structure de données.

Implémentation d'un tableau en python

Créer une classe Tableau qui implémente les quatre méthodes ci-dessus en stockant les données du tableau dans un attribut appelé data de type liste.

Pour aller plus loin, faire l'exercice 2.

Les dictionnaires: dict

Un dictionnaire, est un type de données associant à un ensemble de clés, un ensemble de valeurs correspondantes.

Il s'agit d'une structure de données abstraite appelée tableau associatif qui a une implémentation native en Python par la classe dict vue en première.

# création du dictionnaire
personne = {"nom": "Lagaffe", "prenom": "Gaston", "age": 27, "rigolo": True}
# accés à une valeur
personne['age'] # renvoie 27

Méthodes

Les opérations usuellement fournies par un tableau associatif sont :

  • ajout : association d'une nouvelle valeur à une nouvelle clef ;
  • modification : association d'une nouvelle valeur à une ancienne clef ;
  • suppression : suppression d'une clef ;
  • recherche : détermination de la valeur associée à une clef, si elle existe.

Article Wikipedia sur le Tableau associatif

Implémentation en Python

Les dictionnaires étant mutables, on peut ajouter supprimer ou modifier une valeur à un dictionnaire déjà créé:

# ajout d'une clé
personne["dessinateur"] = "André Franquin"
# suppression d'une clé
del personne["rigolo"]
# modification d'une clé
personne["age"] = 28
# accés à une valeur
personne['age'] # renvoie 28

La recherche d'une valeur d'une valeur est traitée ci-après comme le propose le programme officiel.

Recherche d'une valeur

Les méthodes d'itération diffèrent légèrement entre les listes et le dictionnaire en Python.

Dans une liste

# on crée une liste vide par compréhension
paires = [2*i for i in range(10)]
print(paires) # affiche [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

def recherche_liste(liste, élément):
    # itération sur les valeurs de la liste
    for e in liste:
        if e == élément:
            return True
    return False

# Appels de la fonction
recherche_liste(paires, 3) # renvoie False
recherche_liste(paires, 8) # renvoie True
Avec le mot-clé in

On peut utiliser le mot-clé in pour tester la présence d'une valeur dans la liste:

>>> 8 in paires
True
>>> 7 in paires
False

Dans un dictionnaire

Il existe trois méthodes d'itération sur les dictionnaires vues en première:

  • Itération sur les clés: keys()
  • Itération sur les valeurs: values()
  • Itération sur les paires clé, valeurs: items()

Pour rechercher une valeur, une itération sur les valeurs suffit.

personne = {'nom': 'Lagaffe', 'prenom': 'Gaston', 'age': 28, 'dessinateur': 'André Franquin'}

def recherche_dict(dico, valeur):
    for val in dico.values():
        if val == valeur:
            return True
    return False

recherche_dict(personne, 'André Franquin') # renvoie True
recherche_dict(personne, 'Lagafe') # renvoie False
Avec le mot-clé in

Le mot-clé in teste l'opérande parmi les clés et non les valeurs.

>>> 'André Franquin' in personne
False
>>> 'dessinateur' in personne
True

Complexité des opérations

Nous avons déjà défini la complexité temporelle d'un algorithme qui consiste à compter le nombre d'opérations élémentaires effectuées par un algorithme pour aboutir au résultat souhaité.

Nous allons préciser ici ce que l'on entend par opération élémentaire, car parfois lorsque l'on tape une opération celle-ci n'est pas élémentaire.

Une opération est élémentaire si elle a une complexité O(1)O(1).

Cas des listes

Opération

Exemple

Complexité

Ajout à la fin

liste.append(e)

O(1)O(1)

Insertion d'un élément

liste.insert(i, e)

O(n)O(n)

Suppression à la fin

liste.pop()

O(1)O(1)

Suppression au milieu

liste.pop(i)

O(n)O(n)

Accés à un élément

liste[i]

O(1)O(1)

Modification d'un élément

liste[i] = e

O(1)O(1)

Longueur de la liste

len(liste)

O(1)O(1)

Recherche d'un élément

e in liste

O(n)O(n)

Time complexity sur le wiki Python

Cas des dictionnaires

Opération

Exemple

Complexité

Ajout d'un élément

dico[clé] = val

O(1)O(1)

Modification d'un élément

dico[clé] = val

O(1)O(1)

Suppression d'un élément

del dico[clé]

O(1)O(1)

Accès à un élément

dico[i]

O(1)O(1)

Recherche d'une clé

e in dico

O(1)O(1)

Recherche d'un valeur

e in dico.values()

O(n)O(n)

Note: les complexités données sont moyennes car dans le pire des cas, toutes ses opérations sont en O(n)O(n).

Time complexity sur le wiki Python