Graph Traversal & Shortest Path Eğitimi

Eğitim Hakkında

Graf dolaşma ve en kısa yol algoritmaları

Eğitim graf algoritmalarını kodla birlikte işler. BFS ve DFS ile dolaşma, bağlı bileşenler, çevrim tespiti, topolojik sıralama (Kahn), Dijkstra ve öncelik kuyruğu, Bellman-Ford ve negatif ağırlık, Floyd-Warshall, A* sezgisel arama, Kruskal ve Prim ile minimum yayılan ağaç, zaman ve bellek karmaşıklığı analizi Python ile uygulamalı gösterilir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Dolaşma Algoritmaları; 2. gün En Kısa Yol ve Yayılan Ağaç.

Seviye

Orta Seviye — graf dolaşma ve en kısa yol algoritmalarının uygulanması

Öğrenme Metodu

Katılımcılar her algoritmayı Python ile sıfırdan yazar, harita, sosyal ağ ve bağımlılık grafı verileri üzerinde çalıştırır ve karmaşıklığını ölçer.

Neden Bu Eğitim?

🗺️Yol Bulma

Navigasyon ve ağ yönlendirme problemlerinin arkasındaki algoritmaları kodlarsınız.

⏱️Karmaşıklık Hakimiyeti

Zaman ve bellek maliyetini O notasyonuyla analiz edersiniz.

🎯Mülakat Hazırlığı

Sık sorulan graf problemlerini sistematik biçimde çözersiniz.

Anahtar Konular

graf algoritmalarıbfs dfsdijkstra algoritmasıbellman-forda* algoritmasıtopolojik sıralamaminimum yayılan ağaçgraph traversal

“Her yol problemi bir graftır; doğru algoritma onu çözülebilir kılar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python

Liste, sözlük, sınıf ve fonksiyon yazabilmek gerekir.

2

Temel veri yapıları

Yığın, kuyruk ve öncelik kuyruğu kavramlarını bilmek faydalıdır.

3

Büyük O

Temel karmaşıklık notasyonu bilgisi önerilir.

4

Matematik

Temel ayrık matematik ve graf terimlerine aşinalık yeterlidir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı BFS ve DFS ile dolaşma, bağlı bileşen, çevrim tespiti ve topolojik sıralama problemlerini çözer.

Modül 1

BFS Uygulaması

Kuyruk (deque) ile BFS gerçekleme
Seviye seviye dolaşma ve mesafe hesabı
Ağırlıksız graflarda en kısa yol
Çift yönlü BFS
Labirent ve ızgara problemleri
Karmaşıklık: O(V+E)

Modül 2

DFS Uygulaması

Özyinelemeli ve yığın tabanlı DFS
Giriş ve çıkış zamanları
Kenar sınıflandırması: ağaç, geri, ileri, çapraz
Özyineleme sınırı ve yinelemeli çözüm
Ada sayma ve bağlı bileşen bulma
Güçlü bağlı bileşenler: Tarjan ve Kosaraju

Modül 3

Çevrim ve Topolojik Sıralama

Yönlü graflarda çevrim tespiti (renklendirme)
Yönsüz graflarda çevrim tespiti (Union-Find)
Kahn algoritması ve derece sayma
DFS tabanlı topolojik sıralama
Derleme ve paket bağımlılık sıralaması
Ders ön koşulu çizelgeleme problemi

Modül 4

Bağlantı ve Özel Yapılar

İki parçalı (bipartite) graf kontrolü
Köprü ve eklem noktaları
Eulerian ve Hamiltonian yol kavramı
Union-Find: yol sıkıştırma ve rank
Kuş uçuşu ve manhattan mesafeleri
Dolaşma sonuçlarını görselleştirme (networkx)

Günün hedefiKatılımcı Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall, A*, Kruskal ve Prim algoritmalarını gerçekler ve karşılaştırır.

Modül 1

Dijkstra Algoritması

heapq ile öncelik kuyruğu
Gevşetme (relaxation) mantığı
Yol geri izleme (predecessor)
Negatif kenarda neden başarısız olduğu
O((V+E) log V) karmaşıklığı
Yol haritası ve ağ gecikmesi örnekleri

Modül 2

Bellman-Ford ve Floyd-Warshall

Bellman-Ford gevşetme turları
Negatif çevrim tespiti
Floyd-Warshall dinamik programlama
Tüm çiftler en kısa yol matrisi
Döviz kuru arbitraj problemi
Algoritma seçim ölçütleri

Modül 3

A* ve Sezgisel Arama

f = g + h maliyet fonksiyonu
Manhattan, Öklid ve Chebyshev sezgiselleri
Kabul edilebilir ve tutarlı sezgisel
Açık ve kapalı küme yönetimi
Oyun haritasında yol bulma
Dijkstra ile A* karşılaştırması

Modül 4

Minimum Yayılan Ağaç

Kruskal ve Union-Find
Prim ve öncelik kuyruğu
Kesim özelliği (cut property)
Ağ kablolama maliyeti problemi
Kümeleme için MST kullanımı
Algoritmaların büyük graflarda ölçeklenmesi

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

BFS ve DFS

Kuyruk ve yığın tabanlı dolaşmaları sıfırdan yazarsınız.

✅

Çevrim Tespiti

Yönlü ve yönsüz graflarda çevrimi bulursunuz.

✅

Topolojik Sıralama

Bağımlılık graflarını Kahn algoritmasıyla sıralarsınız.

✅

Dijkstra

Öncelik kuyruğu ile en kısa yolu hesaplarsınız.

✅

Negatif Ağırlıklar

Bellman-Ford ile negatif çevrimleri tespit edersiniz.

✅

Tüm Çiftler Yolu

Floyd-Warshall ile mesafe matrisi üretirsiniz.

✅

A* Arama

Sezgisel fonksiyonla yol bulmayı hızlandırırsınız.

✅

MST

Kruskal ve Prim ile minimum yayılan ağacı kurarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Algoritma ve veri yapıları bilgisini derinleştirmek isteyen geliştiriciler
öğrenciler
mülakat hazırlığı yapanlar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Algoritma ve veri yapıları bilgisini derinleştirmek isteyen geliştiriciler, öğrenciler ve mülakat hazırlığı yapanlar için uygundur. Liste, sözlük, sınıf ve fonksiyon yazabilmek gerekir.

Hangi dil kullanılır?

Uygulamalar Python ile yapılır, mantık her dile taşınabilir.

Mülakat sorularına yardımcı olur mu?

Evet, BFS, DFS, Dijkstra ve topolojik sıralama gibi sık sorulan problemler çözülür.

Sertifika verilir mi?

Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Graf gösterimi bilmek gerekir mi?

Komşuluk listesi temel düzeyde bilinmelidir; gösterim konusu için ayrı bir eğitimimiz vardır.

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

GRAPH DATA STRUCTURES: IMPLEMENTING GRAPH TRAVERSAL & SHORTEST PATH ALGORITHMS EĞİTİMİ