Parcours d'apprentissage

Algorithmique et structures de données en Python

Q: Quelles structures de données Python faut-il connaître pour les entretiens techniques ?

list (un tableau dynamique), dict et set (des tables de hachage), tuple, collections.deque (une file rapide aux deux extrémités), heapq (un tas-min binaire sur une liste) et collections.Counter. Connais le coût de chaque opération, pas seulement son nom. Python n'a ni liste chaînée, ni arbre, ni trie, ni graphe natifs, donc ceux-là, tu les écris toi-même, aux étapes une et deux.

Python est la façon la plus complète de suivre ce parcours : tous les cours sont enseignés en Python, sauf celui de manipulation de bits, qui n'existe qu'en C++ et figure après les étapes. Tu construis toi-même la pile, la table de hachage, le tas et l'arbre AVL, si bien que list, dict, deque et heapq n'ont plus rien de magique, puis tu le prouves sur des problèmes d'entretien évalués. Gratuit, dans ton navigateur, avec un certificat sur la plupart des cours.

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404 leçons228 défis702 questions de quiz

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Le DSA en Python, étape par étape

40 cours404 leçons228 défis702 questions de quiz

Chaque étape est un ensemble de cours Coddy qui existent déjà, et chaque bouton Démarrer les ouvre en Python. Le seul cours qui n'est pas enseigné en Python, la manipulation de bits, figure après les étapes.

1
Étape 1
Série structures de données, partie une
Commencer cette étapeDémarrerPile, file, arbre binaire, table de hachage et liste chaînée, chacune construite de zéro en Python puis utilisée pour résoudre des problèmes. Tu termines en sachant ce que list, deque et dict font pour toi, et ce qu'ils coûtent.Démarrer
5 cours, dans l'ordre
66 leçons34 défis
2
Étape 2
Série structures de données, partie deux
Commencer cette étapeDémarrerListe doublement chaînée, tas et files de priorité, tries, graphes et l'arbre AVL auto-équilibré. Ensuite, heapq est un tas binaire que tu as écrit, et l'arbre équilibré que Python ne t'a jamais donné, tu sais le construire.Démarrer
5 cours, dans l'ordre
72 leçons42 défis
3
Étape 3
Algorithmes de tri
Commencer cette étapeDémarrerTri à bulles, par sélection, par insertion, fusion, rapide, par tas, par comptage et par base, écrits en Python et observés dans le visualiseur. Le tri natif de Python, sorted(), est Timsort, un hybride du tri fusion et du tri par insertion, et après cette étape, tu sais expliquer pourquoi c'est une bonne idée.Démarrer
8 cours, dans l'ordre
74 leçons31 défis319 questions
4
Étape 4
Récursivité et programmation dynamique
Commencer cette étapeDémarrerDes défis de récursivité, puis la programmation dynamique, de la mémoïsation à la tabulation, les deux en Python. La manipulation de bits est enseignée en C++, elle figure donc après les étapes ; ses &, |, ^, << et >> sont aussi des opérateurs Python, si bien qu'elle se lit quand même facilement.Démarrer
2 cours, dans l'ordre
1. Défis de récursivité - Maîtrisez la pensée récursive15 leçons15 défis
2. Introduction à la programmation dynamique15 leçons
30 leçons15 défis
5
Étape 5
Algorithmes de graphes
Commencer cette étapeDémarrerParcours en largeur et en profondeur, Dijkstra, Bellman-Ford, tri topologique, Kruskal et Prim en Python, sur le graphe que tu as construit à l'étape deux. La file de priorité de Dijkstra, c'est heapq : le tas de l'étape deux, sous forme de bibliothèque.Démarrer
7 cours, dans l'ordre
63 leçons21 défis383 questions
6
Étape 6
Entraînement à l'entretien
Commencer cette étapeDémarrerDix lots de défis d'entretien, la série d'entretiens en Python et deux banques de problèmes de code, le tout en Python et évalué par des cas de test. La série d'entretiens n'existe qu'en Python : c'est donc la seule version du parcours avec les treize cours d'entraînement.Démarrer
13 cours, dans l'ordre
99 leçons85 défis

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2420

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Morgan7+ Days

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Intro to Variables

Audio

A variable is a named container that stores a value you can reference later in your program.

In Python, you create one by writing the name, an equals sign, then the value you want to store.

The value can change over time - reassigning the name simply points it to a new value.

1xSarah

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Python Fundamentals

DateJan 2026

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Pourquoi apprendre le DSA en Python sur Coddy

Tout le parcours, dans un seul langage. Les structures de données, les tris, la récursivité, la programmation dynamique, les algorithmes de graphes et les lots d'entretien sont tous enseignés en Python, tout comme la série d'entretiens en Python, qui n'existe dans aucun autre langage. Seule la manipulation de bits fait exception : elle est enseignée en C++ et figure après les étapes.
Des structures natives que tu sais expliquer. Python te fournit list, dict, set, deque et heapq. C'est en construisant les structures qui se cachent derrière que tu comprends pourquoi list.pop(0) est lent, pourquoi une recherche dans un dict se fait en temps constant en moyenne, et quand un tas vaut mieux qu'un tri : c'est exactement ce que demande un recruteur dès que tu en utilises un.
Du code court, pour que l'idée se voie. Une liste chaînée ou une recherche dichotomique tient sur un seul écran en Python, sans déclarations de types ni gestion de la mémoire pour faire obstacle. C'est pour cela qu'il est le langage le plus rapide pour apprendre les algorithmes, et que tant de candidats le choisissent pour les entretiens techniques.
Évalué comme en entretien. Chaque leçon se termine par un défi vérifié par des cas de test, et quand l'un d'eux échoue, Bugsy lit ton code Python et t'oriente vers la correction sans te donner la réponse. Un certificat gratuit sur la plupart des cours, chacun vérifiable à sa propre URL.

Questions fréquentes sur le DSA en Python

Python est-il adapté aux structures de données et aux algorithmes ?

Oui, et pour apprendre, c'est sans doute le meilleur choix : le code est court, donc ce que tu lis, c'est l'algorithme, pas la syntaxe autour. Deux compromis sont à connaître. Python est plus lent que Java ou C++, ce qui compte face aux limites de temps serrées de la programmation compétitive mais rarement en entretien, et ses structures natives masquent les coûts sur lesquels tu apprends à raisonner ; c'est pourquoi ce parcours te les fait construire d'abord.

Quelles structures de données Python faut-il connaître pour les entretiens techniques ?

list (un tableau dynamique), dict et set (des tables de hachage), tuple, collections.deque (une file rapide aux deux extrémités), heapq (un tas-min binaire sur une liste) et collections.Counter. Connais le coût de chaque opération, pas seulement son nom. Python n'a ni liste chaînée, ni arbre, ni trie, ni graphe natifs, donc ceux-là, tu les écris toi-même, aux étapes une et deux.

Pourquoi implémenter une pile ou une file quand Python les fournit déjà ?

Parce qu'en entretien, on te demande rarement d'utiliser une file, et souvent pourquoi ta solution est lente. Une file construite sur une list paie chaque pop(0), car tous les éléments restants se décalent d'une place ; deque.popleft(), non. C'est en implémentant chaque structure une fois que tu apprends les coûts assez bien pour choisir la bonne sans réfléchir.

Python est-il assez rapide pour la programmation compétitive ?

Pour la plupart des problèmes, oui. Avec des limites de temps serrées, C++ est le choix le plus sûr, ce qui explique que la plupart des programmeurs compétitifs l'utilisent, et beaucoup de juges en ligne proposent PyPy, qui exécute le même code Python bien plus vite. En entretien, la vitesse à laquelle tu écris compte bien plus que la vitesse d'exécution du code, et là, Python l'emporte.

Quelle est la limite de récursion de Python, et compte-t-elle pour le DSA ?

Par défaut, CPython s'arrête à une profondeur de 1 000 appels, donc un parcours en profondeur récursif sur une longue chaîne peut lever une RecursionError. Tu peux relever la limite avec sys.setrecursionlimit, mais la meilleure habitude, celle que les recruteurs aiment voir, c'est de savoir remplacer la récursion par une boucle et une pile explicite : la structure que tu construis à l'étape une.

Faut-il connaître Python avant de commencer ce parcours ?

Tu dois être à l'aise avec les fonctions, les boucles, les listes et les dictionnaires, et idéalement les classes, puisque chaque structure ici est écrite sous forme de classe. Si tu n'en es pas encore là, le cours Python de Coddy t'y amène d'abord, gratuitement, et ce parcours prend le relais là où il s'arrête.

Autres parcours d'apprentissage

Les mêmes cours, ordonnés pour un autre métier. La progression est conservée : un cours terminé sur un parcours compte sur tous les parcours qui l'incluent.

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