La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Algorithmique et Programmation

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Algorithmique et Programmation"— Transcription de la présentation:

1 Algorithmique et Programmation
A. Alikacem

2 Semaine 3 Bâtir un algorithme Lecture: chapitre 3 des notes de cours
Rappel des outils algorithmiques Conception des algorithmes La documentation dans les algorithmes

3 Comment bâtir un programme?
En suivant l’une ou l’autre des multiples méthodologies de développement… On y retrouve généralement un ensemble de points communs: Analyse et définition des besoins : ce que l’on s’attend que le programme devra réaliser comme tâche. L’analyse et la spécification du problème se fera dans un langage naturel. Spécification du programme : définir spécifiquement chaque fonctionnalité du programme.

4 Comment bâtir un programme?
Conception: décomposition du programme en sous-problème (définition des modules du programme) ainsi que le développement des algorithmes nécessaires au fonctionnement du programme. La conception des algorithmes s’appuiera sur l’analyse et la spécification du problème. Programmation: traduction des algorithmes dans le langage de programmation choisi pour la réalisation du programme. On parle d’implantation.

5 Comment bâtir un programme?
Tests et validation: phase durant laquelle le bon fonctionnement, ainsi que la conformité du programme aux spécifications sont vérifiés. Maintenance : activité qui assure l’entretien et le bon fonctionnement du programme tant et aussi longtemps qu’il sera utilisé. Documentation du programme: chaque étape énoncée doit être documentée pour assurer la pérennité du programme.

6 Étapes de la construction d’un programme
Algorithme Problème Transcription Description formelle Programme Compilation Langage de programmation Ordinateur Exécution Solution Langage machine

7 Rappel

8 Les composantes d’un ordinateur

9 L’algorithmique impérative
Définition C’est la spécification d’une séquence d’étapes pouvant être exécutée de façon automatique par un ordinateur. Une décomposition en instructions simples de n'importe quel processus. Donne la structure du programme. Un algorithme doit être simple à traduire dans un langage de programmation.

10 L’algorithmique impérative
Propriétés : Un nombre fini d’étapes Un nombre fini d’opérations par étape Une suite d’opérations primitives Fournit un résultat (décidabilité) Chaque opération est non ambiguë Effective calculabilité

11 Programmation impérative
Ce paradigme repose sur les notions suivantes: La mémoire principale Les variables L’action L’état Changement d’état

12 Variables et constantes
Une variable possède deux attributs : un nom (identificateur); un type, qui définit l'utilisation possible de cette variable en spécifiant ses propriétés. Un contenu modifiable Une constante possède : un nom; un type; un contenu non modifiable : Déterminé avant l’exécution de l’algorithme;

13 Notion d’action {A: x < n} Exemple: incrémenter x {A: x  n}
Action = événement produit par un acteur (exécutant) Durée finie Produit un résultat prévisible et sans ambiguïté Modifie l'état de la machine (actions internes) Précondition Spécification de l'état mémoire avant l'exécution de l'action Postcondition Spécification de l'état mémoire après l'exécution de l'action {A: x < n} Exemple: incrémenter x {A: x  n}

14 Notion d’état Adresses 0000 0000 100 0000 0000 1111 1111 1111 1111
Etat de la mémoire Valeur de l'ensemble des variables à l'instant t Etat du processeur Contenu de la mémoire interne du processeur à l'instant t Adresses 100 Entier x dont la valeur à l'instant t vaut 65535

15 Changement d’état Expression
construite à partir de constantes, de variables et d'opérateurs Evaluation lors de l'exécution Valeur dépendant de l'état du programme Exemple: x  x + 1 Définition explicite du flot de contrôle => Suite ordonnée d'actions qui modifient l'état du processus

16 La validation de données
Les assertions (1) La validation de données Répéter début DEMANDER n fin Tant Que (???) DEMANDER n {A: n est un entier compris entre 0 et 10} Répéter début DEMANDER n fin Tant Que (????) DEMANDER n {A: n vaut 1 ou 2}

17 L’UCC L’unité de commande et de contrôle (UCC)
En charge de contrôler le déroulement d’un programme. Elle dirige le fonctionnement de toutes les autres unités (UAL, mémoire, entrée/sortie) Exécute un programme instruction par instruction, dans l’ordre (de haut en bas) ou elles sont écrites. Cependant, et très souvent, on aura besoin de briser la séquentialité: en utilisant des structures de contrôle d’alternatives; en utilisant des structures de contrôle de répétitions; en faisant des appels de sous-programmes, caractérisés par une référence (appel) à un bloc à l’intérieur d’un autre bloc

18 Structures d’alternatives
Début Si n = 0 ou n = 1Alors fact  1 Fin Répéter  i  [2, n] fact  fact * i SI condition est vrai alors DÉBUT Instructions FIN

19 Structures d’alternatives
Début Si n = 0 Alors fact  1 Fin Sinon Si n = 1 Alors Répéter  i  [1, n] fact  fact * i SI condition est vrai alors DÉBUT Instructions v FIN SINON Instruction f

20 Structures d’alternatives
Cas V de v1 : b1 v2 : b2 . vn : bn Autrement c FinCas Début Cas n de 0 : Début fact  1 Fin 1 : Début Autrement : Répéter  i  [2, n] fact  fact * i FinCas

21 Structures de répétitions
Début Si n = 1 ou n = 0 alors Début RÉPÉTER n FOIS DÉBUT Instructions FIN fact 1 Fin Sinon Début fact 1 i 2 Répéter n-1 fois Début fact fact * i i i + 1 Fin Fin Fin

22 Structures de répétitions
Début Si n = 1 ou n = 0 alors Début RÉPÉTER  i  [1,n] DÉBUT Instructions FIN fact 1 Fin Sinon Début fact 1 Répéter i [2, n] Début fact fact * i Fin Fin Fin

23 Structures de répétitions
Début Si n = 1 ou n = 0 alors fact  1  Fin Sinon fact  1 i  1 Répéter fact  fact * i i  i + 1 Tant Que i < n+1 RÉPÉTER DÉBUT Instructions FIN TANT QUE condition

24 Structures de répétitions
Début Si n = 1 ou n = 0 alors fact  1  Fin Sinon fact  1 i  2 Tant Que i < n+1 fact  fact * i i  i + 1 TANT QUE condition DÉBUT Instructions FIN

25 Structures de répétitions
Début i  1 fact  1 Tant Que i < n i  i + 1 fact  fact * i Fin TANT QUE condition DÉBUT Instructions FIN

26 Remarque i  1 Répéter début Bloc i  i + 1 fin Tant Que i <= n
Répéter  i  [1, n] début Bloc fin i  1 Tant Que i <= n début Bloc i  i + 1 fin i  1 Répéter n fois début Bloc i  i + 1 fin

27 DEMANDER n {A: n est un entier positif ou nul} S 0 i 0 Tant Que n  i début S  S + i i  i + 1 fin AFFICHER S DEMANDER n {A: n est un entier positif ou nul} S 0 i 0 Répéter début S  S + i i  i + 1 fin Tant Que n  i AFFICHER S DEMANDER n {A: n est un entier positif ou nul} S 0 Répéter n fois début S S + 1 fin AFFICHER S DEMANDER n {A: n est un entier positif ou nul} S 0 Répéter  i  [1, n] début S S + i fin AFFICHER S

28 Remarque Algorithme : Calculer n! pour un entier n  0 début
On doit faire précéder la structure de contrôle de la boucle Tant Que par des instructions de démarrage (initialisation). Algorithme : Calculer n! pour un entier n  0 début { Assertion : n est un entier  0  } i  0 fact  1 Tant que i < n i  i + 1 fact  fact * i fin Il est impératif que dans tout schéma de répétition conditionnelle la valeur de la condition puisse changer, sinon nous serions dans une boucle sans fin (boucle infinie); Pour s’assurer qu’un algorithme structuré se termine il est suffisant de vérifier que chaque boucle se termine. Une première condition nécessaire est qu’au moins une des variables de la condition c soit modifiée dans la portée de la boucle.

29 Technique de la sentinelle
total Tant que ce n’est pas fini Début Tant que il y a un étudiant à traiter Instructions du bloc à exécuter Début Fin Demander note total total + note Fin Dans le cas du mode conversationnel, la fin d’une suite d’informations saisie à l ’aide d’un processus itératif est indiquée au moyen de la technique de la sentinelle. Début total  0 n  0 Demander note { A: .. } Tant Que note  -1 total  total + note n  n + 1 {A: .. } Fin moyenne  total / n Afficher moyenne

30 La documentation: les commentaires dans les algorithmes
Vous aurez à considérer 4 types de commentaires des commentaires d'identification des grandes étapes; des commentaires explicatifs; des commentaires du type assertions; les commentaires de spécification formelle; les commentaires de spécification d’un bloc;

31 Les commentaires dans les algorithmes
Il est très important de bien documenter un algorithme, il n’en sera que plus facile à lire. On retrouve 2 types de commentaires que l’on peut utiliser pour documenter un algorithme: Les commentaires généraux. Les assertions.

32 fact la valeur de n! sans modifier l'entier n
Exemple p. 52 Placer dans fact la valeur de n! sans modifier l'entier n 0. Début { de l'algorithme } { Assertion : n est un entier 0 } Voici tout de que nous savons ici. Si n = 1 ou n = 0 alors Début { des cas n = 1 ou n = 0 } { Assertion : n est un ent ier dans [0, 1], inchangé } Cette assertion est exacte à chaque fois que nous passons ici. fact 1 { Assertion : n est un entier dans [0,1], inchangé et fact contient n!} Notre objectif est atteint dans ces cas. Fin { des cas n = 1 ou n = 0 } Sinon Début { des cas 2 } { Assertion : n est un entier 2 inchangé} Voici tout ce que nous savons ici. fact 1 Répéter " i [1, n] : Début { Répéter } { Assertion : n est un entier 2 inchangé, i est un entier dans [1, n] et fact contient (i-1)! } fact fact * i { Assertion : n est un entier 2 inchangé, i est un entier dans [1, n] et fact contient i!} Fin { Répéter} { Assertion : n est un entier 2 inchangé et fact contient n!} Notre objectif est atteint dans ces cas. Fin { des cas 2} { Assertion : n est un entier 0 inchangé et fact contient n!} Notre objectif est atteint dans tous les cas exigés. Fin { de l'algorithme }

33 Les commentaires dans les algorithmes
Les commentaires généraux auront 2 utilités: Identifier les grandes étapes de l’algorithme Expliquer certaines séquences d’opérations qui peuvent sembler plus ou moins claires à première vue

34 Forme structurée, validation des algorithmes et assertions
Le principal avantage de la forme structurée est la restriction du nombre possible de «chemins» dans l’exécution de l’algorithme. En chaque point de l’algorithme on n’a qu’une provenance possible. On peut alors prouver l’exactitude d’un algorithme en insérant des assertions. Une assertion est une expression logique qui est vraie. Elle est utilisée pour montrer certaines conditions que l’on suppose vraies à un point donné d’un algorithme. Une assertion dans un algorithme doit être considérée lors de l’implantation de l’algorithme : les conditions sont à être interprétées dans le langage de programmation choisi; elles devraient également pouvoir être vérifiées lors de l’exécution du programme.

35 Les assertions (2) Les post-conditions
Début Demander n { Assertion : n est un entier  0 } Si n = 1 ou n = 0 alors fact  1 Fin Sinon Répéter  i  [1, n] : fact  fact * i { Assertion : n est un entier  0 inchangé et fact contient n!} Si Alors

36 Conception d’algorithmes
Idée de base Abstraire Décomposer Combiner Structuration des actions Séquentielle Conditionnelle Itérative Tout ce qu’on peut faire sur ordinateur peut être exprimé au moyen de l’affectation et d’alternatives et des répétitions.

37 Conception d’algorithmes
La démarche Problème Algorithme • Question à résoudre par une solution informatique • Instance d'un problème = entrée nécessaire pour calculer une solution du problème • Ensemble de données • Ensemble de résultats = solution informatique au problème • Description d ’un ensemble d'actions • Exécution dans un certain ordre

38 Conception d’algorithmes
Souvent le problème est "mal posé"... Rechercher l'indice du plus petit élément d'une suite => Spécifier = produire un énoncé Énoncé = texte où sont définies sans ambiguïté : L'entrée (données du problème) La sortie (résultats recherchés) Les relations (éventuelles) entre les données et les résultats Que dois-je obtenir ? Soit I l'ensemble des indices des éléments égaux au minimum d'une suite. Déterminer le plus petit élément de I. 2, 4 ?

39 Synthèse Les 3 étapes principales pour arriver à la résolution d’un problème sur un ordinateur: comprendre le problème initial et préciser les données fournies (entrées); préciser les résultats attendus (sorties); déterminer le processus qui permet de passer des entrées aux sorties (l’algorithme): Commencer par décrire les grandes étapes Raffiner chacune des étapes jusqu’à avoir tout décrit en termes d’instructions primitives Insérer des assertions aux endroits clés dans l’algorithme

40 Exemple (1) Calcul de l'intérêt et de la valeur acquise par une somme placée pendant un an à intérêt simple. Données fournies: Deux nombres représentant les valeurs de la somme placée et du taux d'intérêt Résultats désirés: Deux nombres représentant l'intérêt fourni par la somme placée ainsi que la valeur obtenue après placement d'un an

41 Exemple (1) Il nous faut maintenant décrire les différentes étapes permettant de passer des donnés aux résultats. Nos connaissances générales nous permettent d'exprimer cette règle: "Pour obtenir l'intérêt fourni par la somme,il suffit de multiplier la somme par le taux d'intérêt divisé par cent; la valeur acquise s'obtient en additionnant ce dernier montant et la somme initiale."

42 Exemple (1) Dans cet exemple simple apparaissent les trois étapes qui
caractérisent la résolution d'un problème sur ordinateur: Comprendre la nature du problème posé et préciser les données fournies ("entrées"ou "input" en anglais), préciser les résultats que l'on désire obtenir ("sorties" ou "output" en anglais), déterminer le processus de transformation des données en résultats: l’algorithme!

43 Exemple (1) Les grandes étapes de l'algorithme :
(1) Prendre connaissance de la somme initiale et du taux d'intérêt. (2) Multiplier la somme par le taux; diviser ce produit par 100; le quotient obtenu est l'intérêt de la somme. (3) Additionner ce montant et la somme initiale; cette somme est la valeur acquise. (4) Afficher les valeurs de l'intérêt et de la valeur acquise. Toutes ces étapes peuvent être exprimées directement par des instructions primitives…aucun raffinement à faire.

44 Exemple (1) L’algorithme en pseudo code: DEMANDER sommeInitiale
{Assertion: sommeInitiale est un réel > 0} DEMANDER taux {Assertion: taux est un réel > 0 et <= 100} intérêt  sommeInitiale * taux / 100 valeurAcquise  sommeInitiale + intérêt AFFICHER intérêts, valeurAcquise {Assertion: intérêts et valeurAcquises représentent l'intérêt fourni par le placement de sommeInitiale et la somme obtenue après placement d'un an }

45 Exemple (2) Voici les règles d'un jeu très simple: deux joueurs A et B se cachent la main droite derrière le dos. Chacun choisit de tendre un certain nombre de doigts (de 0 à 5), toujours derrière le dos. Les deux joueurs se montrent la main droite en même temps. Si la somme des nombres de doigts montrés est paire, le premier joueur a gagné, sinon c'est le second. Le problème consiste à faire prendre la décision par un ordinateur.

46 Exemple (2) Exprimé en français, l'algorithme se présente comme suit:
- prendre connaissance du nombre de doigts de A - prendre connaissance du nombre de doigts de B - calculer la somme de ces deux nombres - si la somme est paire, A est le gagnant - si la somme est impaire, B est le gagnant. Pour déterminer si un nombre est pair ou impair, il suffit de calculer le reste de la division par 2 (.. modulo 2 ou %2): il vaut 0 dans le premier cas et 1 dans le second. Remarquez qu’il n’y aucun raffinement à faire, tout peut être décrit en termes d’instructions de base….

47 Exemple (2) DÉBUT DEMANDER na,nb
{A:na et nb sont des entiers positifs ou nuls} reste  (na + nb) % 2 si reste = 0 alors début AFFICHER"Le joueur A a gagné." fin sinon début AFFICHER "Le joueur B a gagné" AFFICHER "Bravo pour le gagnant!«  {A: le gagnant est désigné} FIN

48 Exemple (3) Soit l'équation mathématique “ ax2 + bx + c = 0 ”.
Écrire un algorithme qui nous fait passer à une situation finale acceptable si notre situation initiale est acceptable. Analyse  Description des situations initiales acceptables :  a, b et c sont des valeurs réelles bien définies et contenus dans des variables de même nom.  Delta contient la valeur de l'expression mathématique “ b2 - 4ac ”

49 Exemple (3) Description des situations finales acceptables :
 a, b, c et Delta n'ont pas été modifiées.  Nous avons affiché “ Pas de racine réelle. ” si et seulement si l'équation ne possède effectivement pas de racine réelle.  Nous avons affiché “ Racine double. ” si et seulement si l'équation possède effectivement une racine réelle double.  Nous avons affiché “ Deux racines réelles. ” si et seulement si l'équation possède effectivement deux racines réelles distinctes.  Rien d'autre n'a été affiché ou imprimé depuis la situation initiale.

50 Exemple (3) Conception de l'algorithme:
Avant de faire cette conception, écrivons d'une façon très schématique une solution à ce problème.

51 Algorithme formulé dans un organigramme

52 Algorithme formulé en pseudo-code
{ Assertion : Les valeurs de a, b et c sont des nombres réels }  Si Delta < 0 Alors Début Afficher “ Pas de racine réelle. ” Fin  Sinon   Début Si Delta = 0 Alors Afficher “ Racine double. ” Sinon Afficher “ Deux racines réelles. ”  { Assertion : …..} Algorithme formulé en pseudo-code Delta  0 dans ce rectangle.

53 Exemple (4) Un algorithme qui ajoute une journée à une date donnée.

54 DEBUT DEMANDER j,m,a {A: a représente une année dans le calendrier grégorien, m un mois dans l’année et j un jour du mois} max  30 SI m=1 OU m=3 OU m=5 OU m=7 OU m=8 OU m=10 OU m=12 ALORS début max  31 fin SI m=2 ALORS début max  28 SI (a % 4 = 0) ET NON (a % 100 =0) ALORS début max  29 SI (a % 400=0) ALORS début j  j+1 SI j>max ALORS début j  1 m  m+1 SI m>12 ALORS début m  1 a  a+1 AFFICHER j,m,a {A: j, m et a représentent la date du lendemain} FIN

55 Les instructions composées (complexes)
Ensemble d‘instructions à exécuter pour résoudre une instruction complexe Expression en terme de primitives (instructions de base) Exemples Calculer les racines d'une équation du second degré Lister des éléments d’un dossier étudiant Trier un ensemble de noms par ordre alphabétique L’approche descendante permet d’expliciter une action complexe en une suite d'actions primitives: abstraction.

56 L’approche descendante
Méthode de résolution de problèmes qui nous aide à formuler de bons algorithmes. Elle consiste à considérer un problème dans son ensemble, préciser les données nécessaires et les résultats attendus décomposer le problème en plusieurs sous-problèmes plus simples qui seront traités séparément et éventuellement décomposés eux-mêmes de manière encore plus fine (raffinement)

57 Approche descendante Exemple p.32 dans les notes de cours
Imaginons un robot domestique à qui nous devons fournir un algorithme lui permettant de préparer une tasse de café soluble. Une première version de l'algorithme pourrait être: (1) faire bouillir de l'eau (2) mettre le café dans la tasse (3) ajouter l'eau dans la tasse

58 Approche descendante (1) faire bouillir l'eau peut être affinée en (1.1) remplir la bouilloire d'eau (1.2) brancher la bouilloire sur le secteur (1.3) attendre l'ébullition (1.4) débrancher la bouilloire (2) mettre le café dans la tasse pourrait être affiné en (2.1) ouvrir le pot à café (2.2) prendre une cuiller à café (2.3) plonger la cuiller dans le pot (2.4) verser le contenu de la cuiller dans la tasse (2.5) fermer le pot à café

59 Approche descendante (3) ajouter de l'eau dans la tasse pourrait être affinée en (3.1) verser de l'eau dans la tasse jusqu'à ce que celle-ci soit pleine Certaines étapes étant encore trop complexes et sans doute incompréhensibles pour notre robot, il faut les affiner davantage. (1.1) remplir la bouilloire d'eau peut nécessiter les affinements suivants: (1.1.1) mettre la bouilloire sous le robinet (1.1.2) ouvrir le robinet (1.1.3) attendre que la bouilloire soit pleine (1.1.4) fermer le robinet

60 Approche descendante Quand doit-on arrêter le raffinement?
Lorsque l’on a décrit l’algorithme en des termes que l’ordinateur peut comprendre On doit donc connaître les instructions primitives, quelle sorte d‘instructions le processeur peut interpréter. Un programme sera donc une suite d’instructions primitives, comprises directement par l’ordinateur. Les algorithmes que nous écrivons doivent donc refléter cette décomposition.

61 L’approche descendante
Dans le cas du robot, « Brancher la bouilloire » est une instruction que le robot est en mesure de comprendre Par contre, « Remplir la bouilloire » est une instruction trop complexe et doit être décomposée à nouveau.

62 Décomposition fonctionnelle
Si une instruction donnée n'est pas primitive, c'est-à-dire qu'elle n'est pas assez explicite pour qu'un ordinateur l'interprète directement, elle doit être décomposée en instructions primitives. Chaque décomposition sera encapsulée dans un bloc d ’instructions. L‘ analyse descendante est une des méthodes pour obtenir cette décomposition. La décomposition fonctionnelle permet de rapides construction de programmes, la possibilité de leur réutilisation pour en construire d’autres en plus d’en assurer une rapide et efficace maintenance.

63 Les blocs algorithmiques
Utilisés afin de découper un algorithme en plusieurs sous-tâches. Cette façon de procéder s’inscrit très bien dans l’approche descendante et la décomposition fonctionnelle. Chaque tâche à accomplir est alors détaillée au sein d’un bloc algorithmique.

64 Les blocs algorithmiques
On peut ré-écrire l’algorithme lendemain de la façon suivante: Bloc B1 – la date du lendemain DEBUT Déterminer une date (Bloc B2) Déterminer le dernier jour du mois m (Bloc B3) Déterminer la date du jour suivant (Bloc B4) AFFICHER « La journée suivante est: », j, m, a {A:….} FIN

65 Les blocs algorithmiques
Bloc B2 – Déterminer une date DEBUT DEMANDER j, m, a {A: j est un entier compris entre 1 et 31} {A: m est un entier compris entre 1 et 12} {A: a est un entier représentant une année dans le calendrier} {A:…} FIN

66 Les blocs algorithmiques
Bloc B3 – Déterminer le dernier jour du mois DEBUT max  30; SI m=1 OU m=3 OU m=5 OU m=7 OU m=8 OU m=10 OU m=12 ALORS max  31; FIN SI m=2 ALORS début max  28; SI a est une année bissextile (voir B5) ALORS début max  29; fin {A:…}

67 Les blocs algorithmiques
Bloc B4 – Déterminer la date du jour suivant DÉBUT j  j+1; SI j > max ALORS début j  1; m  m+1; SI m>12 ALORS début m  1; a  a+1; fin {A:…} FIN

68 Les blocs algorithmiques
Bloc B5 vérification si une année donnée est une année bissextile DEBUT bis  FAUX SI (a % 4 = 0) ET NON (a % 100 = 0) ALORS début bis VRAI; fin SI (a % 400=0) ALORS début bis  VRAI; {A:…} FIN

69 La documentation: les commentaires de spécification dans les algorithmes
Vous aurez à considérer 4 types de commentaires des commentaires d'identification des grandes étapes; des commentaires explicatifs; des commentaires du type assertions; les commentaires de spécification formelle d’un bloc; les commentaires de spécification internes à un bloc;

70 Les commentaires de spécification
Les (4) commentaires de spécification formelle nous aideront à spécifier l’interface de chaque bloc issu d’une décomposition. Les (8) commentaires internes à un bloc nous aideront à construire les instructions du bloc tout en assurant sa rapide maintenance.

71 Les commentaires d’interface d’un bloc
Ce type de commentaires spécialisés sera utilisé essentiellement lors de la décomposition fonctionnelle d’une solution lors d ’une résolution d’un problème donné. Ainsi, chaque tâche qui en découle de la décomposition doit être spécifiée par les 4 commentaires suivant: L’en-tête du bloc d ’instruction implantant une tâche Pré-conditions  conditions devant être vraies au départ pour assurer le bon fonctionnement du bloc d ’instructions Post-conditions  conditions étant vraies (observables) après exécution (correcte, i.e. les pré-conditions sont respectées) des instructions du bloc. Sinon, indiquer la ou les actions à entreprendre dans l ’exécution du bloc. Valeur(s) retournée(s) en output de l ’exécution des instructions du bloc si les pré-conditions sont respectées, sinon indiquer ce que fournira le bloc.

72 Les commentaires de spécification internes à un bloc
Les commentaires de spécification servent à spécifier un bloc d’un algorithme: Ce qu’il fait La façon dont il procède pour atteindre son but Les données nécessaires Les résultats qu’il fournit Ces commentaires sont internes aux blocs. Ils aideront au développement rapide des blocs, ainsi qu’à leur validation de façon plus efficace.

73 Les (8) commentaires de spécification d’un bloc
Définitions Objectifs: ce commentaire sert à décrire le but visé par le bloc. Méthode: la façon dont on procède pour atteindre le but décrit au commentaire précédent Besoins: toutes les données dont le bloc aura besoin pour atteindre son but. Connus: les données que l’on connaît d’avance, que l’on n’aura pas besoin de demander au bloc appelant ni à l’usager.

74 Les commentaires de spécification d’un bloc
Entrées: les données qui parviennent du bloc appelant. Sorties: les données que le bloc renvoie au bloc appelant Résultats: toute conséquence du bloc qui n’est pas visible par les autres blocs, exemple: les affichages. Hypothèses: Les conditions nécessaires au bon fonctionnement du bloc. Ces hypothèses concernent: les données en entrée du bloc; les données lues (saisies) dans le bloc.

75 Validation des hypothèses
Les assertions (3) Validation des hypothèses DEMANDER nbEtudiants {Assertion: nbEtudiants  0} Bloc B2… {.. Besoin : n , le nombre entier dont il faut calculer le factoriel Entrée : n  .. Hypothèses : n  0 } Début {début du bloc} {A: n  0 } …..

76 Les assertions (4) Les post-conditions
 Bloc B3.. { les 8 commentaires de spécification internes } début {début du bloc} {A: post-condition de B3} fin {fin du bloc} Bloc B1… début{début du bloc} Calcul de la moyenne d'une série de notes (voir B3) {A: la variable moy contient la moyenne des notes} …. {A: post-condition de B1}

77 Exercice Compléter l’algorithme suivant en y insérant dans chaque bloc: Les assertions aux endroits requis Les 8 commentaires de spécification internes

78 Bloc B1: un traitement bien spécial
début Demander CP Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL

79 J’ai besoin de quoi? Bloc B1: un traitement bien spécial début
Demander CP Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin J’ai besoin de quoi? Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL

80 CP et CL! Bloc B1: un traitement bien spécial début Demander CP
Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin CP et CL! Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL

81 Bloc B1: un traitement bien spécial
début Demander CP Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin On quitte B1 Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL

82 J ’ai besoin de quoi? Bloc B1: un traitement bien spécial début
Demander CP Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin On a quitté... Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL J ’ai besoin de quoi?

83 CP et CL! Bloc B1: un traitement bien spécial début Demander CP
Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin On a quitté... Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL CP et CL!

84 CP et CL! Bloc B1: un traitement bien spécial début Demander CP
Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin Flux de données entre B1 et B2 Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL CP et CL!

85 CP CP CP…CL Bloc B1: un traitement bien spécial début Demander CP
Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin CP Une entrée Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL CP CP…CL Une sortie

86 Le point d ’appel Bloc B1: un traitement bien spécial début
Demander CP Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin Le point d ’appel Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = CP ALORS début Afficher le caractère de soulignement '_ ’ fin Afficher CL CP  CL On revient au point d’appel

87 Exercice Questions: Qu’affiche cet algorithme si les données lues sont: " Etes vous efficace? ... Bonne chance!! " (Les guillemets ne font pas partie des données) Quel est le rôle du caractère ! dans l'algorithme? Est ce que c’est le même espace mémoire qui est associé à CP dans B1 et B2? En d’autres termes, est ce que c’est la même variable? Attention, ne confondez pas valeur assignée à une variable et variable (l’abstraction d’une cellule mémoire)

88 Paramètres formels de B2
Bloc B1: un traitement bien spécial début Demander CP Afficher CP TANT QUE CP  ‘!’ faire le traitement (voir détails Bloc B2) fin Paramètre formel deB1 mais effectif pour B2 Bloc B2: le traitement début Demander CL SI CL = X ALORS début Afficher '_ ’ fin Afficher CL X  CL Paramètres formels de B2


Télécharger ppt "Algorithmique et Programmation"

Présentations similaires


Annonces Google