Programmation Compétitive

Competitive Programming

Excellez dans les compétitions de programmation : Codeforces, AtCoder, ICPC. Résolvez rapidement des problèmes algorithmiques complexes

Niveau
Avancé
Durée estimée
8-12 mois
Nombre de phases
3

📋Prérequis

Solides bases en algorithmes et structures de données, maîtrise de C++/Java/Python

🎯Débouchés possibles

Competitive ProgrammerIngénieur AlgorithmiqueChercheur en InformatiqueSoftware Engineer (FAANG)

Ce que vous allez apprendre

Optimisation AlgorithmiqueMathématiques DiscrètesGéométrie ComputationnelleString AlgorithmsAdvanced Data StructuresContest Strategy

Les phases du parcours

1

Phase 1 - Fondations Compétitives

Durée estimée : 2-3 mois

Maîtriser les bases et la vitesse de résolution

Setup et Techniques de Base

Environnement optimal et patterns fondamentaux

📚Sujets principaux :
  • Environnement de compétition (IDE, templates)
  • Input/Output rapide
  • STL C++ / Collections Java
  • Complexité et contraintes
  • Debugging rapide
  • Time management en compétition
  • Problèmes Ad-hoc
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Template de compétition
  • I/O optimization
  • Contest simulation

Mathématiques pour CP

Théorie des nombres et combinatoire

📚Sujets principaux :
  • Arithmétique modulaire
  • PGCD, PPCM, algorithme d'Euclide
  • Nombres premiers et crible d'Ératosthène
  • Exponentiation rapide
  • Combinatoire: permutations, combinaisons
  • Coefficient binomiaux
  • Théorème chinois des restes
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Sieve of Eratosthenes
  • Modular exponentiation
  • Problèmes combinatoires

Techniques de Recherche Avancées

Binary Search et ternary search

📚Sujets principaux :
  • Binary Search sur la réponse
  • Recherche ternaire
  • Meet in the middle
  • Two Pointers avancé
  • Sliding Window complexe
  • Prefix sums et difference arrays
  • Sparse Table
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Binary search sur fonction
  • Ternary search sur fonction
  • 2D prefix sums
2

Phase 2 - Structures de Données Avancées

Durée estimée : 3-4 mois

Maîtriser les structures de données complexes

Segment Trees et Fenwick Trees

Range queries et updates efficaces

📚Sujets principaux :
  • Segment Tree: construction et queries
  • Lazy Propagation
  • Range update range query
  • Fenwick Tree (Binary Indexed Tree)
  • 2D Segment/Fenwick Trees
  • Persistent Segment Trees
  • Applications et variantes
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Range sum/min queries
  • Lazy propagation implementation
  • 2D range queries

Tries et String Algorithms

Traitement efficace de chaînes

📚Sujets principaux :
  • Trie (arbre de préfixes)
  • KMP (pattern matching)
  • Rabin-Karp et rolling hash
  • Z-algorithm
  • Suffix Array et LCP
  • Aho-Corasick
  • Manacher's algorithm (palindromes)
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Trie pour autocomplete
  • KMP implementation
  • Longest palindrome

Structures Avancées

DSU, sparse table et plus

📚Sujets principaux :
  • Disjoint Set Union (DSU) avec optimisations
  • Sqrt Decomposition
  • Mo's Algorithm
  • Heavy-Light Decomposition
  • Link-Cut Tree (aperçu)
  • Persistent Data Structures
  • Treap et autres BSTs
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • DSU with rollback
  • Mo's algorithm on arrays
  • HLD pour path queries
3

Phase 3 - Techniques Expertes

Durée estimée : 3-5 mois

DP avancée, graphes et géométrie

Graphes Avancés

Flow, matching et graphes spéciaux

📚Sujets principaux :
  • Max Flow (Ford-Fulkerson, Dinic)
  • Min Cut
  • Bipartite Matching
  • Strongly Connected Components
  • Bridges et articulation points
  • Lowest Common Ancestor (LCA)
  • Euler tour et applications
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Max flow implementation
  • Bipartite matching
  • LCA avec binary lifting

DP et Optimisations

DP complexe et optimisations

📚Sujets principaux :
  • DP sur arbres
  • DP avec bitmask
  • Digit DP
  • DP optimization (CHT, D&C)
  • SOS DP
  • DP on DAG
  • Problèmes multi-dimensionnels
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Tree DP (rerooting)
  • Bitmask DP
  • Convex Hull Trick

Géométrie et Stratégie

Géométrie computationnelle et contest strategy

📚Sujets principaux :
  • Points, vecteurs et produits
  • Convex Hull (Graham Scan)
  • Line sweep
  • Closest pair of points
  • Contest strategy et time management
  • Upsolving efficace
  • Rating improvement
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
  • Convex Hull implementation
  • Line intersection
  • Virtual contests

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Conseils pour réussir

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Pratique régulière

Réalisez des projets concrets pour appliquer ce que vous apprenez

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Prenez des notes

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