VeriYapıları

Heap veri yapısı, verilerin belirli bir sıraya göre depolandığı bir bellek bölgesidir. Özellikleri: - Dinamik bellek tahsisi: Program çalıştıkça büyüyebilir ve küçülebilir. - FIFO (First In, First Out) prensibi: Veriler rastgele bir sırada tahsis edilir ve yönetilir. - Geliştirici kontrolü: Bellek tahsisi ve serbest bırakma işlemleri geliştirici tarafından kontrol edilir. Kullanım alanları: - Öncelik kuyruğu: Elemanların belirli bir öncelik sırasına göre depolanması. - Sıralama işlemleri: Heap sort algoritması ile elemanları belirli bir sıraya göre sıralamak. - Gerçek hayat örnekleri: Acil durumlar, hastaların aciliyet sırasına göre depolanması.

Heap ve stack bellek alanları, programlama dillerinde farklı amaçlarla kullanılır ve farklı özelliklere sahiptir: Stack: - Boyut Yönetimi: Sabit boyuttadır ve programın başlangıcında belirlenir. - Hız: Bellek tahsisi ve deallokasyonu hızlıdır, çünkü sadece referans ayarlaması gerektirir. - Kullanım Amacı: Yerel değişkenler, fonksiyon çağrılarının parametreleri ve geri dönüş adresleri gibi kontrol bilgilerini saklar. - Erişim: Sadece aktif bir fonksiyon çağrısı sırasında erişilebilir. - Yönetim: Sistem tarafından otomatik olarak yönetilir. Heap: - Boyut Yönetimi: Esnektir ve program çalıştırılırken değişebilir. - Hız: Bellek tahsisi ve deallokasyonu daha yavaştır, çünkü uygun bellek bloklarını bulmak ve fragmantasyonu yönetmek gerekir. - Kullanım Amacı: Dinamik olarak oluşturulan nesneler, diziler ve veri yapıları gibi daha büyük ve uzun ömürlü verileri saklar. - Erişim: Program sona erene veya manuel olarak deallocate edilene kadar erişilebilir. - Yönetim: Programcı tarafından manuel olarak yönetilir.

Algoritma ağaç türleri şunlardır: 1. İkili Arama Ağacı (Binary Search Tree): Bir düğüm en fazla iki çocuğa sahip olabilir ve alt/çocuk bağlantıları belirli bir sırada yapılır. 2. Kodlama Ağacı (Coding Tree): Bir kümedeki karakterlere kod ataması için kurulan ağaç şeklidir. 3. Sözlük Ağacı (Dictionary Tree): Bir sözlükte bulunan sözcüklerin tutulması için kurulan bir ağaç şeklidir. 4. Kümeleme Ağacı (Heap Tree): Bir çeşit sıralama ağacıdır; çocuk düğümler her zaman aile düğümlerinden daha küçük değerlere sahip olur. 5. Bağıntı Ağacı (Relation Tree): Matematiksel bir bağıntının ağaç şeklinde tutulması için tanımlanmış bir ikili ağaç uygulamasıdır.

Lineer ve lineer olmayan terimleri, farklı bağlamlarda farklı anlamlar taşır: 1. Matematik ve Denklemler: - Lineer: Değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olduğu denklemleri ifade eder. - Lineer Olmayan (Nonlineer): Değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olmadığı denklemleri ifade eder. 2. Veri Yapıları: - Lineer (Doğrusal): Veri öğelerinin birbiri ardına sıralı olarak düzenlendiği veri yapılarını ifade eder. - Lineer Olmayan: Veri öğelerinin sıralı olmayan bir düzende (hiyerarşik şekilde) düzenlendiği veri yapılarını ifade eder.

LIFO stack (Last In, First Out stack) — son giren ilk çıkar ilkesine göre çalışan bir veri yapısıdır. Bu, bilgisayar bilimlerinde yığınların işleyişinin temel prensibidir: 1. Push (ekleme) — yığının üstüne bir eleman ekleme. 2. Pop (çıkarma) — en son eklenen elemanı çıkarma. Gerçek hayatta LIFO yığınına bir örnek, bir kafeteryada tabak yığını olabilir.

"Dizi" kelimesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Televizyon ve İnternet Dizisi: Bölümlere ayrılmış, belirli bir hikaye, karakterler ve olay örgüsü içeren televizyon veya internet programıdır. 2. Programlama Dili Terimi: Bilgisayar bilimlerinde, aynı türde verilerin ardışık olarak tanımlandığı bir veri yapısıdır.

Stack (Yığın) LIFO (Last In, First Out) prensibi ile çalışır, bu da son eklenen elemanın ilk önce çıkarılacağı anlamına gelir. Stack işlemleri şu şekilde gerçekleşir: 1. Push (Ekleme): Yığının üstüne bir eleman eklenir. 2. Pop (Çıkarma): Yığının üstündeki eleman çıkarılır. Örnek kullanım: Başlangıçta boş olan bir stack'e A, B ve C elemanları eklenirse, stack C, B, A şeklinde olur.

Dijkstra algoritmasında öncelik sırası (priority queue) kullanılır çünkü bu, algoritmanın en küçük geçici mesafeye sahip bir sonraki düğümü verimli bir şekilde almasını sağlar. Bu, algoritmanın temel çalışma prensibidir: her adımda en yakın düğümü belirlemek ve ona olan mevcut en kısa mesafeyi güncellemek. Öncelik sırası, bu süreci hızlandırarak algoritmanın genel performansını artırır.

XML (eXtensible Markup Language) veri yapısı, verileri yapılandırılmış bir formatta saklamak ve taşımak için kullanılan bir işaretleme dilidir. XML'in temel özellikleri: - Yapılandırılabilirlik: Kullanıcılar kendi etiketlerini tanımlayarak veri yapısını özelleştirebilirler. - Taşınabilirlik: Platformdan bağımsız olarak farklı sistemler arasında veri değişimi kolaylaşır. - İnsan Okunabilirliği: Basit bir metin formatında yazıldığından, insanlar tarafından kolayca okunabilir ve anlaşılabilir. - Veri Hiyerarşisi: Verilerin hiyerarşik bir yapıda organize edilmesini sağlar. - Standartlaştırma: Birçok farklı uygulama ve alanla uyumlu bir standart sunar. XML dosyaları, etiketler ve bu etiketler arasında yer alan verilerden oluşur.

Dijkstra'nın en kısa yol algoritması, öncelik kuyruğu veri yapısı ile çalışır.

En iyi algoritma türü, problemin özelliklerine ve gereksinimlerine bağlı olarak değişir. Ancak, bazı yaygın ve etkili algoritma türleri şunlardır: 1. Arama Algoritmaları: Veri kümesinde belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir düzene göre sıralamak için kullanılır. 3. Graf Algoritmaları: Graf yapıları üzerinde işlemler yaparak belirli problemlere çözüm sunar. 4. Genetik Algoritmalar: Evrimsel süreci taklit ederek farklı çözümlerden oluşan bir çözüm kümesi üretir. 5. Şifreleme Algoritmaları: Verileri yetkisiz kişilerden saklamak için kullanılır.

Kruskal algoritması, bağlı ve ağırlıklandırılmış bir grafiğin minimum kapsayan ağacını (MST) bulmak için kullanılan bir algoritmadır. Algoritmanın adımları: 1. Kenarları sıralama: Graftaki tüm kenarları ağırlıklarına göre artan sırayla sıralayın. 2. Boş ağaç oluşturma: Başlangıçta, MST boş bir ağaç olsun. 3. Kenarları ekleme: Sıralanmış kenar listesini ele alın ve her bir kenarı şu şekilde ekleyin: - Eğer bu kenar, ağacın bir döngü oluşturmasına neden olmazsa (uç noktaları farklı bileşenlerdeyse), MST'ye ekleyin. - Eğer döngü oluşturacaksa, kenarı atlayın. 4. Tüm düğümler ağaçta olduğunda durma: Tüm düğümler minimum ağırlıklı ağaçta olduğunda algoritma sona erer. Kruskal algoritması, ağ tasarımı, makine öğreniminde kümeleme ve yaklaşık çözüm bulma gibi çeşitli alanlarda kullanılır.

Tuple konusu, Python programlama dilinde kullanılan bir veri yapısı ile ilgilidir. Tuple'lar, birden fazla öğeyi bir arada tutmak için kullanılır ve sıralı, değiştirilemez koleksiyonlar olarak tanımlanır. Kullanım alanları arasında: - Fonksiyonlardan birden fazla değer döndürme. - Veritabanı uygulamaları ve koleksiyonların oluşturulması. - Belirli ifadelerin karşılanıp karşılanmadığını kontrol etme.

Programlama temelleri şunlardır: 1. Algoritma: Programlamaya başlamadan önce, bir problemin nasıl çözüleceğine dair bir plan yapmak gerekir. 2. Değişkenler ve Veri Türleri: Programlama, verileri işlemekle ilgilidir ve değişkenler bu verileri saklamak için kullanılır. 3. Kontrol Yapıları: Programlar, belirli koşulların veya döngülerin sonuçlarına göre farklı adımları izleyebilmelidir. 4. Fonksiyonlar: Belirli bir görevi yerine getirmek için kullanılan bağımsız kod bloklarıdır. 5. Veri Yapıları: Verileri düzenlemek ve depolamak için kullanılır (diziler, listeler, kümeler vb.). 6. Hata Yakalama ve İstisnalar: Programlarda hatalar meydana gelebilir ve bu hataların işlenmesi veya yakalanması önemlidir. 7. Kod Optimizasyonu: Kodun daha hızlı veya daha az bellek kullanacak şekilde optimize edilmesi. 8. Veritabanları: Programlar sıklıkla veritabanlarına erişir ve veri ekler, günceller veya sorgular. 9. API'lar ve Dışa Aktarmalar: Programlar, dış hizmetlere veya diğer yazılımlara erişebilir. 10. Sürüm Kontrol Sistemleri: Yazılım geliştirme projelerini yönetmek için sürüm kontrol sistemleri kullanmak önemlidir.

Python'da dört çeşit liste vardır: List, Tuple, Set ve Dictionary.

Graf veri yapısı, düğümler (nodes) ve bu düğümleri birbirine bağlayan kenarlar (edges) ile tanımlanan bir veri yapısıdır. Özellikleri: - Düğümler, bağlantılar ve bu bağlantıların yönleri graf veri yapısının temel özelliklerindendir. - Graflar, karmaşık veri setlerini ve dinamik ilişkileri yönetmek için kullanılır. Kullanım alanları: - Sosyal ağlar. - Haritalar ve yol ağları. - Önerme motorları ve dolandırıcılık tespiti gibi alanlarda veri analizi.

ASG kısaltmasının açılımı şu şekilde olabilir: 1. Abstract Semantic Graph (Soyut Anlamsal Grafik): Anlamsal analiz ve bilgi temsilinde kullanılan bir veri yapısı. 2. Airport Tycoon Saved Game File (Airport Tycoon Kayıtlı Oyun Dosyası): Krisalis Software Limited tarafından geliştirilen Airport Tycoon oyunuyla ilişkili bir dosya uzantısı. 3. Anti Social Gaming (Anti Sosyal Oyun): Video oyunlarına odaklanarak sosyal aktivitelerden kasıtlı olarak uzak durma davranışı.

Graf, düğüm (vertex) adı verilen noktalar ve bu noktaların arasındaki hat (edge) adı verilen bağlantılardan oluşan bir yapıdır. Bazı graf çeşitleri: - Yönsüz Graf: Düğümler arasındaki hatların yönü yoktur. - Yönlü Graf: Düğümler arası yöne dayalı bir ilişki vardır. - Ağırlıklı Graf: Hatların bir değeri vardır, bu değerler maliyet, uzunluk, zaman gibi özelliklere göre ağırlıklandırılır. Graf teorisi, bu yapıların ve üzerlerinde yapılan analizlerin incelendiği matematiksel bir daldır.

Kruskal ve Prim algoritmaları, minimum spanning tree (MST) bulmak için kullanılan iki yaygın greedy algoritmasıdır. Aralarındaki temel farklar şunlardır: 1. Yaklaşım: - Kruskal algoritması, tüm kenarları artan ağırlık sırasına göre sıralayarak ve döngü oluşturmayanları ekleyerek çalışır. - Prim algoritması, bir vertex'ten başlayarak MST'yi kademeli olarak büyütür ve her adımda MST'ye bağlı bir vertex'i minimum ağırlıkla seçer. 2. Veri Yapısı: - Kruskal algoritması, döngüleri tespit etmek için union-find veri yapısını kullanır. - Prim algoritması, minimum ağırlığı seçmek için bir öncelik kuyruğu (min-heap) kullanır. 3. Uygun Grafik Türü: - Kruskal algoritması, seyrek grafikler için daha uygundur. - Prim algoritması, yoğun grafikler için daha verimlidir. 4. Zaman Karmaşıklığı: - Kruskal algoritmasının zaman karmaşıklığı O(E log E)'dir. - Prim algoritmasının zaman karmaşıklığı, adjacency matrix kullanıldığında O(V^2), heap kullanıldığında ise O((E + V) log V)'dir.