Temel Veri Yapıları (Python)

Eğitim Hakkında

Temel veri yapıları ve karmaşıklık analizi

Eğitim, veri yapılarının temelini Python ile öğretir: Big-O notasyonu ve O(1), O(n), O(log n) örnekleri, list, dict ve set karmaşıklıkları, stack ve LIFO, queue ve deque ile FIFO, tekli bağlı liste ve düğüm yapısı, dizi ile bağlı liste karşılaştırması, hash mantığı ve çakışma, timeit ile ölçüm ve doğru yapı seçimi.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Karmaşıklık ve Yerleşik Yapılar; 2. gün Stack, Queue ve Bağlı Liste. Her modül uygulamalı alıştırmalarla pekiştirilir.

Seviye

Temel Seviye — Stack, queue, bağlı liste, hash tablo ve Big-O analizini Python ile temel düzeyde işler.

Öğrenme Metodu

Her veri yapısı önce çizimle, sonra Python kodu ve timeit ölçümüyle anlatılır; mülakatlarda sık sorulan problemler çözülür.

Neden Bu Eğitim?

🎯Sağlam temel

Veri yapılarının mantığını kavrayarak doğru yapı seçmeyi öğrenirsiniz.

🛠️Karmaşıklık bilinci

Big-O ile kodunuzun ölçeklenebilirliğini değerlendirirsiniz.

📈Mülakata hazırlık

Teknik mülakatlardaki temel veri yapısı sorularını rahatça çözersiniz.

Anahtar Konular

python veri yapılarıbig o notasyonustack queue pythonbağlı listehash tablodequealgoritma analizipython algoritmatemel veri yapılarımülakat hazırlığı

“Veri yapısını bilmeyen, algoritmayı yarım bilir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Temel Python

Değişken, fonksiyon, liste ve sözlük kullanımına dair başlangıç düzeyinde Python bilgisi beklenir.

2

Geliştirme ortamı

Python 3.10+ ve VS Code ya da Jupyter Notebook kurulu bir bilgisayar gereklidir.

3

Komut satırı

pip ile paket kurma ve sanal ortam (venv) oluşturma konusunda temel rahatlık faydalıdır.

4

Ağ bağlantısı

Örnek veri setleri ve paket kurulumları için internet erişimi olan bir ortam önerilir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı Big-O analizi yapar ve yerleşik yapıların maliyetlerini yorumlar.

Modül 1

Temel Veri Yapıları

Python yerleşik yapıları: list, dict, set ve karmaşıklıkları
Yığın (stack) ve LIFO; liste ile yığın uygulaması
Kuyruk (queue) ve FIFO; collections.deque kullanımı
Bağlı liste (linked list) kavramı ve düğüm yapısı
Big-O notasyonu: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²)
Dizi ve bağlı liste karşılaştırması: erişim, ekleme, bellek

Modül 2

Liste ve Tuple Performansı

sys.getsizeof ile liste ve tuple bellek karşılaştırması
timeit ile append, insert(0) ve deque işlemlerinin süresi
collections.deque ile baştan/sondan O(1) ekleme-çıkarma
array modülü ve numpy dizisi ile homojen veri tutma
Liste içinde arama maliyeti O(n) ve bisect ile sıralı arama
Yaygın tuzaklar: [[0]*3]*3 çoğaltma hatası ve liste üzerinde dolaşırken silme

Modül 3

Hash Mantığı ve Performans

hash() fonksiyonu ve __hash__/__eq__ sözleşmesi
Set ve dict üyelik testinin ortalama O(1) olması
Liste ile set üyelik testi süre karşılaştırması (timeit)
Hash çakışması ve dict açık adresleme mantığına genel bakış
Kendi sınıfımızı set içinde kullanmak: __eq__ ve __hash__ yazımı
İki büyük dosyanın satırlarını set farkıyla karşılaştırma

Modül 4

Sözlük (dict) Temelleri

Anahtar-değer yapısı, süslü parantez ve dict() ile oluşturma
d[k], get(k, varsayılan) ve KeyError yönetimi
Ekleme, güncelleme, update(), pop() ve del
keys(), values(), items() görünüm nesneleri
Python 3.7+ ekleme sırasının korunması
Hashable anahtar kuralı: str, int, tuple olur; list olmaz

Günün hedefiKatılımcı stack, queue ve bağlı liste yapılarını uygular ve karşılaştırır.

Modül 1

Veri Yapılarını Sıfırdan Yazma

Node sınıfı ile tekli bağlı liste: ekleme, silme, arama
Çift yönlü bağlı liste ve dairesel yapı
Stack ve Queue sınıflarını __len__, __iter__ ile tamamlama
Hash tablo uygulaması: hash fonksiyonu ve zincirleme çakışma çözümü
Öncelik kuyruğu: heapq ve ikili yığın (binary heap) uygulaması
Birim testlerle veri yapısı doğrulama

Modül 2

Tuple Mantığı

Tuple oluşturma, tek elemanlı tuple için virgül kuralı
Değiştirilemezlik (immutability) ve hashable ilişkisi
Paketleme/açma (unpacking) ve *rest ile genişletilmiş açma
Fonksiyondan çoklu değer döndürme
collections.namedtuple ve typing.NamedTuple ile adlandırılmış alanlar
Liste mi tuple mı: bellek, hız ve niyet açısından seçim

Modül 3

Arama ve Algoritma Analizi

Doğrusal arama ve ikili arama (binary search) uygulaması
bisect modülü ile sıralı listede ekleme ve arama
En iyi, ortalama ve en kötü durum analizi
Özyineleme (recursion), temel durum ve çağrı yığını
Dinamik programlamaya giriş: memoization (functools.lru_cache)
İki işaretçi (two pointers) ve kayan pencere teknikleri

Modül 4

Atama, Referans ve Kimlik

Python'da değişkenin nesneye etiket olması (name binding)
id(), is ve == farkı
Mutable ve immutable nesnelerde atamanın sonuçları
Fonksiyon argümanlarının referansla geçmesi ve yan etkiler
Varsayılan argüman tuzağı: def f(x, lst=[])
Küçük tamsayı ve string interning davranışı

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Temel Yapılar

Stack, queue ve bağlı liste mantığını Big-O ile değerlendirebilirsiniz

🔧

Yapı Performansı

Liste, tuple ve deque seçimini bellek ve süre ölçümleriyle gerekçelendirebilirsiniz

📊

Hash ve Hız

Hash mantığını anlayıp set ve dict aramalarının neden hızlı olduğunu ölçerek gösterebilirsiniz

🧩

Sözlük Kullanımı

Sözlük oluşturma, get ile güvenli erişim ve güncelleme işlemlerini yapabilirsiniz

🚀

Yapıları Yazma

Bağlı liste, hash tablo ve heap yapılarını sıfırdan uygulayıp test edebilirsiniz

🔍

Tuple ve Unpacking

Tuple, unpacking ve namedtuple ile değişmez veri kayıtları tasarlayabilirsiniz

🛡️

Arama ve Analiz

İkili arama, özyineleme ve memoization ile algoritma karmaşıklığını analiz edebilirsiniz

📌

Referans Anlayışı

Atama, kimlik ve değişebilirlik kavramlarını ayırt ederek kaynaklı hataları önleyebilirsiniz

Kimler İçin Uygundur?

Yazılım mühendisliği öğrencileri
mülakat hazırlığı yapanlar
temel algoritma bilgisini sağlamlaştırmak isteyen geliştiriciler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Yazılım mühendisliği öğrencileri, mülakat hazırlığı yapanlar ve temel algoritma bilgisini sağlamlaştırmak isteyen geliştiriciler.

Eğitim sonunda sertifika verilir mi?

Eğitimi tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası almaya hak kazanır; sertifika DVA'nın kendi katılım ve başarı belgesidir.

Eğitim için hangi yazılımlar gereklidir?

Python 3.10 veya üzeri, bir kod editörü (VS Code ya da PyCharm) ve eğitimin konusuna göre listelenen paketler yeterlidir; kurulum adımları ilk oturumda birlikte kontrol edilir.

Algoritma geçmişi olmadan katılabilir miyim?

Evet, Big-O ve yapıların mantığı sıfırdan anlatılır; temel Python bilgisi yeterlidir.

Mülakat soruları çözülüyor mu?

Evet, parantez dengesi, kuyruk simülasyonu ve ters çevirme gibi sık sorulan temel problemler çözülür.

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 PYTHON: FUNDAMENTAL DATA STRUCTURES EĞİTİMİ