Metadata-Version: 2.1
Name: nsinfo
Version: 0.2.0
Summary: Une bibliothèque Python qui vise à implémenter ce qu'on utilise en NSI (Piles, Files, Graphes, etc.)
Home-page: https://github.com/TataneSan/nsi
Author: TataneSan
Author-email: admin@tatanesan.fr
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/markdown

# Documentation de `nsi_library`

## Introduction
`nsinfo` est une bibliothèque Python conçue pour implémenter des structures de données courantes (piles, files, graphes, listes chaînées) et des algorithmes classiques (tri, recherche, Fibonacci, etc.). Elle est idéale pour l'utilisation dans le cadre des cours de NSI.

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## Structures de données

### Pile
Une pile (LIFO : Last In, First Out) est une structure de données où le dernier élément ajouté est le premier à être retiré.

#### Méthodes
- `est_vide()`: Vérifie si la pile est vide.
- `empiler(element)`: Ajoute un élément au sommet de la pile.
- `depiler()`: Retire et renvoie l'élément au sommet de la pile.
- `sommet()`: Renvoie l'élément au sommet de la pile sans le retirer.

#### Exemple d'utilisation
```python
pile = Pile()
pile.empiler(1)
pile.empiler(2)
print(pile.depiler())  # 2
print(pile.sommet())  # 1
```

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### File
Une file (FIFO : First In, First Out) est une structure de données où le premier élément ajouté est le premier à être retiré.

#### Méthodes
- `est_vide()`: Vérifie si la file est vide.
- `enfiler(element)`: Ajoute un élément à la fin de la file.
- `defiler()`: Retire et renvoie le premier élément de la file.

#### Exemple d'utilisation
```python
file = File()
file.enfiler(1)
file.enfiler(2)
print(file.defiler())  # 1
print(file.defiler())  # 2
```

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### Graphe
Un graphe est une structure de données composée de sommets et d'arêtes qui relient ces sommets.

#### Méthodes
- `ajouter_sommet(sommet)`: Ajoute un sommet au graphe.
- `ajouter_arete(sommet1, sommet2)`: Ajoute une arête entre deux sommets.
- `voisins(sommet)`: Renvoie la liste des sommets voisins d'un sommet donné.

#### Exemple d'utilisation
```python
graphe = Graphe()
graphe.ajouter_arete("A", "B")
graphe.ajouter_arete("A", "C")
print(graphe.voisins("A"))  # ['B', 'C']
```

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### Liste chaînée
Une liste chaînée est une structure de données où chaque élément (ou nœud) contient une valeur et une référence vers l'élément suivant.

#### Méthodes
- `est_vide()`: Vérifie si la liste est vide.
- `ajouter(valeur)`: Ajoute un élément au début de la liste.
- `car()`: Renvoie la valeur du premier élément de la liste.
- `cdn()`: Renvoie le reste de la liste après le premier élément.
- `afficher()`: Retourne une liste Python avec les valeurs de la liste chaînée.

#### Exemple d'utilisation
```python
liste = ListeChainee()
liste.ajouter(3)
liste.ajouter(2)
liste.ajouter(1)
print(liste.afficher())  # [1, 2, 3]
print(liste.car())  # 1
reste = liste.cdn()
print(reste.afficher())  # [2, 3]
```

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## Fonctions

### `sous_tableau(tableau, debut, fin)`
Renvoie une portion d'un tableau entre les indices `debut` (inclus) et `fin` (exclu).

#### Exemple d'utilisation
```python
tableau = [1, 2, 3, 4, 5]
print(sous_tableau(tableau, 1, 4))  # [2, 3, 4]
```

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### `tri_insertion(tableau)`
Trie un tableau en utilisant l'algorithme de tri par insertion.

#### Exemple d'utilisation
```python
tableau = [5, 3, 2, 4, 1]
print(tri_insertion(tableau))  # [1, 2, 3, 4, 5]
```

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### `recherche_dichotomique(tableau, valeur)`
Recherche une valeur dans un tableau trié en utilisant la méthode dichotomique.

#### Exemple d'utilisation
```python
tableau = [1, 2, 3, 4, 5]
print(recherche_dichotomique(tableau, 3))  # 2
```

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### `fibonacci(n)`
Calcule le n-ième terme de la suite de Fibonacci (récursivement).

#### Exemple d'utilisation
```python
print(fibonacci(5))  # 5
```

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### `factorielle(n)`
Calcule la factorielle de `n` récursivement.

#### Exemple d'utilisation
```python
print(factorielle(5))  # 120
```

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### `parcours_profondeur(graphe, sommet)`
Effectue un parcours en profondeur sur un graphe à partir d'un sommet donné.

#### Exemple d'utilisation
```python
graphe = Graphe()
graphe.ajouter_arete("A", "B")
graphe.ajouter_arete("A", "C")
graphe.ajouter_arete("B", "D")
print(parcours_profondeur(graphe, "A"))  # {'A', 'B', 'C', 'D'}
```

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### `parcours_largeur(graphe, sommet)`
Effectue un parcours en largeur sur un graphe à partir d'un sommet donné.

#### Exemple d'utilisation
```python
graphe = Graphe()
graphe.ajouter_arete("A", "B")
graphe.ajouter_arete("A", "C")
graphe.ajouter_arete("B", "D")
print(parcours_largeur(graphe, "A"))  # {'A', 'B', 'C', 'D'}
```

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## Contribution
Les contributions sont les bienvenues. Créez une issue ou un pull request sur le [dépôt GitHub](https://github.com/TataneSan/nsinfo).

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## Licence
Ce projet est sous licence MIT. Voir le fichier `LICENSE` pour plus d'informations.

