La rapidité d'un algorithme est exprimée sous la forme du nombre d'opérations effectuées par celui-ci. En général, ce nombre dépend des données d'entrée.
Il existe différents nombres d'opérations :
Exemple : un algorithme de tri d'un tableau de "n" éléments effectuera un nombre moyen d'opérations dépendant de "n" (la taille du tableau) :
Comparaison de quelques algorithmes.
Calcul de "np".
But: Élever un nombre entier "n" à la puissance "p" (entier également).
Algorithme simple.
L'implémentation simple de cet algorithme est la suivante :
 ENTIER resultat
 resultat <- 1
 pour i de 1 à p
 faire
 resultat <- resultat * n
 finfaire
Cet algorithme s'effectue en "O(p)"
Algorithme plus compliqué.
Cet algorithme est plus compliqué, mais effectue moins d'opérations que le précédent :
 ENTIER resultat
 resultat <- 1
 tantque p > 0
 faire
 si p ET 1 <> 0 alors # test du bit 0 de p
 resultat <- resultat * n
 finsi
 n <- n * n
 p <- p / 2 # division entière ou décalage de bits
 finfaire
Cet algorithme s'effectue en "O(log(p))"
Cet algorithme fonctionne de la façon suivante :
Nous avons donc ici deux algorithmes qui calculent le même résultat mais en effectuant des opérations différentes. Le second algorithme est bien plus rapide que le premier car lorsque formula_11 devient très grand, formula_12 devient négligeable devant formula_11. Pour de petites valeurs de formula_11, le second algorithme peut être plus lent.
Dans cet exemple, l'algorithme le plus rapide est aussi le plus compliqué à écrire et à comprendre, mais ce n'est pas toujours le cas.
Machine séquentielle, machine parallèle, machine quantique.
Toutes les complexités indiquées ici valent pour des machines séquentielles, c'est à dire une machine munie d'un seul processeur, ou bien une machine multi-processeurs sur laquelle on n'utiliserait qu'un seul cœur.
D'ailleurs, le langage algorithmique que nous utilisons décrit uniquement des séquences d’instructions et d'opérations.
Notons que le facteur d'accélération amené par une machine parallèle, c'est-à-dire munie de plusieurs processeurs, est limité.
Par exemple, pour une machine à 64 processeurs, on peut espérer aller 64 fois plus vite au maximum.
Pour un algorithme en formula_15 et formula_1 valant 100, le nombre d'opérations sur une machine séquentielle est de l'ordre de formula_17, tandis que sur une machine à 64 processeurs on peut espérer un ordre de formula_18 soit formula_19 ou formula_20 opérations.
On voit bien ici que le nombre de processeurs, forcément limité, n'influence pas forcément la complexité en temps.
Ceci s'explique également par le fait qu'un facteur multiplicatif constant (ici formula_21) est négligeable devant un carré ou une exponentielle quand la taille du problème devient grande.
Quant aux machines quantiques, qui sont loin d'être exploitables actuellement, leur utilisation remettrait à plat l'état de l'art en algorithmique et en complexité.
Par exemple, pour des problèmes dont on ne connaît que des algorithmes de complexité en temps exponentielle, on connaît des algorithmes quantiques de complexité linéaire.
Alors qu'il faut actuellement des dizaines d'années à des machines parallèles surpuissantes pour casser une clé de chiffrement, un ordinateur quantique mettrait quelques instants.

Pygame
Photographie/Appareils/Autres organes et dispositifs des appareils

Stabilisation d'image.
Voir également ici.
Nettoyage du capteur.
Voir également ici.
Les poussières déposées sur les capteurs ont évidemment pour effet d'altérer la qualité des images. Ce problème est particulièrement important sur les appareils reflex dont la chambre de prise de vue est ouverte à chaque changement d'objectif.
Divers systèmes sont actuellement utilisés sur les appareils les plus perfectionnés. La plupart du temps, le capteur est mis en vibration, ce qui décolle une grande partie des poussières. Celles-ci tombent et sont capturées par un ruban adhésif, à propos duquel les fabricants sont d'ailleurs peu bavards ; on peut facilement imaginer que le ruban, une fois qu'il sera complètement couvert de poussière, perdra son efficacité.
Dans le cas du reflex Pentax K 10 D, le nettoyage du capteur est assuré par le système de stabilisation, dont on provoque la vibration à chaque mise sous tension de l'appareil. Un traitement antistatique améliore l'efficacité.

Photographie/Entretien/Nettoyage des capteurs