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Python Coding Sprint : Résolvez 7 Défis Algorithmiques Complexes
Maîtrisez l'art de l'algorithmique en une semaine chrono. >
Cette formation intensive est conçue pour les développeurs souhaitant franchir un palier technique en Python. Loin de la théorie basique, nous allons plonger directement dans la résolution de 7 problèmes complexes qui touchent aux structures de données avancées, à l'optimisation de la complexité temporelle et aux paradigmes de programmation (récursivité, programmation dynamique, backtracking).
Au programme chaque jour :
Analyse théorique du défi.
Implémentation guidée en Python.
Optimisation et "Refactoring" pour une performance maximale.
Objectif : Repartir avec une logique de résolution solide et un portfolio de solutions prêtes pour des tests techniques de haut niveau.
Jour 1 : Recherche de chemin (Algorithme de Dijkstra).
Jour 2 : Programmation Dynamique (Problème du sac à dos / Knapsack).
Jour 3 : Manipulation de Graphes (Détection de cycles).
Jour 4 : Arbres de décision binaires et équilibrage.
Jour 5 : Backtracking (Le problème des N-Reines).
Jour 6 : Traitement de chaînes complexe (Algorithme de KMP).
Jour 7 : Analyse de flux maximum (Ford-Fulkerson).
Programme de la formation
Jour 1 : Analyse de Complexité et Big O
- Titre de la leçon : Fondamentaux de l'efficacité algorithmique
Jour 2 : Algorithmes de Tri et Recherche Avancés
- Titre de la leçon : Stratégie Diviser pour Régner (Merge & QuickSort)
Jour 3 : Manipulation des Graphes (Dijkstra)
- Titre de la leçon : Trouver le chemin le plus court
Jour 4 : Programmation Dynamique (Knapsack)
- Titre de la leçon : Optimisation par mémoïsation
Jour 5 : Backtracking et Arbres (N-Reines)
- Titre de la leçon : Exploration exhaustive et élagage
Jour 6 : Arbres de Recherche Binaires (BST
- Titre de la leçon : Structures de données hiérarchiques
Jour 7 : Flux Maximum et Défi Final
- Titre de la leçon : Algorithme de Ford-Fulkerson et Synthèse