Notion de listes Python : QCM de maths en terminale pour réviser ses cours.

Mis à jour le 26 septembre 2025

Sommaire

Des QCM de maths en terminale sur la notion de listes Python pour manipuler efficacement ces structures de données polyvalentes en programmation.
Ces exercices interactifs corrigés explorent l’indexation et découpage, les méthodes de listes, les parcours et modifications et les applications mathématiques.
Chaque questionnaire forge tes automatismes en manipulation de données et développe tes stratégies de résolution algorithmique.
Une base solide pour exploiter pleinement Python en mathématiques et briller dans tes projets informatiques du bac !
Des astuces techniques optimisent ton utilisation des listes et accélèrent tes programmes.

Notion de listes et structures de données en Python - QCM Terminale

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Questions répondues: 0/10

Question 1

Quelle est la différence d'affichage entre ces deux codes ?
Code 1 : ma_liste = [1, 2, [3, 4]]; print(ma_liste[2])
Code 2 : ma_liste = [1, 2, [3, 4]]; print(ma_liste[2][0])

Code 1: [3, 4] et Code 2: 3

Code 1: [3, 4] et Code 2: [3]

Code 1: 3 et Code 2: [3, 4]

Code 1: [3, 4] et Code 2: 4

Question 2

Que fait la ligne de code suivante ?
ma_liste = [[0] * 3 for _ in range(4)]

Crée une matrice 4×3 où tous les éléments partagent la même référence

Crée une matrice 4×3 où chaque élément est une copie indépendante de 0

Crée une matrice 3×4 où chaque élément est une copie indépendante de 0

Crée une liste de 4 références vers la même liste [0, 0, 0]

Question 3

Quel est le résultat de ce code ?

liste = [1, 2, 3, 4, 5]
liste[1:4] = [10]
print(liste)

[1, [10], 4, 5]

[1, 10, 3, 4, 5]

[1, 10, 5]

[1, 2, 10, 4, 5]

Question 4

Quelle est la différence entre ces deux codes pour copier une liste ?
Code 1: nouvelle_liste = ma_liste
Code 2: nouvelle_liste = ma_liste[:]

Code 1 crée une référence, Code 2 crée une copie superficielle

Code 1 crée une copie superficielle, Code 2 crée une copie profonde

Code 1 crée une copie profonde, Code 2 crée une copie superficielle

Les deux codes font exactement la même chose

Question 5

Que fait ce code et quelle est sa complexité ?

liste = [1, 2, 3, 4, 5]
liste.insert(0, 6)
print(liste)

Insère 6 au début, complexité O(1)

Insère 6 au début, complexité O(n)

Remplace le premier élément par 6, complexité O(1)

Ajoute 6 à la fin, complexité O(1)

Question 6

Quel est le résultat de ce code avec les tuples ?

t1 = (1, [2, 3])
t1[1].append(4)
print(t1)

(1, [2, 3, 4])

Erreur: les tuples sont immuables

(1, [2, 3], 4)

(1, [2, 3, [4]])

Question 7

Comment accéder efficacement au dernier élément d'une liste en Python sans connaître sa taille ?

liste[-1]

liste[len(liste)-1]

liste.pop()

liste.get(-1)

Question 8

Que fait ce code de tri de liste ?

liste = [[1, 'a'], [4, 'b'], [2, 'c']]
liste.sort(key=lambda x: x[0])
print(liste)

[[4, 'b'], [2, 'c'], [1, 'a']]

[[1, 'a'], [2, 'c'], [4, 'b']]

['a', 'b', 'c']

[1, 2, 4]

Question 9

Quelle est la différence entre ces deux méthodes pour ajouter des éléments ?

liste1 = [1, 2]
liste2 = [3, 4]
liste1.extend(liste2)
liste3 = [1, 2]
liste3.append(liste2)

liste1 = [1, 2, 3, 4] et liste3 = [1, 2, [3, 4]]

liste1 = [1, 2, [3, 4]] et liste3 = [1, 2, 3, 4]

Les deux donnent [1, 2, 3, 4]

Les deux donnent [1, 2, [3, 4]]

Question 10

Que fait cette compréhension de liste ?

liste = [x for x in range(10) if x % 2 == 0 if x % 3 == 0]
print(liste)

[0, 2, 4, 6, 8]

[0, 6]

[0, 3, 6, 9]

[2, 4, 8]

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