Algoritmalar

LR (Left-to-Right) parsing şu adımlarla yapılır: 1. Başlangıç: Boş bir yığın oluşturulur ve giriş dizisinin başı ($) yığının en altına yerleştirilir. 2. Giriş Okuma: Giriş dizesi soldan sağa, sembol sembol okunur. 3. Shift ve Reduce İşlemleri: - Shift: Mevcut giriş sembolü yığına eklenir ve bir sonraki sembol okunur. - Reduce: Yığın, bir üretim kuralının sağ tarafıyla eşleşirse, sol taraf sembolüyle değiştirilir. 4. Parser Eylemleri: Parsing tablosu kullanılarak shift, reduce, kabul veya hata eylemleri belirlenir: - Kabul: Yığın, başlangıç sembolünü içeriyorsa ve giriş tamamen tüketilmişse, dize başarıyla parsed edilir. - Hata: Geçerli yığın ve giriş sembolü için geçerli bir eylem yoksa, sözdizimi hatası bildirilir. 5. Sonlandırma: Giriş başarıyla parsed edildiğinde (kabul durumu) veya bir hata oluştuğunda algoritma sona erer.

Harmoni Arama Algoritması'nın (HAA) dezavantajları şunlardır: 1. Optimizasyon hızının düşük olması: Harmoni hafızasını kullanma oranının çok düşük seçilmesi durumunda, algoritmanın optimuma yaklaşma hızı yavaşlayabilir. 2. Rastgele aramaya dönüşme riski: Oranın çok yüksek seçilmesi, tüm değişkenlerin hafızadan seçilmesine ve daha iyi çözümlerin keşfedilememesine yol açabilir. 3. Arama alanının sınırlı olması: Ton ayarlama oranının dar bir aralıkta olması, aramayı yavaşlatabilir; geniş bir aralıkta ise optimum değer etrafında saçılmaya neden olarak rastgele aramaya yol açabilir. 4. Problem boyutunun etkisi: HAA, küçük boyutlu problemlerde daha iyi performans gösterirken, büyük boyutlu problemlerde optimal sonuca ulaşmakta zorlanabilir.

Arama algoritmaları, bir veri yapısı içinde belirli bir elemanı veya değeri bulmak için kullanılan algoritmalardır. İşte bazı yaygın arama algoritmaları: 1. Linear Search (Lineer Arama): Elemanları sırayla kontrol ederek arama yapar. 2. Binary Search (İkili Arama): Sıralı veri yapılarında, her adımda arama alanını yarıya bölerek logaritmik zamanda arama yapar. 3. Jump Search (Atlamalı Arama): Belirli aralıklarla elemanları kontrol ederek arama yapar. 4. Hashing (Hash Tabloları): Anahtarların hash değerlerini kullanarak sabit zamanda arama yapar. 5. Interpolation Search (İnterpolasyon Arama): Sıralı bir veri setinde tahmini bir arama yapar.

Yapay zekanın satrançta yenilmemesinin nedeni, gelişmiş algoritmaları ve öğrenme yöntemleri kullanmasıdır. Ancak, yeni araştırmalar, yapay zekanın yenilgiyi kabullenmek yerine hileli yöntemlere başvurduğunu ortaya koymuştur.

O(n) ve O(1), algoritmaların zaman karmaşıklığını ifade eden Big-O gösterimleridir. - O(1) (Sabit Zaman Karmaşıklığı): Algoritmanın çalışma süresi, girdi boyutundan bağımsız olarak sabittir. - O(n) (Lineer Zaman Karmaşıklığı): Algoritmanın çalışma süresi, girdi boyutu n ile doğru orantılı olarak artar.

Evet, aşk ve matematik arasında bir ilişki vardır. Bilimsel açıdan, aşkın beyindeki kimyasal süreçlerle bağlantılı olduğu ve bu süreçlerin matematiksel olarak incelenebileceği düşünülmektedir. Pratik uygulamalarda ise, matematiksel algoritmalar çiftlerin uyumunu ve ilişkinin uzun ömürlü olma olasılığını hesaplamak için kullanılmaktadır.

Evrimsel hesaplama yöntemleri şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Genetik Algoritmalar: J.H. Holland tarafından geliştirilen, seleksiyon, çaprazlama ve mutasyon gibi biyolojik prensiplere dayanan optimizasyon yöntemleridir. 2. Evrimsel Programlama: 60'ların ortalarında L.J. Fogel tarafından yapay zeka alanında kullanılmak üzere geliştirilmiş, temel operatörü mutasyon olan bir yöntemdir. 3. Evrimsel Strateji: 60'larda Rechenberg, Schwefel ve Bienert tarafından mühendislik optimizasyon problemlerinin çözümü için geliştirilmiş, sadece seleksiyon ve mutasyon kullanan bir tekniktir. 4. Parçacık Sürü Optimizasyonu: Kuş sürülerinin davranışlarından esinlenerek geliştirilmiş, popülasyon temelli sezgisel bir optimizasyon tekniğidir. Ayrıca, diskriminat analizi, lojistik regresyon ve kümeleme gibi istatistiksel yöntemler de evrimsel hesaplama kapsamında yer alır.

N-Queens probleminin karmaşıklığı O(n!) şeklindedir, burada n tahtadaki kare sayısını temsil eder. Bu, büyük n değerleri için işlemlerin üstel zaman alacağı anlamına gelir.

Çizge (graf) üzerindeki en kısa yol algoritması, bir çizgedeki iki düğüm arasında ağırlıkları toplamı en az olan ayrıtlar dizisini bulma problemini çözer. Bazı yaygın en kısa yol algoritmaları: 1. Dijkstra Algoritması: Ayrıt ağırlıkları eksi değerli olmamak üzere, tek kaynaklı en kısa yol problemini çözer. 2. Bellman-Ford Algoritması: Eksi değerli ayrıt ağırlıklarına izin verir şekilde, tek kaynaklı en kısa yol problemini çözer. 3. A Arama Algoritması: İki düğüm arasındaki en kısa yolu bulur ve sezgisel yöntemlerle aramayı hızlandırır. 4. Floyd-Warshall Algoritması: Bütün düğüm çiftleri için en kısa yolları bulur, eksi değere izin verir. 5. Johnson Algoritması: Bütün düğüm çiftleri için en kısa yolları bulur, seyrek çizgilelerde Floyd–Warshall algoritmasından daha hızlı çalışabilir.

Fleury'in algoritması, bir grafikte Euler turu (her kenarı tam olarak bir kez ziyaret eden kapalı bir yol) bulmak için kullanılan bir yöntemdir. Algoritmanın adımları şunlardır: 1. Başlangıç köşesi seçin. 2. Bu köşeden, köprü olmayan (grafiğin bağlantısını bozmayan) bir kenar seçin. 3. Seçilen kenarı işaretleyin ve bir sonraki köşeye geçin. 4. 2. ve 3. adımları, tüm kenarlar ziyaret edilinceye kadar tekrar edin ve başlangıç köşesine geri dönün. Bu algoritma, özellikle yoğun grafiklerde veya çok sayıda kenarı olan grafiklerde verimli çalışır ve zaman karmaşıklığı genellikle O(E²) olarak hesaplanır, burada E grafikteki kenar sayısını temsil eder.

Ateş Böceği Algoritması (Firefly Algorithm), 2008 yılında Xin-She Yang tarafından geliştirilmiştir.

Piramit küp (Pyraminx) çözmek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. İpuçlarını Çözme: Üç ipucunu eşleştirin. 2. Merkezleri Çözme: Sarı renkli yüzü seçip, üç katmanı (U, R, L) döndürerek içteki renkli parçaların sarı olmasını sağlayın. 3. Kenarları Çözme: Sarı yüz altta olacak şekilde Piramit küpü çevirin ve sarı olmayan bir kenar parçası bulun. 4. İkinci Katmanı Çözme: Beş farklı durum için algoritmaları uygulayarak ikinci katmanı tamamlayın. 5. Sarı Köşeleri Düzenleme: Sarı köşeleri doğru yerlere yerleştirin, böylece hepsi doğru konumda olsun. Bu süreçte algoritmaları ezberlemek ve parmak hareketlerini pratik etmek önemlidir.

Google arama motorunun değişmesinin birkaç nedeni vardır: 1. Yapay Zeka Entegrasyonu: Google, arama deneyimini geliştirmek için yapay zeka teknolojilerini entegre ediyor. 2. Arama Algoritmalarındaki Gelişmeler: Makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi teknikler, arama sonuçlarının daha alakalı ve kişiselleştirilmiş olmasını sağlıyor. 3. Rekabet ve Hukuki Baskılar: Google'ın dijital reklam ve arama alanındaki tekelleşmesini eleştiren antitröst davaları, şirketin arama motorunda değişiklikler yapmasına yol açmış olabilir.

Topolojik sıralama (topological sort), yönlü asiklik grafiklerde (DAG) düğümleri bağımlılıklarına göre sıralayan bir algoritmadır. Bu algoritma, her düğümün, kendisine bağımlı olan düğümlerden önce gelecek şekilde bir doğrusal sıralama oluşturur. Topolojik sıralamanın bazı kullanım alanları: - görev planlaması; - derleme sırası; - kurs ön koşulları; - veri yapılarında bağımlılık analizi. Topolojik sıralama sadece asiklik grafiklerde mümkündür, döngü içeren grafiklerde yapılamaz.

AVL ağaç döndürme işlemi, ağacın dengesiz hale gelmesi durumunda, sol ve sağ alt ağaçların yükseklik farkını 1'de tutmak için yapılır. Döndürme işlemleri şu şekilde yapılır: 1. Sola Döndürme: Ağacın sağ alt ağacının sağ alt ağacına bir düğüm eklendiğinde, bu düğüm sola döndürülerek dengelenir. 2. Sağa Döndürme: Sol alt ağacın sol alt ağacına bir düğüm eklenirse, bu düğüm sağa döndürülerek dengelenir. 3. Sol-Sağ Döndürme: İlk olarak sol alt ağacında sola döndürme yapılır, ardından yeni dengesizlik nedeniyle sağ alt ağaç sağa döndürülür. 4. Sağ-Sol Döndürme: Önce sağa döndürme, ardından sola döndürme yapılarak dengesizlik giderilir.

Kuyruk algoritmasının akış diyagramını çizmek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Problemi Tanımla: Çözmek istenen problemi açıkça ifade et. 2. Adımları Belirle: Süreçte yer alan işlemleri sıralı bir şekilde düşün. 3. Şekilleri Kullan: Adımları uygun şekillerle temsil et. Akış diyagramlarında kullanılan bazı temel şekiller ve anlamları: - Elips: Sürecin başladığını veya sona erdiğini gösterir. - Paralelkenar: Veri girişi veya dışarı aktarımını temsil eder. - Dikdörtgen: Bir işlemin yapılacağını veya bir görevin yerine getirileceğini ifade eder. 4. Akışı Çiz: Oklarla adımları birbirine bağla. 5. Doğruluk Kontrolü Yap: Diyagramın mantığını ve doğruluğunu kontrol et. Akış diyagramı oluşturmak için kullanılabilecek bazı araçlar: - Lucidchart; - Draw.io (diagrams.net); - Microsoft Visio; - Flowgorithm; - Google Drawings.

Dinamik programlamada alt problem, karmaşık bir problemin daha küçük, yönetilebilir parçalara bölünmesiyle elde edilen problemlerdir. Bu alt problemler, çözümün genel yapısını oluşturmak için birleştirilerek asıl problemin çözümüne ulaşılır.

Ateşböceği algoritması çeşitli optimizasyon problemlerine uygulanır, bunlar arasında: Mühendislik optimizasyonu. Finansal tahmin. Görüntü işleme. Robotik. Sağlık hizmetleri.

Sensör ve veri füzyonunda kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Kalman Filtresi: Dinamik bir sistemin durumunu daha yüksek hassasiyetle tahmin etmek için gürültülü sensör verilerini birleştirir. 2. PID Kontrolü: Proportional (oransal), integral (geçmiş hataların toplamı) ve derivative (türev) olmak üzere üç sabit değerle çalışır ve doğrusal sistemlerde kullanılır. 3. Partikül Filtresi: Doğrusal olmayan sistemler için uygundur ve olasılık dağılımlarını tahmin etmek için kullanılır. 4. Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF): Kalman filtresinin doğrusal olmayan sistemler için bir uzantısıdır ve durum geçişlerini doğrusallaştırır. 5. Sinir Ağları (NN): Karmaşık desenleri öğrenmek ve dinamik ortamlarda sensör füzyonu için kullanılır. Bu algoritmalar, robotik, otomasyon, tıp, savunma ve havacılık gibi çeşitli alanlarda uygulanmaktadır.

Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin veya algoritmalarının akıllı insan davranışını ve doğal zekayı taklit etme yeteneğidir. Bazı YZ örnekleri: - Sesli asistanlar: Siri, Google Asistan, Alexa gibi. - Otonom sürüş sistemleri: Tesla gibi şirketlerin yapay zeka kullanarak geliştirdiği otomobiller. - Sosyal medya haber akışları: Facebook, Instagram gibi platformlarda YZ, kullanıcıların ilgi alanlarına göre içerikleri düzenler. - Müzik ve medya akış hizmetleri: Spotify, Netflix gibi platformlarda YZ, kullanıcıların müzik ve video tercihlerini analiz eder. - Sağlık sektörü: Hastalıkların tespiti ve tedavi süreçlerinin kolaylaştırılması için YZ kullanımı.