Algorithmique et optimisation¶

Complexité, structures de données et algorithmes fondamentaux — des bases théoriques aux structures distribuées et aux problèmes d'ordonnancement.

graph LR
    A["Complexite"] --> B["Structures"]
    B --> C["Tri et recherche"]
    C --> D["Prog. dynamique"]
    D --> E["Hachage distribue"]
    E --> F["Consensus"]
    F --> G["Optimisation"]

Ce que vous allez apprendre¶

À la fin de ce tutoriel, vous serez capable de :

• Évaluer la complexité d'un algorithme et choisir la bonne structure de données
• Reconnaitre les algorithmes de tri et de parcours adaptés à chaque contexte
• Appliquer la programmation dynamique et les approches gloutonnes
• Comprendre le hachage consistant, les Bloom filters et les CRDTs
• Expliquer Raft et les mécanismes de consensus distribué
• Résoudre des problèmes d'ordonnancement et d'allocation de ressources
• Relier chaque concept a un cas d'usage réel (Kubernetes, Kafka, Redis)

Prérequis¶

Parcours¶