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Résolution de problèmes algorithmiques

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Code : la bibliothèque tryalgo de 128+ algorithmes

Nous avons implémenté plusieurs algorithmes et structures de données en une bibliothèque Python.

pip install tryalgo

Notre livre : Programmation efficace

Nous avons écrit un livre sur la programmation compétitive en Python, qui documente la majore partie de notre bibliothèque tryalgo. Il a été publié en plusieurs langues.

Les nombreux problèmes algorithmiques de ce livre constituent une préparation efficace aux concours de programmation et entretiens d’embauche d’entreprises spécialisées en informatique.

On y trouve les algorithmes classiques de géométrie ou de recherche de plus court chemin mais également des sujets plus atypiques tels que les arbres de Fenwick ou les liens dansants de Knuth.

Niveau : à partir de la L3, ou dès le lycée pour les participants à Prologin :)

Problèmes

Cf. notre notebook Jupyter : TryAlgo Maps in Paris

Blog : Solutions

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À propos des auteurs

Christoph Dürr est directeur de recherche CNRS en informatique à Sorbonne Université. Spécialisé en algorithmique, il a enseigné à l’École polytechnique de 2007 à 2014 et entraîne régulièrement des équipes pour le concours de programmation ICPC.
À part ça, il aime beaucoup les carrot-cakes.

Jill-Jênn Vie est chargé de recherches à Inria. Ancien élève de l’École normale supérieure de Paris-Saclay, il a participé à l’organisation du concours d’informatique Prologin de 2010 à 2014.
À part ça, il est féru de métafiction.

Voici un pseudo-code à appliquer pour apprendre un max d’algorithmes :

import tryalgo                 # import all you can eat

try:
    problem = read(statement)    # needs organisation
    algo = solve(problem)        # needs skills
    solution = implement(algo)   # needs experience
    answer = submit(solution)
    assert answer == "Accept"
except SubmissionError:
    learn_more()

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