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NumPy sert à manipuler efficacement des tableaux numériques en Python. Voici comment comprendre ndarray, shape, axes, dimensions, broadcasting, dtype et les erreurs fréquentes.
NumPy en Python : tableaux, axes et dimensions expliqués simplement Lire
Floyd-Warshall calcule les plus courts chemins entre toutes les paires de sommets. Voici le principe, une implémentation Python, la reconstruction de chemin, la complexité et les limites.
Floyd-Warshall en Python : plus courts chemins entre tous les sommets Lire
L’algorithme A* trouve un plus court chemin en combinant le coût déjà parcouru et une heuristique vers l’objectif. Voici le principe, un exemple Python sur une grille, heapq et les pièges à éviter.
Algorithme A* en Python : trouver le plus court chemin avec une heuristique Lire
Le module heapq permet de gérer une file de priorité en Python avec un tas binaire. Voici le principe, les fonctions utiles, les tuples de priorité, Dijkstra, top-k et les erreurs fréquentes.
File de priorité en Python avec heapq : tas, priorités et exemples Lire
BFS et DFS sont les deux parcours fondamentaux des graphes. Voici comment les implémenter en Python avec deque, pile, ensemble de visites, exemples, complexité et cas d’usage.
BFS et DFS en Python : parcourir un graphe pas à pas Lire
La programmation dynamique évite de recalculer les mêmes sous-problèmes. Voici une méthode claire en Python avec Fibonacci, chemins dans une grille, sac à dos, mémoïsation et tableaux DP.
Programmation dynamique en Python : principes, Fibonacci, chemins et sac à dos Lire
Les algorithmes Python s’apprennent mieux par familles : tris, graphes, programmation dynamique, mathématiques, optimisation et structures de données. Voici une carte claire pour progresser avec les bons exemples.
Algorithmes Python : tous les guides pour apprendre pas à pas Lire
La complexité algorithmique permet d’estimer comment un programme Python évolue quand la taille des données augmente. Voici un guide clair avec exemples, listes, dictionnaires, boucles, tris et graphes.
Complexité algorithmique en Python : comprendre O(n), O(log n) et O(n²) Lire
Les graphes servent à modéliser des réseaux, des chemins, des dépendances et des relations. Voici un guide clair pour comprendre BFS, DFS, Dijkstra, Prim, Kruskal et les structures Python utiles.
Algorithmes de graphes en Python : le guide pour bien démarrer Lire
Prim et Kruskal permettent de construire un arbre couvrant minimum dans un graphe pondéré. Voici leurs différences, leurs complexités et deux implémentations Python complètes.
Prim vs Kruskal en Python : choisir le bon algorithme de graphe Lire