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wicopaco_phrases

Créé à partir des historiques de Wikipedia (i.e. quand un mot contient une faute et qu’un utilisateur la corrige).
Il s’agit de corrections au niveau de la phrase.
Les données dupliquées ont été supprimées.
Pour plus de détails, voir https://wicopaco.limsi.fr/

Citation

@InProceedings{max10wicopaco,
    author = {Aurélien Max and Guillaume Wisniewski},
    title = {Mining Naturally-occurring Corrections and Paraphrases from 
             Wikipedia’s Revision History},
    booktitle = {Proceedings of the Seventh conference on International 
                 Language Resources and Evaluation (LREC'10)},
    year = {2010},
    month = {may},
    date = {19-21},
    address = {Valletta, Malta},
    editor = {Nicoletta Calzolari, Khalid Choukri, Bente Maegaard, 
              Joseph Mariani, Jan Odjik, Stelios Piperidis, 
              Mike Rosner, Daniel Tapias},
    publisher = {European Language Resources Association (ELRA)},
    isbn = {2-9517408-6-7},
    language = {english}
}

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Antoine Meillet (né Paul-Jules-Antoine Meillet 11 novembre 1866-21 septembre 1936) est le principal linguiste français des premières décennies du XXe siècle.	Antoine Meillet (né Paul-Jules-Antoine Meillet 11 novembre 1866-21 septembre 1936) est le principal linguiste français des premières décennies du XX e siècle.
A la Sorbonne, Meillet surveille le travail Milman Parry. En 1923, un an avant que Milman Parry ne commence son travail avec Meillet, Meillet écrit ceci (cité dans la première des deux thèses de Milman Parry, à savoir, celle qui traite de l' épithète homérique) :	À la Sorbonne, Meillet surveille le travail de Milman Parry. En 1923, un an avant que Milman Parry ne commence son travail avec Meillet, Meillet écrit ceci (cité dans la première des deux thèses de Milman Parry, à savoir, celle qui traite de l' épithète homérique) :
Il a formé toute une génération de linguistes français, parmi lesquel Emile Benveniste, Marcel Cohen, Georges Dumézil, André Martinet, Aurélien Sauvageot, Lucien Tesnière, Joseph Vendryes.	Il a formé toute une génération de linguistes français, parmi lesquels Emile Benveniste, Marcel Cohen, Georges Dumézil, André Martinet, Aurélien Sauvageot, Lucien Tesnière, Joseph Vendryes.
À la Sorbonne, Meillet surveille le travail de Milman Parry. En 1923, un an avant que Milman Parry ne commence son travail avec Meillet, Meillet écrit ceci (cité dans la première des deux thèses de Milman Parry, à savoir, celle qui traite de l' épithète homérique) :	À la Faculté des lettres, Meillet surveille le travail de Milman Parry. En 1923, un an avant que Milman Parry ne commence son travail avec Meillet, Meillet écrit ceci (cité dans la première des deux thèses de Milman Parry, à savoir, celle qui traite de l' épithète homérique) :
À la Faculté des lettres, Meillet surveille le travail de Milman Parry. En 1923, un an avant que Milman Parry ne commence son travail avec Meillet, Meillet écrit ceci (cité dans la première des deux thèses de Milman Parry, à savoir, celle qui traite de l' épithète homérique) :	À la Sorbonne, Meillet surveille le travail de Milman Parry. En 1923, un an avant que Milman Parry ne commence son travail avec Meillet, Meillet écrit ceci (cité dans la première des deux thèses de Milman Parry, à savoir, celle qui traite de l' épithète homérique) :
L' algèbre linéaire moderne a été étendu pour considérer les espaces de dimension arbitraire ou infini. Un espace vectoriel de dimension n est appellé un n- espace. La plupart des résultats obtenus dans les 2-espaces et 3-espaces peuvent être étendus aux espaces de dimensions supérieures. Bien que beaucoup de personnes ne peuvent appréhender correctement un vecteur dans un n- espace ils sont utiles pour représenter des données. Les vecteurs étant des listes ordonnées à n composants, la plupart des personnes peuvent manipuler des données efficacement dans cet environnement. Par exemple en économie on peut crééer et utiliser des vecteurs à 8 dimensions pour représenter le produit national brut de huit pays. On peut alors décider le PNB des 8 pays à une date donnée ou l' ordre des pays est ordoné.	L' algèbre linéaire moderne a été étendu pour considérer les espaces de dimension arbitraire ou infini. Un espace vectoriel de dimension n est appellé un n- espace. La plupart des résultats obtenus dans les 2-espaces et 3-espaces peuvent être étendus aux espaces de dimensions supérieures. Bien que beaucoup de personnes ne peuvent appréhender correctement un vecteur dans un n- espace ils sont utiles pour représenter des données. Les vecteurs étant des listes ordonnées à n composants, la plupart des personnes peuvent manipuler des données efficacement dans cet environnement. Par exemple en économie on peut crééer et utiliser des vecteurs à 8 dimensions pour représenter le produit national brut de huit pays. On peut alors décider le PNB des 8 pays à une date donnée ou l' ordre des pays est ordonné.
L' algèbre linéaire moderne a été étendu pour considérer les espaces de dimension arbitraire ou infini. Un espace vectoriel de dimension n est appellé un n- espace. La plupart des résultats obtenus dans les 2-espaces et 3-espaces peuvent être étendus aux espaces de dimensions supérieures. Bien que beaucoup de personnes ne peuvent appréhender correctement un vecteur dans un n- espace ils sont utiles pour représenter des données. Les vecteurs étant des listes ordonnées à n composants, la plupart des personnes peuvent manipuler des données efficacement dans cet environnement. Par exemple en économie on peut crééer et utiliser des vecteurs à 8 dimensions pour représenter le produit national brut de huit pays. On peut alors décider le PNB des 8 pays à une date donnée ou l' ordre des pays est ordonné.	L' algèbre linéaire moderne a été étendue pour considérer les espaces de dimension arbitraire ou infini. Un espace vectoriel de dimension n est appellé un n- espace. La plupart des résultats obtenus dans les 2-espaces et 3-espaces peuvent être étendus aux espaces de dimensions supérieures. Bien que beaucoup de personnes ne peuvent appréhender correctement un vecteur dans un n- espace ils sont utiles pour représenter des données. Les vecteurs étant des listes ordonnées à n composants, la plupart des personnes peuvent manipuler des données efficacement dans cet environnement. Par exemple en économie on peut crééer et utiliser des vecteurs à 8 dimensions pour représenter le produit national brut de huit pays. On peut alors décider le PNB des 8 pays à une date donnée ou l' ordre des pays est ordonné.
Un théorème intéressant à l' époque des mémoires d' ordinateurs de petite taille était qu ' on pouvait travailler séparément sur des sous-ensembles (" blocs ") d' une matrice en les combinant ensuite par les mêmes règles qu ' on utilise pour combiner des scalaires dans le matrrices. Avec les mémoires actuelles de plusieurs Go, cette question a perdu un peu de son intérêt pratique.	Un théorème intéressant à l' époque des mémoires d' ordinateurs de petite taille était qu ' on pouvait travailler séparément sur des sous-ensembles (" blocs ") d' une matrice en les combinant ensuite par les mêmes règles qu ' on utilise pour combiner des scalaires dans le matrices. Avec les mémoires actuelles de plusieurs Go, cette question a perdu un peu de son intérêt pratique.
On nomme algèbre linéaire la branche des mathématiques qui s' occupe de l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformation linéaires et des systèmes d' équation linéaires (théorie des matrices).	On nomme algèbre linéaire la branche des mathématiques qui s' occupe de l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équation linéaires (théorie des matrices).
L' algèbre linéaire commence par l' étude de vecteurs dans les espaces cartésiens de dimension 2 et 3. Un vecteur, ici, est une segment de droite caractérisé à la fois par sa longeur (ou magnitude) et sa direction. Les vecteurs peuvent alors être utilisés pour représenter certaines entités physiques comme des forces, additionnés ou multipliés par des scalaires formant ainsi le premier exemple d' un réel espace vectoriel.	L' algèbre linéaire commence par l' étude de vecteurs dans les espaces cartésiens de dimension 2 et 3. Un vecteur, ici, est un segment de droite caractérisé à la fois par sa longeur (ou magnitude) et sa direction. Les vecteurs peuvent alors être utilisés pour représenter certaines entités physiques comme des forces, additionnés ou multipliés par des scalaires formant ainsi le premier exemple d' un réel espace vectoriel.
On nomme algèbre linéaire la branche des mathématiques qui s' occupe de l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équation linéaires (théorie des matrices).	On nomme algèbre linéaire la branche des mathématiques qui s' occupe de l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).
En première approche, l' algèbre linéaire a au départ constitué une sorte de sténo pour noter de façon simple des systèmes d' équations complexes (son adoption fut dans cette fonction bien plus rapide en France qu ' aux & Eacute ; tats-Unis). Puis, très rapidement, on s' est rendu compte que sa formalisation se prêtait très bien au calcul automatique. Un langage informatique sorti dès 1969 adoptait des notations généralisées de l' algèbre linéaire : le langage APL, qui en généralise le principe de façon impressionnante (on y trouve non seulement des vecteurs nuls, mais également des vecteurs vides, qui ne sont pas la même chose).	En première approche, l' algèbre linéaire a constitué initialement une sorte de sténographie pour noter de façon simple des systèmes d' équations complexes (son adoption dans cette fonction fut bien plus rapide en France qu ' aux & Eacute ; tats-Unis). Puis, très rapidement, on s' est rendu compte que sa formalisation se prêtait très bien au calcul automatique. Un langage informatique sorti dès 1969 adoptait des notations généralisées de l' algèbre linéaire : le langage APL, qui en généralise le principe de façon impressionnante (on y trouve non seulement des vecteurs nuls, mais également des vecteurs vides, qui ne sont pas la même chose).
Un théorème intéressant à l' époque des mémoires d' ordinateurs de petite taille était qu ' on pouvait travailler séparément sur des sous-ensembles (« blocs ») d' une matrice en les combinant ensuite par les mêmes règles qu ' on utilise pour combiner des scalaires dans les matrices. Avec les mémoires actuelles de plusieurs Go, cette question a perdu un peu de son intérêt pratique, mais reste très prisée en théorie des nombres, pour la décomposition en produit de facteurs premiers avec le crible général de corps de nombre (GNFS) (méthode Lanczos par blocs)	Un théorème intéressant à l' époque des mémoires d' ordinateurs de petite taille était qu ' on pouvait travailler séparément sur des sous-ensembles (« blocs ») d' une matrice en les combinant ensuite par les mêmes règles qu ' on utilise pour combiner des scalaires dans les matrices. Avec les mémoires actuelles de plusieurs Go, cette question a perdu un peu de son intérêt pratique, mais reste très prisée en théorie des nombres, pour la décomposition en produit de facteurs premiers avec le crible général de corps de nombres (GNFS) (méthode Lanczos par blocs)
L' histoire de l' algèbre linéaire moderne commence dans les années 1843 et 1844. En 1843, William Rowan Hamilton (inventeur du terme vector) découvre les quaternions. En 1844, Hermann Grassmann publie un livre Die lineare Ausdehnungsleshre.	L' histoire de l' algèbre linéaire moderne commence dans les années 1843 et 1844. En 1843, William Rowan Hamilton (inventeur du terme vector) découvre les quaternions. En 1844, Hermann Grassmann publie un livre Die lineare Ausdehnungslehre.
Un théorème intéressant à l' époque des mémoires d' ordinateurs de petite taille était qu ' on pouvait travailler séparément sur des sous-ensembles (« blocs ») d' une matrice en les combinant ensuite par les mêmes règles qu ' on utilise pour combiner des scalaires dans les matrices. Avec les mémoires actuelles de plusieurs Go, cette question a perdu un peu de son intérêt pratique, mais reste très prisée en théorie des nombres, pour la décomposition en produit de facteurs premiers avec le crible général de corps de nombres (GNFS) (méthode Lanczos par blocs)	Un théorème intéressant à l' époque des mémoires d' ordinateurs de grd taille était qu ' on pouvait travailler séparément sur des sous-ensembles (« blocs ») d' une matrice en les combinant ensuite par les mêmes règles qu ' on utilise pour combiner des scalaires dans les matrices. Avec les mémoires actuelles de plusieurs Go, cette question a perdu un peu de son intérêt pratique, mais reste très prisée en théorie des nombres, pour la décomposition en produit de facteurs premiers avec le crible général de corps de nombres (GNFS) (méthode Lanczos par blocs)
Un théorème intéressant à l' époque des mémoires d' ordinateurs de grd taille était qu ' on pouvait travailler séparément sur des sous-ensembles (« blocs ») d' une matrice en les combinant ensuite par les mêmes règles qu ' on utilise pour combiner des scalaires dans les matrices. Avec les mémoires actuelles de plusieurs Go, cette question a perdu un peu de son intérêt pratique, mais reste très prisée en théorie des nombres, pour la décomposition en produit de facteurs premiers avec le crible général de corps de nombres (GNFS) (méthode Lanczos par blocs)	Un théorème intéressant à l' époque des mémoires d' ordinateurs de petite taille était qu ' on pouvait travailler séparément sur des sous-ensembles (« blocs ») d' une matrice en les combinant ensuite par les mêmes règles qu ' on utilise pour combiner des scalaires dans les matrices. Avec les mémoires actuelles de plusieurs Go, cette question a perdu un peu de son intérêt pratique, mais reste très prisée en théorie des nombres, pour la décomposition en produit de facteurs premiers avec le crible général de corps de nombres (GNFS) (méthode Lanczos par blocs)
On nomme algèbre linéaire la branche des mathématiques qui s' occupe de l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).	On nomme algèbre linéaire la branche des mathématiques qui se penche sur l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).
On nomme algèbre linéaire la branche des mathématiques qui se penche sur l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).	On nomme elbi la branche des mathématiques qui se penche sur l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).
On nomme elbi la branche des mathématiques qui se penche sur l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).	On nomme Algebre lineaire la branche des mathématiques qui se penche sur l' étude des vecteurs (ensembles ordonnés de scalaires), des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).
L' algèbre linéaire commence par l' étude de vecteurs dans les espaces cartésiens de dimension 2 et 3. Un vecteur, ici, est un segment de droite caractérisé à la fois par sa longueur (ou norme), sa direction et son sens. Les vecteurs peuvent alors être utilisés pour représenter certaines entités physiques comme des forces, additionnés ou multipliés par des scalaires, formant ainsi le premier exemple concret d' espace vectoriel.	L' algèbre linéaire commence par l' étude de vecteurs dans les espaces cartésiens de dimension 2 et 3. Un vecteur, ici, est un segment de droite caractérisé à la fois par sa longueur (ou norme), sa direction et son sens. Les vecteurs peuvent alors être utilisés pour représenter certaines entités physiques comme des déplacements, additionnés ou multipliés par des scalaires, formant ainsi le premier exemple concret d' espace vectoriel.
Ce n' est qu ' au XIXeme siècle que l' algèbre linéaire devient une branche des mathématiques à part entière. Carl Friedrich Gauss trouve une méthode générique pour la résolution des systèmes d' équations linéaires, Marie Ennemond Camille Jordan résoud définitivement le problème de la réduction des endomorphismes. En 1843, William Rowan Hamilton (inventeur du terme vector) découvre les quaternions. En 1844, Hermann Grassmann publie un livre Die lineare Ausdehnungslehre.	Ce n' est qu ' au XIXe siècle que l' algèbre linéaire devient une branche des mathématiques à part entière. Carl Friedrich Gauss trouve une méthode générique pour la résolution des systèmes d' équations linéaires, Marie Ennemond Camille Jordan résoud définitivement le problème de la réduction des endomorphismes. En 1843, William Rowan Hamilton (inventeur du terme vector) découvre les quaternions. En 1844, Hermann Grassmann publie un livre Die lineare Ausdehnungslehre.
Le début du XXeme siècle voit la naissance de la formalisation moderne des mathématiques. Les espaces vectoriels deviennent alors une structure générale omni-présente dans presques tout les domaines mathématiques.	Le début du XXe siècle voit la naissance de la formalisation moderne des mathématiques. Les espaces vectoriels deviennent alors une structure générale omni-présente dans presques tout les domaines mathématiques.
On nomme Algebre lineaire la branche des mathématiques qui se penche sur l' étude des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), de leurs éléments les vecteurs, des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).	On nomme Algèbre lineaire la branche des mathématiques qui se penche sur l' étude des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), de leurs éléments les vecteurs, des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).
Sous sa forme la plus simple les espaces vectoriels représentent intuitivement les déplacements dans les espaces géométriques élémentaires comme la droite, le plan ou notre espace physique. Les bases de cette théorie remplacent maintenant la représentation construite par Euclide au 3eme siècle avant Jésus Christ. La construction moderne permet de généraliser la notion d' espace à des dimensions quelconques.	Sous leur forme la plus simple les espaces vectoriels représentent intuitivement les déplacements dans les espaces géométriques élémentaires comme la droite, le plan ou notre espace physique. Les bases de cette théorie remplacent maintenant la représentation construite par Euclide au 3eme siècle avant Jésus Christ. La construction moderne permet de généraliser la notion d' espace à des dimensions quelconques.
Le début du XXe siècle voit la naissance de la formalisation moderne des mathématiques. Les espaces vectoriels deviennent alors une structure générale omni-présente dans presques tout les domaines mathématiques.	Le début du XXe siècle voit la naissance de la formalisation moderne des mathématiques. Les espaces vectoriels deviennent alors une structure générale omni-présente dans presque tous les domaines mathématiques.
Lalgèbre lineaire est la branche des mathématiques qui s' intéresse à l' étude des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), de leurs éléments les vecteurs, des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).	Lalgèbre linéaire est la branche des mathématiques qui s' intéresse à l' étude des espaces vectoriels (ou espaces linéaires), de leurs éléments les vecteurs, des transformations linéaires et des systèmes d' équations linéaires (théorie des matrices).
Lalgèbre abstraite est une branche des mathématiques, qui concerne principalement des structures et des fonctions entre elles.	Lalgèbre abstraite est une branche des mathématiques, qui porte principalement sur l' étude des structures et des fonctions entre elles.
Lalgèbre abstraite, ou algèbre générale, ou encore algèbre universelle est la branche des mathématiques qui porte principalement sur l' étude des structures algébriques et des relations entre elles. Le terme algèbre abstraite est utilisé pour la distinguer de l' algèbre élémentaire qui enseigne les règles de manipulation des formules et des expressions algébriques.	Lalgèbre abstraite, ou algèbre générale, ou encore algèbre universelle est la branche des mathématiques qui porte principalement sur l' étude des structures algébriques et des relations entre elles. Le terme algèbre abstraite est utilisé pour la distinguer de lalgèbre élémentaire qui enseigne les règles de manipulation des formules et des expressions algébriques.
L' algorithmique doit beaucoup au mathématicien persan Al Khuwarizmi (780 -850), mais une excellente définition est celle de René Descartes dans l' & quot ; Esprit des Lois & quot ; : & quot ; diviser chacune des difficultés que j' examinerois, en autant de parcelles qu ' il se pourroit, et qu ' il seroit requis pour les mieux résoudre. & quot ;.	L' algorithmique doit beaucoup au mathématicien persan Al Kwarizmi (780 -850), son nom est d' ailleurs l' origine du mot algorithme ; mais une excellente définition est celle de René Descartes dans l' & quot ; Esprit des Lois & quot ; : & quot ; diviser chacune des difficultés que j' examinerois, en autant de parcelles qu ' il se pourroit, et qu ' il seroit requis pour les mieux résoudre. & quot ;.
Un algorithme est une procédure de résolution de problème énoncée sous la forme d' une série d' opérations à effectuer. L' implémentation de l' algorithme consiste en l' écriture de ces opérations dans un langage de programmation	Un algorithme est une procédure de résolution de problème énoncée sous la forme d' une série d' opérations à effectuer. La mise en œuvre de l' algorithme consiste en l' écriture de ces opérations dans un langage de programmation
Lalgorithmique ou algorithmie est la science des algorithmes, visant à étudier les séquences d' instructions dans un programme informatique.	L' algorithmique ou algorithmie est la science des algorithmes, visant à étudier les séquences d' instructions dans un programme informatique.
algorithme précis, sont les notions de négligeablité (notée o(f), " petit o") et	algorithme précis, sont les notions de négligeablité (notée o(f(n)), " petit o") et
Un algorithme est une procédure de résolution de problème énoncée sous la forme d' une série d' opérations à effectuer. La mise en œuvre de l' algorithme consiste en l' écriture de ces opérations dans un langage de programmation	Un algorithme est une méthode de résolution de problème énoncée sous la forme d' une série d' opérations à effectuer. La mise en œuvre de l' algorithme consiste en l' écriture de ces opérations dans un langage de programmation et constitue alors la brique de base d' un programme informatique.
Quicksort (un des algorithmes de tri les plus efficaces de manière asymptotique) : l' algorithme de tri le plus trivial est très efficace. A noter	Quicksort (un des algorithmes de tri les plus efficaces en moyenne) : l' algorithme de tri le plus trivial est très efficace. A noter aussi : entre deux algorithmes dont la complexité est identique, on cherchera à utiliser celui dont l' occupation mémoire est la plus faible. L' analyse de la complexité algorithmique peut également servir à évaluer l' occupation mémoire d' un algorithme. Enfin, le choix d' un algorithme plutôt qu ' un autre doit se faire en fonction des données que l' on s' attend à lui fournir en entrée. Ainsi, le Quicksort (ou tri rapide) se comporte de façon désastreuse si on l' applique à une liste de valeur... déjà triée ! Il n' est donc pas judicieux de l' utiliser si on prévoit que le programme recevra en entrée des listes à peu près triées.
L' algorithmique doit beaucoup au mathématicien persan Al Kwarizmi (780 -850), son nom est d' ailleurs l' origine du mot algorithme ; mais une excellente définition est celle de René Descartes dans l' " Esprit des Lois " : " diviser chacune des difficultés que j' examinerois, en autant de parcelles qu ' il se pourroit, et qu ' il seroit requis pour les mieux résoudre. ".	L' algorithmique doit beaucoup au mathématicien persan Al Kwarizmi (780 -850), son nom est d' ailleurs l' origine du mot algorithme ; mais une excellente définition est celle de René Descartes dans le Discours de la Méthode : " diviser chacune des difficultés que j' examinerois, en autant de parcelles qu ' il se pourroit, et qu ' il seroit requis pour les mieux résoudre. ".
L' algorithmique doit beaucoup au mathématicien persan Al Kwarizmi (780 -850), son nom est d' ailleurs l' origine du mot algorithme ; il a été créé par lady Ada Lovelace, assistante de Charles BABAGGE ; mais une excellente définition est celle de René Descartes dans le Discours de la Méthode : " diviser chacune des difficultés que j' examinerois, en autant de parcelles qu ' il se pourroit, et qu ' il seroit requis pour les mieux résoudre. ".	L' algorithmique doit beaucoup au mathématicien persan Al Kwarizmi (780 -850), son nom est d' ailleurs l' origine du mot algorithme ; il a été créé par lady Ada Lovelace, fille de lord BYRON et assistante de Charles BABBAGE (1792 -1871) ; mais une excellente définition est celle de René Descartes dans le Discours de la Méthode : " diviser chacune des difficultés que j' examinerois, en autant de parcelles qu ' il se pourroit, et qu ' il seroit requis pour les mieux résoudre. ".
Souvent l' efficacité d' un algorithme n' est connue que de manière asymptotique, c' est à dire pour de grandes valeurs du paramètre n, alors que pour une utilisation dans des conditions réalistes de	Souvent l' efficacité d' un algorithme n' est connue que de manière asymptotique, c' est-à- dire pour de grandes valeurs du paramètre n, alors que pour une utilisation dans des conditions réalistes de
Quicksort (un des algorithmes de tri les plus efficaces en moyenne) : l' algorithme de tri le plus trivial est très efficace. À noter aussi : entre deux algorithmes dont la complexité est identique, on cherchera à utiliser celui dont l' occupation mémoire est la plus faible. L' analyse de la complexité algorithmique peut également servir à évaluer l' occupation mémoire d' un algorithme. Enfin, le choix d' un algorithme plutôt qu ' un autre doit se faire en fonction des données que l' on s' attend à lui fournir en entrée. Ainsi, le Quicksort (ou tri rapide) se comporte de façon désastreuse si on l' applique à une liste de valeur... déjà triée ! Il n' est donc pas judicieux de l' utiliser si on prévoit que le programme recevra en entrée des listes à peu près triées.	Quicksort (l' un des algorithmes de tri les plus efficaces en moyenne) : l' algorithme de tri le plus trivial sera suffisamment efficace. À noter aussi : entre deux algorithmes dont la complexité est identique, on cherchera à utiliser celui dont l' occupation mémoire est la plus faible. L' analyse de la complexité algorithmique peut également servir à évaluer l' occupation mémoire d' un algorithme. Enfin, le choix d' un algorithme plutôt qu ' un autre doit se faire en fonction des données que l' on s' attend à lui fournir en entrée. Ainsi, le Quicksort (ou tri rapide) se comporte de façon désastreuse si on l' applique à une liste de valeur... déjà triée ! Il n' est donc pas judicieux de l' utiliser si on prévoit que le programme recevra en entrée des listes à peu près triées.
# s' il reste plus de 2 francs alors retourner au point 2	# s' il reste plus de 1 / 2 € alors retourner au point 2
La principale notion mathématique dans le calcul du coût d' un algorithme précis sont les notions de négligeablité (notée o(f(n)), « petit o ») et de domination (notée O(f(n)), « grand o »), où f est une fonction mathématique de n, variable désignant la quantité d' informations (en bits, en nombre d' enregistrements …) manipulée dans l' algorithme. Les fonctions mathématiques relèvent de l' analyse. En algorithmique on trouve souvent des complexités du type :	La principale notion mathématique dans le calcul du coût d' un algorithme précis sont les notions de négligeabilité (notée o(f(n)), « petit o ») et de domination (notée O(f(n)), « grand o »), où f est une fonction mathématique de n, variable désignant la quantité d' informations (en bits, en nombre d' enregistrements …) manipulée dans l' algorithme. Les fonctions mathématiques relèvent de l' analyse. En algorithmique on trouve souvent des complexités du type :