Première · CH 10InfoSpécialité 2026-2027
Python et algorithmes
📂 Section 5 — Algorithmique
Listes (création, parcours, compréhension), fonctions (def/return), applications mathématiques, dichotomie.
📊 4 définitions & théorèmes·📝 3 exercices·⏱ ~4h
Légende :ThéorèmeDéfinitionFormule cléPropriétéMéthode
📐 Cours officiel — Définitions & Théorèmes
Listes en Python
DéfinitionCréation : L = [1, 2, 3] ou L = [0] * 10 (liste de 10 zéros)
Accès : L[0] (premier), L[-1] (dernier), L[i]
Parcours :
for x in L : # parcours des éléments
for i in range(len(L)): # parcours par indices
Méthodes : L.append(x) (ajouter), L.insert(i,x), L.remove(x), len(L)
Compréhension : carres = [x**2 for x in range(10)]
Fonctions Python
DéfinitionDéfinition :
def ma_fonction(paramètre1, paramètre2):
[instructions]
return résultat
Variables locales : existent seulement dans la fonction.
Variables globales : définies en dehors (usage déconseillé dans les fonctions).
Exemple :
def carre(x):
return x * x
carre(5) → retourne 25
Calculer un terme de suite en Python
MéthodeSuite arithmétique (u₀, r) :
def u_arith(n, u0, r):
return u0 + n * r
Suite par récurrence (u₀, f) :
def u_rec(n, u0):
u = u0
for i in range(n):
u = f(u) # f est la fonction de récurrence
return u
Avec liste pour stocker tous les termes :
L = [u0]
for i in range(1, n+1):
L.append(2*L[-1] + 1) # exemple uₙ₊₁ = 2uₙ+1
Méthode de dichotomie
MéthodePour résoudre f(x) = k sur [a;b] (f continue et monotone) :
a, b = valeurs initiales
while b - a > précision:
m = (a + b) / 2
if f(m) < k: # adapter selon le sens de variation
a = m
else:
b = m
return (a + b) / 2 # valeur approchée
Principe : diviser par 2 l'intervalle à chaque étape → convergence rapide.