Comment optimiser un algorithme de tri en Python ?

[la_manon31]

Salut à tous, j’ai un algorithme de tri qui fonctionne mais il est très lent sur de gros datasets. Est-ce que vous avez des conseils pour l’optimiser ? J’utilise actuellement un tri à bulles.

[admin_sys_gaming]

Le tri à bulles est vraiment pas optimal pour de grandes quantités de données. Tu devrais envisager un tri fusion ou un tri rapide (quick sort). Ces algorithmes ont une complexité en O(n log n) au lieu de O(n²).

[max1965]

Je confirme pour le tri rapide. J’ai utilisé `sorted()` en Python, qui utilise Timsort, et ça marche très bien même avec des millions de données. C’est beaucoup plus efficace.

[la_manon31]

Merci pour les conseils ! Je vais essayer Timsort. Est-ce que vous avez des retours sur l’utilisation des générateurs pour optimiser la mémoire ?

[devjunkie1968]

Les générateurs peuvent aider si tu travailles avec des flux de données immenses, car ils te permettent de traiter les éléments un par un sans tout charger en mémoire. Mais attention, ça peut ralentir un peu l’accès aux données.