Algoritmalar Sıralama ve Arama Eğitimi

Eğitim Hakkında

Algoritmalar: sıralama ve arama

Eğitim, temel algoritma bilgisini kapsar: algoritma doğruluğu ve zaman/alan karmaşıklığı, Big-O, Omega ve Theta notasyonları, basit sıralamalar (bubble, selection, insertion), böl ve fethet yaklaşımıyla merge sort ve quick sort, heap sort, kararlılık (stability), doğrusal ve ikili arama, hash tablosu ve çakışma çözümü, özyineleme ve algoritma seçimi için pratik kıyaslama.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; Algoritma Analizi ve Sıralama ve Arama Algoritmaları ve Uygulama ekseninde ilerleyen uygulamalı program.

Seviye

Temel Seviye — Algoritma analizi, sıralama ve arama algoritmaları: Big-O, bubble/merge/quick sort, ikili arama ve hash tabloları

Öğrenme Metodu

Her algoritma önce elle iz sürülerek, sonra Python ile kodlanıp ölçülerek öğrenilir; çalışma süreleri grafiklenir.

Neden Bu Eğitim?

⏱️Karmaşıklık sezgisi

Big-O ile algoritmaların büyük veride nasıl ölçeklendiğini öngörürsünüz.

🔢Doğru algoritma seçimi

Veri durumuna göre uygun sıralama ve arama yöntemini seçersiniz.

💼Mülakat hazırlığı

Sık sorulan algoritma sorularını tanıyıp çözersiniz.

Anahtar Konular

algoritma eğitimisıralama algoritmalarıarama algoritmalarıbig o notasyonumerge sortquick sortikili aramahash tablosuveri yapıları ve algoritmalarbfs dfs

“Hızlı kod, doğru algoritmayı seçmekle başlar.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Programlama

Döngü, fonksiyon ve liste kullanımı bilinmelidir.

2

Matematik

Logaritma ve üslü ifadelere temel aşinalık faydalıdır.

3

Python

Örnekler Python ile olduğundan temel Python gerekir.

4

Araç

Python ve bir editör kurulu olmalıdır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı karmaşıklık analizi yapar ve temel sıralama algoritmalarını kodlar.

Modül 1

Algoritma Analizi

Algoritma özellikleri: doğruluk, sonluluk
Zaman ve alan karmaşıklığı
Big-O, Omega, Theta
En iyi, ortalama, en kötü durum
O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²)
Deneysel ölçüm (timeit)

Modül 2

Basit Sıralamalar

Bubble sort adım adım
Selection sort
Insertion sort ve kısmen sıralı veri
Karşılaştırma ve takas sayısı
Kararlı (stable) sıralama
Küçük veride pratik kullanım

Modül 3

Böl ve Fethet Sıralamalar

Özyineleme ve temel durum
Merge sort ve birleştirme adımı
Quick sort ve pivot seçimi
Quick sort en kötü durumu
Rastgele pivot ve median-of-three
Yer içi (in-place) sıralama

Modül 4

Heap ve Doğrusal Sıralamalar

İkili yığın (heap) yapısı
Heap sort
Counting sort
Radix sort
Karşılaştırma tabanlı sıralamanın alt sınırı
Python sorted ve Timsort

Günün hedefiKatılımcı arama algoritmalarını ve hash tablosunu uygular, uygun algoritmayı seçer.

Modül 1

Doğrusal ve İkili Arama

Doğrusal arama ve sentinel
İkili aramanın koşulu: sıralı veri
İteratif ve özyinelemeli ikili arama
Off-by-one hataları
bisect modülü
Arama karmaşıklığı karşılaştırması

Modül 2

Hash Tabloları

Hash fonksiyonu
Çakışma çözümü: zincirleme ve açık adresleme
Yük faktörü ve yeniden boyutlandırma
Python dict içsel çalışması
Hash set ile tekrar bulma
Hash zayıflıkları

Modül 3

Ağaç ve Grafik Aramaya Giriş

İkili arama ağacı (BST)
Ağaç gezinme: inorder, preorder
BFS ve DFS
Kuyruk ve yığın kullanımı
En kısa yol fikri
Dengeli ağaç kavramı

Modül 4

Algoritma Seçimi ve Uygulama

Veri boyutu ve durumuna göre seçim
Sıralama algoritmalarını ölçme ve grafikleme
Tipik mülakat soruları
Hata ve uç durum testi
Optimizasyon fikirleri
Çalışma planı ve kaynaklar

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Big-O analizi

Bir algoritmanın zaman karmaşıklığını Big-O ile ifade edebilirsiniz.

🧩

Basit sıralamalar

Bubble, selection ve insertion sort'u kodlayabilirsiniz.

⚙️

Merge ve quick sort

Böl ve fethet sıralamalarını özyinelemeyle yazabilirsiniz.

🔍

Kararlılık

Sıralamanın kararlı olup olmadığını değerlendirebilirsiniz.

🛠️

İkili arama

Hatasız ikili arama yazabilirsiniz.

📈

Hash tablosu

Hash çakışmalarını ve yük faktörünü açıklayabilirsiniz.

🔐

BFS/DFS

Graf ve ağaçlarda BFS ve DFS uygulayabilirsiniz.

🚀

Algoritma seçimi

Veri durumuna göre uygun algoritmayı seçebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Programlama temelini bilen öğrenci
geliştirici
mülakat hazırlığı yapan yazılımcılar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Programlama temelini bilen öğrenci, geliştirici ve mülakat hazırlığı yapan yazılımcılar için uygundur. Döngü, fonksiyon ve liste kullanımı bilinmelidir.

Matematik bilgisi şart mı?

Hayır, yalnızca temel logaritma ve üs kavramları hatırlatılır.

Hangi dil kullanılır?

Python kullanılır; algoritmalar herhangi bir dile taşınabilir.

Mülakata yardımcı olur mu?

Evet, sık sorulan sıralama ve arama soruları çözülür.

Veri yapıları da var mı?

Heap, hash tablosu, BST gibi yapılar algoritmaların bir parçası olarak işlenir.

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

PROGRAMMING FUNDAMENTALS: ALGORITHMS, SORTING, & SEARCHING EĞİTİMİ