Data Structures & Algorithms in Java:

Eğitim Hakkında

Java ile veri yapıları ve algoritmalara giriş

Data Structures & Algorithms in Java: Introduction, veri yapılarını ve algoritmaları Java örnekleriyle tanıtır. Big-O notasyonu, dizi ve ArrayList, bağlı liste, stack ve queue, HashMap iç yapısı, ikili arama ağacı, heap ve priority queue, bubble, merge ve quick sort, ikili arama ve özyineleme temel konulardır. Her yapı için Java Collections karşılığı ve ne zaman hangisinin seçileceği tartışılır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; toplam 8 modül, her modülde altı konu başlığı ve uygulama çalışması yer alır.

Seviye

Temel Seviye — Big-O analizi, diziler, bağlı listeler, yığın, kuyruk, hash tabloları, ağaçlar ve temel sıralama-arama algoritmaları.

Öğrenme Metodu

Her yapı çizim üzerinde adım adım izlenir, ardından Java ile kodlanır ve küçük problemlerle pekiştirilir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Doğru yapıyı seçmek

Problemin erişim ve ekleme ihtiyacına göre uygun veri yapısını seçmeyi öğrenirsiniz.

🛠️Analiz alışkanlığı

Kodun zaman ve bellek karmaşıklığını Big-O ile değerlendirmeyi alışkanlık edinirsiniz.

🚀Java Collections bağlantısı

Kendi yazdığınız yapıları java.util karşılıklarıyla ilişkilendirirsiniz.

Anahtar Konular

java veri yapılarıalgoritma eğitimibig-o notasyonujava hashmapikili arama ağacıjava priority queuemerge sort javaquick sort javajava algoritmalarveri yapıları ve algoritmalar

“Algoritma bilmek, kod yazmadan önce çözümü görmektir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Java sözdizimi

Sınıf, metot ve döngü yazabilecek düzeyde temel Java bilgisi gerekir.

2

Referans mantığı

Nesne referansı ve null kavramını bilmek bağlı liste bölümlerini kolaylaştırır.

3

JDK ve IDE

JDK 17 ve IntelliJ IDEA veya Eclipse kurulu bir bilgisayar gerekir.

4

Temel matematik

Büyük-O notasyonunu anlamak için temel cebir yeterlidir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı kodun karmaşıklığını ölçer ve dizi ile bağlı liste arasında bilinçli seçim yapar.

Modül 1

Big-O Analizi

O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²)
en iyi, ortalama ve en kötü durum
amortize analiz (ArrayList büyümesi)
bellek karmaşıklığı
döngü ve iç içe döngü analizi
ölçüm için System.nanoTime

Modül 2

Dizi ve ArrayList

dizi bellek yerleşimi
ekleme ve silmede kaydırma
dinamik dizi yazımı (resize)
ArrayList kapasite büyümesi
iki işaretçi tekniği
dizi problemleri: tersleme ve rotasyon

Modül 3

Bağlı Liste Temelleri

Node yapısı ve singly list
addFirst, addLast, remove
liste tersleme
orta düğümü bulma
dizi ile bağlı liste karşılaştırması
LinkedList sınıfının kullanımı

Modül 4

Stack ve Queue

LIFO ve FIFO mantığı
dizi ve liste ile gerçekleme
parantez dengesi problemi
ArrayDeque kullanımı
dairesel kuyruk
Stack sınıfının neden önerilmediği

Günün hedefiKatılımcı hash tablosu, ikili ağaç ve temel sıralama-arama algoritmalarını kodlar.

Modül 1

Hash Tabloları

hashCode ve equals ilişkisi
bucket ve çakışma çözümü
HashMap load factor
treeify eşiği
HashSet ve LinkedHashMap
kelime frekansı problemi

Modül 2

İkili Arama Ağacı

BST kuralı ve düğüm yapısı
ekleme, arama, silme
inorder, preorder, postorder gezinme
dengesiz ağaç sorunu
yükseklik hesabı
TreeMap ve kırmızı-siyah ağaç tanıtımı

Modül 3

Heap ve Priority Queue

min-heap ve max-heap
dizi ile heap gösterimi
insert ve extractMin
PriorityQueue kullanımı
heap sort fikri
en büyük k eleman problemi

Modül 4

Sıralama ve Arama

bubble ve insertion sort
merge sort ve quick sort
Arrays.sort ve TimSort
ikili arama ve sınır durumları
özyineleme ve kuyruk özyineleme
sıralama algoritması karşılaştırma testi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Big-O analizi

Bir algoritmanın zaman ve bellek karmaşıklığını Big-O ile ifade edebilirsiniz.

✅

Dizi ve liste seçimi

Erişim ve ekleme ihtiyacına göre dizi ile bağlı liste arasında seçim yapabilirsiniz.

✅

Stack ve queue

Parantez dengesi gibi problemlerde yığın ve kuyruk yapılarını kullanabilirsiniz.

✅

Hash mantığı

hashCode, equals ve çakışma çözümünü HashMap örneğiyle açıklayabilirsiniz.

✅

Ağaç gezinme

İkili arama ağacında ekleme, silme ve inorder gezinme kodlayabilirsiniz.

✅

Heap kullanımı

PriorityQueue ile en büyük k eleman gibi problemleri çözebilirsiniz.

✅

Sıralama algoritmaları

Merge sort ve quick sort algoritmalarını yazıp maliyetlerini yorumlayabilirsiniz.

✅

Collections bilinci

java.util koleksiyonlarını iç yapılarına bakarak doğru seçebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Veri yapıları ve algoritmalara yeni başlayan öğrenciler
algoritma temelini sağlamlaştırmak isteyen yazılımcılar
Java koleksiyonlarını bilinçli seçmek isteyen geliştiriciler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri yapıları ve algoritmalara yeni başlayan öğrenciler, algoritma temelini sağlamlaştırmak isteyen yazılımcılar ve Java koleksiyonlarını bilinçli seçmek isteyen geliştiriciler.

Hiç algoritma bilgim yok, katılabilir miyim?

Evet, temel Java bilgisi yeterlidir ve Big-O ilk modülde sıfırdan anlatılır.

Yapılar sıfırdan mı yazılıyor?

Evet, önce kendi gerçeklemeniz yazılır, sonra java.util karşılığı ile karşılaştırılır.

Mülakata hazırlık sağlar mı?

Temel mülakat sorularının çoğu bu yapılara dayanır ve örnek problemler çözülür.

Sertifika verilir mi?

Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

DATA STRUCTURES & ALGORITHMS IN JAVA: INTRODUCTION EĞİTİMİ