Algoritmalar. DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması
|
|
|
- Derya Demirel
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Algoritmalar DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 1
2 Böl-ve-hükmet tasarım paradigması 1. Problemi (anlık durumu) alt problemlere böl. 2. Altproblemleri özyinelemeli olarak çözüp, onları fethet. 3. Altproblem çözümlerini birleştir. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 2
3 Birleştirme sıralaması 1. Bölmek: Kolay. 2. Hükmetmek: 2 altdiziyi özyinelemeli sıralama. 3. Birleştirmek: Doğrusal-zamanda birleştirme. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 3
4 Birleştirme sıralaması 1. Bölmek: Kolay. 2. Hükmetmek: 2 altdiziyi özyinelemeli sıralama. 3. Birleştirmek: Doğrusal-zamanda birleştirme. T(n) = 2 T(n/2) + Θ(n) altproblem sayısı altproblem boyutu bölme ve birleştirme işi September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 4
5 Master teoremi (hatırlatma) T(n) = a T(n/b) + f (n) DURUM 1: f (n) = O(n log ba ε), sabit ε > 0 T(n) = Θ (n log ba). DURUM 2: f (n) = Θ (n log ba) T(n) = Θ (n log ba ). DURUM 3: f (n) = Ω(n log ba + ε ), sabit ε > 0, ve düzenleyici koşul (regularity condition). T(n) = Θ ( f (n)). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 5
6 Master teoremi (hatırlatma) T(n) = a T(n/b) + f (n) DURUM 1: f (n) = O(n log ba ε), sabit ε > 0 T(n) = Θ (n log ba). DURUM 2: f (n) = Θ (n log ba) T(n) = Θ (n log ba ). DURUM 3: f (n) = Ω(n log ba + ε ), sabit ε > 0, ve düzenleyici koşul (regularity condition). T(n) = Θ ( f (n)). Birleştirme sıralaması: a = 2, b = 2 n log ba = n log 22 = DURUM 2 (k = 0) T(n) = Θ(n lg n). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 6
7 İkili arama Sıralı dizide bir elemanını bulma: 1.Böl: Orta elemanı belirle. 2.Hükmet: 1 altdizide özyinelemeli arama yap. 3.Birleştir: Kolay. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 7
8 İkili arama Sıralı dizide bir elemanını bulma: 1.Böl: Orta elemanı belirle. 2.Hükmet: 1altdizide özyinelemeli arama yap. 3.Birleştir: Kolay. Örnek: 9' u bul September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 8
9 İkili arama Sıralı dizide bir elemanını bulma: 1.Böl: Orta elemanı belirle. 2.Hükmet: 1altdizide özyinelemeli arama yap. 3.Birleştir: Kolay. Örnek: 9'u bul September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 9
10 İkili arama Sıralı dizide bir elemanını bulma: 1.Böl: Orta elemanı belirle. 2.Hükmet: 1altdizide özyinelemeli arama yap. 3.Birleştir: Kolay. Örnek: 9'u bul September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 10
11 İkili arama Sıralı dizide bir elemanını bulma: 1.Böl: Orta elemanı belirle. 2.Hükmet: 1 altdizide özyinelemeli arama yap. 3.Birleştir: Kolay. Örnek: 9'u bul September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 11
12 İkili arama Sıralı dizide bir elemanını bulma: 1.Böl: Orta elemanı belirle. 2.Hükmet: 1 altdizide özyinelemeli arama yap. 3.Birleştir: Kolay. Örnek: 9'u bul September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 12
13 İkili arama Sıralı dizilimin bir elemanını bulma: 1.Böl: Orta elemanı belirle. 2.Hükmet: 1 altdizilimde özyinelemeli arama yap. 3.Birleştir: Kolay. Örnek: 9'u bul September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 13
14 İkili arama için yineleme T(n) = 1 T(n/2) + Θ(1) altproblem sayısı altproblem boyutu bölme ve birleştime işi September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 14
15 İkili arama için yineleme T(n) = 1 T(n/2) + Θ(1) altproblem sayısı altproblem boyutu bölme ve birleştime işi n log ba = n log 21 = n 0 = 1 DURUM 2 T(n) = Θ (lg n). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 15
16 Bir sayının üstellenmesi Problem: a n 'yi, n N iken hesaplama. Saf (Naive) algoritma: Θ (n). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 16
17 Bir sayının üstellenmesi Problem: a n 'yi, n N iken hesaplama. Saf (Naive) algoritma: Θ(n). Böl-ve-fethet algoritması: a n = a n/2 a n/2 a (n 1)/2 a (n 1)/2 a n çift sayıysa; n tek sayıysa. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 17
18 Bir sayının üstellenmesi Problem: a n 'yi n N iken hesaplama. Saf (Naive) algorithm: Θ(n). Böl-ve-fethet algoritması: a n = a n/2 a n/2 n çift sayıysa; n tek sayıysa. a (n 1)/2 a (n 1)/2 a T(n) = T(n/2) + Θ (1) T(n) = Θ(lg n). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 18
19 Fibonacci sayıları Özyinelemeli tanım: September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 19
20 Fibonacci sayıları Özyinelemeli tanım: September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 20
21 Fibonacci sayılarını hesaplama Aşağıdan yukarıya: F 0, F 1, F 2,, F n 'i sırayla, her sayı iki öncekinin toplamı olacak şekilde hesaplayın. Yürütüm süresi: Θ(n). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 21
22 Fibonacci sayılarını hesaplama Aşağıdan yukarıya: F 0, F 1, F 2,, F n 'i sırayla, her sayı iki öncekinin toplamı olacak şekilde hesaplayın. Çalışma zamanı: Θ(n). Saf özyinelemeli kare alma (Naive recursive squaring): Bu yöntem güvenilir değildir, yuvarlama hatalarına gebedir. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 22
23 Özyineleme ile kare alma (Recursive squaring) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 23
24 Özyineleme ile kare alma (Recursive squaring) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 24
25 Özyineleme ile kare alma (Recursive squaring) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 25
26 Özyineleme ile kare alma September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 26
27 Matrislerde çarpma Girdi: Çıktı: A = [a ij ], B = [b ij ]. C = [c ij ] = A B. i, j = 1, 2,, n. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 27
28 Standart algoritma for i 1 to n (i 1'den n'ye kadar) do for j 1 to n (j 1'den n'ye kadar) do c ij 0 for k 1 to n do c ij c ij + a ik b kj September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 28
29 Standart algoritma for i 1 to n (i 1'den n'ye kadar) do for j 1 to n (j 1'den n'ye kadar) do c ij 0 for k 1 to n do c ij c ij + a ik b kj Çalışma zamanı = Θ(n 3 ) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 29
30 Böl-ve-fethet algoritması September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 30
31 Böl-ve-fethet algoritması September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 31
32 Böl-ve-Fethet algoritmasının çözümlemesi T(n) = 8 T(n/2) + Θ(n 2 ) altmatris sayısı altmatris boyutu altmatrisleri toplama işi September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 32
33 Böl-ve-Fethet algoritmasının çözümlemesi T(n) = 8 T(n/2) + Θ(n 2 ) altmatris sayısı altmatris boyutu altmatrisleri toplama işi n log ba = n log 2 8 = n 3 DURUM 1 T(n) = Θ(n 3 ). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 33
34 Böl-ve-Fethet algoritmasının çözümlemesi T(n) = 8 T(n/2) + Θ(n 2 ) altmatris sayısı altmatris boyutu altmatrisleri toplama işi n log ba = n log 2 8 = n 3 DURUM 1 T(n) = Θ(n 3 ). Sıradan algoritmadan daha iyi değil. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 34
35 Strassen in fikri 2 2 matrisleri yalnız 7 özyinelemeli çarpmayla çöz. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 35
36 Strassen in fikri 2 2 matrisleri yalnız 7 özyinelemeli çarpmayla çöz. P 1 = a ( f h) P 2 = (a + b) h P 3 = (c + d) e P 4 = d (g e) P 5 = (a + d) (e + h) P 6 = (b d) (g + h) P 7 = (a c) (e + f ) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 36
37 Strassen in fikri 2 2 matrisleri yalnız 7 özyinelemeli çarpmayla çöz. P 1 = a ( f h) P 2 = (a + b) h P 3 = (c + d) e P 4 = d (g e) P 5 = (a + d) (e + h) P 6 = (b d) (g + h) P 7 = (a c) (e + f ) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 37
38 Strassen in fikri 2 2 matrisleri yalnız 7 özyinelemeli çarpmayla çöz. P 1 = a ( f h) P 2 = (a + b) h P 3 = (c + d) e P 4 = d (g e) P 5 = (a + d) (e + h) P 6 = (b d) (g + h) P 7 = (a c) (e + f ) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 38
39 Strassen in algoritması 1.Böl: A ve B'yi (n/2) (n/2) altmatrislere böl. + ve kullanarak çarpılabilecek terimler oluştur. 2.Fethet: (n/2) (n/2) altmatrislerde özyinelemeli 7 çarpma yap. 3. Birleştir: + ve kullanarak (n/2) (n/2) altmatrislerde C 'yi oluştur. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 39
40 Strassen in algoritması 1.Böl: A ve B'yi (n/2) (n/2) altmatrislere böl. + ve kullanarak çarpılabilecek terimler oluştur. 2.Fethet: (n/2) (n/2) altmatrislerde özyinelemeli 7 çarpma yap. 3. Birleştir: + ve kullanarak (n/2) (n/2) altmatrislerde C 'yi oluştur. T(n) = 7 T(n/2) + Θ(n 2 ) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 40
41 Strassen'in çözümlenmesi T(n) = 7 T(n/2) + Θ(n 2 ) September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 41
42 Strassen'in çözümlenmesi T(n) = 7 T(n/2) + Θ (n 2 ) n log ba = n log 2 7 n 2.81 DURUM 1 T(n) = Θ(n lg 7 ). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 42
43 Strassen'in çözümlenmesi T(n) = 7 T(n/2) + Θ (n 2 ) n log ba = n log 2 7 n 2.81 DURUM 1 T(n) = Θ(n lg 7 ) değeri 3'den çok küçük görünmeyebilir ama, fark üstelde olduğu için, koşma süresine etkisi kayda değerdir. Aslında, n 32 değerlerinde, Strassen in algoritması günün makinelerinde normal algoritmadan daha hızlı çalışır. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 43
44 Strassen'in çözümlenmesi T(n) = 7 T(n/2) + Θ (n 2 ) n log ba = n log 2 7 n 2.81 DURUM 1 T(n) = Θ(n lg 7 ) değeri 3' den çok küçük görünmeyebilir ama, fark üstelde olduğu için, yürütüm süresine etkisi kayda değerdir. Aslında, n 32 değerlerinde Strassen in algoritması günün makinelerinde normal algoritmadan daha hızlı çalışır. Bugünün en iyi değeri (teorik merak açısından, Coppersmith Winograd algorithm): Θ(n ). September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 44
45 Sonuç Böl ve Fethet algoritma tasarımının güçlü tekniklerinden sadece biridir. Böl ve Fethet algoritmaları yinelemeler ve Ana (Master) metot kullanarak çözümlenebilir. (bu nedenle bu matematiğin pratiğini yapın). Böl ve Fethet stratejisi genellikle verimli algoritmalara götürür. September 14, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson 45
3.Hafta Master Teorem ve Böl-Fethet Metodu
1 3.Hafta Master Teorem ve Böl-Fethet Metodu 2 Ana Metod (The Master Method) Ana method aşağıda belirtilen yapıdaki yinelemelere uygulanır: T(n) = at(n/b) + f (n), burada a 1, b > 1, ve f asimptotik olarak
Algoritmalara Giriş J/18.401J Ders 15. Dinamik Programlama En uzun ortak altdizi En uygun altyapı Altproblemlerin çakışması
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J Ders 15 Dinamik Programlama En uzun ortak altdizi En uygun altyapı Altproblemlerin çakışması Prof. Charles E. Leiserson November 7, 2005 Copyright 2001-5 by Erik D. Demaine
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 2
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 2 Asimptotik Simgelem O-, Ω-, ve Θ-simgelemi Yinelemeler Yerine koyma metodu Yineleme döngüleri Özyineleme ağacı Ana Metot (Master metod) Prof. Erik Demaine September
Problem Set 1 Çözümler
Algoritmalara Giriş Eylül 30, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 8 0J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson
Ara Sınav 1. Algoritmalara Giriş 14 Ekim 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Kitapçık 14
Algoritmalara Giriş 14 Ekim 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Kitapçık 14 Ara Sınav 1 Dağıtılan sınav kitapçığını, size söylenene
Algoritmalara Giriş. Prof. Erik Demaine. September 26, 2005 Copyright Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson L5.1
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 5 Alt Sınırları Sıralama Karar ağaçları Doğrusal-Zaman Sıralaması Sayma sıralaması Taban sıralaması Son ek: Delikli kartlar Prof. Erik Demaine September 26, 2005
2.Hafta Algoritmaların Analizi. Araya Yerleştirme Sırlaması (Insert Sort) Birleştirme Sıralaması (Merge Sort ) Yinelemeler
2.Hafta Algoritmaların Analizi Araya Yerleştirme Sırlaması (Insert Sort) Birleştirme Sıralaması (Merge Sort ) Yinelemeler 1 2 Sıralama (sorting) problemi Girdi: dizi a 1, a 2,, a n sayıları. Çıktı: a'
Pratik Ara Sınav 1 Çözümleri
Kitapçık 11: Pratik Ara Sınav 1 Algoritmalara Giriş Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson 6 Ekim 2005 6.046J/18.410J Kitapçık 11 Pratik Ara Sınav 1 Çözümleri
Algoritmalar. Sıralama Problemi ve Analizi. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Sıralama Problemi ve Analizi Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Sıralama Problemi ve Analizi Bu bölümde öncelikle bir diğer böl-ve-yönet yöntemine dayalı algoritma olan Quick Sort algoritması
Algoritmalara Giriş. Prof. Erik Demaine. November 16, 2005 Copyright by Erik D. Demaine and Charles E. Leiserson L18.1
Algoritmalara Giriş 6.06J/8.0J Ders 8 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Doğrusal Programlama ve fark kısıtları VLSI yerleşimi küçültülmesi Prof. Erik Demaine November 6, 00 Copyright 00- by Erik
Algoritmalar. Ders 14 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Floyd-Warshall algoritması
Algoritmalar ers En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması Floyd-Warshall algoritması November, 00 opyright 00- by Erik. emaine and harles E. Leiserson Negatif-ağırlıklı çevrimler Hatırlatma: Eğer graf
F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K);
![F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K);](/thumbs/27/11890904.jpg "F(A, N, K) // A dizi; N, K integer if N<0 then return K; if A[N]>K then K = A[N]; return F(A, N-1, K);")
2009-2010 BAHAR DÖNEMİ MC 689 ALGORİTMA TASARIMI ve ANALİZİ I. VİZE ÇÖZÜMLERİ 1. a) Böl ve yönet (divide & conquer) tarzındaki algoritmaların genel özelliklerini (çalışma mantıklarını) ve aşamalarını kısaca
YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#2: ALGORİTMA ANALİZİ Algoritma Analizi Çerçevesi Algoritma Analizinde Göz Önünde Bulundurulması Gerekenler Neler? Algoritmanın Doğruluğu (Correctness) Zaman
YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#3: ALGORİTMA ANALİZİ#2 Özyineli Olmayan (Nonrecursive) Algoritmaların Matematiksel Analizi En büyük elemanı bulma problemi En Büyük Elemanı Bulma Problemi Girdi
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf / Y.Y. ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIMI Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS BG-315 3/1 3+0+0 3+0 5 Dersin Dili : TÜRKÇE Dersin
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J Ders 17 En kısa yollar I En kısa yolların özellikleri Dijkstra algoritması Doğruluk Çözümleme Enine arama Prof. Erik Demaine November 14, 005 Copyright 001-5 by Erik
Örnek...3 : Aşağıdaki ifadelerden hangileri bir dizinin genel terim i olabilir? Örnek...4 : Genel terimi w n. Örnek...1 : Örnek...5 : Genel terimi r n
DİZİLER Tanım kümesi pozitif tam sayılar kümesi olan her fonksiyona dizi denir. Örneğin f : Z + R, f (n )=n 2 ifadesi bir dizi belirtir. Diziler değer kümelerine göre adlandırılırlar. Dizinin değer kümesi
Dinamik Programlama. En uzun ortak altdizi En uygun altyapı Altproblemlerin çakışması
Dinamik Programlama En uzun ortak altdizi En uygun altyapı Altproblemlerin çakışması 1 2 Dinamik Programlama (Dynamic programming) Fibonacci sayıları örneği Optimizasyon problemleri Matris çarpım optimizasyonu
Algoritmalara Giriş Eylül 21, 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Çalışma notu 6
Algoritmalara Giriş Eylül 21, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Çalışma notu 6 Problem Seti 2 Okumalar: 5.1-5.3 kısımları ve
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Bilgisayar Mühendisliği
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İER Bilgisayar Mühendisliği Algoritma Analizi İçerik: Temel Kavramlar Yinelemeli ve Yinelemesiz Algoritma Analizi Asimptotik otasyonlar Temel Kavramlar Algoritma: Bir problemin çözümüne
13.Konu Reel sayılar
13.Konu Reel sayılar 1. Temel dizi 2. Temel dizilerde toplama ve çarpma 3. Reel sayılar kümesi 4. Reel sayılar kümesinde toplama ve çarpma 5. Reel sayılar kümesinde sıralama 6. Reel sayılar kümesinin tamlık
YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#6: AZALT VE FETHET YÖNTEMİ Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır:
Algoritmalar. Doğrusal Zamanda Sıralama. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Doğrusal Zamanda Sıralama Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Sıralama Özet - Insertion sort Kodlaması kolay Küçük veri setleri için hızlı (~50 element) Neredeyse sıralı veri setleri için en
Algoritmalar. DERS 7 Dengeli Arama Ağaçları Kırmızı-siyah ağaçlar Kırmızı-siyah ağacın yüksekliği Rotation / Dönme Insertion / araya yerleştirme
Algoritmalar DERS 7 Dengeli Arama Ağaçları Kırmızı-siyah ağaçlar Kırmızı-siyah ağacın yüksekliği Rotation / Dönme Insertion / araya yerleştirme October 19, 2005 Copyright 2001-5 by Erik D. Demaine and
10.Konu Tam sayıların inşası
10.Konu Tam sayıların inşası 1. Tam sayılar kümesi 2. Tam sayılar kümesinde toplama ve çarpma 3. Pozitif ve negatif tam sayılar 4. Tam sayılar kümesinde çıkarma 5. Tam sayılar kümesinde sıralama 6. Bir
2 ALGORİTMA VE AKIŞ DİYAGRAMLARI
İÇİNDEKİLER IX İÇİNDEKİLER 1 GİRİŞ 1 Kitabın Amacı 1 Algoritmanın Önemi 2 Bilgisayarın Doğuşu ve Kullanım Amaçları 3 Programlama Dili Nedir? 3 Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) Nedir? 4 2 ALGORİTMA VE AKIŞ
Algoritma Nedir? Algoritma
Algoritma Nedir? Algoritma Bir problemin çözümü için geliştirilmiş özel metot Girdileri çıktılara dönüştüren sıralı hesaplama adımları Tanımlanmış bir problemin çözümü için kullanılan araç «Bir problemin
Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA Sıralama Bir grup veriyi azalan veya artan şekilde yerleştirme. Bilgisayar sistemleri için veri sıralama çok önemlidir. Sıralama işlemi, hem arama işlemlerini hem de bir grup veriyi
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J
Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 12 Atlama Listeleri Veri Yapısı Rastgele Araya Yerleştirme Yüksek olasılıkla" sınırı Analiz (Çözümleme) Yazı Tura Atma Prof. Erik D. Demaine Atlama Listeleri Basit
ALGORİTMA ANALİZİ. Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
ALGORİTMA ANALİZİ Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 Özyinelemeler veya artık teknik Türkçeye girmiş olan rekürsiflik en çok duyulan fakat kullanımında zorluklar görülen tekniklerdendir.
6.046J/18.401J DERS 7 Kıyım Fonksiyonu (Hashing I) Prof. Charles E. Leiserson
Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 7 Kıyım Fonksiyonu (Hashing I) Doğrudan erişim tabloları Çarpışmaları ilmekleme ile çözmek Kıyım fonksiyonu seçimi Açık adresleme Prof. Charles E. Leiserson October
Problem Seti 2 Çözümler
Algoritmalara Giriş Ekim 7, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 12 Problem Seti 2 Çözümler Problem 2-1. Bu (yaklaşık) sıralanmış
5.Hafta Alt Sınırları Sıralama Doğrusal-Zaman (linear time) Sıralaması (devam)
1 5.Hafta Alt Sınırları Sıralama Doğrusal-Zaman (linear time) Sıralaması (devam) Alt Sınırları Sıralama Karar ağaçları Doğrusal-Zaman Sıralaması Sayma sıralaması Taban sıralaması Kova sıralaması Sayma
Algoritmalara Giriş Kasım 7, 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesör Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 22.
Algoritmalara Giriş Kasım 7, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesör Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 22 Problem Seti 7 Okumalar: Bölüm 15, 16.1 16.3, 22.1 ve
Final Sınavı Çözümleri
Algoritmalara Giriş 23 Aralık 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Kitapçık 36 Final Sınavı Çözümleri 14 12 Final Sınavı Not Dağılımı
ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2
ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 SIRALAMA ALGORİTMALARI Sunu Planı Büyük O Notasyonu Kabarcık Sıralama (Bubble Sort) Hızlı Sıralama (Quick Sort) Seçimli Sıralama (Selection Sort) Eklemeli Sıralama (Insertion
Pratik Final Sınavı Çözümleri 2
Pratik Final Sınavı Çözümleri 1 Algoritmalara Giriş 18 Mayıs 2003 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Pratik Final Sınavı Dağıtılan
Algoritmalara Giriş Ekim 17, 2005 Massachusetts Institute of Technology Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 15.
Algoritmalara Giriş Ekim 17, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesörler Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 15 Problem Seti 4 Okumalar: Bölüm 12 13 ve 18 Hem egzersizler
Algoritmalara Giriş Ekim 10, 2005 Massachusetts Institute of Technology Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson. Problem Seti 3 Çözümler
Algoritmalara Giriş Ekim 10, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım13 Problem Seti 3 Çözümler Problem 3-1. Örüntü Eşleme (Pattern
Azalt ve Fethet Algoritmaları
Azalt ve Fethet Algoritmaları Problemi daha küçük bir örneğine çevir: Küçük örneği çöz Çözümü asıl probleme genişlet 3 tipi vardır: Bir sabitle azalt (Genellikle 1) Eklemeli Sıralama (Insertion Sort) Topolojik
Temel Kavramlar. (r) Sıfırdan farklı kompleks sayılar kümesi: C. (i) Rasyonel sayılar kümesi: Q = { a b
Bölüm 1 Temel Kavramlar Bu bölümde bağıntı ve fonksiyon gibi bazı temel kavramlar üzerinde durulacak, tamsayıların bazı özellikleri ele alınacaktır. Bu çalışma boyunca kullanılacak bazı kümelerin gösterimleri
BLM-112 PROGRAMLAMA DİLLERİ II. Ders-7 Sıralama Algoritmaları
BLM-112 PROGRAMLAMA DİLLERİ II Ders-7 Sıralama Algoritmaları Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Sıralama Bir grup veriyi azalan veya artan şekilde yerleştirme.
Algoritmalar (MCS 401) Ders Detayları
Algoritmalar (MCS 401) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Algoritmalar MCS 401 Seçmeli 2 2 0 3 6 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin Türü
b) Algoritmanızın en kötü durumda işlem zamanını asimptotik olarak bulunuz
2014 Soru 1. (15 puan) 5,2,4,1,15,8,11,13,7,6 dizisinin elemanlarından maksimum özellikli bir yığın(heap) oluşturulmasını adım adım yazınız. Heapsort algoritmasının yardımıyla yapılacak sıralamayı anlatınız.
GEDİZ ÜNİVERSİTESİ SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI SMY 544 ALGORİTMALAR GÜZ 2015
GEDİZ ÜNİVERSİTESİ SİSTEM MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI SMY 544 ALGORİTMALAR GÜZ 2015 Algoritmalar Ders 9 Dinamik Programlama SMY 544, ALGORİTMALAR, Güz 2015 Ders#9 2 Dinamik Programlama Böl-ve-fethet
Özyineleme (Recursion)
Özyineleme tanımlamaları Özyineleme çağırma Tail özyineleme Nontail özyineleme Dolaylı (Indirect) özyineleme İçiçe (Nested) özyineleme Yrd.Doç.Dr. M. Ali Akcayol Kendi kendisini doğrudan veya dolaylı olarak
YZM ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#1: ALGORİTMA KAVRAMI
YZM 3207- ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIM DERS#1: ALGORİTMA KAVRAMI Algoritma Nedir? Algoritma Bir problemin çözümü için geliştirilmiş özel metot Girdileri çıktılara dönüştüren sıralı hesaplama adımları Tanımlanmış
Algoritmalar. Arama Problemi ve Analizi. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Arama Problemi ve Analizi Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Arama Problemi Sıralama algoritmaları gibi arama algoritmaları da gerçek hayat bilgisayar mühendisliği problemlerinin çözümünde
Örnek...3 : Aşağıdaki ifadelerden hangileri bir dizinin genel terim i olabilir?
DİZİLER Tanım kümesi pozitif tam sayılar kümesi olan her fonksiyona dizi denir. Örneğin f : Z + R, f (n )=n 2 ifadesi bir dizi belirtir. Diziler, değer kümelerine göre adlandırı - lırlar. Dizinin değer
Bu kısımda işlem adı verilen özel bir fonksiyon çeşidini ve işlemlerin önemli özelliklerini inceleyeceğiz.
Bölüm 3 Gruplar Bu bölümde ilk olarak bir küme üzerinde tanımlı işlem kavramını ele alıp işlemlerin bazı özelliklerini inceleyeceğiz. Daha sonra kümeler ve üzerinde tanımlı işlemlerden oluşan cebirsel
Bölüm Özeti. Algoritmalar. Fonksiyonların Büyümesi. Algoritmaların Karmaşıklığı. Örnek Algoritmalar Algoritmik Paradigmalar
Bölüm 3 Bölüm Özeti Algoritmalar Örnek Algoritmalar Algoritmik Paradigmalar Fonksiyonların Büyümesi Büyük-O ve diğer gösterimler Algoritmaların Karmaşıklığı Bölüm 3.1 Bölüm Özet Algoritmaların Özellikleri
Algoritma Analizi. Özelliklerinin analizi Algoritmanın çalışma zamanı Hafızada kapladığı alan
Karmaşıklık Giriş 1 Algoritma Analizi Neden algoritmayı analiz ederiz? Algoritmanın performansını ölçmek için Farklı algoritmalarla karşılaştırmak için Daha iyisi mümkün mü? Olabileceklerin en iyisi mi?
PERGEL YAYINLARI LYS 1 DENEME-6 KONU ANALİZİ SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ KAZANIM NO KAZANIMLAR
2013-2014 PERGEL YAYINLARI LYS 1 DENEME-6 KONU ANALİZİ SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ A B KAZANIM NO KAZANIMLAR 1 1 / 31 12 32173 Üslü İfadeler 2 13 42016 Rasyonel ifade kavramını örneklerle açıklar ve
Bu materyallerden alıntı yapmak veya kullanım şartları hakkında bilgi almak için:
MIT Açık Ders malzemeleri http://ocw.mit.edu 6.046J Algoritmalara Giriş, Güz 2005 Bu materyallerden alıntı yapmak veya kullanım şartları hakkında bilgi almak için: Erik Demaine ve Charles Leiserson, 6.046J
11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam. Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme
11.Hafta En kısa yollar I-II-III Devam Negatif Ağırlıklı En Kısa Yollar Doğruluk Çözümleme 1 En Kısa Yollar II Bellman-Ford algoritması 2 3 Negatif Maliyetli Çember Eğer graf negatif maliyetli çember içeriyorsa,
YZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği Bu bölümde, BÖLÜM - 6 Sıralama(Sort) Algoritmaları 1. Bubble Sort
Bilgisayar programlamanın üç temel mantık yapısından biridir. Diğer ikisi ise Seçilim(Selection) ve Döngü(Loop, Iteration)dür.
SEQUENCE ALGORİTMASI Bilgisayar programlamanın üç temel mantık yapısından biridir. Diğer ikisi ise Seçilim(Selection) ve Döngü(Loop, Iteration)dür. Bir dizi yapısı içinde, bir eylem ya da bir olay, geçmiş
Bu materyallerden alıntı yapmak veya kullanım şartları hakkında bilgi almak için:
MIT Açık Ders malzemeleri http://ocw.mit.edu 6.046J Algoritmalara Giriş, Güz 2005 Bu materyallerden alıntı yapmak veya kullanım şartları hakkında bilgi almak için: Erik Demaine ve Charles Leiserson, 6.046J
28/04/2014 tarihli LYS-1 Matematik-Geometri Testi konu analizi SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ KAZANIM NO KAZANIMLAR 1 / 31
SORU NO LYS 1 MATEMATİK TESTİ A B KAZANIM NO KAZANIMLAR 1 1 / 31 11 32159 Rasyonel sayı kavramını açıklar. 2 12 32151 İki ya da daha çok doğal sayının en büyük ortak bölenini ve en küçük ortak katını bulur.
Algoritmalar. Heap Sort. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Heap Sort Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Heap Sort Heap Sort algoritması Merge Sort ve Insertion Sort algoritmalarının iyi özelliklerini bir arada toplar. Algoritma Insertion Sort gibi
Olimpiyat Soruları. sonuçları tekrar fonksiyonda yerine koyup çıkan tüm sonuçları toplayan program (iterasyon sayısı girilecek)
HAZIRLAYAN MUSA DEMIRELLI BISHKEK KYRGYZ TURKISH BOYS HIGH SCHOOL education.online.tr.tc compsources0.tripod.com Olimpiyat Soruları 1- Bir diziyi ters çeviren algoritma ve program 2- Bir diziyi sıralayan
2 PYTHON A GIRIŞ 13 PyCharm İle Python Projesi Oluşturma 15 Projenin Çalıştırılması 18 İlk Python Programımız 19 Açıklama Satırları 21
İÇİNDEKİLER VII İÇİNDEKİLER 1 PYTHON 1 Neden Python? 2 Python Sürümleri 2 Python Kurulumu 3 Windows Üzerinde Python 3 Ubuntu Üzerinde Python 6 Komut Satırında Python Çalıştırma 6 Windows komut istemi üzerinde
VERİ YAPILARI DATA STRUCTURE GİRİŞ
VERİ YAPILARI DATA STRUCTURE GİRİŞ Veri Yapısı Nedir O Verinin ve bilginin bellekte nasıl organize edildiğini, bellekte tutulma biçimini ifade eder. O Tüm programlama dillerinin, genel olarak, tamsayı,
Çoktan Seçmeli Değerlendirme Soruları Akış Şemaları İle Algoritma Geliştirme Örnekleri Giriş 39 1.Gündelik Hayattan Algoritma Örnekleri 39 2.Say
İÇİNDEKİLER 1. Bilgisayarın Yapısı Ve Programlama Dilleri Giriş 1 Bilgisayar ve Programlamanın Kısa Bir Tarihçesi 2 Donanım ve Yazılım Kavramları 3 Bilgisayarın Donanımsal yapısı 4 Giriş Birimi (Input
Algoritmalara Giriş Ekim 31, 2005 Massachusetts Institute of Technology Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 19.
Algoritmalara Giriş Ekim 31, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 19 Problem Seti 6 Okumalar: Bölüm 17 ve karşılaştırmalı
NÜMER IK ANAL IZ. Nuri ÖZALP L INEER OLMAYAN DENKLEMLER IN ÇÖZÜMÜ 1 / Bilimsel Hesaplama Matemati¼gi
NÜMER IK ANAL IZ Bilimsel Hesaplama Matemati¼gi Nuri ÖZALP L INEER OLMAYAN DENKLEMLER IN ÇÖZÜMÜ L INEER OLMAYAN DENKLEMLER IN ÇÖZÜMÜ 1 / 1 Denklemlerin Köklerini Bulma Giriş Denklemlerin Köklerini Bulma
CEVAP ANAHTARI 1- D 2-C 3-B 4-D 5-D 6-A 7-D 8-D 9-A 10-B TEST D 2-D 3-D 4-A 5-C 6-B 7-B 8-B 9-C 10-D 1-D 2-A 3-D 4-B 5-B 6-C 7-D 8-D 9-A 10-B
Ünite 1 DOĞAL SAYILAR ÇARPANLAR KATLAR AÇILAR DOĞAL SAYILARDA İŞLEMLER / Üslü Nicelikler TEST - 1 1- D 2-C 3-B 4-D 5-D 6-A 7-D 8-D 9-A 10-B DOĞAL SAYILARDA İŞLEMLER / İşlem Önceliği TEST - 2 1-D 2-D 3-D
Algoritmaların Karşılaştırılması. Doç. Dr. Aybars UĞUR
Algoritmaların Karşılaştırılması Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Bir programın performansı genel olarak programın işletimi için gerekli olan bilgisayar zamanı ve belleğidir. Bir programın zaman karmaşıklığı
ÖZEL EGE LİSESİ FİBONACCİ DİZİLERİ YARDIMIYLA DEĞERİNİ HESAPLAYAN BİR FORMÜL
ÖZEL EGE LİSESİ FİBONACCİ DİZİLERİ YARDIMIYLA DEĞERİNİ HESAPLAYAN BİR FORMÜL HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Tilbe GÖKÇEL DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Emel ERGÖNÜL İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI... 3 2. GİRİŞ... 3
Problem Seti 7 Çözümleri
Algoritmalara Giriş Kasım 18, 2005 Massachusetts Institute of Technology 6.046J/18.410J Profesör Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Dağıtım 25 Problem Seti 7 Çözümleri Problem 7-1. Edit distance (Biçimlendirme
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA DERSİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü DERS NOTU 5 KONU: Matlab de Diziler ve Matrisler İÇ İÇE FOR DÖNGÜSÜ
C++ Dilinde Bazı Temel Algoritmalar
C++ Dilinde Bazı Temel Algoritmalar Bazı eşyalar için her eve lazım derler. Az sonra bahsedeceğimiz algoritmalar da her kodcuya lazım cinsten. Sayının tek mi çift mi olduğuna karar veren programdan, çarpım
Binary Search. (Yarılama) Bölüm Dizide Bir Öğe Arama
Bölüm 39 Binary Search (Yarılama) 39.1 Dizide Bir Öğe Arama İkil aramayı (yarılama yöntemi) sıralı veri kümelerinde sık sık kullanırız. Örneğin, sözlükte bir sözcüğü ararken, sözlüğün bütün sayfalarını
Algoritma ve Akış Diyagramları
Algoritma ve Akış Diyagramları Bir problemin çözümüne ulaşabilmek için izlenecek ardışık mantık ve işlem dizisine ALGORİTMA, algoritmanın çizimsel gösterimine ise AKIŞ DİYAGRAMI adı verilir 1 Akış diyagramları
DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CME 4420
Dersi Veren Birim: Bilgisayar Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: ALGORİTMA ANALİZİ VE TASARIMI Dersin Orjinal Adı: ANALYSIS AND DESIGN OF ALGORITHMS Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)
Alıştırma 1: Yineleme
Alıştırma 1: Yineleme Alıştırma 2: Yineleme H10->H2 çevrimini yapınız 7 2 1 3 2 1 1 1 2 0 Hafta 3: Yineleme Alıştırmaları(1) E1. (44/174) S değerini yineleme kullanarak hesap ediniz S = 1 + 2 + 3 + n Hafta3:
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr DOĞRUSAL OLMAYAN (NONLINEAR) DENKLEM SİSTEMLERİ Mühendisliğin
NÜMER IK ANAL IZ. Nuri ÖZALP L INEER S ISTEMLER IN ÇÖZÜMÜ. Bilimsel Hesaplama Matemati¼gi, Gazi Kitabevi 2012
NÜMER IK ANAL IZ Bilimsel Hesaplama Matemati¼gi, Gazi Kitabevi 0 Nuri ÖZALP L INEER S ISTEMLER IN ÇÖZÜMÜ Nuri ÖZALP (Ankara Üni.) NÜMER IK ANAL IZ BÖLÜM 6 7! L INEER S ISTEMLER IN ÇÖZÜMÜ / 9 . LU ve Cholesky
C++ Dilinde Bazı Temel Algoritmalar
C++ Dilinde Bazı Temel Algoritmalar Bazı eşyalar için her eve lazım derler. Az sonra bahsedeceğimiz algoritmalar da her kodcuya lazım cinsten. Sayının tek mi çift mi olduğuna karar veren programdan, çarpım
TEMEL SAYMA KURALLARI
TEMEL SAYMA KURALLARI SAYMA Toplama Yoluyla Sayma A ve B sonlu ve ayrık kümeler olmak üzere, bu iki kümenin birleşiminin eleman sayısı; s(a,b) = s(a) + s(b) dir. Sonlu ve ayrık iki kümenin birleşiminin
Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir
sınıflandırma: temel kavramlar, karar ağaçları ve model değerlendirme Sınıflandırma : Tanım Eğitim seti (training set) sınıflandırma modelinin elde edileceği kayıtları içerir Eğitim setindeki her kayıt
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Derse Giriş Ders Web Sitesi: www.canerozcan.net Ofis Saatleri: Salı 11:00-13:00 Perşembe 15:30-17:30 ya da email ile randevu alınız: canerozcan@karabuk.edu.tr Kaynak Kitaplar:
Tanım 5.1.1: n ve d tamsayılar ve d 0 olsun. Eğer n=dq olacak şekilde bir q tamsayısı varsa d sayısı n sayısını böler denir. Burada q sayısına bölüm
BÖLÜM 5 Bölenlerl Tanım 5.1.1: n ve d tamsayılar ve d 0 olsun. Eğer n=dq olacak şekilde bir q tamsayısı varsa d sayısı n sayısını böler denir. Burada q sayısına bölüm ve d sayısına da bölen denir. Eğer
Sayılar Kuramına Giriş Özet
Eğer bir b noktası bir a noktasının sağındaysa, o zaman a, b den küçük ve b, a dan büyük olarak sayılır, ve Sayılar Kuramına Giriş Özet David Pierce a < b, b > a yazılır. Tanıma göre a a, a < b a b, a
Örnek 4: Örnek Özyinelemeli fonksiyon örneği Bölüm 9. C++ programlama dilinde Nesne ve sınıf
İçindekiler 1. Giriş... 1 1.2. c++ Programı Yapısı... 2 1.3.Using Direktifi... 5 Bölüm 2. Veri türleri, değişken kavramı, sabit ve değişken bildirimleri ve c++ da kullanımı 7 2.1. Temel veri türleri...
Problem Seti 4 Çözümler
Algoritmalara Giriş Massachusetts Institute of Technology Professors Erik D. Demaine ve Charles E. Leiserson Ekim 29, 2005 6.046J/18.410J Dağıtım 18 Problem Seti 4 Çözümler Problem 4-1. Treaps Treap'ler
6.Hafta Bilinen Probleme İndirgeme Tasarım Yöntemi
1 6.Hafta Bilinen Probleme İndirgeme Tasarım Yöntemi 2 Bilinen Probleme İndirgeme Bu yöntemde, karmaşık olan problem çözümü yapılmadan önce problem bilinen problemlerden birine dönüştürülür ve ondan sonra
I Java Veri Yapıları 1
İçindekiler Önsöz xix I Java Veri Yapıları 1 1 Giriş 3 1.1 Veri Nedir?............................... 3 1.2 Algoritma Nedir?............................ 4 1.3 Veri Yapıları..............................
HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ
Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2013-2014 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 1. Ara Sınav 18.03.2014 Sınav Süresi: 50 dakika
Bir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür.
ÖZDEĞER VE ÖZVEKTÖRLER A n n tipinde bir matris olsun. AX = λx (1.1) olmak üzere n 1 tipinde bileşenleri sıfırdan farklı bir X matrisi için λ sayıları için bu denklemi sağlayan bileşenleri sıfırdan farklı
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Ders Adı : Bilgisayar Mühendisliğinde Matematik Uygulamaları
Veri Yapıları. for(i=1;i<n;i++) { ekle=d[i]; for (k=i 1; k>=0 && ekle<=d[k] ;k ) D[k+1]=D[k]; /* Geriye kaydırılıyor*/
![Veri Yapıları. for(i=1;i<n;i++) { ekle=d[i]; for (k=i 1; k>=0 && ekle<=d[k] ;k ) D[k+1]=D[k]; /* Geriye kaydırılıyor*/](/thumbs/50/26591736.jpg "Veri Yapıları. for(i=1;i<n;i++) { ekle=d[i]; for (k=i 1; k>=0 && ekle<=d[k] ;k ) D[k+1]=D[k]; /* Geriye kaydırılıyor*/")
Program çalışma hızı; Belirlenen bir problemin çözümü için tasarlanan program kodunun görevini yerine getirmesi için gerekli zaman bilgisini veren bir ifadededir. Bellek Gereksinimi; Programın yürütülmesi
Otomata Teorisi (BIL 2114)
Otomata Teorisi (BIL 2114) Hafta 1: Amaç ve Genel Kavramlar bas kapa aç bas 1 Hafta 1 Plan 1. İletişim ve Ders Bilgisi 2. Otomata Teorisi Genel Bakış 3. Hedeflenen Kazanımlar 4. Matematiksel Nosyonlar
4. HAFTA BLM323 SAYISAL ANALİZ. Okt. Yasin ORTAKCI.
4. HAFTA BLM33 SAYISAL ANALİZ Okt. Yasin ORTAKCI yasinortakci@karabuk.edu.tr Karabük Üniversitesi Uzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi BLM33 DOĞRUSAL OLMAYAN (NONLINEAR) DENKLEM SİSTEMLERİ Mühendisliğin
5. SINIF MATEMATİK YILLIK PLANI
5. SINIF MATEMATİK YILLIK PLANI 2018-2019 DOĞAL SAYILAR VE İŞLEMLER 1.hafta 17-23 Eylül Milyonlar 5.1.1.1 5.1.1.2 6 01 1-2 2.hafta 24-30 Eylül Örüntüler 5.1.1.3 11 02 3-4 3.hafta 01-07 Ekim Doğal Sayılarda
Algoritmalar ve Karmaşıklık
Algoritmalar ve Karmaşıklık Ders 11 Algoritma Ayrık matematikte karşılaşılan bir çok problem sınıfı mevcuttur. Örneğin, verilen tamsayı grubu içindeki en büyük olanının bulunması, verilen bir kümenin bütün
BIP116-H14-1 BTP104-H014-1
VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BIP116) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.