BIL222 Veri Yapıları ve Algoritmalar
|
|
- Ahmet Korkmaz
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 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 veya alt ağaç sayısı en fazla iki olur). V V L sol ağaç V R sağ ağaç Şekil 1 Basit bir ikili ağaç İkili ağacın önemli özelliklerinden birisi de ortalama bir ikili ağacın derinliğinin den küçük olmasıdır. Bazen derinlik -1 gibi çok büyük bir değer de olabilir. A B C E Şekil 2 En kötü durumlu ikili ağaç Şekil 3 te, 3 tane ikili ağacın olası durumu verilmiştir. a da ağacın oluşması istenen ideal durumdur denilebilir. Ancak b ve c deki ikili ağaçlar oluşması istenmeyen durumlardır. Çünkü bir ikili ağacın b ve c deki gibi serpilmesi bağlantılı liste anlamına gelir ve ağaç modelinden uzaklaşılmış olur. 1
2 a) engeli b) engesiz c) engesiz Şekil 3 İkili Ağaçların Olası urumları Şekil 3.a daki gibi dengeli bir ağacın oluşması için sayılar olası olarak 9,5,14,2,7,13,38,25 ve 39 sırasıyla gelmiş olabilir. b deki gibi oluşması için 9,14,38,39, c deki gibi oluşması için 9,5,7,6 gibi gelmesi gerekir. b ve c deki ağaç şekli istenmeyen durumlardır. c deki durum yaprak düğümün bir sağına bir soluna eklenecek biçimde gelirse oluşur. a da gösterilen ağaç şekli ideal duruma yakın olup dengeli ağaç olarak adlandırılır. engeli ağaçlarda yaprakların düzeyleri arasında en kötü durumda 1 fark olur. engeli ikili ağaç üzerine arama yapma zamanı O( log 2 ) iken, b ve c deki gibi bir ağacın üzerinde ise O( ) e doğru kayar. İkili ağaçlar, daha çok ikili arama ağacı, bağıntı ağacı, kümeleme ağacı gibi uygulamalarda karşımıza çıkmaktadır. Elemanları rasgele yerleştirilmiş, yani sıralı olmayan ikili ağaçlar pek uygulanmamaktadır. 2
3 1.1 Tanımlamalar İkili ağaçtaki bir düğüme ait veri yapısında bilgiye ek olarak iki tane işaretçi tutulur. Biri sol diğeri sağ olarak adlandırılan bu işaretçiler düğümlerin çocuklarını/altağaçlarını bağlamak içindir. Böyle bir veri yapısının olası tanımı aşağıdaki gibi yapılır. struct Treeode { int data ; struct Treeode * lchild ; struct Treeode * rchild ; } ; Program 1 İkili ağaç için düğüm tanımlamaları Treeode adında bir yapı tanımlanır. Bu yapının data, birer işaretçi olan lchild ve rchild olmak üzere üç tane üyesi vardır. Eğer bir düğümün sol tarafına bir başka düğüm veya bir altağaç bağlıysa lchild adlı işaretçide bağlı olan düğümün adresi bulunur; aksi durumda boş/bağlantı yok anlamında ULL değeri bulunur. Benzer durum rchild için de geçerlidir. 2. ĠKĠLĠ ARAMA AĞAÇLARI (BIARY SEARCH TREES) Bir ağacın kurulmasında/düğüm eklenmesinde, anahtar veriye bağlı olarak küçük olan sola, büyük olan sağa şeklinde bir kurala uyulursa ağaç, ikili arama ağacı (binary search tree) olarak adlandırılır. Aralarında büyüklük küçüklük gibi bir ilişki olan veriler ikili arama ağaçlarında kullanılabilir. İkili arama ağaçlarında bir değerden iki defa kullanılmasına izin verilmez ve her düğümün en fazla iki çocuğu vardır. İkili arama ağacı üzerinde dolaşma birçok şekilde yapılabilir. Ancak, rastgele dolaşmak yerine, önceden belirlenmiş bir yöntem/kurala uyulması ikili arama ağçlarında tanımlanacak algoritmik ifadeleri kolaylaştırır. Tekrarlamalı (recursive) fonksiyon yapısı kullanılırsa ağaç üzerinde işlem yapan algoritmaların tasarımı kolaylaşır. Önce-kök (preorder), ortada-kök (inorder), sonra-kök (postorder) olarak adlandırılan üç değişik dolaşma şekli çeşitli uygulamalara çözüm olmaktadır. Önce-kök (Preorder) : Kök, Sol, Sağ Ortada-kök (Inorder) : Sol, Kök, Sağ Sonra-kök (Postorder) : Sol, Sağ, Kök 3
4 Önce-kök yaklaşımında önce ağacın kökü, sonra sol altağaç ve ardından sağ altağaç dolaşılır. Ortada-kökte, önce sol altağaç, kök ve sağ altağaç, sonra-kökte ise, önce sol altağaç, sağ altağaç ve kök dolaşılır. Aşağıda her üç yaklaşım bir ikili arama ağacında gösterilmiştir. Şekil 4 te görüldüğü gibi önce-kökte çıkan bilgi diğerlerinde farklı olmaktadır. A B E C F G Şekil 4 İkili ağaçta çeşitli dolaşma şekilleri Önce-kök : ABCEFG Sonra-kök : CBFGEA Ortada-kök : CBFGEA 2.1 Ağaç erinliği İkili arama ağaçları üzerinde yapılan bütün işlemler ağacın derinliğiyle alakalıdır ve kurulabilecek bütün ikili arama ağaçlarında herhangi bir düğümün derinliği ortalama O(log ) olur. Ġspat: Internal Path Line (IPL) : Ağaç üzerindeki bütün düğümlerin köke olan uzaklıkları toplamıdır. Şekil 5 elemanlı bir ağaç 4
5 Şekil 5 teki elemanlı ağacın toplam derinliği () olur. ortalama IPL IPL 1 den e kadar olan sayıları içeren bir ikili arama ağacımız olsun Bu sayılardan bir tanesini k yı düğüm olarak seçelim: 1 den k ya kadar k dan e kadar (k-1) eleman var (-k) eleman var Şekil 6 İki altağaçlı bir ikili ağaç Şekil 6 dan k k 1 + k 1 denklemini elde ederiz. k-1 tane eleman için k ya olan yolları da sayarız Her bir elemanın kök düğüm olma ihtimalini eşit varsayarsak; 1 Pr Pr Pr 1 2 k1 1 k O zaman Şekil 6 dan elde ettiğimiz denklemi k de yerine koyarsak k 1 k 1 k 1 k , 2,... olarak bulunur. O log i e bölersek olur. Buradan da ortalama derinlik = O(log ) olarak bulunur. 5
6 k1 k 1 k k1 k k1 k O halde elimizde iki tane denklem olur: k 0 k k 0 k 2 enklemlerin sol taraflarını pay ve paydadaki ve -1 değerleriyle çarpalım: k 1 k 1 2 k k denklemden 2. yi çıkaralım: => bunu +1 e bölersek ; S 1 olsun. S S S i toplam ifadesi biçiminde yazalım: S 1 k 1 2k k 1 k 2 S 0 0 0) ( S 6
7 S 1 k1 S 1 2k 1 k 1 k 2 k 1 k 2 O log Ortalama derinlik = 1 O log k O log Olog olarak bulunur. Eğer ikili ağaç sıralı değilse, ağaç üzerinde koşacak olan ekleme, listeleme, arama, silme gibi işlemler hep ağaç üzerinde dolaşmayı gerektirir. Çünkü, ağaç üzerindeki tüm düğümlere bakılması gerekebilir. Örneğin bir düğümün silinmesi için önce ağaç üzerinde varlığı ve yeri araştırılmalıdır. Bu nedenle sıralı olmayan ikili ağaçlar üzerinde işlem yapacak algoritmaların zaman karmaşıklığı, genel olarak, toplam düğüm sayısı olmak üzere, O() olur. Zaman karmaşıklığını azaltmak için sıralı özelliğinden dolayı ikili arama ağaçlarının kullanılması yaygındır. Bu durumda ağaç üzerinde arama işleminin ve silme, ekleme gibi, temelde, aramaya dayanan işlemlerin maliyetleri O(log 2 ) mertebesine iner. üğümleri listeleme, ağacı dosyaya yazma gibi işlemleri maliyeti ise, yine O() de kalır. Ağaç uygulamasında daha çok arama, ekleme ve silme işlemlerinin yapıldığı göz önüne alınırsa, uygulamalarda sıralı ikili ağaç kullanılmasının kaçınılmaz olduğu aşikardır. 2.2 ĠKĠLĠ ARAMA AĞAÇLARI ĠÇĠ ALGORĠTMALAR Ġkili Arama Ağacı Ġçin Tanımlamalar struct Treeode; typedef struct Treeode *Position; typedef struct Treeode *SearchTree; SearchTree MakeEmpty( SearchTree T ); Position Find( ElementType X, SearchTree T ); Position FindMin( SearchTree T ); Position FindMax( SearchTree T ); SearchTree Insert( ElementType X, SearchTree T ); SearchTree elete( ElementType X, SearchTree T ); ElementType Retrieve( Position P ); struct Treeode { ElementType Element; SearchTree Left; SearchTree Right; }; Program 2 İkili Arama Ağacı İçin Tanımlamalar 7
8 Tanımlanan Treeode yapısının tipinde Position ve SearchTree adlarında iki tane işaretçi tanımlanmıştır. Her fonksiyonun hangi tipte argüman alıp hangi tipte değer döndürecekleri deklarasyonlarında belirtilmiştir MakeEmpty SearchTree MakeEmpty( SearchTree T ) { if( T!= ULL ) { MakeEmpty( T->Left ); MakeEmpty( T->Right ); free( T ); } return ULL; } Program 3 MakeEmpty fonksiyonunun tanımı MakeEmpty fonksiyonu bir T ağacı alır ve T ağacı boş değilse T yi free ile boşaltır ve sürekli tekrarlamalı (recursive) olarak aynı fonksiyon çağırılarak bütün T ağacı silinmiş olur ve boş ağacı döndürür. Eğer T ağacı boşsa hiçbir şey yapmaz ve ULL döndürür. O(1) zamanda çalışır Find Position Find( ElementType X, SearchTree T ) { if( T == ULL ) return ULL; if( X < T->Element ) return Find( X, T->Left ); else if( X > T->Element ) return Find( X, T->Right ); else return T; } Program 4 Find Fonksiyonunun Tanımı 8
9 Find fonksiyonunda bir T ağacında X değeri aranmaktadır. Eğer T ağacı boşsa işlem yapılmaz ve fonksiyon ULL değerini döndürür. Eğer aranan X değeri T ağacının ilk elemanından küçükse sol altağaca geçilir ve tekrarlamalı (recursive) olarak X değeri bulunana kadar sol altağaçta arama yapılır. Eğer aranan X değeri T ağacının ilk elemanından büyükse sağ altağaca geçilir ve tekrarlamalı (recursive) olarak X değeri bulunana kadar sağ altağaçta arama yapılır. Tworst = O(), Tbest = O(1), Taverage = O(log) süre alır FindMin Position FindMin( SearchTree T ) { if( T == ULL ) return ULL; else if( T->Left == ULL ) return T; else return FindMin( T->Left ); } Program 5 FindMin Fonksiyonunun Tanımı FindMin fonksiyonu ağaçtaki en küçük elemanı bulur ve pozisyonunu döndürür. Eğer T ağacı boşsa ULL döndürür, boş değilse ve sol düğümü boşsa T ağacını aynen döndürür, çünkü sol altağaç olmayacağı için küçük değerler de olmayacaktır. Eğer sol altağaç mevcutsa FindMin fonksiyonu rekürsif olarak en küçük elemanı bulana kadar devam eder. FindMin : Tworst = O(), Tbest = O(1), Taverage = O(log) süre alır. 9
10 2.2.4 FindMax Position FindMax( SearchTree T ) { if( T!= ULL ) while( T->Right!= ULL ) T = T->Right; return T; } Program 6 FindMax Fonksiyonunun Tanımı FindMax fonksiyonu ağaçtaki en büyük elemanı bulur ve pozisyonunu döndürür. Eğer T ağacı boş değilse ve sağ düğüm boş değilken T ağacı T nin sağ altağacına eşitlenir. Yani, fonksiyon artık sağ altağaç için çalışır. FindMax : Tworst = O(), Tbest = O(1), Taverage = O(log) süre alır. 10
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
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
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
DetaylıDOSYA 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
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
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
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
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
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
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
DetaylıMax - 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
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
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
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
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
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.
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
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
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. 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
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
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
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.
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
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:
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
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,
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
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
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
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:
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,
DetaylıYZM VERİ YAPILARI DERS#9: HASH FONKSİYONLARI
YZM 2116- VERİ YAPILARI DERS#9: HASH FONKSİYONLARI İÇERİK Bu bölümde, Giriş Hash Tabloları Hash Fonksiyonu Çakışma (Collision) Ayrık Zincirleme Çözümü Linear Probing Çözümü Quadratic Probing Çözümü konusuna
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
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
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.
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.
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
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
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
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
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
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
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
DetaylıAHMET YESEVİ ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM SİSTEMLERİ VE MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANS DÖNEM ÖDEVİ
AHMET YESEVİ ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM SİSTEMLERİ VE MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ LİSANS DÖNEM ÖDEVİ TBIL-303-01 Veri Yapıları ve Algoritmalar İki Yönlü Bağlantılı Liste Uygulaması HAZIRLAYAN
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
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
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
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
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
DetaylıVeri Yapıları. Amaçlar: Temel Veri Yapılarını Tanımlamalı Veri Yapılarını Veri Modeli ve Türlerini Öğreneceksiniz. İçindekiler:
Veri Yapıları Amaçlar: Temel Veri Yapılarını Tanımlamalı Veri Yapılarını Veri Modeli ve Türlerini Öğreneceksiniz İçindekiler: Giriş Temel Veri Yapıları Tanımlamalı Veri Yapıları Veri Modeli ve Türleri
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
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
DetaylıDr. Fatih AY Tel: 0 388 225 22 55 fatihay@fatihay.net www.fatihay.net
Bilgisayar Programlama Ders 9 Dr. Fatih AY Tel: 0 388 225 22 55 fatihay@fatihay.net www.fatihay.net Dizileri Fonksiyonlara Dizileri Fonksiyonlara Bir dizi argümanını fonksiyon içinde bir değer olarak kullanabilmek
DetaylıAlgoritma Analizi. Özelliklerinin analizi Algoritmanın çalışma zamanı Hafızada kapladığı alan
Karmaşıklık Giriş 1 Algoritma Analizi Neden algoritmayı analiz ederiz? Algoritmanın performansını ölçmek için Farklı algoritmalarla karşılaştırmak için Daha iyisi mümkün mü? Olabileceklerin en iyisi mi?
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
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
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
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
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:
DetaylıVeri Yapıları. Öğr.Gör.Günay TEMÜR Düzce Üniversitesi Teknolojis Fakültesi
Veri Yapıları Öğr.Gör.Günay TEMÜR Düzce Üniversitesi Teknolojis Fakültesi Hash Tabloları ve Fonksiyonları Giriş Hash Tabloları Hash Fonksiyonu Çakışma (Collision) Ayrık Zincirleme Çözümü Linear Probing
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
DetaylıAlgoritma ve Programlama II Recursive Fonksiyonlar Dosyalama
Algoritma ve Programlama II Recursive Fonksiyonlar Dosyalama Rekürsif Algoritmalar Bir problemin çözümü için döngü kurulması gerekiyorsa bu ihtiyacı karşılamak için birisi çevirimli diğeri rekürsif olarak
DetaylıALGORİTMA VE PROGRAMLAMA II
ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA II Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ deniz.kilinc@cbu.edu.tr YZM 1102 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Genel Bakış 2 Dosya İşlemleri (Rastgele Erişim)
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
DetaylıEln 1002 Bilgisayar Programlama II
Eln 1002 Bilgisayar Programlama II Recursive Fonksiyonlar Ne ÖĆreneceĆiz? Recursion nedir? Recursive Fonksiyon tanımı Uygulama ve Örnekler Recursive Çözüm Tasarlama Recursion Nedir? Birçok problem, kendisinin
DetaylıYrd. 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:
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
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, Giriş Hash Tabloları Hash Fonksiyonu Çakışma (Collision)
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
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
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
DetaylıALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I
ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I Yrd. Doç. Dr. Deniz KILINÇ deniz.kilinc@cbu.edu.tr YZM 1101 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi Genel Bakış 2 Diziler Dizi Nedir? Dizilerin Bildirimi
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
Detaylıenum bolumler{elektronik, insaat, bilgisayar, makine, gida};
BÖLÜM 12: Giriş C programlama dilinde programcı kendi veri tipini tanımlayabilir. enum Deyimi (Enumeration Constants) Bu tip, değişkenin alabileceği değerlerin belli (sabit) olduğu durumlarda programı
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.
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
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
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
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
DetaylıALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8
ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA I DERS NOTU#8 YZM 1105 Celal Bayar Üniversitesi Hasan Ferdi Turgutlu Teknoloji Fakültesi 6. BÖLÜM 2 Çok Boyutlu Diziler Çok Boyutlu Dizi 3 Bir dizi aşağıdaki gibi bildirildiğinde
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
DetaylıBMÜ-111 Algoritma ve Programlama. Bölüm 5. Tek Boyutlu Diziler
BMÜ-111 Algoritma ve Programlama Bölüm 5 Tek Boyutlu Diziler Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN 1 Problem 100 adet sayı okumak istediğimizi düşünelim. Bu sayıların ortalaması hesaplanacak ve sayıların kaç tanesinin
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
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
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
DetaylıYAPILAR BİRLİKLER SAYMA SABİTLERİ/KÜMELERİ. 3. Hafta
YAPILAR BİRLİKLER SAYMA SABİTLERİ/KÜMELERİ 3. Hafta YAPILAR Farklı veri tipindeki bilgilerin bir araya gelerek oluşturdukları topluluklara yapı (structure) denir. Yani yapılar, birbiriyle ilişkili değişkenlerin
DetaylıDers Notlarının Creative Commons lisansı Feza BUZLUCA ya aittir. Lisans: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
Eşzamanlı (Senkron) Ardışıl Devrelerin Tasarlanması (Design) Bir ardışıl devrenin tasarlanması, çözülecek olan problemin sözle anlatımıyla (senaryo) başlar. Bundan sonra aşağıda açıklanan aşamalardan geçilerek
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
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
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
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
DetaylıBLM 112- Programlama Dilleri II. Hafta 5 İşaretçiler (Pointers)
1 BLM 112- Programlama Dilleri II Hafta 5 İşaretçiler (Pointers) Dr. Öğr. Üyesi Caner Özcan Hiç hata yapmayan insan, hiçbir şey yapmayan insandır. Ve hayatta en büyük hata, kendini hatasız sanmaktır. ~Y.
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
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
DetaylıYrd. 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,
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
DetaylıVEKTÖR UZAYLARI 1.GİRİŞ
1.GİRİŞ Bu bölüm lineer cebirin temelindeki cebirsel yapıya, sonlu boyutlu vektör uzayına giriş yapmaktadır. Bir vektör uzayının tanımı, elemanları skalar olarak adlandırılan herhangi bir cisim içerir.
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
DetaylıYrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Fonksiyonu Referans ile Çağırma (Call by Reference) Bir fonksiyona gönderilen parametrenin normalde değeri değişmez. Fonksiyon içinde yapılan işlemlerin hiçbiri argüman değişkeni
Detaylı