VeriYapıları

Java'da eş takas işlemi, Pair ve HashMap gibi yapılar kullanılarak yapılabilir. Pair yapısı, iki değeri bir arada tutmak için kullanılır ve `getKey()` ve `getValue()` yöntemleriyle bu değerlere erişilebilir. HashMap ise, anahtar-değer çiftlerini saklamak için kullanılır ve `put()` ve `get()` yöntemleriyle anahtarlara göre değerlere erişilebilir. Bu yapı, daha dinamik ve çoklu takas işlemleri için uygundur.

Matrisi göstermek için iki boyutlu dizi veri yapısı kullanılır.

Bilgisayar Programcılığı bölümünde programlama, veri yapıları ve algoritmalar dersleri genellikle zor olarak değerlendirilir.

Insertion Sort ve Selection Sort algoritmalarının farkları şunlardır: 1. Çalışma Prensibi: - Insertion Sort: Dizinin bir kısmını sıralanmış halde tutar ve her bir elemanı bu kısma doğru yere ekler. - Selection Sort: Dizinin sırasız kısmından en küçük elemanı bulur ve bu elemanı sıralanmış kısmın başına ekler. 2. Zaman Karmaşıklığı: - Her iki algoritmanın da en iyi, ortalama ve en kötü durum zaman karmaşıklığı O(n²)'dir. 3. Swap Sayısı: - Insertion Sort: En iyi durumda 0 swap, en kötü durumda O(n²) swap yapar. - Selection Sort: Her durumda O(n) swap yapar. 4. Stabilite: - Insertion Sort stabil bir algoritmadır, yani eşit elemanların göreceli sırasını korur. - Selection Sort stabil değildir ve eşit elemanların sırasını değiştirebilir. 5. Uyarlanabilirlik: - Insertion Sort kısmen sıralanmış veriler için daha iyidir. - Selection Sort her durumda aynı sayıda karşılaştırma ve swap yapar, dolayısıyla uyarlanabilir değildir.

Divide and Conquer (Böl ve Fethet) tekniğinin en iyi örneklerinden biri, Merge Sort algoritmasıdır. Merge Sort algoritması, bir diziyi daha küçük alt dizilere bölerek, her bir alt diziyi ayrı ayrı sıralayarak ve ardından bu sıralanmış alt dizileri birleştirerek orijinal diziyi düzenler. Diğer Divide and Conquer örnekleri arasında Quick Sort, Binary Search ve Strassen'in Matris Çarpımı algoritması yer alır.

Iterator, Java'da koleksiyonlardaki elemanları sırayla gezmek için kullanılan bir arayüzdür. İşte bazı kullanım alanları: Güvenli eleman çıkarma: Iterator, koleksiyondan elemanları güvenli bir şekilde çıkarma imkanı sunar, bu da ConcurrentModificationException hatalarını önler. Koleksiyonlar arası evrensel erişim: ArrayList, HashSet gibi Collection arayüzünü uygulayan her koleksiyonla çalışabilir. Traversal kolaylığı: Koleksiyondaki elemanların iç yapısını gizleyerek gezinmeyi basitleştirir. Iterator ayrıca, Python gibi diğer programlama dillerinde de veri iterasyonu için kullanılır.

Inode tablosu, dosya sistemlerinde her dosya veya dizin için kullanılan veri yapısıdır. Inode tablosunun içerdiği bilgiler: - Dosyanın boyutu; - Oluşturulma, değiştirilme ve erişilme tarihleri; - Dosya izinleri; - Sahiplik bilgileri; - Bağlantı sayısı; - Dosyanın veri blokları. Bir dosya sisteminde, her dosya ve dizin için bir inode bulunur ve her inode benzersiz bir numara ile tanımlanır.

Aralikli arama algoritması, bir veri yapısı içinde belirli bir öğeyi bulmak için kullanılan bir arama yöntemidir. Bu algoritmanın çalışma prensibi, veri kümesini sabit aralıklarla veya "atlamalarda" aramaktır. Aralikli arama algoritması, özellikle sıralanmış diziler üzerinde etkili bir şekilde kullanılır.

Veri yapıları vize konuları genellikle aşağıdaki başlıkları içerir: 1. Giriş ve Temel Kavramlar: Algoritma, algoritma analizi, verimlilik ve zaman karmaşıklığı. 2. Temel Veri Yapıları: Diziler, bağlı listeler, yığınlar, kuyruklar. 3. Ağaçlar: İkili ağaçlar, ağaç tabanlı algoritmalar, B-ağaçları. 4. Graf Yapıları: Graf temelleri, yönlü ve yönsüz graf, ağırlıklı ve ağırlıksız graf. 5. Sıralama ve Arama Algoritmaları: Sıralama algoritmaları (Bubble Sort, Selection Sort vb.), arama algoritmaları (Doğrusal arama, İkili arama). 6. Dinamik Programlama ve Böl ve Yönet: Dinamik programlama, örnek problemler. 7. Gelişmiş Veri Yapıları: Hash tabloları, küme veri yapıları, ağaç tabanlı veri yapıları. 8. Uygulamalar ve Proje Çalışmaları: Algoritma tasarım teknikleri, gerçek dünya problemleri üzerinde veri yapıları ve algoritmaların uygulanması.

Divide and conquer (böl ve yönet) algoritması, bir problemi daha küçük parçalara bölerek çözmeyi ve daha sonra bu parçaları birleştirerek tam çözüm elde etmeyi amaçlayan bir problem çözme tekniğidir. Bu algoritmanın üç ana adımı vardır: 1. Bölme (Divide): Ana problem, daha küçük ve daha yönetilebilir alt problemlere ayrılır. 2. Yönet (Conquer): Alt problemler ayrı ayrı çözülür. 3. Birleştirme (Combine): Çözümler bir araya getirilerek ana problemin çözümü elde edilir. Divide and conquer algoritması genellikle şu alanlarda kullanılır: - Sıralama algoritmaları: Merge Sort ve Quick Sort gibi algoritmalar, bir diziyi bölme ve sıralı alt dizileri birleştirme mantığına dayanır. - Arama algoritmaları: Binary Search, bir dizideki elemanları aramak için etkili bir algoritmadır. - Büyük sayı çarpma: Karatsuba algoritması gibi yöntemler, büyük sayıları daha küçük parçalara bölmeyi ve ardından alt problemleri çözmeyi içerir.

Veri yapılarında en zor soru olarak değerlendirilebilecek spesifik bir soru yoktur, çünkü bu, kişinin bilgi ve deneyimine bağlı olarak değişebilir. Ancak, veri yapıları ve algoritmalar ile ilgili bazı zor mülakat soruları şunlardır: Bağlı liste soruları: Çift yönlü bağlı listede ilk düğümün silinmesi veya düğümlerin arasına yeni eleman eklenmesi gibi işlemler. İkili arama soruları: Bir dizide belirli bir değeri bulmak için ikili arama algoritmasının kullanımı. Büyük-Oh notasyonu soruları: Zaman karmaşıklığını analiz etmek için kullanılan Büyük-Oh notasyonu ile ilgili problemler.

BST (Binary Search Tree), ikili arama ağacı anlamına gelir ve veri yapılarından biridir. BST'nin temel özellikleri: - Birden fazla düğümden oluşur. - Düğümler, ebeveyn-çocuk ilişkisiyle temsil edilir. - Her ana düğümün sıfır veya en fazla iki alt düğümü vardır. - Tüm düğümler anahtar/değer çiftleriyle bağlantılıdır. - Sol alt ağaçtaki düğümlerin anahtarları, üst düğümlerinin anahtarlarından daha küçüktür. BST'nin kullanım alanları: - Oyunlar. - Otomatik tamamlama aktiviteleri. - Grafikler. BST'de yapılan temel işlemler: - Arama: Ağaçtaki bir öğeyi arar. - Ekleme: Ağaca bir öğe ekler. - Silme: Öğeyi ağaçtan siler.

Matris ve dizi arasındaki fark şu şekildedir: - Matris, iki boyutlu bir yapı olup, satırlar ve sütunlar halinde düzenlenmiş sayılar topluluğudur. - Dizi, MATLAB'de bir, iki veya daha fazla boyuta sahip olabilen daha genel bir veri yapısıdır. Özetle, matrisler sayısal hesaplamalar ve matematiksel işlemler için özel olarak tasarlanmışken, diziler daha geniş bir işlevsellik sunar.

Açgözlü algoritma (Greedy Algorithm), optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan bir algoritma türüdür. Bu algoritmanın temel fikri, her adımda mevcut en olası seçeneği seçerek bir dil modeli tarafından üretilen en olası belirteç dizisini bulmaktır. Açgözlü algoritmanın özellikleri şunlardır: - Yerel seçimler: Çözümün uygulanabilir veya optimal olması umuduyla iyi yerel seçimler yapar. - İki küme oluşturma: Algoritma, seçilen tüm öğeleri içeren bir küme ve reddedilen öğeleri içeren bir küme oluşturur. Açgözlü algoritmanın kullanıldığı bazı alanlar: - En kısa yolu bulma. - Minimum yayılan ağacı bulma (Prim algoritması veya Kruskal algoritması kullanarak). - Son teslim tarihi olan iş sıralaması. - Kesirli sırt çantası problemi.

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.

Python'da liste (list) kullanımı için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Liste Oluşturma: Köşeli parantezler ([ ]) kullanılarak liste oluşturulur. Örneğin: ```python rakamlar = [0, 1, 2, 3, 4, 5] ``` 2. Liste Elemanına Ulaşma: Liste adını yazdıktan sonra köşeli parantezler ve index belirtilerek liste elemanına erişilebilir. Örneğin: ```python print(rakamlar # Çıktı: 2 ``` 3. Listeye Veri Ekleme: `append` fonksiyonu ile listeye yeni elemanlar eklenir. Örneğin: ```python harfler = ['a', 'b', 'c'] harfler.append('d') # Liste ['a', 'b', 'c', 'd'] olur ``` 4. Sıralama (Sort): `sort` fonksiyonu ile listedeki elemanlar küçükten büyüğe sıralanır. ```python harfler = ['d', 'c', 'b', 'a'] harfler.sort() # Liste ['a', 'b', 'c', 'd'] olur ``` 5. Özel Liste Oluşturma: Excel'de özel liste oluşturmak için, değerleri doğrudan Özel Listeler iletişim kutusuna girebilir veya bir hücre aralığından aktarabilirsiniz.

"Cookie Jar" iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Sinema: "Cookie Jar" 2023 yapımı bir drama filmidir. 2. Bilgisayar Bilimi: "Cookie Jar", web tarayıcılarında çerezlerin (cookies) depolandığı veri yapısını ifade eder.

Graf ve ağaç arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Yapı: Ağaç, kendiliğinden döngü ve devre olmaksızın özel bir graf durumu olarak tanımlanır. 2. Kök Düğüm: Ağaçta tek bir kök düğümü varken, grafta kök düğüm kavramı yoktur. 3. Döngüler: Ağaçta döngüler olamazken, grafta döngüler olabilir. 4. Bağlantı: Ağaçta herhangi iki düğüm arasında tam olarak bir yol bulunurken, grafta birden fazla yol bulunabilir. 5. Hiyerarşi: Ağaçlar hiyerarşik bir yapıya sahipken, graflar daha karmaşık ve ağ modeline benzer ilişkilere sahip olabilir.

AVL ağacında döndürme işlemi, ağacın dengesiz hale geldiği durumlarda yapılır. Ağacın dengesiz hale gelmesi, yeni bir düğüm eklenirken veya silinirken sağ ve sol alt ağaçların yükseklik farkının 1'den büyük olması durumunda gerçekleşir.

Bağlı liste veri yapısında elemanlar arasında bir sıralama olmadığı yapı, tek yönlü bağlı listedir.