Resizing the Queue (Kuyruğun Yeniden Boyutlandırılması), bir kuyruk veri yapısının kapasitesinin dinamik olarak değiştirilmesi işlemidir. Bu, bir kuyruğun içeriğinin yeterince büyük veya küçük olmaması durumunda, kuyruğun verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için gereklidir.
Neden Gerekli?
Performans İyileştirmesi: Kapasitesi dolmuş bir kuyruğa yeni öğeler eklemek istediğinizde, yeni bir kapasiteyle kuyruğu yeniden boyutlandırmak gerekir.
Alan Kullanımı: Eğer kuyruğunuz çok bü
Circular array (dairesel dizi), bir dizi veri yapısının özel bir uygulamasıdır. Bu yapıda, sonraki öğenin dizinin sonuna ulaştığında başına dönmesi ve oradan devam etmesi sağlanır. Bu, bir çember şeklinde düşünülebilir, yani son öğeden sonra ilk öğeye geri dönülür. Bu, dizinin sonunda boş alan olmadığında, dizinin başında boş alan olup olmadığını kontrol etmeyi kolaylaştırır.
Kullanımı:
Dairesel diziler, kuyruk yapısının uygulanmasında, işlemci planlamada ve birçok farklı senaryoda kul
Array-Based Queue Implementation, bir kuyruk (queue) veri yapısının dizi (array) kullanılarak nasıl uygulanacağını ifade eder. Bu uygulama, belirli bir boyuttaki bir dizi üzerinde işlemler yapmayı içerir.
Bu tür bir kuyruk yapısında, iki önemli gösterge (genellikle "front" ve "rear" olarak adlandırılır) kullanılır. Bunlar, dizideki en ön ve en son öğelerin konumlarını belirtir.
class ArrayQueue:
def __init__(self, capacity):
self.capacity = capacity
self.queue = [None
Abstract Data Type (ADT), bir veri yapısının mantıksal tanımını ve bu veri yapısı üzerinde gerçekleştirilebilecek işlemleri tanımlar, ancak bu işlemlerin nasıl gerçekleştirileceğinin ayrıntılarını belirtmez. Yani, ADT, "ne" yapılması gerektiğini tanımlar, "nasıl" yapılacağını değil.
Queue Abstract Data Type (Kuyruk Soyut Veri Tipi), bir kuyruk veri yapısının özelliklerini ve üzerinde gerçekleştirilebilecek işlemleri tanımlar. Temelde, bir kuyruk, öğelerin sırayla saklandığı ve ilk giren öğe
Queue (Kuyruk), bir veri yapısıdır ve ilk giren, ilk çıkar (First In, First Out - FIFO) ilkesine göre çalışır. Yani, kuyruğa ilk eklenen öğe, ilk çıkarılacak olan öğedir.
Kuyruk Operasyonları:
Enqueue: Kuyruğun sonuna bir öğe ekler.
Dequeue: Kuyruğun başından bir öğe çıkarır ve döndürür.
Front: Kuyruğun başındaki öğeyi döndürür, ancak çıkarmaz.
Rear: Kuyruğun sonundaki öğeyi döndürür.
IsEmpty: Kuyruğun boş olup olmadığını kontrol eder.
Size: Kuyruğun boyutunu,
Yığın (stack) veri yapısının bir dizi (array) kullanılarak basit bir uygulamasıdır. Bu yaklaşım, yığın işlemlerinin (push, pop, peek/top vb.) bir dizi üzerinde yürütülmesi mantığına dayanır.
Array-Based Stack Implementation'ın avantajları, dizilerin ardışık bellek bloklarında depolanmasından ve sabit zamanlı indeks erişimi sağlamasından kaynaklanır. Bununla birlikte, dizi boyutunun sabit olması nedeniyle, yığının kapasitesi de sabittir ve dolu bir yığına eklemeler hata durumlarına yol açabi
Yığınlar (Stacks), bilgisayar biliminde oldukça yaygın olarak kullanılan bir veri yapısıdır. Yığınlar, nesnelerin düzenlenmesi için kullanılır ve son giren, ilk çıkan (Last In First Out - LIFO) prensibine dayalıdır. Bu, yığına en son eklenen öğenin, ilk çıkarılacak öğe olacağı anlamına gelir.
Yığınlar, aşağıdaki temel işlemleri destekler:
Push: Bir öğeyi yığının en üstüne ekler.
Pop: Yığının en üstündeki öğeyi çıkarır ve geri döndürür.
Peek/Top: Yığının en üstündeki öğeyi dön
Python'da çok boyutlu listeler (veya diziler), kendi içinde başka listeler içeren bir liste şeklinde düzenlenir. Bu iç içe listeler, bir matris veya tensör gibi bir yapıyı temsil edebilir, karmaşık veri organizasyonuna imkan tanır.
2D Liste (Matris)
2D liste, satırlar ve sütunlarla bir tablo gibidir:
satir = 3
sutun = 4
# Tüm değerleri sıfır olan 2D bir liste oluşturma
matris = [[0 for j in range(sutun)] for i in range(satir)] # matris = [[0]*sutun]*satir
# Matrisi yazdırma
for s
Çok boyutlu (multidimensional) veri kümeleri, verilerin birden fazla özelliği veya boyutu olduğunda kullanılır. Her bir boyut, verinin bir yönünü temsil eder. İşte çok boyutlu veri kümelerinin ayrıntılı bir açıklaması:
1. Çok Boyutlu Veri Nedir?
Çok boyutlu veri, her biri farklı bir özelliği veya boyutu temsil eden birden fazla değer içerir. Örneğin, bir şehrin iklim verileri sıcaklık, nem, yağış miktarı, rüzgar hızı vb. gibi farklı boyutlar içerebilir.
2. Kullanım Alanları
Ç
Insertion Sort (Eklemeli Sıralama) algoritması, liste üzerinde yerinde sıralama yapmak için kullanılan basit bir algoritmadır. Yavaş çalışmasına rağmen, küçük veri kümeleri üzerinde oldukça etkilidir. İşte algoritmanın ayrıntılı açıklaması:
İlk Bakış
Insertion Sort, ellerinizle oyun kartlarını sıralarken yaptığınıza benzer bir şekilde çalışır. Sıralı bir listeye eleman eklemek istediğinizi düşünün. Yeni eklenen elemanı doğru yere koymak için mevcut sıralı listeyi tararsınız.
Python programlama dilinde None değeri, hiçbir şeyin olmadığını temsil eder. Başka dillerde null, nil veya benzer bir şey olarak adlandırılabilir.
None kullanmanın birkaç nedeni vardır. İşte bazı örnekler:
Varsayılan Parametre Değeri Olarak: Bir fonksiyonda, parametre değerinin verilmediği durumlar için bir varsayılan değer olarak None kullanılabilir.
def my_function(param=None):
if param is None:
param = "default value"
Bir Değişkenin Değerinin Henüz Bilinmediğini Be
Python'daki stringler değiştirilemez (immutable) olduğundan, çoğu işlem aslında yeni bir string oluşturur ve bu, belirli operasyonların etkinliklerini etkileyebilir. İşte bazı genel kural ve örnekler:
Erişim ve Dizi Uzunluğu: Stringin bir indeksindeki karaktere erişmek veya bir stringin uzunluğunu almak genellikle sabit zamanlıdır (O(1)) çünkü bu bilgiler bellekte doğrudan bulunabilir.
String Birleştirme ve Çoğaltma: String birleştirmek veya bir stringi çoğaltmak genellikle doğrusal za
Python'ın dizi türlerinin verimliliği, hem hafıza kullanımı hem de işlem zamanı açısından değerlendirilir. Genellikle, farklı dizi türlerinin verimliliği, kullanılan işlemlere ve dizi türünün uygulandığı belirli duruma bağlıdır.
İşte Python'da yaygın olarak kullanılan bazı dizi türlerinin zaman karmaşıklığı analizleri:
list: Python listeleri, dinamik dizilerdir ve genellikle elemanları ekleme ve çıkarma işlemlerini çok hızlı bir şekilde gerçekleştirirler. Listenin sonuna bir eleman ekl
Amortized Analysis, bir algoritmanın performansını analiz etmek için kullanılan bir tekniktir. Bu, bir dizi operasyonun maliyetini hesaplarken, operasyonlar arasında maliyetin dağıtılabileceği durumları dikkate alır.
Dinamik dizi senaryosunda, bir eleman eklemek genellikle O(1) zaman alır - bu, sabit zaman karmaşıklığı anlamına gelir. Ancak, dizi dolu olduğunda ve yeni bir eleman eklememiz gerektiğinde, diziyi genişletmek ve tüm elemanları yeni diziye kopyalamak O(n) zaman alır. Bu, lineer
Python'da, listeler zaten dinamik bir dizi olarak uygulanır, bu nedenle Python'da bir dinamik dizi uygulamanın pek bir anlamı yoktur. Ancak, eğitim amaçlı, Python'da bir liste kullanarak basit bir dinamik dizi uygulaması aşağıdaki gibidir.
class DynamicArray:
def __init__(self):
self._n = 0 # Dizideki eleman sayısı
self._capacity = 1 # Ayrılan kapasite
self._A = self._make_array(self._capacity) # Dizi
def __len__(self):
return self._n
def __get
Python'da, listelerin kapasitesi dinamik olarak artabilir. Bir liste oluşturduğunuzda, Python başlangıçta belirli bir kapasiteye sahip bir hafıza bloğu ayırır. Liste kapasitesi dolduğunda ve yeni bir eleman eklenmeye çalışıldığında, Python daha büyük bir hafıza bloğu ayırır ve eski elemanları yeni hafıza bloğuna kopyalar. Bu, dinamik bir diziye veya listeye bir örnektir.
Amortizasyon, bir veri yapısının zaman karmaşıklığının uzun vadede nasıl değiştiğini inceleyen bir analiz türüdür. Python
Python'da, listelerin yanı sıra, daha verimli bellek kullanımına izin veren kompakt dizi türleri de mevcuttur. Bu dizi türleri, array modülü kullanılarak oluşturulabilir ve tüm elemanları aynı türden olan (örneğin tüm elemanlarının sayısal olduğu) bir dizi oluşturur.
array modülündeki array tipi, tüm elemanları aynı türde olan homojen bir dizi sunar. Bu, liste tipinden farklıdır çünkü listeler heterojen olabilir - yani, bir liste farklı türden elemanları içerebilir.
Bir array oluşturur
Referans dizileri, bir dizi yapısını kullanarak birden çok öğeyi saklar. Ancak, bu durumda, dizi öğelerin kendisini değil, öğelere olan referansları saklar. Bu, değişken büyüklükte ve / veya farklı türlerde öğeleri saklama esnekliğini sağlar.
Python'daki listeler tipik bir referans dizisi örneğidir. Bir Python listesi, öğelerin değil, hafızadaki öğelere olan referansların dizisidir. Bu, listelerin her türden öğeyi saklamasını ve boyutlarının dinamik olarak değişmesini sağlar. Örneğin,
Bir bilgisayar sisteminde, veriler bellekte (genellikle RAM'de) depolanır. Bu bellek, bir dizi hücreden oluşur, her bir hücre ayrı bir adresle ayrı ayrı erişilebilir. Yani, belirli bir bellek adresine gitmek ve orada depolanan verileri almak veya değiştirmek mümkündür.
Düşük seviye dillerde (C, C++ gibi), programcılar genellikle bu adresleri doğrudan manipüle ederler. Bu, bellekte düşük seviye diziler (low-level arrays) oluşturmalarını sağlar. Bu tür bir dizi, bellekteki ardışık hücreleri i
Python'da, genellikle belirli bir sırayla düzenlenmiş ve sıfır veya daha fazla öğeyi içerebilecek bir dizi olan bir dizi veri türü vardır. Python'da üç ana dizi türü vardır: listeler, demetler (tuple) ve stringler.
1. Listeler: Listeler Python'da en çok kullanılan dizi türüdür. Listeler değiştirilebilir, yani bir liste oluşturulduktan sonra, öğeler ekleyebilir, kaldırabilir veya değiştirebilirsiniz. Listeler köşeli parantezler (`[]`) arasında virgülle ayrılmış değerlerle tanımlanır. Örneğin
Tail recursion, bir fonksiyonun son işlemi olarak kendisini çağırması durumudur. Yani, bir fonksiyonun son adımı başka bir fonksiyon çağrısıdır ve bu çağrı kendisine (yani aynı fonksiyona) yapılmıştır. Bu durum, özyinelemeli çağrının fonksiyonun "kuyruğunda" olduğu için "kuyruk özyinelemesi" olarak adlandırılır.
Kuyruk özyinelemesi genellikle daha verimli bir şekilde uygulanabilir çünkü çağrı yığınını büyütmek yerine, önceki çağrının hafıza alanını kullanabilir. Ancak, Python gibi bazı dill
Özyinelemeli algoritmalar, belirli bir problemin çözümünün kendi alt problemlerinin çözümlerine dayandığı durumlar için oldukça kullanışlıdır. Bu tür bir algoritma tasarlarken dikkate almanız gereken birkaç önemli adım vardır:
1. Base Case: Her özyinelemeli algoritmanın bir veya daha fazla base case'i olmalıdır. Base case, genellikle problem boyutunun en küçük olduğu durumdur (örneğin, bir listenin boş olması veya bir sayının sıfır olması). Base case için çözüm genellikle doğrudan belirlene
Lineer rekürsyon, bir fonksiyonun kendini bir kere çağırması durumudur. Bu tip rekürsyonlar, genellikle bir dizi veya listeyi işlemek için kullanılır.
Lineer rekürsyonun genel örneği faktöriyel hesaplama olabilir:
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
Burada, factorial fonksiyonu, kendisini bir kez çağırıyor. Her çağrıda, problem boyutu bir birim azalıyor (örneğin, n'den n-1'e). Bu, lineer rekürsyonun belirgin bir özelliğidir.