Quelles méthodes permettent de déterminer l'efficacité et la complexité d'un algorithme?

L’efficacité et la complexité d’un algorithme sont généralement évaluées à l’aide de l’analyse de la complexité temporelle et spatiale.

• Complexité temporelle indique comment le temps d’exécution de l’algorithme dépend de la taille des données d’entrée. Elle est généralement exprimée en notation "Big O", par exemple, O(n), O(n²), O(log n).
• Complexité spatiale reflète la quantité de mémoire requise par l’algorithme en fonction de la taille des données d’entrée.

Pour déterminer la complexité, on analyse le nombre d’opérations principales (par exemple, comparaisons, affectations) dans les cas pire, moyen et meilleur.

Exemple : le tri à bulles a une complexité temporelle de O(n²), car dans le pire cas, il faut effectuer environ n² comparaisons.

L’efficacité peut également être mesurée empiriquement en exécutant l’algorithme avec différentes tailles de données et en mesurant le temps et la consommation de mémoire.