Algorithms to Live By

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À propos de l'application

📘 Algorithms to Live By – (Édition 2025-2026)

📚 Algorithms to Live By (Édition 2025-2026) est une ressource académique structurée, basée sur un programme, conçue pour les étudiants en licence/informatique, licence/informatique, génie logiciel et les apprenants souhaitant maîtriser les algorithmes. Cette application propose des notes détaillées, des QCM et des quiz pour faciliter l'apprentissage, la préparation aux examens et aux entretiens. Grâce à un programme bien structuré, les étudiants peuvent développer de solides compétences en résolution de problèmes et appliquer les concepts algorithmiques à des situations réelles.

Cette édition aborde des sujets fondamentaux et avancés tels que l'arrêt optimal, l'ordonnancement, la mise en cache, la théorie des jeux, l'aléatoire, le raisonnement bayésien, le surapprentissage, les réseaux, la gentillesse computationnelle, et bien plus encore. Chaque chapitre est soigneusement structuré pour allier connaissances théoriques et perspectives pratiques, ce qui en fait un guide essentiel pour les étudiants et les futurs professionnels.

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📂 Chapitres et sujets

🔹 Chapitre 1 : Arrêt optimal
- Le problème de la secrétaire
- La règle des 37 %
- Compromis entre arrêt et poursuite
- Exploration vs. Exploitation

🔹 Chapitre 2 : Exploration-Exploitation
- Heuristique « Gagner-Rester, Perdre-Décaler »
- Indice de Gittins
- Échantillonnage de Thompson
- Équilibrer exploration et exploitation dans les décisions de la vie quotidienne

🔹 Chapitre 3 : Tri
- Algorithmes de tri au quotidien
- Stratégie du moins récemment utilisé (LRU)
- Gestion du cache
- Organisation efficace de l'information

🔹 Chapitre 4 : Mise en cache
- Algorithmes de remplacement de page
- Localité temporelle
- LRU vs. FIFO
- Optimisation de la mémoire et du stockage

🔹 Chapitre 5 : Ordonnancement
- Règle de Bayes
- Monotâche vs. Multitâche
- Temps de traitement le plus court en premier
- Préemption
- Thrashing et surcharge

🔹 Chapitre 6 : Règle de Bayes
- Probabilité conditionnelle
- Inférence bayésienne
- Négligence du débit de base
- Prédictions en situation d'incertitude

🔹 Chapitre 7 : Surapprentissage
- Généralisation vs. Mémorisation
- Compromis biais-variance
- Ajustement de courbe
- Complexité et simplicité des modèles

🔹 Chapitre 8 : Relaxation
- Relaxation des contraintes
- Satisfaction vs. Optimisation
- Intractabilité des calculs
- Heuristiques dans la prise de décision

🔹 Chapitre 9 : Réseaux
- Conception de protocoles
- Contrôle de congestion
- TCP/IP et commutation de paquets
- Équité et Efficacité en communication

🔹 Chapitre 10 : Aléatoire
- Algorithmes randomisés
- Équilibrage de charge
- Méthodes de Monte-Carlo
- Rôle du hasard en stratégie

🔹 Chapitre 11 : Théorie des jeux
- Équilibre de Nash
- Dilemme du prisonnier
- Conception de mécanismes
- Coopération et compétition

🔹 Chapitre 12 : Bienveillance computationnelle
- Réduction de la charge cognitive
- Être prévisible pour aider les autres
- Simplifier les décisions
- Divulgation d'informations

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🌟 Pourquoi choisir cette application ?

- Couvre l'intégralité du programme d'algorithmique dans un format académique structuré.
- Comprend des QCM et des quiz pour une pratique efficace.
- Permet une révision rapide et une clarté conceptuelle approfondie.
- Aide aux projets, aux travaux dirigés et à la préparation aux entretiens techniques.
- Développe des bases solides en réflexion algorithmique et en prise de décision.

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✍ Cette application est inspirée par
Brian Christian, Tom Griffiths, Rajeev Motwani, Prabhakar Raghavan, Fatima M. Albar, Antonie J. Jetter

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Nouveautés

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