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algorithmes/mini-projets/07_meteo/sujet.md

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+# 07 — La Météo
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+**Algorithmes :** Tri par insertion + Recherche dichotomique
+**Difficulté :** Moyen
+**Durée estimée :** 1h — 1h15
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+## Contexte
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+Vous analysez les relevés de température d'un mois complet. Vous voulez les trier, calculer des statistiques, et savoir rapidement si une température précise a été atteinte ce mois-ci.
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+## Étapes
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+### Étape 1 — Trier les températures
+Implémentez `tri_insertion_temperatures(tab)` qui trie la liste de relevés par **température croissante**.
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+Chaque relevé est un tuple `(jour, temperature)`. On trie selon la température (le deuxième élément).
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+> **Indication** : comparez `tab[j-1][1]` et `x[1]` (le deuxième élément du tuple).
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+### Étape 2 — Statistiques de base
+Implémentez `statistiques(tab_trie)` qui affiche :
+- La température **minimale** et le jour où elle a été relevée
+- La température **maximale** et le jour où elle a été relevée
+- La **médiane** (la valeur au milieu une fois triée)
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+> Rappel : la médiane d'une liste triée de taille n est à l'indice `n // 2`.
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+### Étape 3 — Recherche dichotomique
+Implémentez `temperature_atteinte(tab_trie, t)` : retourne `True` si la température `t` a été relevée, `False` sinon.
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+> **Attention** : les relevés sont triés par température. La dichotomie doit comparer `tab[m][1]` (la valeur) avec `t`.
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+### Étape 4 — Visualisation ASCII
+Implémentez `histogramme(tab_trie)` qui affiche un histogramme horizontal des températures.
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+```
+ 5°C | ##
+10°C | #####
+15°C | ########
+...
+```
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+### Étape 5 — Extension (si vous avez le temps)
+Ajoutez une fonction qui regroupe les relevés par **tranche de 5°C** et compte combien de jours tombent dans chaque tranche.
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+## Ce que vous devez rendre
+- Le programme complet avec statistiques et recherche
+- Réponse : pourquoi le tri par insertion est-il particulièrement efficace si les données sont **déjà presque triées** ?