Théorie des graphes : QCM de maths en terminale pour réviser ses cours.

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Mis à jour le 26 septembre 2025

Explorez la théorie des graphes à travers ces QCM de maths terminale dédiés aux mathématiques discrètes.
Maîtrisez les concepts de sommets, arêtes et chemins dans les graphes orientés et non orientés.
Ces questionnaires abordent les algorithmes de parcours, les arbres couvrants et la recherche de plus courts chemins.
Travaillez les matrices d’adjacence et les représentations graphiques pour modéliser des problèmes concrets.
Développez votre logique combinatoire avec ces outils mathématiques modernes essentiels en informatique et optimisation.

Théorie des graphes - QCM Terminale

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Question 1
Quelle est la différence entre ces deux méthodes pour trouver le plus court chemin dans un graphe ?
Algorithme 1: Algorithme de Dijkstra
Algorithme 2: Parcours en largeur
Dijkstra gère les poids des arêtes
Le parcours en largeur est plus rapide
Dijkstra ne fonctionne qu'avec des graphes orientés
Les deux donnent toujours le même résultat
Question 2
Quel est le lien entre ce code et la coloration d'un graphe ?
def est_valide(graphe, sommets, couleurs):
for i in range(len(sommets)):
for j in range(i + 1, len(sommets)):
if graphe[i][j] and couleurs[i] == couleurs[j]:
return False
return True
Calcule le nombre chromatique
Vérifie si la coloration est valide
Trouve toutes les colorations possibles
Les couleurs sont toujours uniques
Question 3
Comment le théorème des 4 couleurs s'applique-t-il ici ?
def colorer_carte():
return 'Tout graphe planaire est 4-coloriable'
C'est une conséquence du dual
C'est un cas particulier
C'est l'énoncé direct du théorème
C'est un lemme préparatoire
Question 4
Que fait cette fonction et sur quel concept repose-t-elle ?
def parcours_profondeur(graphe, sommet, visites):
visites[sommet] = True
for voisin in graphe[sommet]:
if not visites[voisin]:
parcours_profondeur(graphe, voisin, visites)
Trouve les composantes connexes
Explore le graphe en profondeur d'abord
Détecte les cycles
Calcule le plus court chemin
Question 5
Pourquoi cette propriété est-elle vraie ?
Si un graphe est biparti alors il ne contient pas de cycle impair
Les sommets alternent entre les deux parties
C'est une conséquence de la coloration
C'est une propriété des arbres
C'est un axiome de la théorie
Question 6
Comment les chemins eulériens sont-ils liés aux degrés des sommets ?
degres = [sum(1 for v in graphe[s]) for s in graphe]
Tous les degrés doivent être pairs
Au moins un degré doit être pair
Les degrés n'importent pas
Seul le degré total compte
Question 7
Que démontre ce code et quel concept utilise-t-il ?
def est_arbre(graphe):
n = len(graphe)
m = sum(len(voisins) for voisins in graphe) // 2
return m == n - 1
La caractérisation des arbres
Le calcul des composantes connexes
La recherche de cycles
L'existence d'un chemin
Question 8
Quelle est l'utilité de la matrice d'adjacence dans ce contexte ?
M = [[1 if j in graphe[i] else 0 for j in range(n)] for i in range(n)]
Trouver les chemins
Représenter le graphe pour les calculs
Calculer les degrés
Vérifier la connexité
Question 9
Comment ces concepts sont-ils liés à la recherche de circuit hamiltonien ?
def chercher_circuit(graphe):
# code de recherche
pass
Toujours soluble en temps polynomial
Problème NP-complet en général
Équivalent à trouver un arbre
Même chose que circuit eulérien
Question 10
Quelle propriété des graphes planaires est illustrée ici ?
f = a - s + 2 # f:faces, a:arêtes, s:sommets
La formule d'Euler
Le théorème des 4 couleurs
Une propriété des arbres
Un lemme de planarité
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