On Considère L Algorithme Ci Contre — Tec Et Doc : Éditeur De Livres Médicaux

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Saturday, 1 June 2024

Bonjour, j'ai une fonction à faire et à commenter pour demain mais je ne saurais pas comment m'y prendre pour l'expliquer devant toute ma classe. On considère l'algorithme de tri de tableau suivant: à chaque étape, on parcourt depuis le début du tableau tous les éléments non rangés et on place en dernière position le plus grand élément. Exemple avec le tableau: t = [41, 55, 21, 18, 12, 6, 25] Etape 1: on parcourt tous les éléments du tableau, on permute le plus grand élément avec le dernier. Le tableau devient t = [41, 25, 21, 18, 12, 6, 55] Etape 2: on parcourt tous les éléments sauf le dernier, on permute le plus grand élément trouvé avec l'avant dernier. Le tableau devient: t = [6, 25, 21, 18, 12, 41, 55] Et ainsi de suite. Le code de la fonction tri_iteratif qui implémente cet algorithme est donné ci-dessous. def tri_iteratif(tab): for k in range((len(tab)-1), 0, -1): imax = k for i in range (0, k): if tab > tab [imax]: imax = i if tab [imax] > tab [k]: tab [k], tab[imax] = tab[imax], tab [k] return tab

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Posté par malou re: suite 12-09-21 à 12:05 Bonjour à vous deux merci carpediem Nonorigolo, veux-tu lire ceci que tu devais lire avant de poster une fois cela fait, en réponse à mon message, tu rédigeras correctement ton sujet et alors quelqu'un pourra t'aider Posté par Nonorigolo Suite arithmétique et géométrique 12-09-21 à 12:05 Bonjour, j'ai un soucis avec mon DM de maths sur les suites. Je vous met en pièce jointe le sujet car il y a un tableau et un algorithme. Je suis bloqué à partir de la question 3) Je ne vois pas comment exprimer Vn en fonction de l'entier n. Je suis donc bloqué pour la suite aussi. Pour le tableur pour U j'ai 0;2;6;12 Et pour I 0;1;2;3 Et je dois sortir à la 4 eme ligne. Pour la b) cette algorithme permet de calculer pour U la suite donné au début et pour I la valeur de n. Ma professeur m'a dit de soustraire Un de chaque côté de l'égalité mais je n'ai pas compris cela. Merci d'avance pour votre aide! Voilà le sujet: On considère la suite (Un) définie par U0=0 et pour tout entier naturel n, Un+1=Un+2n+2 1. calculer U1 et U2 2.

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Exemple 1: Multiplication d'une matrice par un vecteur Le premier problème auquel nous allons nous intéresser est celui qui consister à multiplier une matrice A de grande taille (n×n) par un vecteur v de taille n. Il s'agit donc de calculer $\[Av = x\]$ avec $\[x = (x_1,..., x_n)\]$ et $\[x_i = \sum_{j=1}^{n} a_{ij}v_j\]$ Vous êtes peut-être en train de vous dire que c'est un joli problème mathématique mais bien loin de vos préoccupations! Et bien en fait, pas tant que cela! Sachez tout d'abord que c'est en grande partie pour ce problème que MapReduce a été conçu chez Google car c'est une opération nécessaire au calcul du fameux PageRank, utilisé pour ordonnancer les résultats d'une recherche Web. Dans ce cas, $\(n\)$ est le nombre de pages web indexées... oui, un vrai problème big data! De plus, c'est une opération très commune, que l'on retrouve dans de nombreux problème et notamment dans les algorithmes du data scientist. Pour ce problème, la vraie question est la manière dont nous allons représenter la matrice $\(A\)$ et donc la forme de l'entrée donnée à MapReduce.

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Dans le chapitre précédent, nous avons découvert le cadre de programmation MapReduce qui vise à proposer une stratégie générique pour paralléliser les traitements, quel que soit le problème cible. Cette stratégie doit se faire uniquement à l'aide des deux opérateurs MAP et REDUCE et nous avons vu aussi qu'il est nécessaire de structurer les données en paires (clé, valeur). Dans l'exemple WordCount, c'est assez intuitif et donc rapide! Pour autant, pour un problème donné, il n'est pas toujours évident de le reformuler selon ce cadre. C'est d'ailleurs même parfois impossible. Pour vous familiariser un peu plus avec la logique du cadre MapReduce, nous allons l'appliquer à deux problèmes très différents: la multiplication d'une matrice par un vecteur, nécessaire entre autres, pour le calcul du PageRank, le fameux algorithme de pondération d'une page web, à l'origine du succès de Google. le problème de la jointure de deux tables de données, qui est un problème très classique mais très coûteux.

On peut alors appliquer la même stratégie pour les fonctions map et reduce que précedemment. Exemple 2: Jointure de deux tables de données Passons maintenant à un exemple tout différent. Nous allons supposer que vous venez d'être recruté·e par une entreprise qui vend en ligne des films en flux continu sur Internet (oui... un marché pour lequel il y a une belle concurrence! ). Cette entreprise se démarque des autres par son gigantesque catalogue de films. Par contre, elle propose uniquement de naviguer dans son catalogue et n'a pas su mettre en place un outil de recherche de films dans son catalogue. Par exemple, il est impossible pour les utilisateurs de faire une recherche sur l'ensemble des films réalisés par un réalisateur donné. C'est justement la première mission que vous donne votre responsable. Il vous fournit deux tables de données, une table des réalisateurs dans laquelle chaque réalisateur est associé à un unique identifiant et une table des films avec pour chaque film, les informations le concernant dont l'identifiant de son réalisateur.

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