Utiliser la puissance de python

Mon post s’inscrit dans la généralité. les algos présentés sont tels quels implémentables dans de nombreux langages mais un langage de haut niveau comme python permet des raccourcis dont il ne faut pas se priver tant les gains de temps sont énormes. Ainsi, le recours aux dictionnaires , tableaux de correspondance “hashables” sont à privilégier pour des gains de performance qui sont sans rapport avec les listes ou l’usage de tests multiples, et des fonctions comme count ou replace divisent pas facilement pas 100 le temps de remplacement de T par U par exemple.

Bonjour,

Vous avez raison : dans la pratique, il serait dommage de ne pas profiter des structures de données optimisées et des fonctions associées, offertes par le langage de programmation utilisé, ici Python.

Dans le contexte de ce MOOC, l’écriture des programmes Python correspondants aux algorithmes présentés a pour objectifs : 1) de montrer un exemple de passage d’une notation algorithmique à un langage de programmation, 2) de faire exécuter les programmes résultats sur des données réelles. Il nous a semblé que trop s’éloigner de la description initiale des algorithmes ne s’inscrirait pas dans ce cadre pédagogique.