completed README

src/Ex1.py

@@ -28,7 +28,7 @@ list = []
 """
 
 
-def countKey(pieces: list[int])->int:
+def countKey(pieces: list[int]) -> int:
     pieces = sorted(pieces)
     complete: int = 0
 

src/Ex2.py

@@ -12,7 +12,7 @@ point d'arrivée, tel que les routes marquées 1 ne soient parcourues que de jou
 seulement de nuit (index impair). En plus des routes données, nous pouvons aussi
 rester sur un même nœud pour une nuit.
 Afin de bien gérer les différences d'états entre jour et nuit, nous pouvons intégrer le demi-jour
-associé à chaque visite de nœud. Ainsi, une même intersection peut avoir deux nœud:
+associé à chaque visite de nœud. Ainsi, une même intersection peut avoir deux nœuds :
 un pour une visite de jour, et un de nuit.
 
 Pour résoudre ce problème, comme nous ne pouvons pas établir d'heuristique mesurant
@@ -93,4 +93,4 @@ def findSafestPath(start: int, end: int, intersections: list[tuple[int, int, int
 
 if __name__ == '__main__':
     print(findSafestPath(0,2,[(0, 1, -1), (1, 2, 0)]) == [0, 0, 1, 2])
-    print(findSafestPath(0, 5, [(0,1,0), (0,2,1), (2,1,-1), (1,3,-1), (2,4,-1), (3,5,1), (3,4,0), (4,5,-1)]) == [0, 1, 3, 5])
+    print(findSafestPath(0, 5, [(0, 1, 0), (0, 2, 1), (2, 1, -1), (1, 3, -1), (2, 4, -1), (3, 5, 1), (3, 4, 0), (4, 5, -1)]) == [0, 1, 3, 5])

src/Ex3.py

@@ -6,7 +6,7 @@ Explications:
 Comme indiqué dans la donnée de l'exercice, il s'agit ici de trouvé un sous-graphe
 connexe dans un graphe quelconque de consoles interconnectées
 
-Pour ce faire nous pouvons procéder ainsi:
+Pour ce faire, nous pouvons procéder ainsi :
 Étape 1 :
 - Compter le nombre de voisins de chaque nœud (console)
 - Éliminer ceux ayant moins de voisins que la taille de sous-graphe recherché
@@ -20,10 +20,10 @@ Pour ce faire nous pouvons procéder ainsi:
 Étape 2 :
 - Pour chaque nœud du graphe :
   - Calculer l'ensemble des nœuds communs entre ses voisins (et lui-même),
-    et les voisins des ses voisins (et eux-mêmes)'
-    C'est-à-dire, si N1 et un nœuds et nb(N1) = {N2, N3, ...} est l'ensemble de ses voisins,
+    et les voisins de ses voisins (et eux-mêmes)'
+    C'est-à-dire, si N1 est un nœud et nb(N1) = {N2, N3, ...} est l'ensemble de ses voisins,
     on cherche l'intersection de {N1} U nb(N1), {N2} U nb(N2), {N3} U nb(N3), etc.
-  - Si c'est ensemble contient au moins n éléments, il s'agit alors d'un sous-graphe connexe.
+  - Si cet ensemble contient au moins n éléments, il s'agit alors d'un sous-graphe connexe.
     On peut ainsi en extraire les n premiers nœuds comme résultat
 """
 
@@ -71,6 +71,6 @@ def findTightlyLinkedConsoles(n: int, consoles: list[tuple[int, int]]) -> list[i
 
 
 if __name__ == '__main__':
-    print(findTightlyLinkedConsoles(3,[(0,1),(0,4),(2,1),(3,1),(4,2),(2,3)]) == [1,2,3])
-    print(findTightlyLinkedConsoles(4,[(0,1),(0,4),(2,1),(3,1),(4,2),(2,3)]) == [])
-    print(findTightlyLinkedConsoles(4,[(0,1),(0,4),(2,1),(3,1),(4,2),(2,3),(1,4),(4,3)]) == [1,2,3,4])
+    print(findTightlyLinkedConsoles(3, [(0, 1), (0, 4), (2, 1), (3, 1), (4, 2), (2, 3)]) == [1, 2, 3])
+    print(findTightlyLinkedConsoles(4, [(0, 1), (0, 4), (2, 1), (3, 1), (4, 2), (2, 3)]) == [])
+    print(findTightlyLinkedConsoles(4, [(0, 1), (0, 4), (2, 1), (3, 1), (4, 2), (2, 3), (1, 4), (4, 3)]) == [1, 2, 3, 4])

src/Ex4.py

@@ -14,7 +14,7 @@ le calcul récursif puisque cela évite de calculer les états partagés (sous-b
 identiques)
 
 Bonus :
-Nous cherchons la valeur N la plus petite telle que:
+Nous cherchons la valeur N la plus petite telle que :
   `computeNbrOfDifferentSequences(N, 5, 100) > 2^16`
 """
 
@@ -72,4 +72,4 @@ def bonus():
 if __name__ == '__main__':
     print(computeNbrOfDifferentSequences(1, 6, 3) == 1)
     print(computeNbrOfDifferentSequences(2, 6, 7) == 6)
-    print(bonus())
+    #print(bonus())