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DETERMINANTS (GAUSS & COFACTEURS)


Information sur la source



Description

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Voici un exemple d'algorithmes pour calculer le determinant d'une matrice.
Le premier algorithme utilise le pivot de Gauss,
et la complexite est en O(n^3)
Le second utilise les cofacteurs (developpement suivant une colonne),
et sa complexite est en O(n!)

Les fonctions se nomment FastDet et StupidDet, je vous laisse deviner lequel correspond avec laquelle.
Je voudrais ici pousser un coup de geule, arreter de calculer un determinant par les cofacteurs
car cette methode est INUTILISABLE, il est impossible de l'utiliser pour une matrice 10x10, c'est
beaucoup trop LENT. Alors que l'autre methode est ultra-rapide.
 

Source

  • //-------------------------------------------------
  • // calcul d'un determinant
  • //-------------------------------------------------
  • #ifndef _UTIL_H_
  • #include "util.h"
  • #endif // _UTIL_H_
  • #ifndef _MATH_H_
  • #include "math.h"
  • #endif // _MATH_H_
  • #include <conio.h>
  • //-------------------------------------------------
  • typedef double FLT;
  • //-------------------------------------------------
  • FLT **CreateMat(int n)
  • {
  • FLT **mat; // la matrice
  • int y; // <y> pour les lignes
  • mat = Malloc(FLT*,n);
  • for(y=0;y<n;y++)
  • {
  • mat[y] = Malloc(FLT,n);
  • }
  • return mat;
  • } // CreateMat()
  • //-------------------------------------------------
  • FLT **RandomMat(int n,FLT coeffMin,FLT coeffMax)
  • {
  • FLT **mat;
  • int x,y; // <x> pour les colonnes
  • // <y> pour les lignes
  • mat = CreateMat(n);
  • for(x=0;x<n;x++)
  • {
  • for(y=0;y<n;y++)
  • {
  • mat[y][x] = (FLT)RandomDouble(coeffMin,coeffMax);
  • }
  • }
  • return mat;
  • } // RandomMat()
  • //-------------------------------------------------
  • void DeleteMat(FLT **mat,int n)
  • {
  • int y; // <y> pour les lignes
  • for(y=0;y<n;y++)
  • {
  • Free(mat[y]);
  • }
  • Free(mat);
  • } // DeleteMat()
  • //-------------------------------------------------
  • // calcul d'un determinant avec le pivot de Gauss
  • // la complexite est en n^3
  • FLT FastDet(FLT **_mat,int n)
  • {
  • FLT **mat; // la matrice "tampon", que l'on pourra modifier
  • FLT det; // la valeur du determinant
  • int x,y; // <x> pour les colonnes
  • // <y> pour les lignes
  • int i,j; // <i> pour les colonnes
  • // <j> pour les lignes
  • // on copie <_mat> dans <mat> car on n'a pas le droit
  • // de modifier les valeurs de la matrice <_mat>
  • mat = CreateMat(n);
  • for(y=0;y<n;y++)
  • {
  • for(x=0;x<n;x++)
  • {
  • mat[y][x] = _mat[y][x];
  • }
  • }
  • // on calcule le determinant par la methode des pivots de Gauss
  • // on rend la matrice triangulaire superieur tout en conservant
  • // le determinant de la matrice a chaque iteration
  • det = 1.;
  • // on balaye les lignes
  • for(j=0;j<n-1;j++)
  • {
  • // Le principe est simple, montrons(le sur une exemple 6x6
  • // La matrice est sous cette forme :
  • //
  • // ( a1 * * * * * ) [L1]
  • // ( 0 a2 * * * * ) [L2] <-- noms des lignes
  • // ( 0 0 a3 * * * ) [L3]
  • // ( 0 0 0 #1 * * ) [L4]
  • // ( 0 0 0 #2 * * ) [L5]
  • // ( 0 0 0 #3 * * ) [L6]
  • //
  • // Le determinant courant <det> vaut a1.a2.a3
  • // Si la matrice est non-singuliere, (i.e. que sont determinant est non-nulle,
  • // autrement dit elle est inversible) alors parmis les trois nombres #1 #2 et #3
  • // il y en a un qui est non-nul, on prend le plus grand de ceux la en module pour
  • // une raison de stabilite numerique.
  • // Si #1=#2=#3=0 alors <det> est nul car la matrice est singuliere !
  • // Par exemple si le plus grand est #2 alors on echange [L4] et [L5], ce qui va modifier
  • // le determinant d'un signe.
  • //
  • // La matrice sera donc sous cette forme :
  • //
  • // ( a1 * * * * * ) [L1]
  • // ( 0 a2 * * * * ) [L2]
  • // ( 0 0 a3 * * * ) [L3]
  • // ( 0 0 0 a4 * * ) [L4] (avec a4=#2)
  • // ( 0 0 0 #1 * * ) [L5]
  • // ( 0 0 0 #3 * * ) [L6]
  • //
  • // Ensuite il suffit de retrancher #1/a4.[L4] a [L5] et #3/a4.[L4] a [L6] pour obtenir :
  • //
  • // ( a1 * * * * * ) [L1]
  • // ( 0 a2 * * * * ) [L2]
  • // ( 0 0 a3 * * * ) [L3]
  • // ( 0 0 0 a4 * * ) [L4]
  • // ( 0 0 0 0 * * ) [L5]
  • // ( 0 0 0 0 * * ) [L6]
  • //
  • // Le determinant est inchange par cette derniere operation.
  • // Le determinant courant vaut maintenant a1.a2.a3.a4
  • // A la fin de l'operation on aura <mat> :
  • //
  • // ( a1 * * * * * ) [L1]
  • // ( 0 a2 * * * * ) [L2]
  • // ( 0 0 a3 * * * ) [L3]
  • // ( 0 0 0 a4 * * ) [L4]
  • // ( 0 0 0 0 a5 * ) [L5]
  • // ( 0 0 0 0 0 a6 ) [L6]
  • //
  • // Remarquons qu'il suffit de faire l'operation <n-1> fois
  • // car a la fin on aura a6 directement
  • //
  • // En resume voici les differentes etapes :
  • // ( etape 1 ) : on recherche du plus grand coefficient (en module)
  • // si il est nul, alors le determinant est 0 et l'algorithme est fini !
  • // ( etape 2 ) : on echange des lignes avec eventuellement changement du signe de <det>
  • // et le determinant courant est multiplie par ledit coefficient
  • // ( etape 3 ) : on retranche la lignes a toutes les lignes du dessous
  • // pour annuler les coefficients
  • int rankMax,rank;
  • FLT coeffMax;
  • // ( etape 1 )
  • rankMax = j;
  • for(rank=j+1;rank<n;rank++)
  • {
  • if(fabs(mat[rankMax][j]) < fabs(mat[rank][j]))
  • {
  • rankMax = rank;
  • }
  • }
  • coeffMax = mat[rankMax][j];
  • if(fabs(coeffMax) <= MATH_EPSILON)
  • {
  • det = 0.;
  • goto label_end;
  • }
  • // ( etape 2 )
  • if(rankMax != j)
  • {
  • for(i=j;i<n;i++)
  • {
  • FLT tmp;
  • tmp = mat[j][i];
  • mat[j][i] = mat[rankMax][i];
  • mat[rankMax][i] = tmp;
  • }
  • det *= -1.;
  • }
  • det *= coeffMax;
  • // ( etape 3 )
  • for(rank=j+1;rank<n;rank++)
  • {
  • FLT coeff; // c'est dans l'exemple le rapport #3/a4
  • coeff = mat[rank][j]/coeffMax;
  • for(i=j;i<n;i++)
  • {
  • mat[rank][i] -= coeff*mat[j][i];
  • }
  • }
  • }
  • det *= mat[n-1][n-1];
  • // on libere <mat>
  • label_end:
  • DeleteMat(mat,n);
  • return det;
  • } // FastDet()
  • //-------------------------------------------------
  • // calcul d'un determinant avec les cofacteurs
  • // la complexite est en n!
  • FLT StupidDet(FLT **mat,int n)
  • {
  • // cas trivial d'une matrice 1x1
  • if(1 == n)
  • {
  • return mat[0][0];
  • }
  • // cas trivial d'une matrice 2x2
  • //
  • // | a b |
  • // | c d | = a.d - c.d
  • //
  • else if(2 == n)
  • {
  • return mat[0][0]*mat[1][1] - mat[0][1]*mat[1][0];
  • }
  • else
  • {
  • FLT **cof; // matrice qui represente un cofacteur
  • FLT det; // le determinant
  • int x,y; // <x> pour les colonnes
  • // <y> pour les lignes
  • int i,j; // <i> pour les colonnes
  • // <j> pour les lignes
  • FLT sgn;
  • // on cree une matrice temporaire pour le calcul des cofacteurs
  • cof = CreateMat(n-1);
  • for(y=0;y<n-1;y++)
  • {
  • for(x=0;x<n-1;x++)
  • {
  • cof[y][x] = mat[y][x];
  • }
  • }
  • // quelques initialisations
  • det = 0.0;
  • sgn = +1.0;
  • // on balaye la derniere colonne (de bas en haut)
  • for(j=n-1;j>=0;j--)
  • {
  • // Le principe est tres simple, il s'agit de developper le determinant
  • // suivant la derniere colonne. Cet algorithme est evidemment recursif
  • // puisqu'il faut les sous-determinants
  • //
  • // Exemple sur une matrice 4x4 :
  • //
  • // | * * * a1 |
  • // | * * * a2 |
  • // | * * * a3 |
  • // | * * * a4 |
  • //
  • // A chaque coefficient de la derniere colonne, on associe une sous-dertermiant ("sd") :
  • // (notation : '#')
  • //
  • // ds1 : | * * * a1 | ds2 : | # # # a1 |
  • // | # # # a2 | | * * * a2 |
  • // | # # # a3 | | # # # a3 |
  • // | # # # a4 | | # # # a4 |
  • //
  • // ds3 : | # # # a1 | ds4 : | # # # a1 |
  • // | # # # a2 | | # # # a2 |
  • // | * * * a3 | | # # # a3 |
  • // | # # # a4 | | * * * a4 |
  • //
  • // La formule du calcul du determinant par les cofacteurs est donnee par :
  • //
  • // det = a4.ds4 - a3.ds3 + a2.ds2 - a1.ds1
  • //
  • // (notons l'alternance des signes)
  • //
  • // On doit calculer les "ds", donc creer les matrices correspondants, et calculer
  • // par recurrence leurs determinants. On remarque facilement que les matrices se
  • // ressemblent à (toujours) 2 lignes pres. Donc pour eviter de toujours les recalculer,
  • // on les initilise de facon "incrementale".
  • //
  • // on modifie la bonne ligne pour la matrice des cofacteurs
  • if(j < n-1)
  • {
  • for(i=0;i<n-1;i++)
  • {
  • cof[j][i] = mat[j+1][i];
  • }
  • }
  • // la recurrence en personne !
  • det += sgn * mat[j][n-1] * StupidDet(cof,n-1);
  • // changement de signe (l'alternance remarquee)
  • sgn *= -1.0;
  • }
  • DeleteMat(cof,n-1);
  • return det;
  • }
  • } // StupidDet()
//-------------------------------------------------
// calcul d'un determinant
//-------------------------------------------------

#ifndef _UTIL_H_
	#include "util.h"
#endif // _UTIL_H_

#ifndef _MATH_H_
	#include "math.h"
#endif // _MATH_H_

#include <conio.h>

//-------------------------------------------------
typedef double FLT;
//-------------------------------------------------
FLT **CreateMat(int n)
{
FLT **mat; // la matrice
int   y;   // <y> pour les lignes

mat = Malloc(FLT*,n);
for(y=0;y<n;y++)
  {
  mat[y] = Malloc(FLT,n);
  }

return mat;
} // CreateMat()


//-------------------------------------------------
FLT **RandomMat(int n,FLT coeffMin,FLT coeffMax)
{
FLT **mat;
int   x,y;  // <x> pour les colonnes
            // <y> pour les lignes

mat = CreateMat(n);

for(x=0;x<n;x++)
  {
  for(y=0;y<n;y++)
    {
    mat[y][x] = (FLT)RandomDouble(coeffMin,coeffMax);
    }
  }

return mat;
} // RandomMat()


//-------------------------------------------------
void DeleteMat(FLT **mat,int n)
{
int y; // <y> pour les lignes
for(y=0;y<n;y++)
  {
  Free(mat[y]);
  }
Free(mat);
} // DeleteMat()


//-------------------------------------------------
// calcul d'un determinant avec le pivot de Gauss
// la complexite est en n^3
FLT FastDet(FLT **_mat,int n)
{
FLT **mat;  // la matrice "tampon", que l'on pourra modifier
FLT   det;  // la valeur du determinant
int   x,y;  // <x> pour les colonnes
            // <y> pour les lignes
int   i,j;  // <i> pour les colonnes
            // <j> pour les lignes

// on copie <_mat> dans <mat> car on n'a pas le droit
// de modifier les valeurs de la matrice <_mat>
mat = CreateMat(n);
for(y=0;y<n;y++)
  {
  for(x=0;x<n;x++)
    {
    mat[y][x] = _mat[y][x];
    }
  }

// on calcule le determinant par la methode des pivots de Gauss
// on rend la matrice triangulaire superieur tout en conservant
// le determinant de la matrice a chaque iteration
det = 1.;

// on balaye les lignes
for(j=0;j<n-1;j++)
  {
  // Le principe est simple, montrons(le sur une exemple 6x6
  // La matrice est sous cette forme :
  // 
  // ( a1 *  *  *  *  * )  [L1]
  // ( 0  a2 *  *  *  * )  [L2]  <-- noms des lignes
  // ( 0  0  a3 *  *  * )  [L3]
  // ( 0  0  0  #1 *  * )  [L4]
  // ( 0  0  0  #2 *  * )  [L5]
  // ( 0  0  0  #3 *  * )  [L6]
  // 
  // Le determinant courant <det> vaut a1.a2.a3
  // Si la matrice est non-singuliere, (i.e. que sont determinant est non-nulle,
  // autrement dit elle est inversible) alors parmis les trois nombres #1 #2 et #3
  // il y en a un qui est non-nul, on prend le plus grand de ceux la en module pour
  // une raison de stabilite numerique.
  // Si #1=#2=#3=0 alors <det> est nul car la matrice est singuliere !
  // Par exemple si le plus grand est #2 alors on echange [L4] et [L5], ce qui va modifier
  // le determinant d'un signe.
  // 
  // La matrice sera donc sous cette forme :
  // 
  // ( a1 *  *  *  *  *  )  [L1]
  // ( 0  a2 *  *  *  *  )  [L2]
  // ( 0  0  a3 *  *  *  )  [L3]
  // ( 0  0  0  a4 *  *  )  [L4] (avec a4=#2)
  // ( 0  0  0  #1 *  *  )  [L5]
  // ( 0  0  0  #3 *  *  )  [L6]
  // 
  // Ensuite il suffit de retrancher #1/a4.[L4] a [L5] et #3/a4.[L4] a [L6] pour obtenir :
  // 
  // ( a1 *  *  *  *  *  )  [L1]
  // ( 0  a2 *  *  *  *  )  [L2]
  // ( 0  0  a3 *  *  *  )  [L3]
  // ( 0  0  0  a4 *  *  )  [L4]
  // ( 0  0  0  0  *  *  )  [L5]
  // ( 0  0  0  0  *  *  )  [L6]
  // 
  // Le determinant est inchange par cette derniere operation.
  // Le determinant courant vaut maintenant a1.a2.a3.a4
  // A la fin de l'operation on aura <mat> :
  // 
  // ( a1 *  *  *  *  *  )  [L1]
  // ( 0  a2 *  *  *  *  )  [L2]
  // ( 0  0  a3 *  *  *  )  [L3]
  // ( 0  0  0  a4 *  *  )  [L4]
  // ( 0  0  0  0  a5 *  )  [L5]
  // ( 0  0  0  0  0  a6 )  [L6]
  // 
  // Remarquons qu'il suffit de faire l'operation <n-1> fois
  // car a la fin on aura a6 directement
  // 
  // En resume voici les differentes etapes :
  //   ( etape 1 ) : on recherche du plus grand coefficient (en module)
  //                 si il est nul, alors le determinant est 0 et l'algorithme est fini !
  //   ( etape 2 ) : on echange des lignes avec eventuellement changement du signe de <det>
  //                 et le determinant courant est multiplie par ledit coefficient
  //   ( etape 3 ) : on retranche la lignes a toutes les lignes du dessous
  //                 pour annuler les coefficients
  int  rankMax,rank;
  FLT  coeffMax;

  // ( etape 1 )
  rankMax = j;
  for(rank=j+1;rank<n;rank++)
    {
    if(fabs(mat[rankMax][j]) < fabs(mat[rank][j]))
      {
      rankMax = rank;
      }
    }

  coeffMax = mat[rankMax][j];
  if(fabs(coeffMax) <= MATH_EPSILON)
    {
    det = 0.;
    goto label_end;
    }
  // ( etape 2 )
  if(rankMax != j)
    {
    for(i=j;i<n;i++)
      {
      FLT tmp;
      tmp             = mat[j][i];
      mat[j][i]       = mat[rankMax][i];
      mat[rankMax][i] = tmp;
      }
    det *= -1.;
    }

  det *= coeffMax;
  // ( etape 3 )
  for(rank=j+1;rank<n;rank++)
    {
    FLT coeff; // c'est dans l'exemple le rapport #3/a4
    coeff = mat[rank][j]/coeffMax;
    for(i=j;i<n;i++)
      {
      mat[rank][i] -= coeff*mat[j][i];
      }
    }
    
  }

det *= mat[n-1][n-1];

// on libere <mat>
label_end:
DeleteMat(mat,n);
return det;
} // FastDet()


//-------------------------------------------------
// calcul d'un determinant avec les cofacteurs
// la complexite est en n!
FLT StupidDet(FLT **mat,int n)
{
// cas trivial d'une matrice 1x1
if(1 == n)
  {
  return mat[0][0];
  }
// cas trivial d'une matrice 2x2
// 
// | a b |
// | c d |  = a.d - c.d
// 
else if(2 == n)
  {
  return mat[0][0]*mat[1][1] - mat[0][1]*mat[1][0];
  }
else
  {
  FLT    **cof; // matrice qui represente un cofacteur
  FLT      det; // le determinant
  int      x,y; // <x> pour les colonnes
                // <y> pour les lignes
  int      i,j; // <i> pour les colonnes
                // <j> pour les lignes
  FLT      sgn;

  // on cree une matrice temporaire pour le calcul des cofacteurs
  cof = CreateMat(n-1);
  for(y=0;y<n-1;y++)
    {
    for(x=0;x<n-1;x++)
      {
      cof[y][x] = mat[y][x];
      }
    }

  // quelques initialisations
  det =  0.0;
  sgn = +1.0;
  // on balaye la derniere colonne (de bas en haut)
  for(j=n-1;j>=0;j--)
    {
    // Le principe est tres simple, il s'agit de developper le determinant
    // suivant la derniere colonne. Cet algorithme est evidemment recursif
    // puisqu'il faut les sous-determinants
    // 
    // Exemple sur une matrice 4x4 :
    // 
    // | *  *  *  a1 |
    // | *  *  *  a2 |
    // | *  *  *  a3 |
    // | *  *  *  a4 |
    // 
    // A chaque coefficient de la derniere colonne, on associe une sous-dertermiant ("sd") :
    // (notation : '#')
    // 
    // ds1 : | *  *  *  a1 |      ds2 : | #  #  #  a1 |
    //       | #  #  #  a2 |            | *  *  *  a2 |
    //       | #  #  #  a3 |            | #  #  #  a3 |
    //       | #  #  #  a4 |            | #  #  #  a4 |
    // 
    // ds3 : | #  #  #  a1 |      ds4 : | #  #  #  a1 |
    //       | #  #  #  a2 |            | #  #  #  a2 |
    //       | *  *  *  a3 |            | #  #  #  a3 |
    //       | #  #  #  a4 |            | *  *  *  a4 |
    // 
    // La formule du calcul du determinant par les cofacteurs est donnee par :
    // 
    //     det = a4.ds4 - a3.ds3 + a2.ds2 - a1.ds1
    //
    //     (notons l'alternance des signes)
    // 
    // On doit calculer les "ds", donc creer les matrices correspondants, et calculer
    // par recurrence leurs determinants. On remarque facilement que les matrices se
    // ressemblent à (toujours) 2 lignes pres. Donc pour eviter de toujours les recalculer,
    // on les initilise de facon "incrementale".
    // 
    
    // on modifie la bonne ligne pour la matrice des cofacteurs
    if(j < n-1)
      {
      for(i=0;i<n-1;i++)
        {
        cof[j][i] = mat[j+1][i];
        }
      }
    // la recurrence en personne !
    det += sgn * mat[j][n-1] * StupidDet(cof,n-1);
    // changement de signe (l'alternance remarquee)
    sgn *= -1.0;
    }

  DeleteMat(cof,n-1);
  return det;
  }
} // StupidDet()


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Commentaires et avis

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Commentaire de DeAtHCrAsH le 06/03/2006 10:45:26

De mémoire, pour la résolution de système, l'inversement d'une matrice est beaucoup plus perfomante que le pivot de Gauss.

signaler à un administrateur
Commentaire de le_duche le 06/03/2006 12:00:58

Oui mais pour inverser une matrice, il faut s'assurer que le déterminant n'est pas nul... sinon il y a tout qui plante !

signaler à un administrateur
Commentaire de krust le 06/03/2006 14:24:02

MAis on gagne quand même du temps !
Si on s'aperçoit en inversant une matrice qu'elle est ininversable, on peut en déduire que son déterminant est nul.

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Commentaire de dletozeun le 10/03/2006 21:37:50

Mais non! Si on s'apercoit que la matrice est inverSIBLE ( donc si ca plante pas!) On en deduit que son determinant est non nul!

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Commentaire de krust le 10/03/2006 21:56:45

C'est ce que j'ai dit mais dans l'autre sense^^

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Commentaire de JCDjcd le 11/03/2006 20:29:11

>> DeAtHCrAsH
moi pour inverser une matrice j'utilise le pivot de Gauss, alors ton truc se mord la queue ... l'inversement d'une matrice NE PEUT PAS etre plus performant que le pivot de Gauss !!!

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Commentaire de Saros le 14/03/2006 22:32:15

Une curiosité : on remarque une légère différence entre les deux algos fast et stupid à partir des grosses dimensions, quel est le plus précis des deux ?
Et y a-t-il des méthodes d'inversion de matrices plus rapide que le pivot de Gauss, et qui marchent dans le cas général ?

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Commentaire de JCDjcd le 18/03/2006 19:48:24

la methode par pivot est numeriquement plus stable, mais il faut aller cherche dans les dimensions >=15 pour essayer de voir la difference, or 15! c'est grand !
Dans le cas general je ne connait pas d'autre methode, mais sinon dans des cas particuliers ca doit exister mais specifiquement pour le probleme.

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Commentaire de bertrandnantes le 13/03/2008 21:40:08

Bonjour tout le monde.

tres interressant ce site, beaucoup de remarques sur les codes d inversion, cependant quelqu un peut il me donner une bibliotheque eb C (ou c+) qui marche, car a lire les commentaires aucuns des codes proposes n est parfait!!!!

vu qu il y a des gens intelligents ici, il doivent bien avoir un code robuste, un lien serait bien venu!

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Commentaire de JCDjcd le 13/03/2008 22:26:46

si si, moi je suis parfait !! ^^

blague a part, ma bibliotheque marche (pas de bug)...

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Commentaire de bertrandnantes le 18/03/2008 11:16:22

peut etre que ca marche mais seulement sous vc++ il y a des classes microsoft non generiques dans les includes...
dommage, je cherche toujours un code qui marche!

j ai trouve ceci:

http://www.physics.unlv.edu/~pang/cp_c.html

ca marche mais des fois ca plante, je ne sais pas trop pourquoi et je vais passer autant de temps a le debuguer qu a l ecrire!
QUELQU UN A TIL UN CODE GENERIQUE KI MARCHE?

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