Le tableau suivant montre la complexité temporelle des opérations de base pour les listes chaînées.

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">

<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Linked List Time Complexities</title>
    <style>
        table {
            width: 80%;
            margin: 20px auto;
            border-collapse: collapse;
            border: 1px solid #ddd;
        }

        th,
        td {
            padding: 10px;
            text-align: left;
        }

        th {
            background-color: #f2f2f2;
        }

        tr:nth-child(even) {
            background-color: #f2f2f2;
        }

        tr:hover {
            background-color: #ddd;
        }

        th strong {
            font-weight: bold;
        }

        td strong {
            font-weight: bold;
        }
    </style>
</head>

<body>

    <table>
        <tr>
            <th><strong>Operation</strong></th>
            <th><strong>Best Case Time Complexity</strong></th>
            <th><strong>Worst Case Time Complexity</strong></th>
            <th><strong>Average Case Time Complexity</strong></th>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>Insert</strong></td>
            <td>O(1)</td>
            <td>O(1)</td>
            <td>O(1)</td>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>Delete</strong></td>
            <td>O(1)</td>
            <td>O(1)</td>
            <td>O(1)</td>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>Search</strong></td>
            <td>O(1)</td>
            <td>O(n)</td>
            <td>O(n)</td>
        </tr>
    </table>

</body>

</html>


## Opération de Recherche
La recherche dans une liste chaînée implique **de parcourir la liste depuis le début jusqu'à ce que l'élément souhaité soit trouvé**. Cette opération a une complexité temporelle de `O(n)` dans les pires et les cas moyens. Contrairement aux tableaux, les listes chaînées ne prennent pas en charge l'accès direct aux éléments en fonction de leur index, ce qui entraîne une complexité temporelle linéaire pour la recherche.
```python
def search_linked_list(head, target):
  
    current = head
    while current:
        if current.val == target:
            return True
        current = current.next
    return False
```



## Opération d'Insertion
Insérer un élément dans une liste chaînée peut être fait efficacement en mettant à jour seulement quelques pointeurs. Plus précisément, nous devons mettre à jour le pointeur de l'élément après lequel nous insérons le nouvel élément, en veillant à ce qu'il pointe vers le nouvel élément, et le pointeur du nouvel élément doit pointer vers l'élément suivant dans la liste. Cette opération a une complexité temporelle de `O(1)`. 

```python
def insert_node(head, val, position):
   
    if position == 0:
        new_node = ListNode(val)
        new_node.next = head
        return new_node
    
    current = head
    for _ in range(position - 1):
        if current is None:
            raise ValueError("Position out of range")
        current = current.next
    
    new_node = ListNode(val)
    new_node.next = current.next
    current.next = new_node
    
    return head
```

## Opération de Suppression
Tout comme dans l'opération d'insertion, nous devons **mettre à jour les pointeurs** des nœuds adjacents pour contourner le nœud supprimé. En conséquence, nous avons une complexité temporelle de `O(1)` pour l'opération de suppression.
```python
def delete_node(head, target):
    
    # If the list is empty, return None
    if not head:
        return None
    
    # If the target is at the head, move the head to the next node
    if head.val == target:
        return head.next
    
    # Search for the target value while keeping track of the previous node
    prev = head
    current = head.next
    while current:
        if current.val == target:
            prev.next = current.next
            return head
        prev = current
        current = current.next
    
    return head
```
>Note
>
>Lors de l'insertion ou de la suppression d'un élément dans une liste chaînée, le processus implique d'ajuster les pointeurs en conséquence. En revanche, lors du travail avec des tableaux, pour réaliser la même opération, un segment du tableau doit être réécrit.

Laquelle des affirmations suivantes concernant les listes chaînées est vraie ?

La compréhension des structures de données et des algorithmes : c'est ce qui distingue les professionnels avancés des autres. Dans le monde moderne des données croissantes, il est très important de pouvoir traiter de grandes quantités de données efficacement. 

Dans ce cours, vous étudierez les structures de données les plus basiques qui nous aident à gérer d'énormes quantités de données ainsi qu'à implémenter les concepts les plus basiques et cruciaux par vous-même afin que vous obteniez une compréhension plus profonde de la façon dont chaque structure de données fonctionne et que vous puissiez décider quelle structure de données est la mieux adaptée à votre tâche.

Lorsque nous commençons à apprendre quelque chose de nouveau, il est très important de se familiariser d'abord avec le sujet de notre étude. Alors plongeons plus profondément dans ce que nous allons apprendre dans ce cours.

Les tableaux et les listes servent de structures de données fondamentales en programmation, avec une utilisation intensive en Python. Cette section offre un aperçu de ces structures, en explorant leurs concepts et en mettant en lumière leurs nuances d'implémentation dans le langage de programmation Python.

Il existe de nombreuses tâches appliquées dans lesquelles il est nécessaire de manipuler de grandes quantités de données structurées et des structures de données simples telles qu'un array ou une liste chaînée peuvent ne plus suffire à ces fins. Dans cette section, nous examinerons le concept de type de données abstrait et comment différents ADT nous permettent de gérer efficacement de grandes quantités de données.

Dans le monde réel, on doit souvent faire face à des tâches où il est nécessaire de modéliser des dépendances complexes entre divers nœuds d'un système ou d'un domaine. Les graphes peuvent nous aider à cela. Dans cette section, nous apprendrons ce qu'est un graphe et comment le représenter efficacement en mémoire informatique.

Aperçu des Algorithmes et des Structures de Données

Complexité Temporelle des Opérations de Base sur les Listes

Opération de Recherche

Opération d'Insertion

Opération de Suppression