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Séance 4
Algorithmique I :
Récursion et arbre
Sébastien Combéfis, Quentin Lurkin 3 mars 2016
Ce(tte) œuvre est mise à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons
Attribution – Pas d’Utilisation Commerciale – Pas de Modification 4.0 International.
Objectifs
Découverte de l’algorithmique
Définition et principe
Programmation récursive
Le type abstrait de données arbre
Type abstrait de données
Arbre, propriétés et implémentation récursive
Backtracking
3
Algorithme
Algorithme
Un algorithme est un ensemble d’opérations à effectuer
Décrit un processus qu’il est possible d’exécuter
Nom provenant de al-Khw¯arizm¯ı
Mathématicien, astronome, géographe et savant Perse
Plusieurs applications
Calcul
Traitement de données
Raisonnement automatique
5
Description d’algorithme
Méthode effective pour calculer une fonction
Décrite dans un langage formel bien défini
Plusieurs façons de décrire un algorithme
Langue naturelle
Pseudo-code
Langage de programmation
Formalisme mathématique
6
Problème
Un algorithme a pour but de résoudre un problème
Qui est exprimé sous la forme d’une fonction à calculer
Implémentation dans un langage de programmation
Permet de résoudre concrètement des instances du problème
Problème
Instance
Algorithme
Programme
instanciation
résout
implémentation
calcule une solution
7
Spécification d’un problème (1)
Quatre éléments à identifier pour spécifier un problème
Entrées : données à fournir qui sont nécessaires au problème
Sorties : résultat produit qui est solution du problème
Effet de bord : modification de l’environnement et des paramètres
Situations exceptionnelles où une exception est levée
1 def factorial(n):
2 """ Calcule la factorielle d’un nombre naturel.
3
4 Input: n, un nombre naturel.
5 Output: n!, la factorielle de n.
6 Raise: ArithmeticError lorsque n < 0
7 """
8 pass
8
Spécification d’un problème (2)
Quatre éléments à identifier pour spécifier un problème
Précondition : conditions qui doivent être satisfaites sur
l’environnement et les paramètres avant de pouvoir faire l’appel
Sorties : conditions qui sont satisfaites sur l’environnement, la
valeur renvoyée et les paramètres après l’appel, si les préconditions
étaient satisfaites
Situations exceptionnelles où une exception est levée
1 def factorial(n):
2 """ Calcule la factorielle d’un nombre naturel.
3
4 Pre: n > 0.
5 Post: La valeur renvoyée contient la factorielle de n.
6 Raise: ArithmeticError lorsque n < 0
7 """
8 pass
9
Implémentation
Plusieurs implémentations possibles pour un algorithme
Langages et choix d’implémentation différents
Plusieurs algorithmes possibles pour un problème
Approches et structures de données différentes
10
Exemple : Recherche dans une liste
Étant donné une liste, rechercher si un élément en fait partie
Attention, la liste peut être vide
Spécification du problème
1 def contains(data , elem):
2 """ Recherche un élément donné dans une liste de données.
3
4 Pre: -
5 Post: La valeur renvoyée est
6 True si elem apparait au moins une fois dans la liste
7 et False sinon.
8 """
9 pass
11
Algorithme en langue naturelle
1 Si la liste est vide, on renvoie directement False et
l’algorithme se termine
2 Pour chaque élément de la liste
1 Si l’élément parcouru est égal à celui recherché, on renvoie
directement True et l’algorithme se termine
3 L’élément recherché n’est pas dans la liste, on renvoie False
12
Algorithme en pseudo-code
Le pseudo-code est une façon de décrire un algorithme
De manière indépendante de tout langage de programmation
Pas de réelle convention pour le pseudo-code
Les opérations sont de haut niveau
Algorithm 1: Recherche si un élément se trouve dans une liste
if n = 0 then
return false
foreach e ∈ L do
if e = elem then
return true
return false
13
Optimisation de l’algorithme
Possibilité d’optimisation d’un algorithme
Diminution du nombre d’opérations à effectuer
Simplification de l’algorithme
Le cas n = 0 ne doit pas être traité séparément
Algorithm 2: Recherche si un élément se trouve dans une liste
foreach e ∈ L do
if e = elem then
return true
return false
14
Algorithme en langage de programmation
Implémentation effective dans un langage de programmation
Utilisation des caractéristiques spécifiques du langage
Peut être fait par traduction du pseudo-code
Traduction des constructions de haut niveau dans le langage
1 def contains(data , elem):
2 for e in data:
3 if e == elem:
4 return True
5 return False
15
Optimisation du programme
Possibilité d’optimisation d’un programme
Utilisation de constructions spécifiques au langage
Exploitation de la librairie standard
Python possède un opérateur in pour tester l’appartenance
1 def contains(data , elem):
2 return elem in data
16
Récursion
Récursion
Processus de récursion découpe en sous-problèmes
Dont la structure est la même que le problème original
Plus simples à résoudre
Décompositions successives du problème original
Jusqu’à avoir un sous-problème qui se résout directement
Classe des algorithmes récursifs
Algorithme qui exploite la récursion pour résoudre le problème
18
Collecte de fonds (1)
Politicien doit trouver $1000 pour sa campagne
Collecte de $1 auprès de 1000 supporters
Algorithme itératif (boucle)
On demande successivement $1 aux 1000 supporters
1 def collect1000 ():
2 for i in range (1000):
3 # collect $1 from person i
19
Collecte de fonds (2)
Sous-traiter la recherche d’argent à des intermédiaires
Trouver 10 personnes qui vont chercher $100
Algorithme récursif (récursion)
On délègue à des intermédiaires qui vont eux-mêmes déléguer...
1 def collect(n):
2 if n == 1:
3 # donne $1 au supérieur
4 else:
5 for i in range(n): # délégation à n personnes
6 collect(n // 10)
7 # donne l’argent récoltée au supérieur
20
Concepts
Stratégie de diviser pour régner (divide-and-conquer)
Décomposition du problème original en sous-problèmes
Cas de base simple et cas récursif à décomposer
Représentation graphique avec un arbre de solution
$1000
$100
...
... $100
$10
...
... $10
$1 ... $1 $1
$10
...
$100
...
21
Caractérisation
Suivre l’approche de diviser pour régner
Plusieurs instances du même problème plus simples à résoudre
Problème candidat à une solution récursive
1 On peut décomposer le problème original en instances plus
simples du même problème
2 Les sous-problèmes doivent finir par devenir suffisamment
simples que pour être résolus directement
3 On peut combiner les solutions des sous-problèmes pour
produire la solution du problème original
22
Terminaison
Un processus récursif peut ne pas se terminer
Équivalent des boucles infinies pour les itérations
Le cas de base doit toujours finir par être atteint
Collecte de fonds avec un délégué pour rechercher les $1000
Le processus ne se termine pas, cas de base jamais atteint
1 def collect(n):
2 if n == 1:
3 # donne $1 au supérieur
4 else:
5 collect(n) # délégation à une personne
6 # donne l’argent récoltée au supérieur
23
Penser récursivement
Achilles I will be glad to indulge both of you, if you will first oblige
me, by telling me the meaning of these strange
expressions, “holism” and “reductionism.”
Crab Holism is the most natural thing in the world to grasp. It’s
simply the belief that “the whole is greater than the sum
of its parts.” No one in his right mind could reject holism.
Anteater Reductionism is the most natural thing in the world to
grasp. It’s simply the belief that “a whole can be
understood completely if you understand its parts, and the
nature of their ‘sum.”’ No one in her left brain could reject
reductionism.
“Gödel, Escher, Bach : an Eternal Golden Braid”, Douglas R. Hofstadter, 1999.
24
Fonction récursive
Résolution du problème original et des sous-problèmes générés
Les résolutions peuvent se faire avec la même fonction
Les paramètres permettent d’identifier les sous-problèmes
Ces paramètres sont utilisés pour gérer les cas de base et récursif
25
Exemple : Factorielle (1)
Factorielle d’un nombre naturel
n! = n × (n − 1) × ... × 1 et 0! par convention
Deux visions possibles pour calculer cette fonction
Vision itérative et vision récursive
fact(0) = = 1
fact(1) = 1 = 1
fact(2) = 2 x 1 = 2
fact(3) = 3 x 2 x 1 = 6
fact(0) = 1
fact(1) = 1 x fact(0)
fact(2) = 2 x fact(1)
fact(3) = 3 x fact(2)
26
Exemple : Factorielle (2)
Récursion sur n
Cas de base 0! = 1
Factorielle de 0 vaut 1 par convention
Cas récursif n! = n · (n − 1)!
Factorielle de n se calcule à partir de celle de n − 1
1 def fact(n):
2 if n == 0:
3 return 1
4 return n * fact(n - 1)
27
Exemple : Factorielle (3)
La fonction fact est appelée plusieurs fois
Une récursion produit également une boucle
fact(3)
fact(2)
fact(1)
fact(0)
appel
appel
appel
renvoie 1
renvoie 1 × (1)
renvoie 2 × (1 × 1)
renvoie 3 × (2 × 1 × 1)
28
Exemple : Fibonacci
Récursion sur n
Cas de base F1 = 1 et F2 = 1
1er et 2e nombres de Fibonacci en cas de base
Cas récursif Fn = Fn−1 + Fn−2
ne nombre de Fibonacci dépend des deux précédents
1 def fibo(n):
2 if n == 1 or n == 2:
3 return 1
4 return fibo(n - 1) + fibo(n - 2)
29
Exemple : Recherche dans une liste
Récursion sur la taille de la liste
Cas de base La liste est vide ou contient un élément
On peut rechercher immédiatement l’élément recherché
Cas récursif Recherche dans la liste sans le premier élément
La recherche se fait sur une liste plus courte
1 def contains(data , value):
2 if len(data) == 0:
3 return False
4 if data [0] == value:
5 return True
6 return contains(data [1:] , value)
30
Exemple : Tri d’une liste par fusion
Récursion sur la taille de la liste
Cas de base La liste est vide ou contient un élément
Une telle liste est déjà triée
Cas récursif Tri séparé de deux listes (on coupe l’originale)
Ensuite, fusion des deux listes triées
1 def sort(data):
2 def merge(l1 , l2):
3 # ...
4 n = len(data)
5 if n <= 1:
6 return data
7 return merge(sort(data [:n//2]) , sort(data[n//2:]))
31
Arbre
Type abstrait de données
Type abstrait de données (TAD) spécifie mathématiquement
Un ensemble de données
Les opérations qu’on peut effectuer
Correspond à un cahier des charges
Implémentation du CDC par une structure de données
Plusieurs implémentations possibles pour un même TAD
Se différencient par la complexité calculatoire et spatiale
33
File
Séquence de type First-in First-out (FIFO)
Le premier élément qui a été ajouté sera le premier à sortir
Opérations possibles
size donne la taille de la file
isEmpty teste si la file est vide
front récupère l’élément en début de file
enqueue ajoute un élément en fin de file
dequeue retire l’élément en début de file
0 1 2 3 4
dequeue enqueue
fin
de file
début
de file
34
Pile
Séquence de type Last-in First-out (LIFO)
Le dernier élément qui a été ajouté sera le premier à sortir
Opérations possibles
size donne la taille de la pile
isEmpty teste si la pile est vide
top récupère l’élément en haut de la pile
push ajoute un élément en haut de la pile
pop retire l’élément en haut de la pile
0 1 2 3 4
pop
push
haut
de pile
35
Arbre
Éléments d’un arbre organisés de manière hiérarchique
Un arbre est un ensemble de nœuds (qui contiennent les valeurs)
Chaque nœud possède un parent et zéro ou plusieurs enfants
Sauf la racine de l’arbre qui n’a pas de parent
Bière
Trappiste
Rochefort 8
Trappe
Quadruple
Abbaye
Leffe Rituel
Autre
Maes Raedler CaraPils
36
Définition récursive
Deux cas possibles pour définir un arbre
Un arbre vide (sans enfants)
Un nœud avec un élément et une liste de sous-arbres
Opérations possibles
size donne la taille de l’arbre
value récupère la valeur stockée à la racine de l’arbre
children récupère la liste des sous-arbres enfants de la racine
addChild ajoute un sous-arbre comme enfant à la racine
37
Classe Tree (1)
Classe Tree possède deux variables d’instance
Une valeur (racine) et une liste de sous-arbres (enfants)
1 import copy
2
3 class Tree:
4 def __init__(self , value , children =[]):
5 self.__value = value
6 self.__children = copy.deepcopy(children)
7
8 @property
9 def value(self):
10 return self.__value
11
12 @property
13 def children(self):
14 return copy.deepcopy(self.__children)
15
16 def addChild(self , tree):
17 self.__children.append(tree)
18
19 # ...
38
Classe Tree (2)
11
25
-9
12 14
1 t1 = Tree (-9)
2 t2 = Tree (25, [t1])
3 t3 = Tree (12)
4 t4 = Tree (14)
5
6 t = Tree (11, [t2 , t3 , t4])
39
Taille d’un arbre
Calcul de la taille d’un arbre de manière récursive
1 + somme des tailles des sous-arbres enfants
Cas de base Aucun enfant
Cas récursif Appel récursif pour chaque enfant
1 # ...
2
3 @property
4 def size(self):
5 result = 1
6 for child in self.__children:
7 result += child.size
8 return result
9
10 # ...
40
Redéfinition de l’opérateur []
Définition de l’opérateur [] pour les objets de type Tree
Il faut redéfinir la méthode __getitem__(self, index)
1 # ...
2
3 def __getitem__(self , index):
4 return self.__children[index]
5
6 # ...
7
8 t = Tree (78, [Tree (14) , Tree (9) ])
9 for i in range(len(t.children)):
10 print(t[i]. value)
14
9
41
Représentation textuelle d’un arbre (1)
Représentation textuelle de manière récursive
Valeur concaténée avec les représentations de chaque sous-abre
Cas de base Aucun enfant
Cas récursif Appel récursif pour chaque enfant
Utilisation d’une fonction auxiliaire pour gérer le niveau
1 # ...
2
3 def __str__(self):
4 def _str(tree , level):
5 result = ’[{}]n’.format(tree.__value)
6 for child in tree.children:
7 result += ’{}|--{}’.format(’ ’ * level , _str(
child , level + 1))
8 return result
9 return _str(self , 0)
42
Représentation textuelle d’un arbre (2)
1 c1 = Tree (25, [Tree (-9)])
2 c2 = Tree (12)
3 c3 = Tree (14)
4
5 t = Tree (11, [c1 , c2 , c3])
6 print(t)
7
8 t[2]. addChild(Tree (8))
9 print(t)
[11]
|--[25]
|--[-9]
|--[12]
|--[14]
[11]
|--[25]
|--[-9]
|--[12]
|--[14]
|--[8]
43
Backtracking
Récursion beaucoup utilisée en intelligence artificielle
Recherche choix optimal dans un ensemble de possibilités
Faire une tentative de séquences de choix
Possibilité de faire marche arrière par rapport à un choix
Exploration de nouvelles décisions
La récursion permet de faire facilement du backtracking
44
“The Turk”
Canular d’un automate joueur d’échecs
Construit et dévoilé en 1770 par Johann Wolfgang von Kempelen
45
Lookahead
Explorer un maximum de coups possibles à l’avance
Sélectionner le coup qui mène à la meilleure situation
Pas toujours possible d’explorer tous les coups
Trouver le moins pire étant donné une contrainte temporelle
Deux notions clés
L’état du jeu représente la situation de ses joueurs
Un coup fait la transition entre deux états
46
Jeu de Nim
Le jeu de Nim se joue à deux joueurs
Le joueur choisit une rangée et retire autant de pièces qu’il veut
Le joueur qui retire la dernière pièce a gagné
Rangée 1
Rangée 2
Rangée 3
47
Arbre complet du jeu
(3,4,5)
(2,4,5)
(1,1)
(1,4,5)
(1,2)
... (3,4,0)
... (1,4,0)
... (1,1,0)
(0,1,0)
(0,0,0)
(2,1)
(1,1)
(1,0,0)
(0,0,0)
(1,1)
(2,1)
(2,3)
...
(1,2)
...
(3,5)
Joueur A
Joueur B
48
Trouver le meilleur coup (1)
Deux fonctions utilitaires
Tester si le jeu est fini (il ne reste plus de pièces)
Générer la liste des coups possibles
1 def isgameover(state):
2 for n in state:
3 if n > 0:
4 return False
5 return True
6
7 def getmoves(state):
8 moves = []
9 for i in range(len(state)):
10 moves += [(i, n) for n in range (1, state[i] + 1)]
11 return moves
49
Trouver le meilleur coup (2)
Deux fonctions récursives (récursion mutuelle)
Tester si un état est mauvais (mène à une perte du jeu)
Trouver un bon coup (qui ne mène pas à un mauvais état)
1 def isbadposition (state):
2 if isgameover(state):
3 return True
4 return findgoodmove (state) is None
5
6 def findgoodmove (state):
7 for move in getmoves(state):
8 nextstate = tuple(state[i] - move [1] if i == move [0] else
state[i] for i in range(len(state)))
9 if isbadposition (nextstate):
10 return move
11 return None
50
Livres de référence
ISBN
978-0-471-70146-0
ISBN
978-8-192-10759-2
51
Crédits
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  • 1. PI2T Développement informatique Séance 4 Algorithmique I : Récursion et arbre Sébastien Combéfis, Quentin Lurkin 3 mars 2016
  • 2. Ce(tte) œuvre est mise à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution – Pas d’Utilisation Commerciale – Pas de Modification 4.0 International.
  • 3. Objectifs Découverte de l’algorithmique Définition et principe Programmation récursive Le type abstrait de données arbre Type abstrait de données Arbre, propriétés et implémentation récursive Backtracking 3
  • 5. Algorithme Un algorithme est un ensemble d’opérations à effectuer Décrit un processus qu’il est possible d’exécuter Nom provenant de al-Khw¯arizm¯ı Mathématicien, astronome, géographe et savant Perse Plusieurs applications Calcul Traitement de données Raisonnement automatique 5
  • 6. Description d’algorithme Méthode effective pour calculer une fonction Décrite dans un langage formel bien défini Plusieurs façons de décrire un algorithme Langue naturelle Pseudo-code Langage de programmation Formalisme mathématique 6
  • 7. Problème Un algorithme a pour but de résoudre un problème Qui est exprimé sous la forme d’une fonction à calculer Implémentation dans un langage de programmation Permet de résoudre concrètement des instances du problème Problème Instance Algorithme Programme instanciation résout implémentation calcule une solution 7
  • 8. Spécification d’un problème (1) Quatre éléments à identifier pour spécifier un problème Entrées : données à fournir qui sont nécessaires au problème Sorties : résultat produit qui est solution du problème Effet de bord : modification de l’environnement et des paramètres Situations exceptionnelles où une exception est levée 1 def factorial(n): 2 """ Calcule la factorielle d’un nombre naturel. 3 4 Input: n, un nombre naturel. 5 Output: n!, la factorielle de n. 6 Raise: ArithmeticError lorsque n < 0 7 """ 8 pass 8
  • 9. Spécification d’un problème (2) Quatre éléments à identifier pour spécifier un problème Précondition : conditions qui doivent être satisfaites sur l’environnement et les paramètres avant de pouvoir faire l’appel Sorties : conditions qui sont satisfaites sur l’environnement, la valeur renvoyée et les paramètres après l’appel, si les préconditions étaient satisfaites Situations exceptionnelles où une exception est levée 1 def factorial(n): 2 """ Calcule la factorielle d’un nombre naturel. 3 4 Pre: n > 0. 5 Post: La valeur renvoyée contient la factorielle de n. 6 Raise: ArithmeticError lorsque n < 0 7 """ 8 pass 9
  • 10. Implémentation Plusieurs implémentations possibles pour un algorithme Langages et choix d’implémentation différents Plusieurs algorithmes possibles pour un problème Approches et structures de données différentes 10
  • 11. Exemple : Recherche dans une liste Étant donné une liste, rechercher si un élément en fait partie Attention, la liste peut être vide Spécification du problème 1 def contains(data , elem): 2 """ Recherche un élément donné dans une liste de données. 3 4 Pre: - 5 Post: La valeur renvoyée est 6 True si elem apparait au moins une fois dans la liste 7 et False sinon. 8 """ 9 pass 11
  • 12. Algorithme en langue naturelle 1 Si la liste est vide, on renvoie directement False et l’algorithme se termine 2 Pour chaque élément de la liste 1 Si l’élément parcouru est égal à celui recherché, on renvoie directement True et l’algorithme se termine 3 L’élément recherché n’est pas dans la liste, on renvoie False 12
  • 13. Algorithme en pseudo-code Le pseudo-code est une façon de décrire un algorithme De manière indépendante de tout langage de programmation Pas de réelle convention pour le pseudo-code Les opérations sont de haut niveau Algorithm 1: Recherche si un élément se trouve dans une liste if n = 0 then return false foreach e ∈ L do if e = elem then return true return false 13
  • 14. Optimisation de l’algorithme Possibilité d’optimisation d’un algorithme Diminution du nombre d’opérations à effectuer Simplification de l’algorithme Le cas n = 0 ne doit pas être traité séparément Algorithm 2: Recherche si un élément se trouve dans une liste foreach e ∈ L do if e = elem then return true return false 14
  • 15. Algorithme en langage de programmation Implémentation effective dans un langage de programmation Utilisation des caractéristiques spécifiques du langage Peut être fait par traduction du pseudo-code Traduction des constructions de haut niveau dans le langage 1 def contains(data , elem): 2 for e in data: 3 if e == elem: 4 return True 5 return False 15
  • 16. Optimisation du programme Possibilité d’optimisation d’un programme Utilisation de constructions spécifiques au langage Exploitation de la librairie standard Python possède un opérateur in pour tester l’appartenance 1 def contains(data , elem): 2 return elem in data 16
  • 18. Récursion Processus de récursion découpe en sous-problèmes Dont la structure est la même que le problème original Plus simples à résoudre Décompositions successives du problème original Jusqu’à avoir un sous-problème qui se résout directement Classe des algorithmes récursifs Algorithme qui exploite la récursion pour résoudre le problème 18
  • 19. Collecte de fonds (1) Politicien doit trouver $1000 pour sa campagne Collecte de $1 auprès de 1000 supporters Algorithme itératif (boucle) On demande successivement $1 aux 1000 supporters 1 def collect1000 (): 2 for i in range (1000): 3 # collect $1 from person i 19
  • 20. Collecte de fonds (2) Sous-traiter la recherche d’argent à des intermédiaires Trouver 10 personnes qui vont chercher $100 Algorithme récursif (récursion) On délègue à des intermédiaires qui vont eux-mêmes déléguer... 1 def collect(n): 2 if n == 1: 3 # donne $1 au supérieur 4 else: 5 for i in range(n): # délégation à n personnes 6 collect(n // 10) 7 # donne l’argent récoltée au supérieur 20
  • 21. Concepts Stratégie de diviser pour régner (divide-and-conquer) Décomposition du problème original en sous-problèmes Cas de base simple et cas récursif à décomposer Représentation graphique avec un arbre de solution $1000 $100 ... ... $100 $10 ... ... $10 $1 ... $1 $1 $10 ... $100 ... 21
  • 22. Caractérisation Suivre l’approche de diviser pour régner Plusieurs instances du même problème plus simples à résoudre Problème candidat à une solution récursive 1 On peut décomposer le problème original en instances plus simples du même problème 2 Les sous-problèmes doivent finir par devenir suffisamment simples que pour être résolus directement 3 On peut combiner les solutions des sous-problèmes pour produire la solution du problème original 22
  • 23. Terminaison Un processus récursif peut ne pas se terminer Équivalent des boucles infinies pour les itérations Le cas de base doit toujours finir par être atteint Collecte de fonds avec un délégué pour rechercher les $1000 Le processus ne se termine pas, cas de base jamais atteint 1 def collect(n): 2 if n == 1: 3 # donne $1 au supérieur 4 else: 5 collect(n) # délégation à une personne 6 # donne l’argent récoltée au supérieur 23
  • 24. Penser récursivement Achilles I will be glad to indulge both of you, if you will first oblige me, by telling me the meaning of these strange expressions, “holism” and “reductionism.” Crab Holism is the most natural thing in the world to grasp. It’s simply the belief that “the whole is greater than the sum of its parts.” No one in his right mind could reject holism. Anteater Reductionism is the most natural thing in the world to grasp. It’s simply the belief that “a whole can be understood completely if you understand its parts, and the nature of their ‘sum.”’ No one in her left brain could reject reductionism. “Gödel, Escher, Bach : an Eternal Golden Braid”, Douglas R. Hofstadter, 1999. 24
  • 25. Fonction récursive Résolution du problème original et des sous-problèmes générés Les résolutions peuvent se faire avec la même fonction Les paramètres permettent d’identifier les sous-problèmes Ces paramètres sont utilisés pour gérer les cas de base et récursif 25
  • 26. Exemple : Factorielle (1) Factorielle d’un nombre naturel n! = n × (n − 1) × ... × 1 et 0! par convention Deux visions possibles pour calculer cette fonction Vision itérative et vision récursive fact(0) = = 1 fact(1) = 1 = 1 fact(2) = 2 x 1 = 2 fact(3) = 3 x 2 x 1 = 6 fact(0) = 1 fact(1) = 1 x fact(0) fact(2) = 2 x fact(1) fact(3) = 3 x fact(2) 26
  • 27. Exemple : Factorielle (2) Récursion sur n Cas de base 0! = 1 Factorielle de 0 vaut 1 par convention Cas récursif n! = n · (n − 1)! Factorielle de n se calcule à partir de celle de n − 1 1 def fact(n): 2 if n == 0: 3 return 1 4 return n * fact(n - 1) 27
  • 28. Exemple : Factorielle (3) La fonction fact est appelée plusieurs fois Une récursion produit également une boucle fact(3) fact(2) fact(1) fact(0) appel appel appel renvoie 1 renvoie 1 × (1) renvoie 2 × (1 × 1) renvoie 3 × (2 × 1 × 1) 28
  • 29. Exemple : Fibonacci Récursion sur n Cas de base F1 = 1 et F2 = 1 1er et 2e nombres de Fibonacci en cas de base Cas récursif Fn = Fn−1 + Fn−2 ne nombre de Fibonacci dépend des deux précédents 1 def fibo(n): 2 if n == 1 or n == 2: 3 return 1 4 return fibo(n - 1) + fibo(n - 2) 29
  • 30. Exemple : Recherche dans une liste Récursion sur la taille de la liste Cas de base La liste est vide ou contient un élément On peut rechercher immédiatement l’élément recherché Cas récursif Recherche dans la liste sans le premier élément La recherche se fait sur une liste plus courte 1 def contains(data , value): 2 if len(data) == 0: 3 return False 4 if data [0] == value: 5 return True 6 return contains(data [1:] , value) 30
  • 31. Exemple : Tri d’une liste par fusion Récursion sur la taille de la liste Cas de base La liste est vide ou contient un élément Une telle liste est déjà triée Cas récursif Tri séparé de deux listes (on coupe l’originale) Ensuite, fusion des deux listes triées 1 def sort(data): 2 def merge(l1 , l2): 3 # ... 4 n = len(data) 5 if n <= 1: 6 return data 7 return merge(sort(data [:n//2]) , sort(data[n//2:])) 31
  • 32. Arbre
  • 33. Type abstrait de données Type abstrait de données (TAD) spécifie mathématiquement Un ensemble de données Les opérations qu’on peut effectuer Correspond à un cahier des charges Implémentation du CDC par une structure de données Plusieurs implémentations possibles pour un même TAD Se différencient par la complexité calculatoire et spatiale 33
  • 34. File Séquence de type First-in First-out (FIFO) Le premier élément qui a été ajouté sera le premier à sortir Opérations possibles size donne la taille de la file isEmpty teste si la file est vide front récupère l’élément en début de file enqueue ajoute un élément en fin de file dequeue retire l’élément en début de file 0 1 2 3 4 dequeue enqueue fin de file début de file 34
  • 35. Pile Séquence de type Last-in First-out (LIFO) Le dernier élément qui a été ajouté sera le premier à sortir Opérations possibles size donne la taille de la pile isEmpty teste si la pile est vide top récupère l’élément en haut de la pile push ajoute un élément en haut de la pile pop retire l’élément en haut de la pile 0 1 2 3 4 pop push haut de pile 35
  • 36. Arbre Éléments d’un arbre organisés de manière hiérarchique Un arbre est un ensemble de nœuds (qui contiennent les valeurs) Chaque nœud possède un parent et zéro ou plusieurs enfants Sauf la racine de l’arbre qui n’a pas de parent Bière Trappiste Rochefort 8 Trappe Quadruple Abbaye Leffe Rituel Autre Maes Raedler CaraPils 36
  • 37. Définition récursive Deux cas possibles pour définir un arbre Un arbre vide (sans enfants) Un nœud avec un élément et une liste de sous-arbres Opérations possibles size donne la taille de l’arbre value récupère la valeur stockée à la racine de l’arbre children récupère la liste des sous-arbres enfants de la racine addChild ajoute un sous-arbre comme enfant à la racine 37
  • 38. Classe Tree (1) Classe Tree possède deux variables d’instance Une valeur (racine) et une liste de sous-arbres (enfants) 1 import copy 2 3 class Tree: 4 def __init__(self , value , children =[]): 5 self.__value = value 6 self.__children = copy.deepcopy(children) 7 8 @property 9 def value(self): 10 return self.__value 11 12 @property 13 def children(self): 14 return copy.deepcopy(self.__children) 15 16 def addChild(self , tree): 17 self.__children.append(tree) 18 19 # ... 38
  • 39. Classe Tree (2) 11 25 -9 12 14 1 t1 = Tree (-9) 2 t2 = Tree (25, [t1]) 3 t3 = Tree (12) 4 t4 = Tree (14) 5 6 t = Tree (11, [t2 , t3 , t4]) 39
  • 40. Taille d’un arbre Calcul de la taille d’un arbre de manière récursive 1 + somme des tailles des sous-arbres enfants Cas de base Aucun enfant Cas récursif Appel récursif pour chaque enfant 1 # ... 2 3 @property 4 def size(self): 5 result = 1 6 for child in self.__children: 7 result += child.size 8 return result 9 10 # ... 40
  • 41. Redéfinition de l’opérateur [] Définition de l’opérateur [] pour les objets de type Tree Il faut redéfinir la méthode __getitem__(self, index) 1 # ... 2 3 def __getitem__(self , index): 4 return self.__children[index] 5 6 # ... 7 8 t = Tree (78, [Tree (14) , Tree (9) ]) 9 for i in range(len(t.children)): 10 print(t[i]. value) 14 9 41
  • 42. Représentation textuelle d’un arbre (1) Représentation textuelle de manière récursive Valeur concaténée avec les représentations de chaque sous-abre Cas de base Aucun enfant Cas récursif Appel récursif pour chaque enfant Utilisation d’une fonction auxiliaire pour gérer le niveau 1 # ... 2 3 def __str__(self): 4 def _str(tree , level): 5 result = ’[{}]n’.format(tree.__value) 6 for child in tree.children: 7 result += ’{}|--{}’.format(’ ’ * level , _str( child , level + 1)) 8 return result 9 return _str(self , 0) 42
  • 43. Représentation textuelle d’un arbre (2) 1 c1 = Tree (25, [Tree (-9)]) 2 c2 = Tree (12) 3 c3 = Tree (14) 4 5 t = Tree (11, [c1 , c2 , c3]) 6 print(t) 7 8 t[2]. addChild(Tree (8)) 9 print(t) [11] |--[25] |--[-9] |--[12] |--[14] [11] |--[25] |--[-9] |--[12] |--[14] |--[8] 43
  • 44. Backtracking Récursion beaucoup utilisée en intelligence artificielle Recherche choix optimal dans un ensemble de possibilités Faire une tentative de séquences de choix Possibilité de faire marche arrière par rapport à un choix Exploration de nouvelles décisions La récursion permet de faire facilement du backtracking 44
  • 45. “The Turk” Canular d’un automate joueur d’échecs Construit et dévoilé en 1770 par Johann Wolfgang von Kempelen 45
  • 46. Lookahead Explorer un maximum de coups possibles à l’avance Sélectionner le coup qui mène à la meilleure situation Pas toujours possible d’explorer tous les coups Trouver le moins pire étant donné une contrainte temporelle Deux notions clés L’état du jeu représente la situation de ses joueurs Un coup fait la transition entre deux états 46
  • 47. Jeu de Nim Le jeu de Nim se joue à deux joueurs Le joueur choisit une rangée et retire autant de pièces qu’il veut Le joueur qui retire la dernière pièce a gagné Rangée 1 Rangée 2 Rangée 3 47
  • 48. Arbre complet du jeu (3,4,5) (2,4,5) (1,1) (1,4,5) (1,2) ... (3,4,0) ... (1,4,0) ... (1,1,0) (0,1,0) (0,0,0) (2,1) (1,1) (1,0,0) (0,0,0) (1,1) (2,1) (2,3) ... (1,2) ... (3,5) Joueur A Joueur B 48
  • 49. Trouver le meilleur coup (1) Deux fonctions utilitaires Tester si le jeu est fini (il ne reste plus de pièces) Générer la liste des coups possibles 1 def isgameover(state): 2 for n in state: 3 if n > 0: 4 return False 5 return True 6 7 def getmoves(state): 8 moves = [] 9 for i in range(len(state)): 10 moves += [(i, n) for n in range (1, state[i] + 1)] 11 return moves 49
  • 50. Trouver le meilleur coup (2) Deux fonctions récursives (récursion mutuelle) Tester si un état est mauvais (mène à une perte du jeu) Trouver un bon coup (qui ne mène pas à un mauvais état) 1 def isbadposition (state): 2 if isgameover(state): 3 return True 4 return findgoodmove (state) is None 5 6 def findgoodmove (state): 7 for move in getmoves(state): 8 nextstate = tuple(state[i] - move [1] if i == move [0] else state[i] for i in range(len(state))) 9 if isbadposition (nextstate): 10 return move 11 return None 50
  • 52. Crédits Photos des livres depuis Amazon https://www.flickr.com/photos/juhansonin/8331686714 https://www.flickr.com/photos/gadl/279433682 https://www.flickr.com/photos/127497725@N02/16695848708 https://fr.wikipedia.org/wiki/Fichier:Kempelen_chess1.jpg http://static-numista.com/catalogue/photos/belgique/g2442.jpg 52