VeriYapıları

Yazılımın üç temel bileşeni şunlardır: 1. Kod. 2. Veri Yapıları ve Algoritmalar. 3. Kullanıcı Arayüzü (UI). Ayrıca, yazılımın temel bileşenleri arasında iş mantığı ve fonksiyonlar, hata ayıklama ve güvenlik, veri iletişimi ve ağ ile üçüncü taraf kütüphaneler ve modüller de yer alır.

C dilinde kullanılan bazı veri yapıları: Diziler (Arrays). Yığınlar (Stacks). Bağlı listeler (Linked Lists). Yapılar (Structures). Ayrıca, C dilinde sınıflar (classes) ve STL (Standard Template Library) konteyner sınıfları gibi veri yapıları da bulunmaktadır.

Big-O notasyonunda en iyi ve en kötü durum şu şekilde açıklanabilir: En iyi durum (best-case). En kötü durum (worst-case). Örnekler: Sıralı olmayan bir dizide bir değer arama algoritmasında, aranan değerin dizinin ilk elemanında olması en iyi duruma, son elemanında olması ise en kötü duruma örnektir. Dizi elemanlarını küçükten büyüğe sıralama algoritmasına, tam tersi şekilde büyükten küçüğe doğru sıralanmış bir dizi göndermek en kötü duruma örnektir.

FIFO (First-In, First-Out) ve LIFO (Last-In, First-Out) yöntemleri mikroda şu şekilde kullanılır: FIFO Yöntemi: Stok takibi. Satış kayıtları. Maliyet hesaplaması. Avantajlar. Dezavantajlar. LIFO Yöntemi: Stok takibi. Maliyet hesaplaması. Avantajlar. Dezavantajlar. Türkiye'de LIFO yöntemi, 5024 Sayılı Kanun nedeniyle uzun süredir yasaklanmıştır.

Algoritmada "önceki" ve "sonraki" ifadeleri, döngüsel algoritmalarda kullanılan ve mantıksal karşılaştırma sonucunda programın akışının yönlendirilmesini ifade eder. Önceki adım: Mantıksal karşılaştırma sonucunda programın daha önceki adımlara gitmesi durumunu ifade eder. Sonraki adım: Programın akışının sonraki adımlara yönlendirilmesini ifade eder. Örnek bir algoritma adım sıralaması: 1. Uyan. 2. Uyanıp-uyanmadığını kontrol et. 3. Eğer uyanmadıysan 1. adıma geri dön, uyandıysan 4. adımdan devam et. 4. Elini-yüzünü yıka. Bu örnekte, 3. adımda istenen şartların oluşmaması durumunda çözüm, problemin başına yönlendirilmektedir.

Shallow copy (yüzeysel kopya) ve deep copy (derin kopya) arasındaki temel fark, nesnelerin bellekte nasıl kopyalandığıdır: Shallow copy: Sadece nesnenin referans değerleri kopyalanır, bellek adresleri aynı kalır. Nesne içindeki dinamik olarak tahsis edilmiş bellek alanları da kopyalanır, bu da iki nesnenin aynı bellek konumuna atıfta bulunmasına neden olur. Bir nesnede yapılan değişiklikler diğerini etkiler. Deep copy: Nesnenin tüm üye değerleri ve içerikleri kopyalanır, yeni bellek referansları oluşturulur. İki nesne bağımsızdır, birindeki değişiklikler diğerini etkilemez. Kullanım alanları: Shallow copy, hızlı çoğaltma veya nesnelerin iç yapısının değişmez olduğu durumlarda uygundur. Deep copy, kopyalar arasında tam izolasyon gerektiğinde, örneğin bir nesnenin durumunun belirli bir andaki bağımsız bir anlık görüntüsünü oluştururken kullanılır.

Veri yapılarında bağlı liste (linked list), her elemanın bir değerinin yanında bir de referans içerdiği veri yapısıdır. Bağlı listeler, en basit ve en çok kullanılan veri yapılarındandır. Bağlı liste türleri: Tek yönlü bağlı liste. Çift yönlü bağlı liste. Dairesel bağlı liste. Bağlı listelerin avantajları: Dinamik programlama. Ekleme ve çıkarma işlemleri. Bağlı listelerin dezavantajları: Yüksek hafıza kullanımı. Geriye dönmek.

Bazı sıralama algoritması örnekleri: Bubble Sort (Kabarcık Sıralama). Selection Sort (Seçmeli Sıralama). Insertion Sort (Ekleme Sıralama). Merge Sort (Birleştirme Sıralama). Quick Sort. Counting Sort. Radix Sort.

N ve O harfleri ile tasarılabilecek bazı şeyler: Nesne Yönelimli Programlama (OOP). Veri Yapıları ve Algoritmalar. Ayrıca, OCR (Optical Character Recognition) yazılımları, metin içerisindeki karakterleri tanıyarak belgeleri oluşturabilir.

Dizinin bazı özellikleri: Tanım Kümesi: Dizi, tanım kümesi sayılabilen, toplam sıralı kümelerden oluşan bir fonksiyon olarak tanımlanabilir. Uzunluk: Bir dizinin uzunluğu, dizideki terimlerin sayısı ile belirlenir. Sonluluk: Tanım kümesi sonlu olan diziye sonlu dizi, sonsuz olan diziye ise sonsuz dizi denir. Ögelerin Tekrarı: Aynı ögeler dizide farklı konumlarda birkaç kez bulunabilir. Dizinin Gösterimi: Diziler, ögelerin listelenmesiyle veya an = f(n) gibi gösterimlerle belirtilebilir. Aritmetik ve Geometrik Diziler: Ardışık terimleri arasındaki fark sabit olan dizilere aritmetik dizi, oranı sabit olan dizilere ise geometrik dizi denir. Yakınsaklık: Bir dizinin limiti varsa, dizi yakınsaktır denir.

AVL döndürme işlemleri dört çeşittir: 1. Sol-sol (Left-Left) durumu. 2. Sağ-sağ (Right-Right) durumu. 3. Sol-sağ (Left-Right) durumu. 4. Sağ-sol (Right-Left) durumu. AVL döndürme işlemleri, ağacın dengesizliğini gidermek için kullanılır ve her durum, farklı döndürme teknikleriyle dengelenir.

Java'da diziler ihtiyaca göre iki boyutlu, üç boyutlu, dört veya daha fazla boyutta olabilir. Çok boyutlu dizilerin genel kullanım şekli şu şekildedir: İki boyutlu dizi: `int a[][]=new int. Üç boyutlu dizi: `int a[][][]=new int. Dizilerin kaç boyutlu olacağını belirtmek için, boyut sayısı kadar köşeli parantez ([]) kullanılmalıdır.

B-tree ve B+tree arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Depolama: B-tree'de veri, hem yaprak düğümlerde hem de iç düğümlerde saklanır. Anahtar Tekrarı: B-tree'de anahtarlar tekrarlanmaz. Yaprak Düğümler: B-tree'de yaprak düğümler birbirine bağlı değildir. Arama Verimliliği: B-tree'de tüm anahtarlar yapraklarda bulunmadığı için arama daha uzun sürebilir. Ekleme ve Silme: B-tree'de ekleme ve silme işlemleri daha karmaşıktır. B+tree, genellikle B-tree'ye göre daha yüksek performans sunar ve bu nedenle veritabanı yönetim sistemlerinde daha yaygın olarak kullanılır.

Max Heap ve Min Heap'in zaman karmaşıklığı şu şekildedir: Heapify (Yığınlaştırma) İşlemi: O(log N) zaman karmaşıklığına sahiptir. Ekleme (Insertion): O(log N) zaman karmaşıklığına sahiptir. Silme (Deletion): O(log N) zaman karmaşıklığına sahiptir. Peek (En Üst Elemanı Kontrol Etme): Sabit zaman karmaşıklığına (O(1)) sahiptir. Heap Sort (Yığın Sıralama) işleminin zaman karmaşıklığı ise genel olarak O(n log n) olarak hesaplanır.

Özyineleme (recursion), bazı karmaşık ve çözülmesi güç problemlerde, döngülere göre daha kısa ve anlaşılır olduğu için kullanılır. Özyinelemenin kullanıldığı bazı durumlar şunlardır: Veri yapıları. Kodun okunabilirliği. Ancak, özyineleme ile yapılan hesaplamalar daha yavaş ve verimsizdir.

Divide and Conquer (Böl ve Fethet) algoritmasının özellikleri: Bölme (Divide). Fethetme (Conquer). Birleştirme (Combine). Bazı kullanım alanları: sıralama algoritmaları (Merge Sort, Quick Sort); arama algoritmaları (Binary Search); büyük sayı çarpma problemleri; en yakın çift problemi. Avantajları: karmaşık problemlerin daha küçük parçalara bölünerek çözülmesiyle zaman karmaşıklığını azaltır; çok işlemcili sistemlerde doğal olarak paralel işleme uyum sağlar; bellek önbelleğinin verimli kullanılmasını sağlar.

Veri yapıları için kullanılabilecek bazı algoritmalar: Sıralama algoritmaları (sorting algorithms). Arama algoritmaları (searching algorithms). Graf algoritmaları. Dinamik programlama. Böl ve yönet. Hangi algoritmanın kullanılacağı, verilerin özelliklerine ve çözülmek istenen problemin gereksinimlerine bağlıdır.

Veri yapılarında vize hesaplama hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, genel olarak vize ve final notlarının hesaplanması şu şekilde yapılır: Vize ve final notu ortalaması hesaplanırken, vizenin %40'ı ve finalin %60'ı alınır. Geçme durumu için, final ve ortalama notun 50 ve üzerinde olması gerekir; aksi takdirde öğrenci kalır. Vize ve final notlarını hesaplamak için Excel gibi programlar veya vize-final-ortalama.hesaplama.net gibi çevrimiçi araçlar kullanılabilir.

Kırmızı-siyah ağaç, bilgisayar biliminde bir çeşit kendini dengeleyen ikili arama ağacı veri yapısıdır. Kırmızı-siyah ağacın çalışma şekli: Renklendirme: Ağaçtaki her düğüm, değeri kırmızı veya siyah olabilen bir renk niteliğine sahiptir. Kurallar: Her düğüm ya kırmızı ya da siyah olmalıdır. Kök düğüm siyah olmalıdır. Bütün yapraklar siyah olmalıdır. Kırmızı bir düğümün her iki çocuğu da siyah olmalıdır. Bir düğümden atalarına doğru giden tüm basit yollar aynı sayıda siyah düğüm içermelidir. Dengeleme: Veri ekleme veya silme sırasında kurallar ihlal edilirse, ağacı dengelemek için döndürme işlemleri ve düğüm renklerinin değiştirilmesi yapılır. Bu özellikler sayesinde, veri ekleme, silme ve arama işlemleri büyük veri setlerinde bile O(log n) zaman karmaşıklığı ile hızlı bir şekilde gerçekleşir.

Veri yapıları final sınavında çıkabilecek bazı konular: Hash fonksiyonları ve çakışma çözümleri. Ağaç veri yapıları. Sıralama algoritmaları. Yığın veri yapısı. Bağlı liste veri yapısı. Final sınavında çıkabilecek sorular, üniversiteye ve eğitim programına göre değişiklik gösterebilir. Örnek final soruları için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: quizlet.com. ceng2.ktu.edu.tr. lolonolo.com.