Détails

Mis à jour : 9 Décembre 2025

Clics : 91722

NSI - Numérique et Sciences Informatiques
Les réseaux

 Plan du cours

• 1. Les réseaux informatiques : généralités
• 2. Les modèles OSI et TCP/IP : Le protocole TCP/IP
• 3. Adresse IP et notation CIDR pour les adresses IP
• 4. TP encapsulage et protocoles
• 5. TP de simulation d'un réseau : Filius
• 6. Pour vous tester
• 7. Resources sur les réseaux

Lire la suite : NSI (Numérique et Sciences Informatiques) : réseaux

Détails

Mis à jour : 30 Mars 2022

Clics : 55049

NSI - Numérique et Sciences Informatiques
Algorithmes gloutons

Présentation des d'algorithmes gloutons avec exemples et TD.

1. Présentation de la notion d'algorithme glouton.
   1. Les problèmes d'optimisation.
   2. Résoudre un problème d'optimisation : les algorithmes gloutons
2. Le problème du rendu de monnaie.
3. Le TD sur les algorithmes gloutons et le rendu de monnaie.
4. Le problème du sac à dos.

Lire la suite : NSI (Numérique et Sciences Informatiques) : algorithmes gloutons

Détails

Mis à jour : 22 Mai 2023

Clics : 43651

NSI - Numérique et Sciences Informatiques

HTML (HyperText Markup Language) ,
PHP Hypertext Preprocessor
et Interation Client-Serveur : Exercices et applications

Prérequis au TD

1. Il faut impérativement avoir un environnement de travail PHP, c'est à dire un site Web ou un serveur installé sur votre ordinateur pour effectuer ce TD.
   Consulter si ce n'est pas le cas la page : PHP et Interation Client-Serveur : installation.
   
   
2. Il est par ailleurs nécessaire d'avoir traité le TD sur le Javascript : HTML (HyperText Markup Language) et Javascript

Lire la suite : NSI (Numérique et Sciences Informatiques) : HTML, PHP et Interation Client-Serveur : exercices et...

Détails

Mis à jour : 1 Juin 2021

Clics : 36012

NSI - Numérique et Sciences Informatiques
La recherche dichotomique

Prérequis au TD

• Python : liste, parcours de listes.

Présentation de la méthode de recherche par dichotomie

La recherche dichotomique, (en anglais : binary search), est un algorithme de recherche pour trouver la position d'un élément dans un tableau trié.

Le principe est le suivant :

• Trier le tableau de nombres ;
• Comparer l'élément que l'on cherche avec la valeur de la case au milieu du tableau ;
  • Si les valeurs sont égales, la tâche est accomplie,
  • sinon on recommence dans la moitié du tableau pertinente.

Le nombre d'itérations de la procédure, c'est-à-dire le nombre de comparaisons, est logarithmique en la taille du tableau.

Une introduction en vidéo de la recherche dichotomique

• Vidéo : la recherche dichotomique.

Le TD/Cours de recherche par dichotomie

• TD et cours : recherche par dichotomie.
  Les exercices proposés sont à traiter sur repl ou via Capytal.

Remarque et compléments

Les algorithmes proposés peuvent s'avérer être faux dans certains langages

Calcul du terme médian
Le problème vient de l'addition des indices \(a\) et \(b\) pour en trouver calculer la moyenne. En général, \(a\) et \(b\) sont des pointeurs, des adresses mémoires. Et leur somme peut dépasser la taille de représentation des adresses. En effet, ce n'est pas parce que \(a\) et \(b\) sont représentables en 64 bits que \(a+b\) l'est aussi. Il peut y avoir un dépassement.

Dans ce cas (qui peut arriver en pratique), le résultat obtenu en effectuant \((a+b)//2\) ne correspondra pas à la moyenne attendue.

Cette erreur est restée pendant plusieurs décennies dans divers bibliothèques (en Java, notamment) avant d'être détectée, (des compléments sur cette page).

Pour éviter cela, une version rigoureuse est

m = a + (b - a) // 2

En Python, cependant, on n'a pas ce problème (en Python3 du moins), car les entiers peuvent être arbitrairement grands.

Articles Connexes 

• Un cours très complet : la recherche dichotomique.
• Support eduscol : eduscol.