Les fonctionnalités vues aujourd'hui sont très courantes dans la plupart des algorithmes.
Elles sont donc déjà implémentées en Python via des fonctions natives.
Nous allons maintenant les décrire mais attention, la plupart n'ont pas un coût constant même si leur utilisation ne prend qu'une seule ligne !
- Recherche de la présence avec le mot-clé in à coût linéaire pour un tableau.
>>> t = [5, 15, 10, 20]
>>> 10 in t
True
>>> t = [5, 15, 10, 20, 10, 40, 20]
>>> 10 in t
True
>>> 25 in t
False
- Recherche de la position de la première occurence d'un élément EXISTANT avec la méthode index() à coût linéaire.
>>> t = [5, 15, 10, 20]
>>> t.index(10)
2
>>> t = [5, 15, 10, 20, 10, 40, 20]
>>> t.index(10)
2
>>> t.index(25)
ValueError: 25 is not in list
- Recherche de la valeur maximum avec la fonction max() à coût linéaire.
>>> t = [5, 15, 10, 20]
>>> max(t)
20
>>> t = [5, 15, 10, 20, 10, 40, 20]
>>> max(t)
40
- Recherche de la valeur minimumm avec la fonction min() à coût linéaire.
>>> t = [5, 15, 10, 20]
>>> min(t)
5
>>> t = [5, 15, 10, 20, 10, 40, 20]
>>> min(t)
5
- Recherche de la somme des éléments avec la fonction sum() à coût linéaire.
>>> t = [5, 15, 10, 20]
>>> sum(t)
50
>>> t = [5, 15, 10, 20, 10, 40, 20]
>>> sum(t)
120
- Recherche du nombre d'éléments avec la fonction len() à coût constant.
>>> t = [5, 15, 10, 20]
>>> len(t)
4
>>> t = [5, 15, 10, 20, 10, 40, 20]
>>> len(t)
7
- Recherche de la moyenne des éléments en utilisant sum() et len(), donc à coût linéaire.
>>> t = [5, 15, 10, 20]
>>> sum(t)/len(t)
8.75
>>> t = [5, 15, 10, 20, 10, 40, 20]
>>> min(t)/len(t)
17.142857142857142
