Hoşgeldiniz, Misafir . Oturum Aç . English
Neredeyim: Ninova / Dersler / Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi / BLG 381E / Dersin Bilgileri
 

Dersin Bilgileri

Dersin Adı
Türkçe İleri Veri Yapıları
İngilizce Advanced Data Structures
Dersin Kodu
BLG 381E Kredi Ders
(saat/hafta)
Uygulama
(saat/hafta)
Labratuvar
(saat/hafta)
Dönem 1
3 3 - -
Dersin Dili İngilizce
Dersin Koordinatörü Zehra Çataltepe
Dersin Amaçları 1. Bu ders Bilgisayar Mühendisliği eğitiminde ileri düzeydeki pek çok derste (Veri Tabanı, Bilgisayar Ağları, Yapay Zeka...) kullanılacak ileri veri yapılarının ve tekniklerin tanıtılmasını amaçlar.
2. İleri veri yapıları kullanarak belli bir problemi çözmek için bir program yazabilme ve elde edilen sonuçları yorumlayabilme becerisi
3. Verilen bir çözümü ileri veri yapılarını göz önüne alarak inceleme, değerlendirme ve iyileştirme becerisi
4. Ders İngilizce verildiği için İngilizce anlama ve yazma becerisinin geliştirilmesi
Dersin Tanımı Giriş, ikincil yedekleme birimleri, asimptotik analiz; Yinelemeler; Sıralama, merge ve heap sıralama yöntemleri; Hızlı sıralama, lineer zamanda sıralama; Quicksort, sorting in linear time; Sözlükler, daraltma yöntemi, sınıf içi çalışma; İkili arama ağaçları, 2-3 ağaçları, 2-3-4 ağaçları, kırmızı ve siyah ağaçlar; B-ağaçları; Diğer dengeli ağaçlar: AVL, Splay, Sözdizimsel arama ağaçları; Binomial heapler; Fibonacci heapler; Sıralama ağları; Karakter-katarı eşleme algoritmaları
Dersin Çıktıları I. Asimptotik Gösterim hakkında bilgi verilmesi.
II. Yinelemelerin (Recurrence) çözümleri.
III. Sıralama algoritmaları (Merge, Hızlı, Heap).
IV. Verinin daha hızlı saklanması ve erişilmesi için gerekli karmaşık teknikler ve veri yapılarının tanıtılması (daraltma (hashing), Kırmızı-Siyah ağaçlar, B-ağaçları, AVL ağaçları).
V. Sıralama ağacı (heap) yapısının, çeşitlerinin (Binomial, Fibonacci) ve uygulamalarının tanıtılması.
VI. İleri veri yapılarının arama, sıralama için gereken zaman performanslarını ölçme ve anlama, ve bir problem için uygun olan veri yapısının hangisi olduğu hakkında fikir sahibi olma.
VII. Sıralama ağlarının (Sorting Networks) tanıtılması
VIII. Karakter-katarı karşılaştırma algoritmalarının tanıtılması
Önkoşullar 1) Veri Yapıları, 2) Nesneye Dayalı Programlama
Gereken Olanaklar
Diğer Final Exam
(closed book and notes)

Attendance is mandatory, you may get VF if you attended less than 70% of the classes. (Article 20, Undergraduate Academic Regulations, http://www.sis.itu.edu.tr/yonetmelik/yonet-eng.html).

BLG381E (Advanced Data Structures) dersinin yarıyıl sonu sınavına girebilmek için öğrencilerin aşağıdaki tüm koşulları sağlaması gereklidir.
1. Derslerin %70’ne (9 derse) katılmak.
2. Toplam 3 adet ödevden/projeden 3 tanesini teslim etmek. Bir ödevin/projenin “teslim edilmiş” olarak kabul edilmesi için o ödevden/projeden en az 10/100 almak gereklidir. Daha düşük not alınan ödevler/projeler teslim edilmemiş sayılır.
3. Ödev/proje notlarının ortalamasının en az 30/100 olması
4. Yarıyıl içi çalışmalarının ağırlıklı ortalamasının en az 30/100 olması.
Ders Kitabı Introduction to Algorithms , 2nd Edition,T.H.Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, MIT Press, 2001, ISBN: 978-0262531962.
Diğer Referanslar 1. Data Structures and Algorithm Analysis in C++, 2nd Edition, Mark Allen Weiss, AddisonWesley, 2006, 978-032137531, 608 pages.
2. File Structures, An Object Oriented Approach with C++ , M.Folk, B.Zoellick, G.Ricardi, Addison-Wesley,1998, 978-020187401, 724 pages.
 
 
Dersler . Yardım . Hakkında
Ninova, İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı ürünüdür. © 2020