Une chasse au trésor
Dans une chasse au trésor, le premier indice t'envoie sous le banc, où tu trouves le deuxième indice, qui t'envoie derrière l'arbre, et ainsi de suite. Personne ne te donne la liste complète des cachettes : chaque indice donne le suivant.
Une liste chaînée range les données de cette façon. Chaque valeur est dans un maillon, qui contient deux choses : la valeur, et l'adresse du maillon suivant. Le dernier maillon n'a pas de suivant : en Python, on note ce « rien » None.
La même RAM, avec les mêmes cases déjà prises en gris. Cette fois, on va ranger 12, 8, 17, 14 sans chercher des cases côte à côte.
Autre image : un train. Chaque wagon est accroché au suivant ; pour aller du premier au cinquième wagon, tu traverses les quatre premiers. Et pour ajouter un wagon au milieu, pas besoin de déplacer tout le train : on décroche, on accroche le nouveau, on raccroche.
Le programme ne retient qu'une chose : l'adresse du premier maillon, la tête de la liste. Tout le reste se retrouve en suivant les flèches.
Programme complet du cours structures de données (12 chapitres, gratuit)
- 1. Ranger des données dans la mémoire : La RAM est un gros tableau de cases numérotées de 0 à N - 1 : 8 milliards pour 8 Go. Impossible de tout relire pour trouver une donnée, d'où les structures de données : un ordre connu à l'avance et des règles pour y accéder. Interface et implémentation.
- 2. Le tableau : des cases côte à côte : Des cases contiguës numérotées : accès direct par l'indice en une seule étape, mais insérer ou supprimer au début oblige à tout décaler.
- 3. La liste chaînée : des maillons reliés : Des maillons éparpillés dans la mémoire, chacun connaît l'adresse du suivant : insérer ou supprimer revient à raccrocher une flèche, mais lire le 100e oblige à passer par les 99 premiers.
- 4. La pile : dernier arrivé, premier sorti : La pile d'assiettes : on pose en haut, on prend en haut. Empiler, dépiler, sommet, LIFO, et une pile en Python avec append et pop.
- 5. La file : premier arrivé, premier servi : La file d'attente : on arrive à la fin, on sort par le début. Enfiler, défiler, FIFO, la différence avec la pile, et une file en Python.
- 6. Devine la structure : Le retour d'Insta, Ctrl+Z, la file d'impression, la playlist « à suivre », le distributeur de Pez, la pile d'appels : reconnaître la structure cachée derrière des situations réelles.
- 7. Les arbres : ranger en hiérarchie : Arborescence de fichiers, arbre généalogique, tournoi : une racine, des nœuds, des feuilles. Vocabulaire, hauteur, taille et arbre binaire.
- 8. Parcourir un arbre : Visiter tous les nœuds d'un arbre, chacun une fois : le parcours en largeur (avec une file), et les parcours en profondeur préfixe, infixe et suffixe.
- 9. L'arbre binaire de recherche : Plus petit à gauche, plus grand à droite : chercher une valeur en éliminant la moitié de l'arbre à chaque comparaison, insérer, et pourquoi l'arbre doit rester équilibré.
- 10. Pile et file en programmation objet : Écrire les classes Pile et File, puis une file fabriquée avec deux piles : même interface, autre implémentation.
- 11. La liste chaînée en programmation objet : Les classes Maillon et ListeChainee : ajouter en tête, parcourir, compter, lire le k-ième, ajouter en queue, supprimer. Puis une pile implémentée par une liste chaînée.
- 12. Les arbres en programmation objet : La classe Noeud, la récursivité pour la taille et la hauteur, les parcours préfixe, infixe, suffixe et en largeur, puis l'insertion et la recherche dans un ABR.