DOSYA ORGANİZASYONU. Çarpışma çözümleme yöntemleri ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "DOSYA ORGANİZASYONU. Çarpışma çözümleme yöntemleri ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ"

Transkript

1 DOSYA ORGANİZASYONU ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Çarpışma çözümleme yöntemleri

2 Sunum planı Bağlantıları kullanarak çarpışmaların çözümlenmesi. Coalesced Hashing (Birleştirilmiş Hashing) LISCH LICH EISCH Bağlantıları kullanmadan çarpışmaların çözümlenmesi Progressive Overflow (Adım adım ilerleyen taşma) Linear Quatient (Doğrusal Bölüm) Brent s Metodu Binary Trees (İkili ağaçlar)

3 Bağlantıları kullanarak çarpışmaların çözümlenmesi Çarpışmaya neden olan kayıtlar için bir bağlantı (link) alanı oluşturulur. Kayıtların bağlantı bilgisini tutmak için bu bağlantı alanı kullanılır. Aynı adresi gösteren eş kayıtlar bu bağlantı ile bir zincir (chain) oluşturur. Birleştirilmiş hashing denilen bu yöntemin çeşitli varyasyonları vardır. Bu varyasyonların aralarındaki fark tabloda boş yer arama algoritmalarıdır.

4 LISCH (Late Insertion Standard Coalesced Hashing) Kayıt ekleme algoritması 1. Home adresi veya olası adresi elde etmek üzere eklenecek kaydın anahtar değerine hash fonksiyonunu uygula. 2. Eğer home adres boş ise, kaydı bu adrese ekle ve bağlantı alanına ^ işaretini koy. değilse çift kayıt var mı? yoksa 3. Probe zincirindeki kayıtları kontrol et ve kaydı zincirin sonuna yerleştir. Bağlantı alanına ^ koy. a. Tabloda en alttaki boş yeri bul. Yoksa tablo dolu mesajı ver. b. Tabloda boş yere kaydı ekle ve zincirin sonundaki kaydın bağlantı alanını kur.

5 LICH (Late Insertion Coalesced Hashing) EISCH (Early Insertion Standard Coalesced Hashing) LICH: Burada hash tablosu iki kısma ayrılmıştır: Birincil alan (Primary area) ve Taşma alanı (Overflow ares). Çarpışma olduğu zaman boş yer arama taşma alanının en büyük adresinden geriye doğru yapılır. EISCH: Taşma sahası yoktur. Kayıt ekleme oluşan bir zincirin ilk kayıdından hemen sonra ekleme yapılır.

6 çözümlenmesi Progressive Overflow Kullanımı en basit olan yöntemlerden biridir. Eğer eklenecek olan kaydın home adresi doluysa, sonraki adresin boş olup olmadığına bakılır. Boş ise kayıt buraya eklenir, değil ise boş yer bulana kadar aynı işleme devam edilir. Bulunan ilk yere kayıt eklenir. Hash tablosu dairesel bir bütün gibi düşünülür. Bu yöntemin en büyük dezavantajı ortalama probe sayısının yüksek olmasıdır. Bu yöntemin pratik olmadığını gösterir.

7 çözümlenmesi Progressive Overflow Bucket kullanımı: Bir kayıt alanına birden çok kaydın yazılması bucket (page, block) olarak adlandırılır. Bucket kullanımı ile aynı adres bölgesine yazılmak istenen kayıtlar hem çarpışmayacak, hem de bu kayıtlara erişim hızında artış olacaktır. Bir bucket içerisinde depolabilen kayıt sayısına bloklama faktörü denir.

8 çözümlenmesi Linear Quotient Bu yöntem Progressive Overflow algoritmasına oldukça benzemektedir. Aralarındaki tek fark, kayıt eklemede bir artım yerine değişken artım kullanılmasıdır. Çarpışma durumunda eklenecek olan kaydın kaç sıra sonra yerleştireceğimizi bulan ikinci bir hash fonksiyonu kullanılır. İki farklı hash fonksiyonu kullanıldığından Double Hashing algoritmalarındandır.

9 çözümlenmesi Linear Quotient Kayıt ekleme algoritması: 1. Depolanacak kaydın home adresini elde edebilmek için kaydın anahtar değerine hash fonksiyonu uygula. 2. Eğer home adres boş ise kayıdı bu adrese ekle. Değilse; a.tablo boyutu tarafından bölünen anahtarın bölümünden elde dilen bölüme göre artışa karar ver. Eğer sonuç=0 ise artış 1 e eşitle. 1. Eğer bu adres boş ise kayıt ekle ve çık. 2. Eğer çift kayıt durumu varsa çift kayıt mesajı ver. 3. Adres boş değilse gerekli artışı sağla ve boş yer aramaya devam et.

10 çözümlenmesi Brent s Metodu Şimdiye kadar gördüğümüz bütün çarpışma yöntemleri statik bir özellik taşır; yani kayıtlar ilk nereye depolandılarsa orada kalırlar. Brent s yönteminde ise başlangıçta bir adrese yerleştirilen anahtarlar daha sonra yer değiştirebilmektedir.

11 çözümlenmesi Brent s Metodu Bu yöntemde iki ayrı zincir tutulmaktadır: Primary probe zinciri: Kayıdın aranması ve yerleştirilmesi için gereken sıra tutulur.,secondary probe zinciri: Kayıdın yer değiştirmesi için gerekli sıra tutulur. i indisi: primary zincir üzerindeki probe sayısını ifade eder. j indisi: secondary probe zinciri üzerindeki taşınacak kaydın ek probe sayısını ifade eder.

12 çözümlenmesi Brent s Metodu Kayıt ekleme algoritması: 1. Eklenecek kaydın anahtarına hash fonksiyonunu uygula. 2. Home adres boş ise kaydı buraya ekle. Değilse; A. Kaydı depolayacak sonraki adresi hesapla. s <- 2 değerini ata. B. Bu adres de doluysa, 1. Bu adresin home adres olup olmadığına bak. Eğer home adres ise tablo dolu mesajı ver. 2. bu adresteki kayıt depolanacak kayıt ile aynıysa çift kayıt mesajı ver. 3. depolanacak kayıt için sonraki adresi hesapla. s <- s + 1 (önce ilk eklenecek kaydı taşımaya çalış) C. i <- 1, j <- 1 değerlerini ata.

13 çözümlenmesi Brent s Metodu Kayıt ekleme algoritması: D. (i+j) < s iken, 1. Primary probe zincirindeki i. yere depolanan kaydın secondary probe zincirine taşınıp taşınmayacağına karar ver. 2. Taşınması gerekiyorsa, a. Taşı ve onun primary probe zincirindeki sonraki kaydın yerine ekle. Başarılı bir ekleme yapılmıştır. b. i ve/veya j değerini eğer (i+j) ler eşit ise i yi minimum al. E. Eğer (i+j)>s ise primary probe zinciri üzerindeki s yerindeki kaydı ekle ve işlemi sonlandır.

14 çözümlenmesi Binary Trees (İkili ağaçlar) İkili ağaçlar yönteminde, Brent s yönteminde olduğu gibi başlangıçta home adresine yerleştirilen kayıtlar çarpışma çözümleme sırasında yer değiştirebilmektedir. Brent s yönteminden daha az sayıda probe ile istenilen kayda erişilir. Çarpışma olduğunda kayıtların ne zaman taşınması gerektiği veya nereye taşınacağı ikili ağaç algoritması kullanılarak belirlenir. Bir kayıt için 2 farklı işlem yapılabilir: 1) Continue işlemi: Primary probe zincirinde bir sonraki adrese gidilir. 2) Move işlemi: Primary probe zincirindeki kayıt, secondary probe zincirinde bir sonraki adrese taşınır.

15 çözümlenmesi Binary Trees (İkili ağaçlar) Her node için iki seçim vardır: 1. Sola dallanma continue, 2. Sağa dallanma ise move işleminde kullanılır. Continue Move İkili ağaç derinlik öncelikli (breadth first) yaklaşımla, yukarıdan aşağıya (top-down) ve soldan sağa (left to right) olmak üzere aşağıdaki şekilde oluşturulur

16 çözümlenmesi Binary Trees (İkili ağaçlar) Kayıt ekleme algoritması: 1. Eklenecek olan kaydın anahtarına hash fonksiyonu uygulanır. 2. Home adres boş ise kayıt buraya eklenir, boş değilse; A. Boş bir alan ya da tablo dolu mesajı ile karşılaşıncaya kadar aşağıdaki işlemler yapılır. 1. Soldan sağa doğru genişleyen bir kontrol yapısına sahip ikili ağaç oluşturulur. Gidilecek adres aşağıdakiler birbirine eklenerek bulunur. i. Depolanan kaydın anahtarı ile ilgili akış. ii. Eklenerek elde edilen bir node un adresi (geçerli adres) 2. Her bir seviyedeki sol node içindeki çift kayıtları kontrol et, varsa çift kayıt mesajı ver.

17 çözümlenmesi Binary Trees (İkili ağaçlar) Kayıt ekleme algoritması: B. Tablo dolu ise tablo dolu mesajı ver. C. Eğer boş bir node bulunduysa; bu boş node dan hangi kayıt olduğuna karar veren, yani node a doğru geri dönen bir yol oluşmalıdır. Her doğru bir bağlantı yeniden doğru bir yerleştirme gerektirecektir. Önce geçerli node işaretçisi ikili ağaçdaki en son node a eşitlenir ve boş yer işaretçisi son node ile ilgili tablo adresine yerleştirilir. D. Geçerli işaretçi, ikili ağacın kök node una eşit olana kadar geçerli node ailesinden geçerli node a yazılır. 1. Doğru bir dallanmada bu yerde depolanan parent node daki kaydı boş yer işaretçisi ile gösterilen yere taşınır ve parent node u geçerli node yapılır. E. Kök durumunda gelen kayıt boş yere eklenir.

18 çözümlenmesi Binary Trees (İkili ağaçlar) Bu yöntemde elde edilen ikili ağaç yapıları, kaydın nereye depolanacağına ve nerenin kayıt depolamak için kullanılmayacağına karar vermek için bir kontrol mekanizması olarak kullanılır. Herhangi bir kayıt ekleme işlemi sırasında çarpışma gerçekleşirse o kaydın nerede depolanacağına karar vermek için bir ikili ağaç yapısı ilgili kayıt için oluşturulur. Ağaç üzerinde boş bir yaprak bulunduğunda veya tablo dolu olduğu bir durumla karşılaşıldığında algoritma sonlandırılır. Brent s metoduna göre kayıt eklemesinde daha fazla ön işlem gerekir. Bu yöntemde kayıt ekleme için İkili Ağaçlar kullanılırken kayıt erişimi için Linear Quetient yöntemi kullanır.

Çakışmalar ve Çakışmaların Statik Yaklaşımlarla Çözülmesi. Kütük Organizasyonu 1

Çakışmalar ve Çakışmaların Statik Yaklaşımlarla Çözülmesi. Kütük Organizasyonu 1 Çakışmalar ve Çakışmaların Statik Yaklaşımlarla Çözülmesi Kütük Organizasyonu 1 Çakışma (Collesion) Belirtilen hash fonksiyonlarından bazıları diğerlerine göre daha düzgün bir dağıtım gerçekleştirir. Fakat

Detaylı

#$% &'#(# Konular. Direct File Organization. Progressive Overflow Buckets Linear Quotient Brent s Method Binary Tree

#$% &'#(# Konular. Direct File Organization. Progressive Overflow Buckets Linear Quotient Brent s Method Binary Tree !" #$% &'#(# Konular Progressive Overflow Buckets Linear Quotient Brent s Method Progressive overflow Coalesced hashing temel dezavantajı linkler için ek yer gerektirmesidir Progressive overflow (linear

Detaylı

DOSYA ORGANİZASYONU. Ağaç Yapıları ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

DOSYA ORGANİZASYONU. Ağaç Yapıları ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DOSYA ORGANİZASYONU ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Ağaç Yapıları Sunum planı Genel kavramlar İkili ağaç İkili arama ağacı AVL Tree B-Tree Genel Kavramlar Bir ağaç yapısı

Detaylı

Hesaplanabilen Zincirler (Computed Chaining) Kütük Organizasyonu 1

Hesaplanabilen Zincirler (Computed Chaining) Kütük Organizasyonu 1 Hesaplanabilen Zincirler (Computed Chaining) Kütük Organizasyonu Bu kısma kadar, meydana gelen çakışmaları genel olarak farklı yaklaşımla çözdük. Bunlar: Link alanı kullanan çözümleme yaklaşımları (Colaesced

Detaylı

Konular. Sequential File Organization. Direct File Organization #$% &'#(# Binary Search Interpolation Search Self-Organizing Sequential Search

Konular. Sequential File Organization. Direct File Organization #$% &'#(# Binary Search Interpolation Search Self-Organizing Sequential Search !" #$% &'#(# Konular Sequential File Organization Binary Search Interpolation Search Self-Organizing Sequential Search Locating Information Hashing Functions Collision Resolution Sequential File Organization

Detaylı

DOSYA ORGANİZASYONU. Doğrudan erişimli dosya organizasyonu ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

DOSYA ORGANİZASYONU. Doğrudan erişimli dosya organizasyonu ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DOSYA ORGANİZASYONU ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Doğrudan erişimli dosya organizasyonu Sunum planı Doğrudan erişimli dosyalar Anahtar değerin tek adres olması durumu Anahtar

Detaylı

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 VERİ YAPILARI Sunu Planı Kendini-gösteren Yapılar Dinamik Bellek Tahsisi Bağlı Listeler Yığınlar Kuyruklar Ağaçlar 1 Veri Yapıları Şu ana kadar, diziler, matrisler ve yapılar

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 9 Ağaç Veri Modeli ve Uygulaması Ağaç, verilerin birbirine sanki bir ağaç yapısı oluşturuyormuş gibi sanal olarak bağlanmasıyla elde edilen hiyararşik yapıya sahip

Detaylı

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ

HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2014-2015 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 2. Ara Sınav 09.04.2015 Sınav Süresi: 90 dakika

Detaylı

Sanal Bellek (Virtual Memory)

Sanal Bellek (Virtual Memory) Sanal Bellek (Virtual Memory) Bellek yönetim tekniklerinde belleğin zaman içinde parçalanması ve işlemlerin boyutunun fiziksel belleğin boyutuyla sınırlı olması sorunları vardır. Ana belleğin yetersiz

Detaylı

Veri Yapıları. Yrd. Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER

Veri Yapıları. Yrd. Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Şadi Evren ŞEKER Not: Bu sunumun amacı, İstanbul Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Bilgisayar Mühendisliğine Giriş Dersi için genel amaçlı veri yapıları hakkında

Detaylı

#$% &'#(# Konular. Hashing Techniques and Expandable Files. Background Extendible Hashing Dynamic Hashing Linear Hashing Deerlendirme

#$% &'#(# Konular. Hashing Techniques and Expandable Files. Background Extendible Hashing Dynamic Hashing Linear Hashing Deerlendirme !" #$% &'#(# Konular Background Deerlendirme Background Hashing ve collision resolution metodları statik dosya boyutunu esas alırlar. Dorudan eriimli dosyalarda %85 packing factor ile ortalama 1.5 probe

Detaylı

BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar

BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar 1. ĠKĠLĠ AĞAÇLAR (BIARY TREES) Bütün düğümlerinin derecesi en fazla iki olan ağaca ikili ağaç denir. Yani bir düğüme en fazla iki tane düğüm bağlanabilir ( çocuk sayısı

Detaylı

VERİ YAPILARI LİSTELER. Yrd. Doç. Dr. Murat GÖK Bilgisayar Mühendisliği Bölümü YALOVA ÜNİVERSİTESİ

VERİ YAPILARI LİSTELER. Yrd. Doç. Dr. Murat GÖK Bilgisayar Mühendisliği Bölümü YALOVA ÜNİVERSİTESİ VERİ YAPILARI LİSTELER Yrd. Doç. Dr. Murat GÖK Bilgisayar Mühendisliği Bölümü YALOVA ÜNİVERSİTESİ Bağlı Listeler Aynı kümeye ait veri parçalarının birbirlerine bellek üzerinde, sanal olarak bağlanmasıyla

Detaylı

Sıralı Erişimli Dosyalar. Kütük Organizasyonu 1

Sıralı Erişimli Dosyalar. Kütük Organizasyonu 1 Sıralı Erişimli Dosyalar Kütük Organizasyonu 1 Dosya Fiziksel depolama ortamlarında verilerin saklandığı mantıksal yapılara dosya denir. Dosyalar iki şekilde görülebilir. Byte dizisi şeklinde veya Alanlar

Detaylı

Ağaç Yapıları (Tree Structures) Kütük Organizasyonu 1

Ağaç Yapıları (Tree Structures) Kütük Organizasyonu 1 Ağaç Yapıları (Tree Structures) Kütük Organizasyonu 1 İçerik Temel Kavramlar Ağaçlarda Dolaşım İkili Ağaçlar (Binary Trees) İkili Arama Ağacı (Binary Search Tree ve Temel İşlemler Kütük Organizasyonu 2

Detaylı

Dosyalarda Farklı Yaklaşımlar. Kütük Organizasyonu 1

Dosyalarda Farklı Yaklaşımlar. Kütük Organizasyonu 1 Dosyalarda Farklı Yaklaşımlar Kütük Organizasyonu 1 Giriş Şimdiye kadar öğrendiğimiz temel dosyalama komutlarıyla (fopen,flclose, fputs vb..) dosya oluşturabilmekte, kayıt ekleyebilmekte ve her bir kaydın

Detaylı

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA

VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA 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.

Detaylı

Indeksli Sıralı Erişimli Dosya Yapıları (Indexed Sequential File Organization) ve. Bit Seviyesinde İşlemler (Bit Level and Related Structures)

Indeksli Sıralı Erişimli Dosya Yapıları (Indexed Sequential File Organization) ve. Bit Seviyesinde İşlemler (Bit Level and Related Structures) Indeksli Sıralı Erişimli Dosya Yapıları (Indexed Sequential File Organization) ve Bit Seviyesinde İşlemler (Bit Level and Related Structures) Kütük Organizasyonu 1 Indeksli Sıralı Erişimli Dosya Yapıları

Detaylı

BIP116-H14-1 BTP104-H014-1

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.

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

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

Detaylı

Ağaçlar (Trees) Ağaçlar (Trees)

Ağaçlar (Trees) Ağaçlar (Trees) Giriş Binary Trees (İkilik Ağaçlar) Full Binary Trees Proper Binary Trees Complete Binary Trees Heap Binary Trees Balanced Binary Trees Binary Search Trees (İkilik Arama Ağaçları) Yrd.Doç.Dr. M. Ali Akcayol

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 10 Graf Veri Modeli Graf, matematiksel anlamda, düğümler ve bu düğümler arasındaki ilişkiyi gösteren kenarlardan oluşan bir kümedir; mantıksal ilişki düğüm ile düğüm

Detaylı

Daha komplike uygulamalar elektronik ticaret, elektronik kimlik belgeleme, güvenli e-posta,

Daha komplike uygulamalar elektronik ticaret, elektronik kimlik belgeleme, güvenli e-posta, Çift Anahtarlı (Asimetrik Şifreleme) Bilgi Güvenliği: Elektronik iletişim, günümüzde kağıt üzerinde yazı yazarak yapılan her türlü iletişimin yerine geçmeye adaydır. Çok uzak olmayan bir gelecekte kişi/kuruluş/toplumların,

Detaylı

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 DOSYALAMA Sunu Planı Veri Hiyerarşisi Dosyalar ve Akımlar(streams) Sıralı Erişim (Sequential Access) dosyalarının oluşturulması Sıralı Erişim Dosyalarından Veri Okuma Rasgele

Detaylı

Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312

Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312 Prosesler Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312 Prosesler ve Proses Yönetimi bilgisayar sisteminde birden fazla iş aynı anda etkin olabilir kullanıcı programı diskten okuma işlemi yazıcıdan çıkış alma

Detaylı

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri Veri modelleri, veriler arasında ilişkisel ve sırasal düzeni gösteren kavramsal tanımlardır. Her program en azından bir veri modeline dayanır. Uygun

Detaylı

Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri gösterirler.

Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri gösterirler. Graflar (Graphs) Graf gösterimi Uygulama alanları Graf terminolojisi Depth first dolaşma Breadth first dolaşma Topolojik sıralama Yrd.Doç.Dr. M. Ali Akcayol Graflar Graflar bilgi parçaları arasındaki ilişkileri

Detaylı

Week 9: Trees 1. TREE KAVRAMI 3. İKİLİ AĞAÇ DİZİLİMİ 4. İKİLİ ARAMA AĞACI 2. İKİLİ AĞAÇ VE SUNUMU > =

Week 9: Trees 1. TREE KAVRAMI 3. İKİLİ AĞAÇ DİZİLİMİ 4. İKİLİ ARAMA AĞACI 2. İKİLİ AĞAÇ VE SUNUMU > = Week 9: Trees 1. TREE KAVRAMI 2. İKİLİ AĞAÇ VE SUNUMU 3. İKİLİ AĞAÇ DİZİLİMİ 4. İKİLİ ARAMA AĞACI < 6 2 > = 1 4 8 9 1. TREES KAVRAMI Bir ağaç bir veya daha fazla düğümün (T) bir kümesidir : Spesifik olarak

Detaylı

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ Özlem AYDIN Trakya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ULAŞTıRMA MODELININ TANıMı Ulaştırma modeli, doğrusal programlama probleminin özel bir şeklidir.

Detaylı

AĞAÇLAR. Doç. Dr. Aybars UĞUR

AĞAÇLAR. Doç. Dr. Aybars UĞUR AĞAÇLAR TREES Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Bağlı listeler, yığıtlar ve kuyruklar doğrusal (linear) veri yapılarıdır. Ağaçlar ise doğrusal olmayan belirli niteliklere sahip iki boyutlu veri yapılarıdır (Şekil

Detaylı

Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Skip List(Atlamalı Liste) Veri Yapısı Seminer-30.03.2007/SkipList 1 Temel İhtiyaçlar Nelerdir? 1. Bilgisayarda verileri belirli yapıda

Detaylı

BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları

BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları BMB204. Veri Yapıları Ders 12. Dizgi Eşleme (String Matching) Algoritmaları İleri Veri Yapıları Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı Dizgi Eşleme Algoritmaları

Detaylı

Özyineleme (Recursion)

Özyineleme (Recursion) C PROGRAMLAMA Özyineleme (Recursion) Bir fonksiyonun kendisini çağırarak çözüme gitmesine özyineleme (recursion), böyle çalışan fonksiyonlara da özyinelemeli (recursive) fonksiyonlar denilir. Özyineleme,

Detaylı

FRONT PAGE EĞİTİM NOTLARI BAŞLANGIÇ. 1- Open araç çubuğu düğmesinin yanındaki aşağı oku tıklayarak, web seçeneğini işaretleyin

FRONT PAGE EĞİTİM NOTLARI BAŞLANGIÇ. 1- Open araç çubuğu düğmesinin yanındaki aşağı oku tıklayarak, web seçeneğini işaretleyin FRONT PAGE EĞİTİM NOTLARI BAŞLANGIÇ 1- Open araç çubuğu düğmesinin yanındaki aşağı oku tıklayarak, web seçeneğini işaretleyin 2- Açılan sayfadan, oluşturulmak istenen sitenin içeriğine göre hazır şablon

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Diziler ile Pointer Arası İlişki Bir dizi adı sabit bir pointer gibi düşünülebilir. Diziler ile pointer lar yakından ilişkilidir. Pointer lar değişkenleri gösterdikleri gibi,

Detaylı

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2

ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 ELN1002 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 2 DOSYALAMA Sunu Planı Rasgele Erişim (Random Access) Dosyaları Rasgele Erişim Dosyalarına Veri Yazma Rasgele Erişim Dosyalarından Veri Okuma 1 Sıralı Erişim Dosyası Bir

Detaylı

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); 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

Detaylı

Veri Yapıları ve Algoritmalar 2006-2007 2.dönem

Veri Yapıları ve Algoritmalar 2006-2007 2.dönem Veri Yapıları ve Algoritmalar 2006-2007 2.dönem Öğretim Elemanları: Dr. A. Şima Etaner-Uyar Dr. Gülşen Cebiroğlu-Eryiğit Dersle ilgili bilgiler Ders Kitabı Data Structures and Algorithms in Java, 4th Ed.,

Detaylı

Makine Öğrenmesi 3. hafta

Makine Öğrenmesi 3. hafta Makine Öğrenmesi 3. hafta Entropi Karar Ağaçları (Desicion Trees) ID3 C4.5 Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (CART) Karar Ağacı Nedir? Temel fikir, giriş verisinin bir kümeleme algoritması yardımıyla

Detaylı

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR

Çizgeler (Graphs) Doç. Dr. Aybars UĞUR Çizgeler (Graphs) ve Uygulamaları Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Şekil 12.1 : Çizge (Graph) Çizge (Graph) : Köşe (vertex) adı verilen düğümlerden ve kenar (edge) adı verilip köşeleri birbirine bağlayan bağlantılardan

Detaylı

VERİ YAPILARI DERS NOTLARI BÖLÜM 1 GİRİŞ. Yard. Doç. Dr. Deniz KILINÇ

VERİ YAPILARI DERS NOTLARI BÖLÜM 1 GİRİŞ. Yard. Doç. Dr. Deniz KILINÇ VERİ YAPILARI DERS NOTLARI BÖLÜM 1 GİRİŞ Yard. Doç. Dr. Deniz KILINÇ CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ, YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ 2015-2016 1. DERS İÇERİĞİ VE KAYNAKLAR Veri Yapıları (VY) dersinde görülmesi muhtemel

Detaylı

Proses. Prosesler 2. İşletim Sistemleri

Proses. Prosesler 2. İşletim Sistemleri 2 PROSESLER Proses Bir işlevi gerçeklemek üzere ardışıl bir program parçasının yürütülmesiyle ortaya çıkan işlemler dizisi Programın koşmakta olan hali Aynı programa ilişkinbirdenfazlaprosesolabilir. Görev

Detaylı

MONTAJ MODELLEME ( ASSEMBLY MODELING)

MONTAJ MODELLEME ( ASSEMBLY MODELING) MONTAJ MODELLEME ( ASSEMBLY MODELING) Bilgisayar destekli çizim araçlarında temel montaj modelleme 3 yöntem ile yapılır. 1. YUKARIDAN AŞAĞIYA (TOP-DOWN) MODELLEME: Bu montaj tekniği daha çok, montajı oluşturan

Detaylı

6.046J/18.401J DERS 7 Kıyım Fonksiyonu (Hashing I) Prof. Charles E. Leiserson

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

Detaylı

BM-311 Bilgisayar Mimarisi. Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

BM-311 Bilgisayar Mimarisi. Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü BM-311 Bilgisayar Mimarisi Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Bilgisayar Bileşenleri Bilgisayarın Fonksiyonu Instruction Cycle Kesmeler (Interrupt lar) Bus

Detaylı

10 LU SAYISAL SİSTEMİ İLE 2 Lİ SAYISAL SİSTEMİ ARASINDA ÇEVİRİM UYGULAMASI

10 LU SAYISAL SİSTEMİ İLE 2 Lİ SAYISAL SİSTEMİ ARASINDA ÇEVİRİM UYGULAMASI 10 LU SAYISAL SİSTEMİ İLE 2 Lİ SAYISAL SİSTEMİ ARASINDA ÇEVİRİM UYGULAMASI Sayısal Sistemler Sayısal sistem, sayıları temsil eden simgeler için bir yazma sistemi yani matematiksel bir gösterim sistemidir.

Detaylı

Alıştırma 1: Yineleme

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:

Detaylı

Dosya Saklama Ortamları (Sabit Diskler) Kütük Organizasyonu 1

Dosya Saklama Ortamları (Sabit Diskler) Kütük Organizasyonu 1 Dosya Saklama Ortamları (Sabit Diskler) Kütük Organizasyonu 1 Depolama Aygıtları 1- Birincil Depolama Aygıtları Hızlı Erişim Süresine Sahiptirler Fiyatı daha fazladır. Daha küçük kapasiye sahiptir 2. İkincil

Detaylı

2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI

2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI 2014-2015 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI İşletim Sisteminde Yapılan Uygulamalar Bir Bilgisayarda Hangi İşletim Sistemi Yüklü Olduğunu

Detaylı

Windows Eski Sürümleri Bellek Yapısı

Windows Eski Sürümleri Bellek Yapısı Windows Eski Sürümleri Bellek Yapısı -Intel 8086/8088 mimarili işlemciler//640k RAM -Segment Modeli(Segmented Model) -Her segment 64K uzunluğunda -Intel 80286,640K dan daha fazla RAM i destekledi -Windows

Detaylı

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

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:

Detaylı

Mantıksal çıkarım yapmak. 9 ve üzeri

Mantıksal çıkarım yapmak. 9 ve üzeri Aktivite 6 Savaş gemileri Arama algoritmaları Özet Bilgisayarların sıklıkla bir yığın verinin içerisinde bilgi bulmaları gerekir. Hızlı ve verimli yöntemler kullanarak bunu becerirler. Bu aktivitede 3

Detaylı

İşletim sistemlerinde, gerçekleştirilen işlemlerin geçici olarak saklandığı merkeze ana bellek (RAM) denir.

İşletim sistemlerinde, gerçekleştirilen işlemlerin geçici olarak saklandığı merkeze ana bellek (RAM) denir. Bellek Yönetimi 2 İşletim sistemlerinde, gerçekleştirilen işlemlerin geçici olarak saklandığı merkeze ana bellek (RAM) denir. Ana bellek, giriş-çıkış aygıtlarının kolaylıkla ulaşabildiği bir bilgi deposudur.

Detaylı

Göstericiler (Pointers)

Göstericiler (Pointers) C PROGRAMLAMA Göstericiler (Pointers) C programlama dilinin en güçlü özelliklerinden biridir. Göstericiler, işaretçiler yada pointer adı da verilmektedir. Gösterici (pointer); içerisinde bellek adresi

Detaylı

EĞİTİM FAKÜLTESİ DEKANLIK ve BÖLÜM WEB SİTELERİNE BİLGİ GİRİŞLERİ İÇİN YÖNERGELER

EĞİTİM FAKÜLTESİ DEKANLIK ve BÖLÜM WEB SİTELERİNE BİLGİ GİRİŞLERİ İÇİN YÖNERGELER 2013 Kocaeli Üniversitesi Eğitim Fakültesi EĞİTİM FAKÜLTESİ DEKANLIK ve BÖLÜM WEB SİTELERİNE BİLGİ GİRİŞLERİ İÇİN YÖNERGELER Bu doküman Eğitim Fakültesi web sitesine ve Eğitim Fakültesi bünyesindeki Bölümlerin

Detaylı

Dosya Sıkıştırma (File Compression) Kütük Organizasyonu 1

Dosya Sıkıştırma (File Compression) Kütük Organizasyonu 1 Dosya Sıkıştırma (File Compression) Kütük Organizasyonu İçerik Dosya sıkıştırma nedir? Dosya sıkıştırma yöntemleri nelerdir? Run-Length Kodlaması Huffman Kodlaması Kütük Organizasyonu 2 Dosya Sıkıştırma

Detaylı

Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J

Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 14 Yarışmacı Çözümleme Kendini Düzenleyen Listeler Öne Taşıma - Buluşsal Yaklaşım Öne Taşımanın Yarışmacı Çözümlemesi Prof. Charles E. Leiserson Kendini Düzenleyen

Detaylı

AĞAÇLAR TREES. Doç. Dr. Aybars UĞUR

AĞAÇLAR TREES. Doç. Dr. Aybars UĞUR AĞAÇLAR TREES Doç. Dr. Aybars UĞUR Giriş Bağlı listeler, yığıtlar ve kuyruklar doğrusal (linear) veri yapılarıdır. Ağaçlar ise doğrusal olmayan belirli niteliklere sahip iki boyutlu veri yapılarıdır (Şekil

Detaylı

bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ

bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ bitık MOBİL TİCARET UYGULAMASI ABDULLAH ÇİÇEKCİ - 150110046 İÇERİK Uygulama ve uygulamaya ilişkin temel kavramların tanıtımı Uygulamanın yapısı Ön yüz Veritabanı Web Servisler K-Means Algoritması ile kategori

Detaylı

Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J

Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J Algoritmalara Giriş 6.046J/18.401J DERS 1 Algoritmaların Çözümlemesi Araya yerleştirme sıralaması Asimptotik çözümleme Birleştirme sıralaması Yinelemeler Prof. Charles E. Leiserson Dersle ilgili bilgiler

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Karar Ağaçları ile Sınıflandırma) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma

Detaylı

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics)

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, Mining of Massive Datasets, Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David

Detaylı

TURGUT ÖZAL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ. DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ. Ders. Yarıyılı

TURGUT ÖZAL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ. DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ. Ders. Yarıyılı TURGUT ÖZAL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DERS TANITIM ve UYGULAMA BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Yarıyılı Ders (Saat/Hafta) Uygulama 3 Kredisi ECTS (Saat/Hafta) Veri Yapıları ve

Detaylı

Temel Bilgisayar Programlama

Temel Bilgisayar Programlama BÖLÜM 11: : Birçok programda, bazı verilerin disk üzerinde saklanmasına gerek duyulur. Bütün programlama dillerinde, sabit disk sürücüsü (Hard Disk Drive, HDD) üzerindeki verileri okumak veya diske veri

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN BAĞLI LİSTELER Bağlı listeler konusuna çalışmanın bazı faydaları var. Bağlı listeler gerçek programlarda kullanılabilecek bir veri yapısıdır. Bağlı listelerin güçlü ve zayıf yönlerini

Detaylı

AOS TESTİ UYGULAMA PROSEDÜRÜ

AOS TESTİ UYGULAMA PROSEDÜRÜ AOS TESTİ UYGULAMA PROSEDÜRÜ AOS saha içi değerlendirme prosedüründe, kursiyerlerin tenis oynama becerilerine bakılarak, aşağıdaki konu başlıklarıyla ilgili olarak değerlendirmeleri yapılacaktır. 1. Yer

Detaylı

Elektronik sistemlerde dört farklı sayı sistemi kullanılır. Bunlar;

Elektronik sistemlerde dört farklı sayı sistemi kullanılır. Bunlar; I. SAYI SİSTEMLERİ Elektronik sistemlerde dört farklı sayı sistemi kullanılır. Bunlar; i) İkili(Binary) Sayı Sistemi ii) Onlu(Decimal) Sayı Sistemi iii) Onaltılı(Heksadecimal) Sayı Sistemi iv) Sekizli(Oktal)

Detaylı

Veritabanı Tasarımı ve Yönetimi. Uzm. Murat YAZICI

Veritabanı Tasarımı ve Yönetimi. Uzm. Murat YAZICI Veritabanı Tasarımı ve Yönetimi Uzm. Murat YAZICI Veritabanı Tasarımı - Projenin tasarım aşamasında veritabanı tasarımı çok iyi yapılmalıdır. Daha sonra yapılacak değişiklikler sorunlar çıkartabilir veya

Detaylı

Bireylerin yaşadığı çevreye uyum sağlaması durumunda ortaya çıkan olumsuzluklara PROBLEM denir.

Bireylerin yaşadığı çevreye uyum sağlaması durumunda ortaya çıkan olumsuzluklara PROBLEM denir. Bireylerin yaşadığı çevreye uyum sağlaması durumunda ortaya çıkan olumsuzluklara PROBLEM denir. Bu durumda bireylerin ortaya çıkan olumsuzluklara karşılık çözüm bulmak için yapacakları mücadeleye de PROBLEM

Detaylı

Konular. Hafta 5 Veri Tipleri (Devam) BLG339 PROGRAMLAMA DİLLERİ KAVRAMI

Konular. Hafta 5 Veri Tipleri (Devam) BLG339 PROGRAMLAMA DİLLERİ KAVRAMI BLG339 PROGRAMLAMA DİLLERİ KAVRAMI Hafta 5 Veri Tipleri (Devam) Yrd. Doç. Dr. Melike Şah Direkoğlu Konular Dizi Tipleri Kayıt Tipleri Birleşik Tipler Küme Tipleri İşaretçi ve Referans Tipleri Alındığı

Detaylı

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler

Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Tedarik Zinciri Yönetiminde Yapay Zeka Teknikler Doç.Dr.Mehmet Hakan Satman mhsatman@istanbul.edu.tr İstanbul Üniversitesi 2014.10.22 Doç.Dr.Mehmet Hakan Satmanmhsatman@istanbul.edu.tr Tedarik Zinciri

Detaylı

Sistem Programlama. Kesmeler(Interrupts): Kesme mikro işlemcinin üzerinde çalıştığı koda ara vererek başka bir kodu çalıştırması işlemidir.

Sistem Programlama. Kesmeler(Interrupts): Kesme mikro işlemcinin üzerinde çalıştığı koda ara vererek başka bir kodu çalıştırması işlemidir. Kesmeler(Interrupts): Kesme mikro işlemcinin üzerinde çalıştığı koda ara vererek başka bir kodu çalıştırması işlemidir. Kesmeler çağırılma kaynaklarına göre 3 kısma ayrılırlar: Yazılım kesmeleri Donanım

Detaylı

Binary Search. (Yarılama) Bölüm Dizide Bir Öğe Arama

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

Detaylı

Basit Işık Kontrolü. 1. Bit, Byte, Word, Double Word kavramları:

Basit Işık Kontrolü. 1. Bit, Byte, Word, Double Word kavramları: Basit Işık Kontrolü TUNCELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK - ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ OTOMASYON LABORATUVARI DENEY NO:1 1. Bit, Byte, Word, Double Word kavramları: PLC lerde veriler

Detaylı

Ders Tanıtım Sunumu. Internet Programming II. Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2012 2013 Bahar Yarıyılı. 26 Şub. 2013 Öğr. Gör.

Ders Tanıtım Sunumu. Internet Programming II. Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2012 2013 Bahar Yarıyılı. 26 Şub. 2013 Öğr. Gör. Ders Tanıtım Sunumu Internet Programming II Elbistan Meslek Yüksek Okulu 2012 2013 Bahar Yarıyılı 26 Şub. 2013 Öğr. Gör. Murat KEÇECİOĞLU PHP Nedir? Platformdan bağımsız (işletim Sistemi) dinamik web sayfaları

Detaylı

Bir işaretli büyüklük sayısında en soldaki basamak bir işaret içerir. Diğer basamaklarda ise sayısal değerin büyüklüğü (mutlak değeri) gösterilir.

Bir işaretli büyüklük sayısında en soldaki basamak bir işaret içerir. Diğer basamaklarda ise sayısal değerin büyüklüğü (mutlak değeri) gösterilir. İşaretli Tamsayı Gösterimi 1. İşaretli Büyüklük Bir işaretli büyüklük sayısında en soldaki basamak bir işaret içerir. Diğer basamaklarda ise sayısal değerin büyüklüğü (mutlak değeri) gösterilir. Örnek

Detaylı

127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ

127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ 127 - Twoing Algoritması ile Sınıflandırma Kalp Hastalığı Uygulaması MEHMET AKİF ERSOY ÜNİVERSİTESİ İLHAN UYSAL MEHMET BİLEN SAMİ ULUKUŞ Veri Madenciliği : Bir sistemin veri madenciliği sistemi olabilmesi

Detaylı

Hash Tablosu. Barış Şimşek simsek ~ enderunix. org http://www.enderunix.org/simsek/

Hash Tablosu. Barış Şimşek simsek ~ enderunix. org http://www.enderunix.org/simsek/ Hash Tablosu Barış Şimşek simsek ~ enderunix. org http://www.enderunix.org/simsek/ Pek çok uygulama sözlük tarzı EKLEME, ÇIKARTMA ve ARAMA gibi işlemleri gerçekleştirecek veri yapılarına ihtiyaç duyarlar.

Detaylı

ÜNİTE. MATEMATİK-1 Prof.Dr.Ahmet KÜÇÜK İÇİNDEKİLER HEDEFLER TÜREV VE TÜREV ALMA KURALLARI. Türev Türev Alma Kuralları

ÜNİTE. MATEMATİK-1 Prof.Dr.Ahmet KÜÇÜK İÇİNDEKİLER HEDEFLER TÜREV VE TÜREV ALMA KURALLARI. Türev Türev Alma Kuralları HEDEFLER İÇİNDEKİLER TÜREV VE TÜREV ALMA KURALLARI Türev Türev Alma Kuralları MATEMATİK-1 Prof.Dr.Ahmet KÜÇÜK Bu üniteyi çalıştıktan sonra Burada türevin tanımı verilecek, Geometride bir eğrinin bir noktadaki

Detaylı

TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma

TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma Programcılık, program çözme ve algoritma Program: Bilgisayara bir işlemi yaptırmak için yazılan komutlar dizisinin bütünü veya

Detaylı

BİL-142 Bilgisayar Programlama II

BİL-142 Bilgisayar Programlama II BİL-142 Bilgisayar Programlama II (C/C++) Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Giriş Kontrol Yapıları if Seçme Deyimi if... else Seçme Deyimi while Tekrar

Detaylı

HORİZON 2020 Hakemlik Kaydı

HORİZON 2020 Hakemlik Kaydı HORİZON 2020 Hakemlik Kaydı Hülya GÜMÜŞ TTO EXPERT Hakemlik kaydı yapılacak web adresini bulmak için Google da Horizon 2020 sign up yazılır ve Research Participant Portal yazılı link tıklanır. Expert linkine

Detaylı

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ GENETİK ALGORİTMALAR Genetik algoritmalar, Darwin in doğal seçim ve evrim teorisi ilkelerine dayanan bir arama ve optimizasyon yöntemidir.

Detaylı

Page 1. b) Görünüşlerdeki boşluklar prizma üzerinde sırasıyla oluşturulur. Fazla çizgiler silinir, koyulaştırma yapılarak perspektif tamamlanır.

Page 1. b) Görünüşlerdeki boşluklar prizma üzerinde sırasıyla oluşturulur. Fazla çizgiler silinir, koyulaştırma yapılarak perspektif tamamlanır. TEKNİK BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU Teknik Resim İzometrik Perspektifler Küpün iz düşüm düzlemi üzerindeki döndürülme açısı eşit ise kenar uzunluklarındaki kısalma miktarı da aynı olur. Bu iz düşüme, izometrik

Detaylı

22. Ölçü ve Kot Eklemek

22. Ölçü ve Kot Eklemek 22. Ölçü ve Kot Eklemek Bu Konuda Öğrenilecekler: Ölçülendirme birimi ve hassasiyetini ayarlamak Doğrusal ölçülendirme aracı geçerli ayarları ile çalışmak Doğrusal ölçülendirme çizgisi oluşturmak Mevcut

Detaylı

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Araş. Gör. Ahmet ARDAHANLI. Kafkas Üniversitesi Mühendislik Fakültesi

BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Araş. Gör. Ahmet ARDAHANLI. Kafkas Üniversitesi Mühendislik Fakültesi BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Araş. Gör. Ahmet ARDAHANLI Kafkas Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bu hafta? İki değişken değerinin yer değiştirilmesi (swapping) selection sort sıralama algoritması bubble sort

Detaylı

DİSK DEPOLAMA ALANLARI

DİSK DEPOLAMA ALANLARI DİSK DEPOLAMA ALANLARI 1. Giriş İşlemci hızı ve hafıza kapasitesinin disk hızından çok daha hızlı bir gelişim içinde bulunduğu göz önüne alınırsa, disk kullanımında teorik ilgi ve uygulamanın önemliliği

Detaylı

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Zeki Optimizasyon Teknikleri Zeki Optimizasyon Teknikleri Ara sınav - 25% Ödev (Haftalık) - 10% Ödev Sunumu (Haftalık) - 5% Final (Proje Sunumu) - 60% - Dönem sonuna kadar bir optimizasyon tekniğiyle uygulama geliştirilecek (Örn:

Detaylı

Çok Yollu Ağaçlar (Multi-Way Trees)

Çok Yollu Ağaçlar (Multi-Way Trees) Çok Yollu Ağaçlar (Multi-Way Trees) B-Trees B*-Trees B+-Trees Yrd.Doç.Dr. M. Ali Akcayol Çok Yollu Ağaçlar (Multi-Way Trees) Disk üzerindeki bilgilerin elde edilmesinde kullanılır. 3600 rpm ile dönen bir

Detaylı

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics)

Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics) M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bu dersin sunumları, Mining of Massive Datasets, Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David

Detaylı

TEMEL BAŞLANGIÇ KILAVUZU

TEMEL BAŞLANGIÇ KILAVUZU TEMEL BAŞLANGIÇ KILAVUZU İLK YAPILMASI GEREKENLER Web sitenizi çok kısa bir sürede, kendiniz, kolayca düzenleyebilirsiniz. Yönetim Paneline Giriş...2 Tasarım ve Modül Tercihleri...3 Genel Ayarların Yapılması...

Detaylı

BM-311 Bilgisayar Mimarisi

BM-311 Bilgisayar Mimarisi BM-311 Bilgisayar Mimarisi Hazırlayan: M.Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Adresleme modları Pentium ve PowerPC adresleme modları Komut formatları 1 Adresleme modları

Detaylı

AEGEE-Eskişehir Online Web Yönetim Paneli ( WEBBY ) Yardım Dökümanı

AEGEE-Eskişehir Online Web Yönetim Paneli ( WEBBY ) Yardım Dökümanı AEGEE-Eskişehir Online Web Yönetim Paneli ( WEBBY ) Yardım Dökümanı Emre GÜLCAN IT Responsible & Web Admin AEGEE-Eskişehir emregulcan@gmail.com e_gulcan@hotmail.com 0535 729 55 20 1 1. YÖNETİM PANELİNE

Detaylı

MİNTERİM VE MAXİTERİM

MİNTERİM VE MAXİTERİM MİNTERİM VE MAXİTERİM İkili bir değişken Boolean ifadesi olarak değişkenin kendisi (A) veya değişkenin değili ( A ) şeklinde gösterilebilir. VE kapısına uygulanan A ve B değişkenlerinin iki şekilde Boolean

Detaylı

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI. Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI FİNAL PROJESİ T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ YAPAY SİNİR AĞLARI Doç.Dr. Necaattin BARIŞÇI YAPAY SİNİR AĞLARI İLE KORONER ARTER HASTALIĞI RİSK Öğrenci : SİNEM ÖZDER Numarası : 118229001004

Detaylı

Tornada Punta Deliği açmada izlenecek işlem sırası şu şekildedir

Tornada Punta Deliği açmada izlenecek işlem sırası şu şekildedir Tornada Punta Deliği açmada izlenecek işlem sırası şu şekildedir 1- Tornalanacak parça çizilir 2- Translate komutu ile punta deliğine gelecek nokta 0,0,0 koordinatına taşınır 3- Tezgah seçimi yapılır 4-

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL

VERİ MADENCİLİĞİ. Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL VERİ MADENCİLİĞİ Karar Ağacı Algoritmaları: SPRINT algoritması Öğr.Gör.İnan ÜNAL SPRINT Algoritması ID3,CART, ve C4.5 gibi algoritmalar önce derinlik ilkesine göre çalışırlar ve en iyi dallara ayırma kriterine

Detaylı

TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ

TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ TABLO ve HÜCRE SEÇİMİ ÇALIŞMA TABLOSU (SAYFASI) İŞLEMLERİ Tablo seçimi: Çalışma kitabında işlemler normal olarak etkin bir çalışma tablosunda yapılır. Bazı hallerde birden fazla çalışma tablosu etkin hale

Detaylı