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Florian Mathieu
2026-06-18 19:03:42 +02:00
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Programmation_Dynamique/TP_Vaccin.md
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@@ -1,4 +1,4 @@
# TP — L'Algorithme du Vaccin
# TP - L'Algorithme du Vaccin
## Contexte
@@ -26,7 +26,7 @@ Temps disponible : **10 heures**
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## Partie 1 — Comprendre le problème
## Partie 1 - Comprendre le problème
**Question 1.** En utilisant l'algorithme glouton (trier par ratio efficacité/temps décroissant), quels anticorps choisissez-vous ? Quelle est l'efficacité totale obtenue ?
@@ -36,7 +36,7 @@ Temps disponible : **10 heures**
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## Partie 2 — Formulation récursive
## Partie 2 - Formulation récursive
Notons `vaccin(i, t)` l'efficacité maximale qu'on peut atteindre en choisissant parmi les `i` premiers anticorps avec un temps restant de `t` heures.
@@ -60,7 +60,7 @@ print(vaccin_naif(anticorps, n, 10)) # doit afficher 140
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## Partie 3 — Version Top-Down (mémoïsation)
## Partie 3 - Version Top-Down (mémoïsation)
**Question 7.** Pourquoi la version naïve recalcule-t-elle des sous-problèmes ? Donnez un exemple de sous-problème qui serait recalculé plusieurs fois.
@@ -81,7 +81,7 @@ def vaccin_memo(anticorps, temps_total):
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## Partie 4 — Version Bottom-Up (tableau)
## Partie 4 - Version Bottom-Up (tableau)
**Question 10.** Remplissez à la main le tableau `tableau[i][t]` pour les **3 premiers anticorps** (Alpha, Bêta, Gamma) avec un temps total de **6 heures** :
@@ -113,7 +113,7 @@ def vaccin_bottom_up(anticorps, temps_total):
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## Partie 5 — Reconstruction de la solution
## Partie 5 - Reconstruction de la solution
**Question 13.** Modifiez `vaccin_bottom_up` pour qu'elle retourne non seulement l'efficacité maximale, mais aussi la **liste des anticorps sélectionnés** :
@@ -144,7 +144,7 @@ def vaccin_reconstruction(anticorps, temps_total):
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## Partie 6 — Bonus : contraintes supplémentaires
## Partie 6 - Bonus : contraintes supplémentaires
**Question 16.** *(Bonus)* En réalité, certains anticorps sont **incompatibles** entre eux (ils réagissent chimiquement). Supposez que les anticorps Alpha et Gamma ne peuvent pas être produits ensemble.