Pour les applications, on a connu le modèle de Halstead et le nombre cyclomatique de McCabe. Mais le dernier chef de projet qui les a utilisés est sans doute parti en retraite depuis longtemps.
Cette fois, la grande idée, c’est le "Grand O". Il y a eu le "Grand 8" dans les parcs d’attraction et le "grand homme" (alias Trump), mais c’était dans un autre domaine.
Cette fois, le "Grand O" et la théorie de la complexité, ont pour objet de modéliser un algorithme, que l’on ne confondra pas avec le code et d’en caractériser la complexité.
Le "Grand O" mesure 2 critères : la complexité temporelle, soit en français la vitesse d’exécution et la consommation spatiale, toujours en français, la consommation des ressources.
Ce que l’on écrit sous la forme O(f(n)) ou f(n) est une fonction mathématique qui porte sur n objets : O(n !)), O(2n), O(n²), O(nlog(n)), voire O(n) pour la plus simple. Ce qui pourra sembler bizarre, voire barbare, mais pas si complexe que cela !
Il est donc inutile de quitter la salle, de regarder ailleurs ou de changer de métier. Car, que cela nous plaise ou pas, on trouvera désormais ce formalisme partout.
Notre webinaire est là pour démontrer que le Grand(O), malgré des allures d’ "intellectuel outragé", ne nécessite pas que nous nous appelions Einstein pour le comprendre.