P4z est un projet académique dédié à l'analyse comparative des performances de différents algorithmes de tri (insertion, fusion, rapide, radix) sur divers types de tableaux (aléatoires, croissants, décroissants, constants ou combinés). Il permet d'évaluer leur temps d'exécution et leur consommation mémoire en fonction de la taille des données et des caractéristiques des tableaux, afin d'identifier les cas d'usage optimaux pour chaque algorithme.

P4z est un projet académique visant à analyser et comparer les performances de différents algorithmes de tri (insertion, fusion, rapide, radix) sur divers types de tableaux (aléatoires, croissants, décroissants, constants ou combinés). Il évalue leur temps d'exécution et leur consommation mémoire pour identifier les cas d'usage optimaux de chaque algorithme. Les résultats sont visualisés sous forme de graphiques pour faciliter l'interprétation des données.

Projet académique visant à analyser et comparer les performances de différents algorithmes de tri (insertion, fusion, rapide, bulle) sur divers jeux de données. L'objectif est d'évaluer leur efficacité en termes de temps d'exécution et d'utilisation mémoire, tout en proposant des optimisations pour améliorer les algorithmes existants, notamment le tri rapide via le choix d'un pivot médian.

Ce projet a pour objectif l'étude et la comparaison de différentes méthodes de tri de données. Il permet d'analyser et d'optimiser les performances de ces algorithmes en fonction de divers critères.

Projet académique visant à analyser et comparer les performances de différents algorithmes de tri (insertion, fusion, rapide, bulle) sur divers jeux de données. L'objectif est d'évaluer leur efficacité en termes de temps d'exécution et d'utilisation mémoire, tout en identifiant les optimisations possibles, notamment pour le tri rapide. Les résultats sont visualisés sous forme de graphiques et de tableaux pour faciliter l'interprétation.

Bibliothèque légère et partielle pour faciliter l'utilisation des fonctionnalités de triangulation de CGAL. Elle permet aux développeurs d'intégrer des algorithmes de maillage et de triangulation avancés dans leurs projets, notamment pour des applications en modélisation 3D, simulation ou analyse géométrique. L'outil est conçu pour être accessible tout en offrant des performances optimisées.