Textbook & References. Algorithms & Analysis. Baslica Amac. Problemin Cozumu. Amaclar. Ne ogrenecegiz. Problem Tanimlama & Belirleme
|
|
- Canan Sökmen
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Algorithms & Analysis Textbook & References 1.1 Introduction to Algorithms, 2 nd Ed. by Cormen, Leiserson, Rivest & Stein, MIT Press, 2001 OTHER REFERENCES -- The Design and Analysis of Computer Algorithms, by Aho, Hopcroft and Ullman Algorithms, by Sedgewick Algorithmics: Theory & Practice, by Brassard & Bratley Writing Efficient Programs, by Bentley The Science of Programming, by Gries The Craft of Programming, by Reynolds 1.2 Problemin Cozumu Baslica Amac Problem Tanimlama & Belirleme Input, output ve kisitlamalari belirle Algorithm design & analysis Correct ve efficient algorithma tasarla Gercekleme Kodlama, test etme ve dogru calistigini arastirma Dusunme kabiliyetini gelistirme formal dusunme (ispat teknikleri ve analiz) Problem cozum yetenegi (algoritma tasarimi ve uygula) Ne ogrenecegiz Amaclar Ilginc problemleri inceleme Bu problemleri cozum icin algorithmalar bulma Dogruluklarini ispat Runtime performanslarini analiz etme Veri yapilarina ve core algoritmalara calisma Problem ogrenme- cozum teknikleri Gercek hayattan uygulamalar Onemli (core) algoritmalari tanima Algoritna design methodlarini ogrenme Divide & conquer, greedy algorithms, randomization, dynamic programming, approximation yontemleri Verilen bir algorithmanin dogrulugunun ve runtime performansinin analizi Bazi problemlerin inherit (dogasindan gelen) kompleksitesini tanima (lower bounds) Yaygin kullanilan temel veri yapilarini ogrenme Ogrenilen yontemleri pratik problemlerde kullanma
2 Ders yol haritasi Algorithm Analysis Veri Yapilari Sorting & Ordering (Siralama ve duzenleme) Tasarim Yontemleri Asymptotic Notation Recurrence Relations Probability & Combinatorics Proof Techniques Inherent Complexity Data Structures Sorting & Ordering Lists Heaps Graphs Trees Balanced Trees Heapsort Other Sorting Methods Linear-Time Sort bucket sort counting sort radix sort Hash Tables Selection Algorithmic Design Paradigms Algorithmic Temeller Divide and Conquer Dynamic Programming Greedy Algorithms Graph Algorithms Randomized Algorithms Approximation Methods Algoritmalara, kompleksite ve dogruluk ispati Asymptotic Notasyon Amac: Problemi tanimlama, probleme cozum uretme, ve algorithmanin etkinligini belirle. Bir algorithmanin upper ve lower bound lari arasindaki farki ogrenmek. Algoritmanin dogru olup olamdigina karar vermek ve kompleksitesini hesaplamak
3 Divide-and-Conquer Randomized Algorithms Designing Algorithms Recurrences Amac: divide-and-conquer yonteminin ne zaman uygun oldugun belirlemek, ve bu tip algorithmalarin genel yapisi. Kompleksitelerini recurrence esitlikleri kullanilarak karakterize etme. Cok kullanilan recurrence relation larinin cozumlerinin ezberlenmesi Probability & Combinatorics Hash Tables Amac: ornek uzay, basit olay, birlesik olay, bagimsiz olay, kosullu olasilik, random degiskenler. Bunlarin randomized algopritma ve veri yapilarinda kullanimi. average case behavior (ortalama durum davranisi), worst case behavior (en kotu durum davranisi) arsindaki farklari ogrenme Sorting & Selection Balanced Trees Heapsort Bucket Sort, Radix Sort. Selection Amac: Siralama algorithmalarinin performanslarinin analizi. Binary Search Trees Red-Black Trees Amac: Insertion ve deletion islemleri icin tree lerin neden balanced tutulmasinin temel sebepleri Graph Algorithms Greedy Algorithms Temel Graf Algoritmalari Amac: Graflar nasil temsil edilir, graflar problem cozumlerinde nasil kullanilir. Graflarin adjacency matriksi ve edge list ile temsili. Greedy Algorithmalari Minimum Spanning Trees Shortest Paths Amac: greed algorithmalari ne zaman kullanilir ve onlarin temel karakteristikleri. Minimum spanning tree ve shortest path hesaplamalari pratikte hangi problemlerin cozumunde kullanilir
4 Dynamic Programming Algorithms Dynamic Programming Hesaplanabilir bir problemin cozumu icin bir arac Amac: Problemin hangi karakteristikleri onun dynamic programlama ile cozumune uygun olmasini saglar, dynamic programlamanin divide-and-conquer yonteminden ne farki var Input Algorithm Ornek: sorting input: Bir dizi sayi output: input un sirali bir permutasyonu issues: correctness (dogruluk), efficiency (etkinlik), storage (alan), etc. Output 1.20 Analyzing Algorithms Basit bir ornek Kabuller Genel bir islemci, random access machine running time (others: memory, communication, etc) Worst Case Running Time: n uzunluklu herhangi bir input icin en uzun zaman Herhangi bir input icin running time in upper bound u Average Case Behavior: butun olasi inputlar icin beklenen ortalama performans Genellikle worst case behavior dan daha iyi Bazen worst case behavior kadar kotu olabilir INPUT: n uzunluklu bir sayilar dizisi OUTPUT: iclerinden en kucugunu bulma 1. x T[1] 2. for i 2 to n do 3. if T[i] < x then x T[i] Bu algorithmanin performansi n nin bir fonksiyonudur Runtime Analysis Temel operation: execution i icin gecen zaman gerceklestirilmesine bagli olarak bir sabitle ust sinira sahip olan islem. Butun temel islemlerin birim zamanda gerceklestirildigini varsayiyoruz. Bu aslinda dogru degil, ancak temel bir islem icin gerekli zaman, diger temel bir islem icin gerekli zamanin bir sabitle carpimi seklinde elde edilebilir. Order of Growth (Gelisme Sirasi) Cok buyuk boylu inputlar icin, onemli olan asymptotic rate of growth dir Lower-order terms (dusuk dereceli terimler) ihmal edilebilir, cunku buyuk n ler icin bunlar gorecelik acisindan onemsizdir. Ayni zamanda onemli terimin sabit coefficienlerini de ihmal edebiliriz, cunku onlar cok buyuk n ler icin hesaplama performansinda rate of growth icin onemli degil. n e bagli yuksek dereceli fonksiyonlar az efficient olarak kabul edilir
5 Comparisons of Algorithms Sorting insertion sort: Q(n 2 ) merge sort: Q(n lg n) n=10 6 icin supercomputer de insertion sort 5.56 saat de tamamlanabildigi halde, PC de merge sort dakikada tamamlanir. Order of Growth neden onemli Bilgisayar hizlari her iki yilda ortalama iki katina cikmakta, dolayisiyle algoritma hizi hakkinda nicin endise edebiliriz? Makinanin hizi iki katina ciktiginda ayni sure icerisinde makina ne kadar is yapabilir Hizli makinelerin etkisi ops/sec: 1M 2M Gain n 2 alg: n lg n alg: n 2 ve n lg n growth rate sahip olan iki algorithmanin 1sn yede siralayabilecegi dizinin uzunluklari (saniyede 1 milyon ve 2 milyon islem yapildigi goz onune aliniyor) 1.27
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)
DetaylıDOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CME 2001
Dersi Veren Birim: Bilgisayar Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: VERİ YAPILARI VE ALGORİTMALAR Dersin Orjinal Adı: DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora)
DetaylıSelection Sort Insertion Sort
Ozet Selection Sort Selection Sort Insertion Sort Linear Search.. Growth Rates. Implementation. Once dizinin en buyuk element ini bul ve bunu en son pozisyondaki element le degistir, daha sonra en buyuk
DetaylıTeori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Dersin Amacı
Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Programlama Laboratuvarı II İngilizce Programming Lab -II Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA YETERLİK SINAVI OCAK 2017
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA YETERLİK SINAVI OCAK 2017 Doktora Yeterlik Sınavı, yazılı ve sözlü bölümden oluşur. Yazılı sınav iki oturumda gerçekleştirilir. Birinci
DetaylıHACETTEPE 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
DetaylıYZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği BÖLÜM - 2 Bu bölümde, Algoritma Analizi, Çalışma Zamanı Analizi
DetaylıTeori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat AKTS BLM Dersin Amacı
Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm/Program Dersi Ders Tanım Bilgileri Adı Programlama Laboratuvarı - I İngilizce Programming Lab - I Adı Kodu Teori/Saat Uygulama/Saat Laboratuar/Saat
DetaylıAlgoritmalar. 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
DetaylıAlgoritmaların 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
DetaylıBİL-341 ALGORİTMALAR BÜYÜK O NOTASYONU AHMET ATAKAN 0904.01036. atakanahmet@hotmail.com KIRGIZİSTAN-TÜRKİYE MANAS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
BİL-341 ALGORİTMALAR BÜYÜK O NOTASYONU AHMET ATAKAN 0904.01036 atakanahmet@hotmail.com KIRGIZİSTAN-TÜRKİYE MANAS ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİŞKEK 2012 Ahmet Atakan
Detaylıf(x) ve g(x) reel sayılarda tanımlı iki fonksiyon olmak üzere, x > k olacak şekilde bir k vardır öyle ki,
Algoritma Karmaşıklığı ve Büyük O Gösterimi (Big O Notation) Yazdığımız bir algoritmanın doğru çalıştığından emin olmakla birlikte bu algoritmayı, daha önce yazılmış ve aynı sonucu veren başka algoritmalarla
DetaylıBİLGİSAYAR 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
DetaylıAlıştırma 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:
DetaylıHACETTEPE ÜNİVERSİTESİ BAHAR DÖNEMİ
Öğrenci Adı Soyadı: Öğrenci Numarası: S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 Toplam HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ 2012-2013 BAHAR DÖNEMİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BBM202 Algoritmalar 1. Ara Sınav 25.04.2013 Sınav Süresi:
DetaylıVERİ YAPILARI DERS NOTLARI BÖLÜM 2 ALGORİTMA ANALİZİ. Yard. Doç. Dr. Deniz KILINÇ
VERİ YAPILARI DERS NOTLARI BÖLÜM 2 ALGORİTMA ANALİZİ Yard. Doç. Dr. Deniz KILINÇ CELAL BAYAR ÜNİVERSİTESİ, YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ 2015-2016 1. ALGORİTMA TANIMI Verilen herhangi bir sorunun çözümüne ulaşmak
Detaylıİleri Algoritma (COMPE 574) Ders Detayları
İleri Algoritma (COMPE 574) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İleri Algoritma COMPE 574 Güz 3 0 0 3 7.5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin Dili Dersin
DetaylıALGORİTMA ANALİZİ. Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
ALGORİTMA ANALİZİ Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 Temel Kavramlar Algoritma: Bir problemin çözümünü belirli bir zamanda çözmek için sonlu sayıdaki adım-adım birbirini takip eden
DetaylıYZM 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
DetaylıVERİ 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
DetaylıÇizgeler (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
DetaylıTURGUT 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
DetaylıALGORİTMA ANALİZİ. Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
ALGORİTMA ANALİZİ Cumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2 Yürütme Zamanı (Running Time) Algoritmanın belirli bir işleme veya eyleme kaç kez gereksinim duyulduğunu gösteren bağıntıdır ve
Detaylı{\} /\ Suhap SAHIN Onur GÖK
Veri Yapıları ve Algoritmalar 0 {\} /\ Suhap SAHIN Onur GÖK Kaynaklar http://www.papatyabilim.com.tr/veriyapilari_algoritmalar.htm Kaynaklar http://www.tutorialspoint.com/data_structures_algorithms/index.htm
DetaylıAlgoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu. Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları
Algoritma Analizi ve Büyük O Notasyonu Şadi Evren ŞEKER YouTube: Bilgisayar Kavramları Algoritmaların Özellikleri Algoritmalar Input Girdi, bir kümedir, Output ÇıkF, bir kümedir (çözümdür) Definiteness
DetaylıHACETTEPE 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
DetaylıDENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ
DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS Veri Yapıları ve Algoritmalar BİM-221 2/II 2+0+2 3 3,5 Dersin Dili
DetaylıEĞİTİM-ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) BÖLÜMÜ DERS PROGRAMINDA YAPILAN DEĞİŞİKLİKLER
BİRİNCİ SINIF GÜZ YARIYILI 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) BÖLÜMÜ DERS PROGRAMINDA YAPILAN DEĞİŞİKLİKLER DEĞİŞİKLİK FORMU COM101 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA
DetaylıYZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği BAŞLAMADAN ÖNCE Bu dersi alan öğrencilerin aşağıdaki konuları bildiği
DetaylıF(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
DetaylıÖnsöz. İçindekiler Algoritma Algoritma Nasıl Hazırlanır? Yazılımda Algoritma Mantığı Nedir? 1.2. Algoritma Örnekleri ve Sorular
Önsöz Giriş İçindekiler V VII IX 1.1. Algoritma 1.1.1. Algoritma Nasıl Hazırlanır? 1.1.2. Yazılımda Algoritma Mantığı Nedir? 1.2. Algoritma Örnekleri ve Sorular 2.1. Programın Akış Yönü 19 2.2. Başlama
DetaylıBMT207 VERİ YAPILARI DATA STRUCTURE
BMT207 VERİ YAPILARI DATA STRUCTURE Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği GÜNAY TEMÜR Konu Dağılım Hafta 1. Hafta 2.Hafta 3.Hafta 4.Hafta 5.Hafta Konu Ders İçerik Tanıtım, Ödev-Proje-Sınavlar Hakkında
DetaylıVERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BTP104)
VERİ YAPILARI VE PROGRAMLAMA (BTP104) Yazar: Doç.Dr.İ.Hakkı.Cedimoğlu SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Adapazarı Meslek Yüksekokulu Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir.
DetaylıYZM 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
DetaylıT.C. MALTEPE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANS PROGRAMI Spring Semester
T.C. MALTEPE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANS PROGRAMI 2011-12 Spring Semester Algorithms and Programming II CEN 134 AKTS Kredisi 5 1 year 2. semester
DetaylıBLM-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.
DetaylıİTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM)
Dersin Adı Paralel Algoritmalar İTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM) Course Name Parallel Algorithms Kodu (Code) BLG 608 Lisansüstü Program (Graduate Program) Dersin Türü
DetaylıMATEMATİK BÖLÜMÜ BÖLÜM KODU:3201
BÖLÜM KODU:01 011-01 01.Yarıyıl Dersleri 0.Yarıyıl Dersleri MTK 101 Analiz I Analysis I 4 1 5 6 MTK 10 Analiz II Analysis II 4 1 5 6 MTK 11 Lineer Cebir I Linear Algebra I 1 4 MTK 1 Lineer Cebir II Linear
Detaylı2.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'
DetaylıELN1002 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
DetaylıAzalt 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
DetaylıKİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI
KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI Hatice YANIKOĞLU a, Ezgi ÖZKARA a, Mehmet YÜCEER a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği
DetaylıAlgoritmalar. 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
DetaylıVeri 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
DetaylıVERİ 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,
DetaylıBLM 4811 MESLEKİ TERMİNOLOJİ II Salı , D-109 Dr. Göksel Biricik
BLM 4811 MESLEKİ TERMİNOLOJİ II 2017-1 Salı 13.00 14.50, D-109 Dr. Göksel Biricik goksel@ce.yildiz.edu.tr Ders Planı Hafta Tarih Konu 1 19.09 Tanışma, Ders Planı, Kriterler, Giriş 2 26.09 Bilgisayarın
DetaylıÇoktan 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
DetaylıBİLİM (Yazılı) SINAVI KONULARI
BİLİM (Yazılı) SINAVI KONULARI 1. Ayrık Matematik Discrete Mathematics and Its Applications Sixth Edition Yazar : Kenneth H. Rosen Yayınevi : McGraw Hill International Edition Sayı Teorisi Kümeler, Fonksiyonlar,
DetaylıBİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS KİTAPLARI LİSTESİ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS KİTAPLARI LİSTESİ *Ders kitaplarını almadan önce dersi veren öğretim üyesine mutlaka danışın. Birinci Yıl 1.Yarıyıl BLM101 Bilgisayar Yazılımı I Ana Ders Kitabı: C How
DetaylıGRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi VERİ YAPILARI. Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1
VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk
DetaylıVERİ YAPILARI VE ALGORİTMALAR (DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS) 9. En Küçük Yayılan Ağaç Problemi (Minimum Spanning Tree Problem)
VERİ YAPILARI VE ALGORİTMALAR (DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS) BİL267, BİL367, BİL567 1. Doğrusal Veri Yapıları: Liste, Yığıt, Kuyruk (Linear Data Structures: List, Stack, Queue) 2. Ağaç Yapıları (Tree
DetaylıVERİ YAPILARI VE ALGORİTMALAR (DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS)
VERİ YAPILARI VE ALGORİTMALAR (DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS) BİL267, BİL367, BİL567 1. Doğrusal Veri Yapıları: Liste, Yığıt, Kuyruk (Linear Data Structures: List, Stack, Queue) 2. Ağaç Yapıları (Tree
DetaylıYZM 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:
Detaylı#$% &'#(# Konular. Direct File Organization. Computed Chaining Comparison of Collision Resolution Methods Perfect Hashing Cichelli s Algorithm
!" #$% &'#(# Konular Comparison of Collision Resolution Methods Perfect Hashing Cichelli s Algorithm Link kullanarak çakıma çözümü yapan metodlar (colaesced hashing) ve link kullanmadan çözüm yapan metodlar
DetaylıYrd. 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
DetaylıMÜFREDAT DERS LİSTESİ
MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜHENDİSLİK FAK. / BİLGİSAYAR MÜHENDİSL / 2010 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ Müfredatı 0504101 Matematik I Calculus I 1 GÜZ 4 5 Z 0504102 Genel Fizik I General Physics I 1 GÜZ 4 4 Z 0504103
DetaylıAlgoritmalar (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
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA YETERLİK SINAVI MAYIS 2016
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA YETERLİK SINAVI MAYIS 2016 Doktora Yeterlik Sınavı, yazılı ve sözlü bölümden oluşur. Yazılı sınav iki oturumda gerçekleştirilir. Birinci
DetaylıDoç.Dr. ALİ HİKMET DEĞER
Doç.Dr. ALİ HİKMET DEĞER ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1980 TRABZON - MERKEZ T: 4623772571 F: ahikmetd@ktu.edu.tr
DetaylıBilgisayar 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
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr
VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
DetaylıİTÜ DERS KATALOG FORMU (COURSE CATALOGUE FORM)
İTÜ DERS KATALOG FORMU (COURSE CATALOGUE FORM) Dersin Adı Algoritma Analizi II Course Name Analysis of Algorithms II AKTS Ders Uygulaması, Saat/Hafta Kredisi Kredisi (Course Implementation, Hours/Week)
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI
PROGRAM ADI : BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) 1.SINIF /1.YARIYIL* 1 COM101 COMPUTER PROGRAMMING I - - 4 2 6 5 9 2 COM113 INTRODUCTION TO COMPUTER SCIENCE - - 3 0 3 3 5 3 PHY0101 PHYSICS I - - 3 0 3
Detaylı5.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
DetaylıYAKIN DOĞU ÜNİVERSİTESİ DIŞA AÇIK DERSLER KOORDİNATÖRLÜĞÜ BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ - İNGİLİZCE
YAKIN DOĞU ÜNİVERSİTESİ DIŞA AÇIK DERSLER KOORDİNATÖRLÜĞÜ Okul/Fakülte: Bölüm/Program: MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ - İNGİLİZCE Ders Dili: English Ders Kodu: CS221 DersTürkçe İsmi:
DetaylıAlgoritmalar. 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
DetaylıMontaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 5
Balıkesir Universitesi, Endustri Muhendisligi Bolumu 2017-2018 Bahar Yariyili Montaj Hatti Tasarımı ve Analizi - 5 Yrd. Doç. Dr. Ibrahim Kucukkoc http://ikucukkoc.baun.edu.tr 2 En Erken ve En Gec Istasyon
Detaylı10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST)
1 10.Hafta Minimum kapsayan ağaçlar Minimum spanning trees (MST) Kapsayan ağaç Spanning Tree (ST) Bir Kapsayan Ağaç (ST); G, grafındaki bir alt graftır ve aşağıdaki özelliklere sahiptir. G grafındaki tüm
DetaylıYZM 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
DetaylıAlgoritmalar, Akış Şemaları ve O() Karmaşıklık Notasyonu
Algoritmalar, Akış Şemaları ve O() Karmaşıklık Notasyonu Öğr. Gör. M. Ozan AKI r1.0 Algoritmalar (Algorithms) Algoritma, bir problemin çözümünü sağlayan ancak deneme-yanılma ve sezgisel çözüme karşıt bir
DetaylıPERFORMANCE COMPARISON OF KARATSUBA AND NIKHILAM MULTIPLICATION ALGORITHMS FOR DIFFERENT BIT LENGTHS
İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl:14 Sayı: 27 Bahar 2015 s. 55-64 Araştırma Makalesi KARATSUBA VE NIKHILAM ÇARPMA İŞLEMİ ALGORİTMALARININ FARKLI BİT UZUNLUKLARI İÇİN PERFORMANSLARININ
DetaylıYrd. 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
DetaylıBilgisayar Mühendisliği Doktora Yeterlilik Yazılı Sınavı İçeriği
Bilgisayar Mühendisliği Doktora Yeterlilik Yazılı Sınavı İçeriği 1 Zorunlu Alan Dersleri Aşağıda listelenen her ders (İşletim Sistemleri ve Bilgisayar Ağları ile Sayısal Tasarım ve Bilgisayar Mimarisi
Detaylıve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Department of Computer Engineering Undergraduate Curriculum 2015-2016 ve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program 1.Yıl / I.Dönem (First
Detaylıb) 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.
DetaylıBilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Computer Engineering Undergraduate Curriculum
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Undergraduate Curriculum 2014-2015 ve Öncesi Girişli Öğrenciler için Uygulanan Ders Program 1.Yıl / I.Dönem (First Year / First Semester) FIZ115 Fizik
DetaylıI 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..............................
DetaylıPROJE ADI: ÖZDEŞ NESNELERİN FARKLI KUTULARA DAĞILIMINDA POLİNOM KULLANIMI
PROJE ADI: ÖZDEŞ NESNELERİN FARKLI KUTULARA DAĞILIMINDA POLİNOM KULLANIMI PROJENİN AMACI: Polinom fonksiyon yardımıyla özdeş nesnelerin farklı kutulara istenilen koşullardaki dağılım sayısının hesaplanması
Detaylı3.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
DetaylıBBM Discrete Structures: Final Exam Date: , Time: 15:00-17:00
BBM 205 - Discrete Structures: Final Exam Date: 12.1.2017, Time: 15:00-17:00 Ad Soyad / Name: Ögrenci No /Student ID: Question: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Total Points: 6 16 8 8 10 9 6 8 14 5 10 100 Score:
DetaylıAlgoritmalar. DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması
Algoritmalar DERS 3 Böl ve Fethet(Divide and Conquer) İkili arama Sayı üstelleri Fibonacci sayıları Matriks çarpımı Strassen in algoritması September 14, 2005 Copyright 2001-5 Erik D. Demaine and Charles
DetaylıYZM 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 - 7 Ağaç (Tree) Veri Yapısı Giriş Ağaç VY Temel
DetaylıALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I
ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I YZM 1101 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Genel Bakış 2 Diziler Dizi Nedir? Dizilerin Bildirimi Dizilere Başlangıç Değeri Verme Dizilerde Arama
DetaylıYZM 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 - 8 Problem Tanımı Arama Ağaçları İkili Arama
DetaylıSNU (Principles of Programming) Part I
(Principles of Programming) Part I Prof. Chung-Kil Hur School of Computer Science & Engineering 1 (elements & compound) 2 (binding, delclaration, definition) 3 (recursion & higher-order functions) 4 (types
DetaylıBilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Computer Engineering Undergraduate Curriculum
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Undergraduate Curriculum 2014-2015 ve Öncesi Girişli Öğrenciler için Uygulanan Ders Program 1.Yıl / I.Dönem (First Year / First Semester) FIZ115 Fizik
DetaylıRastgele değişken nedir?
Rastgele değişken nedir? Şİmdiye kadar hep, kümelerden ve bu kümelerin alt kümelerinden (yani olaylar)dan bahsettik Bu kümelerin elemanları sayısal olmak zorunda değildi. Örneğin, yazı tura, kız erkek
DetaylıEĞİTİM-ÖĞRETİM YILI YAZ OKULU EŞDEĞER YAPILACAK DERSLER FAKÜLTE : İKTİSADİ VE İDARİ BİLİMLER FAKÜLTESİ BÖLÜM : İKTİSAT
2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI YAZ OKULU FAKÜLTE : BÖLÜM : İKTİSAT Dersin Açıldığı Dersin Dersin 1301001322002-1501001152002 COMPUTER COURSE FEN BİYOLOJİ 402001732012 COMPUTER 11320201E11563- GLOBAL MARKETING
DetaylıGENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA
GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ 201410306014 HİLAL KOCA 150306024 GENETİK ALGORİTMA Genetik Algoritma yaklaşımının ortaya çıkışı 1970 lerin başında olmuştur. 1975 te John Holland ın makine öğrenmesi üzerine
DetaylıIES Ýleri Að Optimizasyonu
IES 540 - Ýleri Að Optimizasyonu DERS TANITIM BÝLGÝLERÝ Dersin Adý Kodu Yarýyýl Teori (saat/hafta) Uygulama/Laboratuar (saat/hafta) Yerel Kredi AKTS Ýleri Að Optimizasyonu IES 540 Güz/Bahar 3 0 3 7.5 Ön
DetaylıTanım: (1. Tip Üretken Fonksiyonlar) (a r ) = (a 1, a 2, a 3,,a r, ) sayı dizisi olmak üzere, (a r ) dizisinin 1. Tip üretken fonksiyonu
Üretken Fonksiyonlar Ali İlker Bağrıaçık Üretken fonksiyonlar sayma problemlerinin çözümünde kullanılan önemli yöntemlerden biridir. Üretken fonksiyonların temeli Moivre nin 1720 yıllarındaki çalışmalarına
DetaylıBMB204. 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
DetaylıAlgoritmalar 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
DetaylıProblem 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
DetaylıVERİ YAPILARI. GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1
VERİ YAPILARI GRAPH LAR Düzce Üniversitesi Teknoloji Fakültesi ÖĞR.GÖR.GÜNAY TEMÜR 1 GRAPH (ÇİZGE - GRAF) Terminoloji Çizge Kullanım Alanları Çizge Gösterimi Komşuluk Matrisi Komşuluk Listesi Çizge Üzerinde
DetaylıC++ Programming: Program Design Including Data Structures, Third Edition. Bölüm 1: Bilgisayarlar ve Programlama Dillerine Kısa Bakış
C++ Programming: Program Design Including Data Structures, Third Edition Bölüm 1: Bilgisayarlar ve Programlama Dillerine Kısa Bakış Bölüm 1 : Amaçlar Farklı tipteki bilgisayarların öğrenilmesi Bir bilgisayar
DetaylıALGORİTMA İ VE PROGRAMLAMA
ALGORİTMA İ VE PROGRAMLAMA II Öğr.Gör.Erdal GÜVENOĞLU Hafta 2 Maltepe Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü ALGORİTMA ANALİZİ 2 Neden algoritmayı analiz ederiz? Algoritmanın performansını ölçmek
DetaylıBMB204. Veri Yapıları Ders 11. Çizgeler (Graph) Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
BMB204. Veri Yapıları Ders 11. Çizgeler (Graph) Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı Çizgeler Çizge Tanım Çeşitleri Çizge Üzerinde Arama Önce derinliğine
DetaylıYÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ BÖLÜMÜ YENİ DERS MÜFREDATI (1) FAKÜLTESİ: İŞLETME FAKÜLTESİ / BUSINESS SCHOOL
(3) SINIFI: 1. Yıl Güz Dönemi MIS101 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA 1 COMPUTER PROGRAMMING 1 Z 3-0 4 BUS101 BİLİM VE TEKNOLOJİ TARİHİ HISTORY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Z 3-0 4 BUS103 İŞLETMECİLER İÇİN MATEMATİK
Detaylı