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Cours
Responsable(s) Patrick Cardinal

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Sauvegarde réussie
Echec de sauvegarde
Avertissement


Préalables

Programme(s) : 7065,7070,7084,7086,7365,7610
             
  Profils(s) : Tous profils  
             
    MAT210 ET LOG121    
             
 

Unités d’agrément

50,0 % 50,0 %
Total d'unités d'agrément : 64,8

Qualités de l’ingénieur

 

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 Qualité visée dans ce cours  
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   Qualité visée dans un autre cours  
  Indicateur enseigné
  Indicateur évalué
  Indicateur enseigné et évalué

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Descriptif du cours

Acquérir une connaissance spécifique au génie logiciel des structures de données et des algorithmes. Comprendre et utiliser l'analyse asymptotique afin de choisir judicieusement les structures de données appropriées et le type d'algorithme optimal pour résoudre efficacement un problème tout en respectant les contraintes imposées et les ressources disponibles.

Au terme de ce cours, l'étudiante ou l'étudiant sera en mesure de choisir parmi une multitude de structures de données de base (tableau, file, pile ou liste) ou plus avancées (structures en arbre, graphes, tables de hachage) afin de résoudre différents problèmes plus ou moins complexes. Il sera aussi en mesure de les combiner et de les adapter afin de faire face à différentes situations.

L’étudiante ou l'étudiant sera aussi en mesure de choisir le type d’algorithmes et d’analyser ses performances globales pour différents problèmes de base qui impliquent, par exemple, la recherche dans des graphes, l’optimisation combinatoire ou la recherche dans des chaînes de caractères.





Objectifs du cours

À la fin de ce cours, l’étudiant(e) aura assimilé les notions suivantes :

  • structures de données élémentaires : liste, pile, queue, tableau, arbre, graphe, etc.;
  • techniques d’analyse de performance des algorithmes;
  • techniques de base de conception d’algorithmes : récursivité, algorithmes gloutons, programmation dynamique, etc.;
  • algorithmes de recherche et d’extraction de l’information;
  • algorithmes de tri classiques.

À la fin du cours, l’étudiant(e) sera capable de :

  • analyser la performance des algorithmes pour faire un choix réfléchi entre divers algorithmes;
  • choisir des structures de données judicieuses et implanter des algorithmes de manière à obtenir de bonnes performances;
  • concevoir des algorithmes simples en utilisant les techniques classiques de conception;
  • analyser les résultats et faire des améliorations algorithmiques si possible et nécessaires.

Stratégies pédagogiques

- Un cours magistral par semaine (3 heures). Des exemples seront faits en classe pour permettre aux étudiants(es) d’assimiler les concepts théoriques.

- Une séance de travaux pratiques par semaine (1 heure approximativement*).

- Une séance de laboratoire par semaine (2 heures approximativement*).

Le temps pour la séance de travaux pratique peut varier (plus ou moins de temps) d'une semaine à l'autre dépendant de la théorie et des exercices faits en TP.  Ces heures sont fournies à titre indicatif seulement, mais la période de laboratoire au complet (séance de TP et labo) sera de 3 heures totales.


Utilisation d’appareils électroniques

Il est interdit de capter le cours ou des portions du cours (enregistrement vidéo, enregistrement audio, photographie) en salle de classe ou en laboratoire à moins d'avoir obtenue au préalable la permission de l'enseignant.


Coordonnées du personnel enseignant le cours

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