Round-Robin (RR) planlayıcısı, işletim sistemlerinde kullanılan bir zaman paylaşım algoritmasıdır. RR, işlerin veya iş parçacıklarının (threads) eşit ve adil bir şekilde zaman dilimlerine ayrılmasını sağlar. Her iş ya da iş parçacığı, sırayla belirli bir zaman dilimi (genellikle birkaç milisaniye kadar) boyunca CPU zamanına erişir.
Round-Robin algoritması aşağıdaki şekilde çalışır:
Zaman Dilimi Atama: Planlayıcı, her işe eşit bir zaman dilimi atar (örneğin, 10 milisaniye).
İşlerin
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'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.
İkili arama (Binary Search), sıralanmış bir dizi veya liste üzerindeki bir öğeyi aramak için kullanılan bir arama algoritmasıdır. İkili arama, doğru veri setinde çok etkilidir çünkü her adımda arama alanını yarıya indirir. Bu da onu büyük veri setlerinde çok hızlı ve etkili kılar.
İkili aramanın temel prensipleri aşağıdaki gibidir:
Orta noktadaki öğeyi kontrol edin: Arama alanınızın orta noktasındaki öğeyi kontrol edin. Bu, arama alanınızın ilk ve son indeksinin ortalamasını alarak bul
Rekürsiyon, bir fonksiyonun veya prosedürün kendisini çağırma sürecidir. Bu, genellikle belirli bir durumda (baz durumu olarak adlandırılır) sona eren bir döngü oluşturur. Rekürsiyon, belirli türdeki problemleri çözmek için özellikle kullanışlıdır, özellikle de problemin doğal olarak daha küçük alt problemlere bölünebileceği durumlar.
Bir rekürsif fonksiyon genellikle iki ana bölüme ayrılır:
Baz durumu: Bu, rekürsiyonun sona ermesini sağlayan koşuldur. Rekürsif fonksiyonun bir noktada
Algoritma analizi yapmak için big-Oh notasyonuna sahip olduğumuza göre, bu notasyonu kullanarak bazı basit algoritmaların çalışma sürelerini karakterize ederek bazı örnekler verelim. Ayrıca, önceki sözümüze uygun olarak, bu bölümde daha önce verilen yedi işlevin her birinin örnek bir algoritmanın çalışma süresini karakterize etmek için nasıl kullanılabileceğini aşağıda gösteriyoruz. Bu bölümde sözde kod kullanmak yerine, örneklerimiz için eksiksiz Python uygulamaları veriyoruz. Python'un liste s
Karşılaştırmalı analiz, genellikle iki veya daha fazla veri setinin veya değişkenin birbiriyle karşılaştırıldığı bir tekniktir. Bu, analistlerin ve araştırmacıların iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi veya farkı belirlemesine yardımcı olur. Karşılaştırmalı analiz genellikle istatistiksel, ekonomik, iş dünyası, bilgisayar bilimleri ve diğer birçok alanda kullanılır.
Bilgisayar bilimlerinde karşılaştırmalı analiz, genellikle algoritmaların veya veri yapılarının performansını ölçm
Big-Theta (Θ) notasyonu, bir algoritmanın çalışma süresini hem üst hem de alt sınırlar açısından ifade eder. Bu notasyon, bir algoritmanın çalışma süresinin girdi boyutu n'in bir fonksiyonu olarak belirli bir aralıkta olduğunu gösterir.
Örneğin, bir algoritmanın çalışma süresi Θ(n) olarak ifade edilirse, bu, girdi boyutu n'e bağlı olarak algoritmanın çalışma süresinin bir sabit çarpanla n ve başka bir sabit çarpanla n arasında olduğunu belirtir. Yani, bu algoritmanın çalışma süresi girdi bo
Bir algoritmanın çalışma süresini Big-Oh notasyonu kullanarak karakterize etmek, algoritmanın genel performansını anlamamıza ve algoritma seçimlerimizi bilinçli bir şekilde yapmamıza yardımcı olur. Bir algoritmanın karmaşıklığı, genellikle O notasyonu ile ifade edilir ve girdinin boyutuna (n) bağlı olarak algoritmanın ne kadar hızlı veya yavaş çalışacağını tahmin etmeye yardımcı olur.
Örneğin, bir algoritmanın çalışma süresi O(n) ise, algoritmanın lineer zamanlı olduğunu söyleyebiliriz. Bu,
Bilgisayar bilimlerinde, Big-Oh notasyonu (O notasyonu), bir algoritmanın performansını veya karmaşıklığını tanımlamak için kullanılır. Özellikle, bir algoritmanın en kötü durumdaki çalışma zamanını veya gereken hafıza alanını ifade eder.
O notasyonu, algoritmanın girdi boyutuna (n) göre büyüme hızını belirtir. Örneğin, O(n) bir algoritmanın lineer zamanlı olduğunu belirtir: girdi boyutu iki katına çıktığında, algoritmanın çalışma süresi de yaklaşık iki katına çıkar.
O( ) (Big O Nota
Nested loop (iç içe döngüler), bir döngü içinde başka bir döngünün bulunduğu bir programlama yapısıdır. İç içe döngüler genellikle çok boyutlu veri yapılarını, örneğin listeleri veya matrisleri işlemek için kullanılır. İç döngü, dış döngünün her iterasyonunda bir kez çalıştırılır.
Quadratic function (ikinci derece fonksiyon) ise genellikle f(x) = ax^2 + bx + c şeklinde tanımlanır. Burada a, b ve c sabitlerdir ve a 0'dan farklıdır. Bu fonksiyonun grafiği bir parabol şeklini alır.
İç içe
Deneysel çalışmalar (Experimental Studies), bir algoritmanın veya programın gerçek performansını ölçmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu tür bir çalışma genellikle bir algoritmanın veya programın gerçek dünya koşullarında nasıl performans gösterdiğini anlamak için kullanılır.
Deneysel çalışmalar genellikle aşağıdaki adımları içerir:
Problem Seçimi: İlk adım, analiz etmek istediğiniz problemi seçmektir. Bu problem, bir algoritmanın veya programın çözmesi gereken belirli bir görev olabi
Algoritma analizi, bir algoritmanın performansını değerlendirmek için kullanılan bir süreçtir. Bu analiz genellikle algoritmanın çalışma zamanı (time complexity) ve bellek kullanımı (space complexity) üzerinde odaklanır. Algoritma analizi, bir algoritmanın belirli bir problemi çözme etkinliğini belirlemek için önemlidir.
Time Complexity: Algoritmanın çalışma zamanı, algoritmanın girdi boyutuna bağlı olarak ne kadar süre alacağını tahmin eder. Büyük O gösterimi genellikle algoritmanın en köt