DERS ADI

: VERİ YAPILARI VE ALGORİTMALAR

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
CME 2001 VERİ YAPILARI VE ALGORİTMALAR ZORUNLU 2 2 0 6

Dersi Veren Birim

Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Düzeyi

Lisans

Ders Koordinatörü

YRD.DOÇENT ZERRİN IŞIK

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar MühendisliğiTezsiz Bilimsel Hazırlık (YL)
Bilgisayar Mühendisliği Bilimsel Hazırlık (YL)
Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Bilimsel Hazırlık İÖ (YL)
Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Amacı

Bu dersin amacı standart veri yapıları ve ilgili algoritmaları tanımlanabilmesi, veri yapıları ile ilgili algoritmaların asimptotik davranışlarını tanımlanabilmesi, verilen bir mühendislik problemi için gerekli veri yapısı ve algoritmaların tanımlanabilmesi ve alternatif tasarımların birbirleri ile kıyaslanabilmesi için gerekli bilgi ve becerinin öğrenciye kazandırılmasıdır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Dinamik kümelerin gerçeklemesinde kullanılan standart lineer veri yapılarını tanımlayabilme
2   Standart veri yapılarını işleyen algoritmaların en kötü durum asimptotik davranışlarını tanımlayabilme
3   Recursive algoritmaların asimptotik davranışlarını modelleyebilme
4   Çizge algoritmalarını tanımlayabilme
5   Böl ve yönet (divide and conquer) metodunun bir mühendislik tasarım yaklaşımı olarak kullanabilme
6   Dinamik programlama yöntemini mühendislik problemlerine uygulayabilme

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Veri yapıları giriş kavramları
2 Insertion sort, Merge sort, Asymptotic Notasyon
3 Recurrences, Substitution, Recursion Tree Master Method
4 Hashing, Hash Fonksiyonları
5 Open Addressing Hashing, Heapsort
6 Quicksort, Linear Time Sorting
7 Vize 1
8 Binary Search Trees
9 AVL Trees
10 B-Trees
11 Graph Search Algorithms
12 Minimum Spanning Tree
13 Shortest Path Algorithms
14 Dynamic Programming

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Ana kaynak: Ders Kitabı: Introduction To Algorithms Üçüncü Baskı, THOMAS H. CORMEN CHARLES E. LEISERSON RONALD L. RIVEST CLIFFORD STEIN, The MIT Press Massachusetts Institute of Technology Cambridge, 2001
Yardımcı kaynaklar:
Data Structures & Algorithms in Java, Sixth Edition, Michael Goodrich, Roberto Tamassia, Michael Goldwasser, Wiley, 2015.
Referanslar:
Diğer ders materyalleri: Ders notları (teorik derslerden), rehberli uygulamalar için hazırlanan uygulama problem setleri.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Teorik ders, Sınıfta rehberli uygulama (bireysel veya grup çalışma), Ev ödevi ( ev çalışması ve bilgisayar programlama )

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Vize
2 OD Ödev
3 FN Final
4 BNS BNS VZ * 0.25 + OD * 0.25 + FN * 0.50
5 BUT Bütünleme Notu
6 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.25 + OD * 0.25 + BUT * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Öğrencilerin derslerin %80 ine katılımı zorunludur. Daha önceden derse devam etmiş öğrencilerin derse devamdan tamamen veya kısmen muafiyeti öğretim üyesinin yazılı izni ile mümkündür

Değerlendirme Kriteri

5 adet öğrenme çıktımız ilgili alanlarda öğrencilere sınav soruları sorulmakta, ev ödevleri ve rehberli çalışmalarda da ilgili çalışmaları hakkında değerlendirmelerde bulunulmaktadır.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Ders başladıktan sonra öğrencilerin derse girmelerine izin verilmez, geç teslim edilen ödevler kabul edilmez, dersi almakla, öğrencilerin yaptıkları çalışmaların kendi çalışmaları olduğuna dair ve bunları başkaları ile paylaşmayacaklarına dair ahlaki olarak söz verdikleri varsayılır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Dahili 17413, zerrin@cs.deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Dönem başında anons edilmektedir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 13 2 26
Uygulama 13 2 26
Final Sınavına Hazırlık 1 14 14
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 3 39
Vize Sınavına Hazırlık 1 14 14
Ödev Hazırlama 2 8 16
Vize Sınavı 1 2 2
Final Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 139

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.15
ÖK.25
ÖK.35
ÖK.45
ÖK.55522
ÖK.6