Expliquez le concept de complexité temporelle O(n) et dans quelles situations il s'applique.

La complexité temporelle O(n) signifie que le temps d'exécution de l'algorithme augmente linéairement avec la taille des données d'entrée n.

Cela signifie que si le nombre d'éléments dans l'ensemble de données double, le temps d'exécution double à peu près.

Exemple de situation avec O(n):

• Recherche d'un élément dans un tableau non trié par recherche exhaustive.

• Calcul de la somme de tous les nombres dans une liste.

Exemple en Swift:

func sumArray(_ array: [Int]) -> Int {
    var sum = 0
    for num in array {
        sum += num

    }
    return sum
}

Ici, la fonction parcourt tous les éléments du tableau une fois, donc sa complexité temporelle est O(n).