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TermNSI/Recursivité/Corrigé_Exercices.md

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# Corrigé des exercices de révision sur la récursivité
## Exercice 1 : Exponentiation rapide
**Rappel :** On souhaite calculer `a^n` avec les relations de récurrence suivantes :
- `a^0 = 1`
- Si `n` est pair : `a^n = (a * a)^(n / 2)`
- Sinon : `a^n = a * (a * a)^((n - 1) / 2)`
1. Version récursive
```python
def exponentiation_rapide_recursive(a, n):
if n == 0:
return 1 # Cas de base
elif n % 2 == 0:
return exponentiation_rapide_recursive(a * a, n // 2)
else:
return a * exponentiation_rapide_recursive(a * a, (n - 1) // 2)
# Exemple de test
print(exponentiation_rapide_recursive(2, 10)) # Renvoie 1024
```
2. Version itérative
```python
def exponentiation_rapide_iterative(a, n):
result = 1
while n > 0:
if n % 2 == 1: # Si n est impair
result *= a
a *= a
n //= 2 # Diviser n par 2
return result
# Exemple de test
print(exponentiation_rapide_iterative(2, 10)) # Renvoie 1024
```
-------
**Exercice 2 : Génération dune liste décroissante**
**Fonction récursive**
```python
def generate_liste(n):
if n == 0:
return [0] # Cas de base
else:
return [n] + generate_liste(n - 1) # Ajoute n à la liste générée pour n-1
# Exemple de test
print(generate_liste(5)) # Renvoie [5, 4, 3, 2, 1, 0]
```
______
**Exercice 3 : Multiplication égyptienne**
**Utiliser la technique pour a = 13 et b = 61**
| **Étapes de la multiplication égyptienne** |
| ------------------------------------------ |
| 13 x 61 = 61 |
| 6 x 122 |
| 3 x 244 = 244 |
| 1 x 488 = 488 |
| **Total = 793** |
Fonction récursive :
```python
def multiplication_egyptienne(a, b):
if a == 0:
return 0 # Cas de base : si a est 0, le produit est 0
elif a % 2 == 1:
return b + multiplication_egyptienne(a // 2, b * 2) # Ajouter b si a est impair
else:
return multiplication_egyptienne(a // 2, b * 2) # Continuer sans ajouter si a est pair
# Exemple de test
print(multiplication_egyptienne(13, 61)) # Renvoie 793
```
**Complexité de lalgorithme**
La complexité de cet algorithme dépend du nombre de divisions de a par 2, ce qui correspond à une complexité logarithmique : **O(log a)**. En effet, chaque étape divise a par 2, ce qui signifie quil y aura environ log_2(a) itérations.