DOSYA ORGANİZASYONU. Ağaç Yapıları ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
|
|
- Gül Dinçer
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 DOSYA ORGANİZASYONU ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Ağaç Yapıları
2 Sunum planı Genel kavramlar İkili ağaç İkili arama ağacı AVL Tree B-Tree
3 Genel Kavramlar Bir ağaç yapısı örneği
4 Genel Kavramlar Düğüm (node) : Ağacın her bir elemanına düğüm adı verilir. (A, B, C) Kök (root) : En üst seviyedeki tek düğümdür. (A bilgisini içeren düğüm.) Çocuk (child) : Bir düğümün sol ve sağ bağı aracılığı ile bağlandığı düğümler o düğümün çocuklarıdır. (B ve C, A'nın çocuklarıdır.) Aile (parent) : Bir düğüm, sağ ve sol bağları ile bağlandığı düğümlerin ailesidir. (A düğümü, B ve C düğümlerinin ailesidir.) Bir düğümün düzey (level) veya derinliği (depth) : Bir düğümün kök düğümden olan uzaklığıdır. (D düğümünün düzeyi veya derinliği 2'dir.)
5 Genel Kavramlar Ağacın derinliği (depth of tree) : En derindeki yaprağın derinliği veya yüksekliği (Verilen ağacın derinliği 3'tür. ) Yaprak (leaf) : Herhangi bir çocuğu bulunmayan düğümlere yaprak adı verilir. (D,G,H,I) Kardeş (sibling, brother) : Aynı aileye sahip düğümlerdir. (B ile C kardeştir. D ile E kardeştir. H ile I kardeştir.)
6 İkili Ağaç (Binary Tree) Düğümlerinin en fazla 2 çocuğa sahip olduğu ağaçlardır. a b c d e f g h i j k l
7 İkili ağaç üzerinde dolaşma (traverse) Dolaşma (traverse), ağaç üzerindeki herhangi bir düğüme erişmek için ağaç üzerinde gezmedir. 1. Kökten başlayarak dolaşma (Preorder (depth-first order) traverse) I. Köke uğra II. III. Sol alt ağacı preorder olarak dolaş. Sağ alt ağacı preorder olarak dolaş. A B C D E F G A B D E C F G
8 İkili ağaç üzerinde dolaşma (traverse) 2. Sıralı Dolaşma (Inorder (Symmetric order) Traverse) I. Sol alt ağacı inorder'a göre dolaş II. Köke uğra III. Sağ alt ağacı inorder'a göre dolaş. 3. Sondan başlayarak dolaşma (Postorder Traverse) I. Sol alt ağacı postorder'a göre dolaş II. Sağ alt ağacı postorder'a göre dolaş. III. Köke uğra A A B C B C D E F G D B E A F C G D E F G D E B F G C A
9 İkili arama ağaçları (Binary search tree) İkili ağaçların özel bir halidir. İkili arama ağaçları, her bir düğümün solundaki tüm düğümler kendisinden küçük, sağındakiler de kendisinden büyük olacak şekilde oluşturulurlar.
10 İkili arama ağaçlarında arama 9 anahtarının aranması: I. 9 ile kökteki 15 karşılaştır. 9<15 olduğundan sol alt ağaca git. II. 9 ile 6 karşılaştır. 9>6 olduğundan sağ alt ağaca git. III. 9 ile 7 karşılaştır. 9>7 olduğundan sağ alt ağaca git. IV. 9 ile 13 karşılaştır. 9<13 olduğundan sol alt ağaca git. V. 9=9 dur. Aranan anahtar bulundu!
11 İkili arama ağaçları İndeks sıralı dosyalarda ağaç yapısı indeks amacıyla kullanılırken, kayıtlar yapraklarda bulunur. İkili arama ağaçlarında kayıtlar hem yapraklarda hem düğümlerde tutulurlar. İndeks Veri İndeks ve veri İndeks sıralı dosya İkili arama ağacı
12 AVL Tree AVL ağacı, denge şartı olan ikili arama ağacıdır. Height balanced tree olarak da adlandırılırlar. Herhangi bir ikili arama ağacının AVL ağacı olması için bütün düğümlerin çocukları arasındaki farkın en fazla bir olması gerekir.
13 Dengeli Ağaç (Balanced Tree) Bütün düğümler için sol alt ağacın yüksekliği ile sağ alt ağacın yüksekliği arasında en fazla bir fark varsa bu dengeli ağaç olarak adlandırılır. Denge faktörü (balance vector)önemlidir. Denge faktörü = yükseklik (sağ altağaç) yükseklik (sol altağaç) Denge faktörü -1, 0 ve 1 değerini alabilir.
14 Dengeli Ağaç (Balanced Tree) denge faktörü=2-3=-1 Dengeli bir ağaçtır. denge faktörü=1-3=-2 Dengeli bir ağaç değildir.
15 B-Tree B-Tree, çok yollu bir arama ağacıdır. Bir node un en fazla m çocuğu vardır. Her yaprak olmayan node un (kök hariç) en az m/2 çocuğu olmalıdır. Bir node taki anahtar, sol alt ağaçtaki tüm anahtarlardan büyüktür ve sağ alt ağaçtaki tüm anahtarlardan küçüktür.
16 B-Tree Kök (root) node en az iki tane yaprak olmayan node a sahiptir. Yaprak ve kök olmayan her node k-1 tane anahtara ve k adet alt ağaç referansına sahiptir. (m/2 k m) k çocuklu bir yaprak olmayan node u k -1 anahtara sahiptir. Capacity order=d dersek, anahtarlar d ile 2d arasında olmak zorundadır. Sadece kök 1 ile 2d arasında olabilir. İşaretçiler ise d+1 ile 2d+1 arasındadır. Yalnız kökün işaretçileri 2 ile 2d+1 arasında olabilir. Bütün yapraklar aynı düzeydedir.
17 B-Tree -- Ekleme Anahtar Ekleme: 1. Eğer boş alanı olan bir yaprağa yerleştirilecekse doğrudan yaprağın ilgili alanına yerleştirilir. 2. Eğer ilgili yaprak doluysa, yaprak ikiye bölünür ve anahtarların yarısı yeni bir yaprak oluşturur. Eski yapraktaki en son anahtar bir üst seviyedeki node aktarılır ve yeni yaprağı referans olarak gösterir. 3. Eğer kök ve tüm yapraklar doluysa, önce ilgili yaprak ikiye bölünür ve eski yapraktaki en son anahtar köke aktarılır. Kök node da dolu olduğu için ikiye bölünür ve eski node daki en son anahtar kök yapılır.
18 B-Tree -- Ekleme Örnek Anahtarlar= 80, 50, 100, 90, 60, 65, 70, 75, 55, 64, 51, 76, 77, 78, 200, 300, 150 capacity order=d=2 * 80 anahtarını ekleme ˆ 80 ˆ ˆ ˆ ˆ * 50 anahtarını ekleme ˆ 50 ˆ 80 ˆ ˆ ˆ * 100 anahtarını ekleme ˆ 50 ˆ 80 ˆ 100 ˆ ˆ * 90 anahtarını ekleme ˆ 50 ˆ 80 ˆ 90 ˆ 100 ˆ
19 B-Tree -- Ekleme Anahtarlar= 80, 50, 100, 90, 60, 65, 70, 75, 55, 64, 51, 76, 77, 78, 200, 300, 150 * 60 anahtarının eklenmesi * 65 anahtarının eklenmesi
20 B-Tree -- Ekleme Anahtarlar= 80, 50, 100, 90, 60, 65, 70, 75, 55, 64, 51, 76, 77, 78, 200, 300, 150 * 70 anahtarının eklenmesi * 75 anahtarının eklenmesi
21 B-Tree -- Ekleme Anahtarlar= 80, 50, 100, 90, 60, 65, 70, 75, 55, 64, 51, 76, 77, 78, 200, 300, 150 * 55 ve 64 anahtarının eklenmesi * 51 anahtarının eklenmesi
22 B-Tree -- Ekleme Anahtarlar= 80, 50, 100, 90, 60, 65, 70, 75, 55, 64, 51, 76, 77, 78, 200, 300, 150 * 76 ve 77 anahtarının eklenmesi * 78 anahtarının eklenmesi
23 B-Tree -- Ekleme Anahtarlar= 80, 50, 100, 90, 60, 65, 70, 75, 55, 64, 51, 76, 77, 78, 200, 300, 150 * 200 ve 300 anahtarlarının eklenmesi * 150 anahtarının eklenmesi
24 B-Tree -- Silme Anahtar silme: 1. Minimum kapasitenin (d/2) üzerindeki yapraklardan kayıt rahatlıkla silinebilir. * 88 anahtarlı kaydın silinmesi
25 B-Tree -- Silme 2. Bir yaprak olmayan node üzerinden kayıt silindiğinde inorder takipçisi yerine yazılır. (inorder takipçisi, eklemede soldaki en büyük düğüm, silmede sağdaki en küçük düğümdür.) Minimum kapasitenin altına düşülmediyse düzenlemeye gerek yoktur. * 71 anahtarlı kaydın silinmesi:
26 B-Tree -- Silme 3. Bir node daki kayıt sayısı minimum kapasiteden aşağı düşerse ve kardeş node u fazla kayda sahipse, parent ve kardeş node ile yeniden düzenleme yapılır. * 83 anahtarlı kaydın silinmesi: 83 ün silinmesi durumunda node daki eleman sayısı minimum kapasite olan 1 e (d/2=1) düşer. Bu durumda önce sağ, sonra sol node da minimumdan fazla kayıt olup olmadığına bakılır. Sağ node da olduğu için bir tane kayıt alınabilir. Burada 86, kayıdın silindiği node a alınırken 89 bir üst node a yazılır.
27 B-Tree -- Silme 4. İki kardeş node minimum kapasitenin altına düşerse ikisi ve parent node daki kayıt birleştirilir. * 73 anahtarlı kaydın silinmesi: 73 silindiğinde inorder takipçisi olan 74 yerine yazılır. 74 ün eski nodunda bulunan eleman sayısı minimumun altına düşer. Sağ ve sol kardeş nodelarında da minimum düzeyde kayıt olduğundan düzenleme yapılır..86,89,91,96 birleştirilerek tek node yapılır.
28 B-Tree -- Silme * 73 anahtarlı kaydın silinmesi devamı Üstten 89 alındığında üstteki node da minimum kapasitenin altına düşer. Benzer şekilde 98 tek kalır, sağ ve sol kardeş nodelar ından alınabilecek eleman olmadığından düzenleme yapmak gereklidir. 31,50,74,98 birleştirilerek tek node yapılır.
29 Kaynaklar
Max - Min Heap Tree (Max ve Min Yığıt Ağaçları) Veri Yapıları ve Algoritmalar 2 - Mustafa EGE Ders Notları
Max - Min Heap Tree (Max ve Min Yığıt Ağaçları) Veri Yapıları ve Algoritmalar 2 - Mustafa EGE Ders Notları Max - Min Heap Öncelikli kuyruk konusunu hatırlayın. Kuyruğa sonradan eklenmesine rağmen öncelik
DetaylıAĞAÇLAR. 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
DetaylıAğaçlar (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
DetaylıAğaç 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
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
DetaylıAĞAÇLAR 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
DetaylıAğaç (Tree) Veri Modeli
Ağaç (Tree) Veri Modeli 1 2 Ağaç Veri Modeli Temel Kavramları Ağaç, bir kök işaretçisi, sonlu sayıda düğümleri ve onları birbirine bağlayan dalları olan bir veri modelidir; aynı aile soyağacında olduğu
DetaylıVeri Yapıları. Ağaçlar
Veri Yapıları Ağaçlar 1 Ağaç Veri Modeli Temel Kavramları 2 Ağaç, bir kök işaretçisi, sonlu sayıda düğümleri ve onları birbirine bağlayan dalları olan bir veri modelidir. Aile soyağacında olduğu gibi hiyerarşik
DetaylıWeek 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
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
Detaylı#$% &'#(# Konular. B-Tree and Derivatives. B-Trees B#-Trees B+-Trees Deerlendirme
!" #$% &'#(# Konular B+-Trees Deerlendirme B-Tree sequential ve direct eriimde iyi performansa sahiptir. Binary tree lerde branching factor ikiden büyük olamaz. B-Tree lerde teorik olarak limit yoktur.
DetaylıBIL222 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
DetaylıÇok Yollu Ağaçlar: B*-Trees B*-Trees
Çok Yollu Ağaçlar: B*-Trees B*-Trees B-tree lerde bir node dolunca bölme işlemi yapılmaktadır Bölme sonucunda oluşan iki node da yarı yarıya doludur B*-tree lerde bölme işlemi geciktirilerek node ların
DetaylıAĞAÇ-TREE VERİ YAPISI
AĞAÇ-TREE VERİ YAPISI AĞAÇ-TREE Ağaç; verileri birbirine hiyerarşik(sıradüzensel) bir biçimde sanal olarak bağlayan, doğrusal olmayan bir veri yapısıdır. Doğada bulunan biyolojik ağaçlardaki ve aile soyağacındaki
DetaylıAlgoritma 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
DetaylıDOSYA ORGANİZASYONU. Çarpışma çözümleme yöntemleri ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
DOSYA ORGANİZASYONU ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Çarpışma çözümleme yöntemleri Sunum planı Bağlantıları kullanarak çarpışmaların çözümlenmesi. Coalesced Hashing (Birleştirilmiş
DetaylıBIP116-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.
DetaylıÇok 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
Detaylı7.Hafta Dengeli Arama Ağaçları (Red - Black Tree)
7.Hafta Dengeli Arama Ağaçları (Red - Black Tree) Kırmızı-siyah ağaçlar Kırmızı-siyah ağacın yüksekliği Rotation / Dönme Insertion / araya yerleştirme Dengeli arama ağaçları Red - Black Tree Kırmızı-siyah
DetaylıAVL Agacı {\} /\ Suhap SAHIN Onur GÖK
AVL Agacı {\} /\ Suhap SAHIN Onur GÖK AVL (Adel son-vel skiĭ) Landis Agacı AVL Agacı: Dengeli ikili agaç Denge Faktörü Kök isaretçisi A B c D E D E Agaç Veri Modeli Yükseklik Kök (root) A 2 B C 1 D E F
DetaylıELN1002 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
DetaylıBMB204. Veri Yapıları Ders 9. B+ Ağacı, Hash, Heap. Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
BMB204. Veri Yapıları Ders 9. B+ Ağacı, Hash, Heap Erdinç Uzun NKÜ Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dersin Planı B+ Tree Temel bir veritabanı çalışma kodu Hash (Karma) Heap Ağaçlar
DetaylıFinal Sınavı Soruları Bahar 2018
Sayfa#1 Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 2116 Veri Yapıları Dersi Final Sınavı Soruları Bahar 2018 Süre: 70 Dakika Adı ve Soyadı YANIT ANAHTARI Öğrenci Numarası Grubu İmza
Detaylı#$% &'#(# Konular. Binary Tree Structures. Binary Search Trees AVL Trees Internal Path Reduction Trees Deerlendirme
!" #$% &'#(# Konular Binary Search Trees Deerlendirme Binary Search Trees Bir binary search tree üzerindeki her node hem data saklar hemde dier node lara ulaılırken yön belirler Bir binary search tree
DetaylıVeri Yapıları. Ağaçlar. Ağaçlar genel bilgi
Veri Yapıları Ağaçlar Dr. Sinan TUNCEL Ağaçlar genel bilgi Ağaçlar, fizikçi Gustava Kirşof tarafından 1847 de kablo ağlarındaki elektrik akışını formülize etmek için kullanılmıştır. Kirşof yasaları olarak
DetaylıBinary Tree nedir?uygulamas nasl yaplr?
Yazar : Tu çe Kalkavan Web : tugcekalkavan.net admin@tugcekalkavan.net Bili³im Blo u Binary Tree nedir?uygulamas nasl yaplr? Bu bölümde veri yaplarnda önemli bir konu olan binary tree konusunu anlatmaya
DetaylıÇanakkale 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
DetaylıVeri Modelleri. Ağaç Veri Modeli. Ağaç Veri Modeli
Veri Modelleri Ağaç Veri Modeli Ağaç Veri Modeli Verilerin birbirine sanki bir ağaç yapısı oluşturuyormuş gibi sanal olarak bağlanmasıyla elde edilen bir veri modelidir. Ağaç veri modeli daha fazla bellek
DetaylıArasınav Örnek Soruları Bahar 2018
Sayfa#1 Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 2116 Veri Yapıları Dersi Arasınav Örnek Soruları Bahar 2018 Süre: 75 Dakika Adı ve Soyadı YANIT ANAHTARI Öğrenci Numarası Grubu İmza
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 - 9 Hatırlatmalar Tam İkili Ağaç Eksiksiz İkili
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:
DetaylıAlgoritmalar. İkili Arama Ağaçları. Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar İkili Arama Ağaçları Bahar 2016 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 İkili Arama Ağaçları Binary Search Tree (BST) İkili arama ağaçları dinamik veri işlemlerini gerçekleştiren veri yapılarıdır Search,
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
DetaylıManisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM Veri Yapıları Dersi. Proje#2
Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 2116- Veri Yapıları Dersi Proje#2 İkili Arama Ağacı, Heap, Hash Tabloları ve Çizgeler Veriliş Tarihi: 24.04.2018 Son Teslim Tarihi: 25.05.2018
DetaylıDosyalarda 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
DetaylıAlgoritmalar. 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
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 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
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 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
DetaylıAlgoritmalar. 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
DetaylıDOSYA ORGANİZASYONU. Sıralı erişimli dosya organizasyonu yöntemleri ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
DOSYA ORGANİZASYONU ÖZLEM AYDIN TRAKYA ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ Sıralı erişimli dosya organizasyonu yöntemleri Sunum planı Sıralı erişimli dosya organizasyonu yöntemleri Basit sıralı
DetaylıAlgoritma 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
DetaylıBölüm 5. Ağaç. Olcay Taner Yıldız. O. T. Yıldız, C && Java ile Veri Yapılarına Giriş, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, / 73
Bölüm 5. Ağaç Olcay Taner Yıldız 2014 O. T. Yıldız, C && Java ile Veri Yapılarına, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 2013 1 / 73 O. T. Yıldız, C && Java ile Veri Yapılarına, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi,
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
DetaylıAlgoritmalar. Kırmızı Siyah Ağaçları Red Black Trees. Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1
Algoritmalar Kırmızı Siyah Ağaçları Red Black Trees Bahar 2017 Doç. Dr. Suat Özdemir 1 Kırmızı Siyah Ağaç Red Black Trees (RBT) İkili arama ağaçlarının dengeli versiyonudur Ağaç yüksekliği O(lgn) dir Temel
Detaylı6.Hafta Kıyım Fonksiyonu (Hashing), BST. Doğrudan erişim tabloları Çarpışmaları ilmekleme ile çözmek Kıyım fonksiyonu seçimi Açık adresleme
1 6.Hafta Kıyım Fonksiyonu (Hashing), BST Doğrudan erişim tabloları Çarpışmaları ilmekleme ile çözmek Kıyım fonksiyonu seçimi Açık adresleme Sembol-tablosu problemi 2 Doğrudan erişim tablosu 3 4 Çözüm
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
DetaylıYrd. 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
DetaylıAlgoritmalara 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
DetaylıAlgoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 7 Liste ve Bağlantılı Liste. Mustafa Kemal Üniversitesi
Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 7 Liste ve Bağlantılı Liste Liste birbiriyle ilişkili verileri içeren bir kümedir, programlama açısından liste en basitinden bir dizi üzerinde tutulur. Dizi elemanları
DetaylıAğaçlar(Trees) AĞAÇ VERİ MODELİ
Ağaçlar(Trees) AĞAÇ VERİ MODELİ Ağaç, verilerin birbirine sanki bir ağaç yapısı oluşturuyormuş gibi sanal olarak bağlanmasıyla elde edilen hiyerarşik yapıya sahip bir veri modelidir; bilgisayar yazılım
DetaylıAlgoritmalara 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
DetaylıIndeksli 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
DetaylıFinal Sınavı Örnek Soruları Bahar 2018
Sayfa#1 Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 2116 Veri Yapıları Dersi Final Sınavı Örnek Soruları Bahar 2018 Süre: 70 Dakika Adı ve Soyadı YANIT ANAHTARI Öğrenci Numarası Grubu
DetaylıVERİ YAPILARI DERSİ TEST SORULARI
VERİ YAPILARI DERSİ TEST SORULARI 1. Bir problemin çözümünde kullanılan komutlar dizisine ne ad verilir? a)veri(data ) b)array c)char d)algoritma e)structure(yapı) 2. Aşağıda ağaçla ilgili verilen bilgilerden
DetaylıGraflar 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
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.
DetaylıSOMEBODY ELSE'S. ( DATA STRUCTURES and ALGORITHMS ) Veri Yapıları ve Algoritmaları
SOMEBODY ELSE'S ( DATA STRUCTURES and ALGORITHMS ) Veri Yapıları ve Algoritmaları Yazan: Burak Kıymaz Derleyen: Serhan Aksoy @2016 Burak Kıymaz 28.10.2015 Veri Yapıları Abstrak veri yapıları: (Abstract
DetaylıFiziksel Veritabanı Modelleme
Fiziksel Veritabanı Modelleme Fiziksel Veritabanı VTYS, verileri yan bellekte tutar. Bu yüzden VTYS lerde sıklıkla READ (yan bellekten okuma) ve WRITE (yan belleğe yazma) işlemi meydana gelir. READ ve
DetaylıVERİ 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.
DetaylıİNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2. SINIF 1. DÖNEM VERİ YAPILARI DERSİ LABORATUAR ÖDEVİ
İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2. SINIF 1. DÖNEM VERİ YAPILARI DERSİ LABORATUAR ÖDEVİ AD SOYAD: TESLİM TARİHİ: OKUL NO: TESLİM SÜRESİ: 2 hafta ÖDEV NO: 5 1- BANKA
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
DetaylıBLG 312 Bilgisayar İşletim Sistemleri 2006 BLG 312. Bilgilerin Uzun Vadeli Saklanması. Dosya Sistemi Görevleri. Dosya Sistemi Özellikleri
Bilgilerin Uzun Vadeli Saklanması Bilgisayar İşletim Sistemleri BLG 312 Dosya Sistemi saklanacak veriler çok fazla olabilir veriler proses sonlandıktan sonra da kaybolmamalı bilgiye prosesler ortak olarak
DetaylıArama metodlarında temel işlem anahtarları karşılaştırmaktır.
(Kırpma) Hash Fonksiyonları Selecting Digits Folding (shift folding, boundary folding) Division MidSquare Extraction Radix Transformation Çakışma (Collision) ve çözümler Linear Probing Double Quadratic
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
DetaylıBilgilerin Uzun Vadeli Saklanması
8 DOSYA SİSTEMS STEMİ Bilgilerin Uzun Vadeli Saklanması saklanacak veriler çok fazla olabilir veriler proses sonlandıktan sonra da kaybolmamalı bilgiye prosesler ortak olarak ulaşabilmeli 424 Dosya Sistemi
DetaylıSıralı 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
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 - 3 Motivasyon: Neden Listeye İhtiyaç Var? Bağlı
DetaylıYrd. 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
DetaylıArasınav Soruları Bahar 2018
Sayfa#1 Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 2116 Veri Yapıları Dersi Arasınav Soruları Bahar 2018 Süre: 75 Dakika Adı ve Soyadı YANIT ANAHTARI Öğrenci Numarası Grubu İmza Tarih
DetaylıDosya 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
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
Detaylı#$% &'#(# Konular. Direct File Organization. Progressive Overflow Buckets Linear Quotient Brent s Method Binary Tree
!" #$% &'#(# Konular Progressive Overflow Buckets Linear Quotient Brent s Method Progressive overflow Coalesced hashing temel dezavantajı linkler için ek yer gerektirmesidir Progressive overflow (linear
DetaylıAlgoritmalara Giriş 6.046J/18.401J
Algoritmalara Giriş 6.046J/.40J DERS Veri Yapılarının Genişletilmesi Dinamik Seviye İstatistikleri Metodoloji Aralık Ağaçları Prof. Charles E. Leiserson Dinamik Seviye İstatistikleri OS-SEÇ(i,S) : dinamik
DetaylıAlgoritma 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
DetaylıÖrnek Arasınav Soruları Güz 2017
Sayfa#1 Manisa Celal Bayar Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Bölümü YZM 3217- Yapay Zekâ Dersi Örnek Arasınav Soruları Güz 2017 Süre: 75 Dakika Adı ve Soyadı YANIT ANAHTARI Öğrenci Numarası Grubu İmza
DetaylıYZM 2116 Veri Yapıları
YZM 2116 Veri Yapıları Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Yazılım Mühendisliği BÖLÜM - 11 Bu bölümde, Graph (Çizge - Graf) Terminoloji Çizge Kullanım
DetaylıWeek 6: Bağlı Liste (Linked List) BAĞLI LİSTE KAVRAMI TEKİL (SINGLE) BAĞLI LİSTE ÇİFT (DOUBLE) BAĞLI LİSTE DAİRESEL (CIRCULAR) BAĞLI LİSTE
Week 6: Bağlı Liste (Linked List) BAĞLI LİSTE KAVRAMI TEKİL (SINGLE) BAĞLI LİSTE ÇİFT (DOUBLE) BAĞLI LİSTE DAİRESEL (CIRCULAR) BAĞLI LİSTE BAĞLI LİSTE KAVRAMI Derleme zamanında boyutunun bilinmesine ihtiyaç
DetaylıBLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Dersin Hedefleri Aşağıda verilen arama stratejilerini anlamak
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
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
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.
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
DetaylıProblem 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
DetaylıIP Alt Ağlara Bölmek (Subnetting)
IP Alt Ağlara Bölmek (Subnetting) İçerik Giriş Tanım - Gerekçe Temel Bilgiler Oktet İkili Sayı Sistemi IP Sınıfları Network ID (Ağ Adresi) Broadcast Adresi Giriş Internet Protokolü (IP) ile haberleşen
DetaylıFiziksel Tasarım Konuları. Dosya Organizasyon Teknikleri Kayıt Erişim Yöntemleri Veri Yapıları
Fiziksel Tasarım Konuları Dosya Organizasyon Teknikleri Kayıt Erişim Yöntemleri Veri Yapıları Fiziksel Tasarım İyi performans için Hızlı cevap zamanı Minimum disk erişimi Disk Yapısı İz(Track) Silindir
DetaylıGraf Veri Modeli. Düğümler kümesi. Kenarlar kümesi
Graf Veri Modeli Graf, bir olay veya ifadenin düğüm ve çizgiler kullanılarak gösterilme şeklidir. Fizik, Kimya gibi temel bilimlerde ve mühendislik uygulamalarında ve tıp biliminde pek çok problemin çözümü
DetaylıAkademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri
Akademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri BLM2881 2015-1 DR. GÖKSEL Bİ R İ C İ K goksel@ce.yildiz.edu.tr Ders Planı Hafta Tarih Konu 1 16.09.2015 Tanışma, Ders Planı, Kriterler, Kaynaklar, Giriş Latex
DetaylıEEM211 ELEKTRİK DEVRELERİ-I
EEM211 ELEKTRİK DEVRELERİ-I Prof. Dr. Selçuk YILDIRIM Siirt Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Kaynak (Ders Kitabı): Fundamentals of Electric Circuits Charles K. Alexander Matthew N.O. Sadiku
DetaylıVeri Yapıları Laboratuvarı
2013 2014 Veri Yapıları Laboratuvarı Ders Sorumlusu: Yrd. Doç. Dr. Hakan KUTUCU Lab. Sorumlusu: Arş. Gör. Caner ÖZCAN İÇİNDEKİLER Uygulama 1: Diziler ve İşaretçiler, Dinamik Bellek Ayırma... 4 1.1. Amaç
DetaylıElektrik Devre Temelleri
Elektrik Devre Temelleri 2. TEMEL KANUNLAR Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Kocaeli Üniversitesi Bu bölümde Ohm Kanunu Düğüm, dal, çevre 2.1. Giriş Kirchhoff Kanunları Paralel
DetaylıTemel Elektronik Basic Electronic Düğüm Gerilimleri Yöntemi (Node-Voltage Method)
Temel Elektronik Basic Electronic Düğüm Gerilimleri Yöntemi (Node-Voltage Method) Konular Düğüm Gerilimleri Yöntemi o Temel Kavramlar o Yönteme Giriş o Yöntemin Uygulanışı o Yöntemin Uygulanması o Örnekler
DetaylıBAĞLAÇLI LİSTELER LINKED LISTS
BAĞLAÇLI LİSTELER LINKED LISTS Liste Günlük yaşamda listeler pek çok yerde kullanılmaktadır. Alışveriş listeleri, adres listeleri, davetli listeleri gibi. Bilgisayar programlarında da listeler yararlı
DetaylıBLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA
BLM-431 YAPAY ZEKA Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA umitatila@karabuk.edu.tr http://web.karabuk.edu.tr/umitatilla/ Arama Grafları Eğer arama uzayı ağaç yapısından değil de graf
DetaylıÇ NDEK LER 1 XML E G R fi 1 XML Nedir? 1 XML in Avantajlar 3 HTML ve XML Aras ndaki Farklar 4 XML Dosyalar n Görüntülemek 6 XML Dosyas Oluflturmak 9
++XML-ILERI XML-icindeki 9/7/10 5:49 PM Page vii Ç NDEK LER 1 XML E G R fi 1 XML Nedir? 1 XML in Avantajlar 3 HTML ve XML Aras ndaki Farklar 4 XML Dosyalar n Görüntülemek 6 XML Dosyas Oluflturmak 9 XML
Detaylı6.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
DetaylıYZM YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ
YZM 327 - YAPAY ZEKA DERS#4: BİLGİSİZ ARAMA YÖNTEMLERİ Bilgisiz Arama Stratejisi Sadece problem formülasyonundaki mevcut bilgiyi kullanır Durum bilgisinden yararlanmazlar Çözüme ulaşmak için hiçbir bilgi
DetaylıIMDS TANIMLAR SÖZLÜĞÜ (AIOS TEDARĠKÇĠLERĠ ĠÇĠN HAZIRLANMIġTIR)
IMDS TANIMLAR SÖZLÜĞÜ (AIOS TEDARĠKÇĠLERĠ ĠÇĠN HAZIRLANMIġTIR) GİRİŞ Bu sunum IMDS sisteminde bahsi geçen tanımlar ile ilgili açıklamaları içerir. Sunum aşağıdaki genel başlıkları içerir; Genel tanımlar
DetaylıSQL veri tabalarına erişmek ve onları kullanmak için geliştirilmiş bir lisandır.
SQL veri tabalarına erişmek ve onları kullanmak için geliştirilmiş bir lisandır. Bu dersimizde biz Microsoft SQL Server veritabanı sistemini kullanmayı öğreneceğiz. SQL Nedir? SQL Structured Query Language
Detaylı