Pile et file en programmation objetChapitre 10/12
Ranger la structure dans une classe
AttentionÀ partir d'ici, on fait de la programmation orientée objet (POO) : classes,
__init__, self, méthodes. Si ces mots ne te disent rien, fais d'abord le cours POO, puis reviens. Les chapitres 1 à 9 ne demandaient aucune POO.Au chapitre 4, notre pile était une liste Python accompagnée de fonctions empiler(p, x), depiler(p)... Rien n'empêchait un programme d'écrire p.insert(0, x) ou p[2] et de tricher avec les règles de la pile.
Une classe règle ça : elle regroupe les données (l'attribut contenu) et les opérations autorisées (les méthodes). Celui qui utilise la pile n'appelle que les méthodes : c'est exactement l'interface du chapitre 1.
class Pile:
def __init__(self):
self.contenu = []
def est_vide(self):
return len(self.contenu) == 0
def empiler(self, x):
self.contenu.append(x)
def depiler(self):
return self.contenu.pop()
def sommet(self):
return self.contenu[-1]
p = Pile()
p.empiler("A")
p.empiler("B")
print(p.sommet()) # B
print(p.depiler()) # B
print(p.est_vide()) # FalseÀ retenirLe nom
contenu est un détail d'implémentation : celui qui utilise la classe n'a pas à le connaître. Le cours POO montre comment le signaler avec un nom qui commence par _ (encapsulation).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.