Cette semaine, nous allons nous plonger dans le projet de programmation du cours. Dans la première leçon, vous apprendrez ce que sont les chaînes de caractères et les expressions régulières, et dans le devoir de programmation de cette semaine, vous appliquerez ces connaissances en ajoutant une fonctionnalité à votre éditeur de texte afin qu'il puisse mesurer la "lisibilité" du texte en calculant ce que l'on appelle le "score de lisibilité de Flesch". Ce cours se concentre sur la construction d'un code qui non seulement fait des choses intéressantes, mais les termine également rapidement. Alors, commençons à construire du code !

Bienvenue à la troisième semaine ! L'application d'édition de texte avec laquelle vous avez travaillé la semaine dernière fait quelque chose, mais elle ne le fait pas particulièrement vite. Cette semaine, nous allons commencer à parler d'efficacité. Nous introduirons le concept de notation "Big-O", qui semble un peu ridicule, mais qui est en réalité un moyen puissant (et extrêmement courant) d'analyser l'efficacité d'un programme, indépendamment du système sur lequel il s'exécute et des détails exacts de la façon dont il est implémenté. Ensuite, nous irons dans l'autre sens et nous plongerons dans les détails, en expliquant comment mesurer le temps d'exécution réel d'un morceau de code pour avoir une idée de ses performances réelles dans la pratique.

Cette semaine, nous allons commencer à aborder certains des concepts de base que l'on s'attend à trouver dans un cours sur les structures de données : l'idée d'abstraction de données et une structure de données appelée liste liée. Bien que les listes liées ne soient pas des structures très efficaces (pour la plupart), elles mettent en évidence l'idée de "relier" des éléments de données dans la mémoire de votre ordinateur, plutôt que de stocker les données dans une région contiguë. Cette idée de liaison sera au cœur de nombreuses structures de données plus avancées, à savoir les arbres et les graphes, qui seront abordées plus tard dans ce cours et dans le prochain cours de cette spécialisation. Dans ce module, vous apprendrez également des outils et des procédures pour tester votre code à l'unité, ce qui est un moyen de s'assurer que ce que vous avez écrit est correct, et une pratique de base de tout développeur de logiciel sophistiqué.

Bienvenue à la semaine 4 ! Nous savons que vous avez travaillé dur. Nous espérons que vous avez essayé le travail de programmation optionnel de génération de texte de Markov la semaine dernière, mais si ce n'est pas le cas, ne vous inquiétez pas. Vous pouvez toujours y retourner et le faire plus tard (alerte spoiler : il est assez étonnant qu'un algorithme aussi simple puisse produire un texte aussi réaliste). Cette semaine, nous allons nous amuser (et travailler dur) en apprenant ce que sont les arbres. Les arbres reposent sur la même idée de structure liée que les listes liées, mais ils sont BEAUCOUP plus rapides (en général...). Dans le projet de cette semaine, vous ajouterez l'auto-complétion à votre éditeur de texte. Croyez-nous quand nous vous disons que c'est vraiment génial quand ça marche ! Vous verrez... et nous parions que vous ne pouvez plus attendre le travail de programmation :)

Vous avez atteint la dernière semaine ! Félicitations pour être arrivé jusqu'ici ! Au cours de cette dernière semaine, nous allons étudier une structure de données fondamentale appelée table de hachage. Si vous pensiez que les arbres étaient rapides, attendez de voir ce que les tables de hachage peuvent faire ! Votre dernier travail de programmation ajoutera des suggestions de correction orthographique à votre éditeur de texte, et il y a un travail optionnel qui s'appuie sur les mêmes idées que le travail principal, si vous avez le temps et l'énergie.