Veri Yapıları ve Algoritma Nedir?

Bir veri yapısı, verileri sanal bir sistemde düzenler. Örneğin, sayı dizileri, veriler veya tablolar olabilir. Veri Yapıları, verimli kullanım sağlamak için veri depolamanın programatik yöntemini temsil eder. Çoğu kurumsal uygulama, farklı türde veri yapıları kullanır.

Algoritma, bilgisayarın girdi alarak ve bunu hedef çıktıya dönüştürerek gerçekleştirdiği bir dizi adımdır. Başka bir deyişle, istenen çıktıyı elde etmek için belirli bir sırayla uygulanacak bir dizi talimat tanımlayan adım adım bir süreçtir. Genel olarak, algoritmalar altta yatan dillerden bağımsız olarak oluşturulur. Bu, bir algoritmanın birden çok programlama dilinde yürütülebileceği anlamına gelir.

Veri yapıları ve algoritmalar birleşir ve programcıların farklı bilgisayar programları oluşturmasına yardımcı olur. Veri yapılarına ve algoritmalara yönelik kapsamlı bir çalışma, verimli ve iyi optimize edilmiş kodu garanti eder.

Bilgisayar biliminde, tüm programlar, yazılımlar ve uygulamalar iki temel unsur içerir - (i) Veriler ve (ii) Algoritmalar. Veri bilgidir ve algoritmalar, ham verileri daha ileri programlama için değerli bileşenlere dönüştüren talimat kümeleridir. Karışıklığı önlemek için aşağıdaki denklemleri hatırlayabilirsiniz:

İlgili veriler kümesi + Veriler üzerinde izin verilen işlemler kümesi = Veri Yapıları

Veri yapıları + Algoritmalar = Programlar

Aşağıdaki bölümler, Veri Yapısı ve Algoritmalarını öğrenmenizin nedenlerini , bunların birlikte nasıl çalıştıklarını, uygulamalarını ve standart Veri Yapısı ve Algoritmalarını anlamanızı sağlar.

Veri yapılarının önemi ve türleri ile başlayalım:

Neden Veri Yapısı?

Veri yapılarını anlamak, projeniz ve gereksinimleriniz için uygun olanı anlamanıza ve seçmenize olanak tanır. Sonuç olarak, zaman ve bellek açısından verimli kod yazabilirsiniz.

Veri Yapısı Türleri

Veri yapıları temel olarak iki kategoriye ayrılır:

1) Doğrusal veri yapısı

2) Doğrusal olmayan veri yapısı

1) Doğrusal veri yapıları:

Bu tür veri yapılarında, öğeler sırayla düzenlenir. Öğeler belirli bir sırada düzenlendiğinden, uygulama kolaylaşır. Ancak program karmaşıklığının artmasıyla birlikte doğrusal veri yapıları en uygun seçim olmayabilir.

Yaygın doğrusal veri yapıları şunlardır:

1. Dizi Veri Yapısı
2. Yığın Veri Yapısı
3. Kuyruk Veri Yapısı
4. Bağlantılı Liste Veri Yapısı

1. Dizi Veri Yapısı:

Bir dizide, tüm öğeler aynı türe ait olacak şekilde sürekli bellekte düzenlenir. Programlama dili, diziler biçiminde saklanan öğelerin türünü belirler. Örneğin, verileri sırayla bellekte depolamanız gerekiyorsa Array veri yapısını kullanabilirsiniz.

2. Yığın Veri Yapısı:

Öğeler LIFO yönteminde saklanır. Bu, bir yığında depolanan son öğenin önce kaldırılacağı anlamına gelir. Çalışması, yığın üzerine yerleştirilen son plakanın önce atılacağı plaka yığınlarıyla aynıdır.

3. Kuyruk Veri Yapısı:

Bu veri yapısı FIFO yöntemini benimser, yani kuyrukta depolanan ilk öğe önce alınır. Çalışması, sıradaki ilk öğrencinin ilk olarak kabul edildiği giriş gişesindeki bir öğrenci kuyruğu ile aynıdır.

4. Bağlantılı Liste Veri Yapısı:

Veri öğeleri bir dizi düğüm aracılığıyla birbirine bağlanır. Her düğüm, aşağıdaki düğüme veri öğelerini ve adresleri içerir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programlarını, Gelişmiş Sertifika Programlarını veya Yüksek Lisans Programlarını öğrenin.

2) Doğrusal olmayan veri yapıları

Doğrusal veri yapılarından farklı olarak, doğrusal olmayan veri yapılarında bulunan öğeler bir sıra halinde düzenlenmemiştir. Bir öğenin bir veya daha fazla öğeye bağlanacağı hiyerarşik bir yöntemle düzenlenirler.

Aşağıdaki liste, doğrusal olmayan veri yapılarının sınıflandırmasını gösterir:

1. Grafik Veri Yapısı
2. Ağaçlar Veri Yapısı

1. Grafik Veri Yapısı

Grafik veri yapısında , her düğüm bir köşe olarak bilinir ve her köşe, kenarlar aracılığıyla diğer köşelere bağlanır.

Ünlü Grafik Veri Yapıları:

• Güçlü Bağlantılı Bileşenler
• Genişleyen Ağaç ve Minimum Genişleyen Ağaç
• Bitişiklik Listesi
• Bitişiklik Matrisi

2. Ağaç Veri Yapısı

Bir grafiğe benzer şekilde, bir ağaç bir dizi kenar ve tepe noktasıdır. Ancak bu veri yapısında, iki köşe arasında yalnızca bir kenar olabilir.

Ünlü Ağaç tabanlı Veri Yapıları:

• İkili Arama Ağacı
• İkili ağaç
• B-ağacı
• B+ Ağacı
• AVL Ağacı
• Kırmızı-Siyah Ağaç

ABD - Veri Bilimi Programlarımıza göz atın

Veri Yapısı ve Algoritmalarını öğrenme nedenleri:

İster pazarlama, ister seyahat veya üretim olsun, dijitalleştirme programlamayı destekler. Programlama, uygulamaların her alanında görülür ve tüm bu uygulamalar, uzman BT uzmanları gerektirir. Veri yapıları ve algoritmalar , herhangi bir bilgisayar kodu veya programının temel yönleridir.

Uygulamaların karmaşıklığının artmasıyla birlikte, karşılaşılan üç yaygın sorun şunlardır:

• İşlemci hızı:

İşlemci hızı çok yüksek olsa da, veri hacmi bir milyar kayda çıkarsa sınırlanacaktır.

• Veri Arama:

Veri büyüdükçe arama yavaşlar. Örneğin, bir mağazada 1 milyon öğe olduğunu varsayalım. Uygulama bir öğenin aranmasını talep ederse, her seferinde 1 milyon kez aramak zorunda kalacak ve bu da veri arama sürecini yavaşlatacaktır.

• Çoklu istekler:

Birçok kullanıcı bir web sunucusunda aynı anda veri arar, bu nedenle veri arama işlemi sırasında hızlı sunucu bile bazen verimsiz olabilir.

Veri yapıları ve algoritmalar , yukarıda belirtilen bu sorunları çözmek için kullanışlıdır. Verileri, tüm öğelerin aranmasına gerek kalmayacak ve hedeflenen veriler anında aranabilecek şekilde düzenlerler.

Veri Yapıları ve Algoritmalar birlikte nasıl çalışır?

Farklı amaçlara ulaşmak için çeşitli algoritmalar tasarlanmıştır. Çeşitli veri yapılarıyla ancak aynı hesaplama karmaşıklığı ölçeğiyle etkileşime girerler. Algoritmalar, statik veri yapılarıyla etkileşime giren dinamik çekirdek parçalar olarak kabul edilir.

Veriler kodda esnek bir şekilde ifade edilir. Algoritmaların nasıl geliştirildiğini ve ilgili bir dil ailesinin anlamsal olarak nasıl çalıştığını öğrendikten sonra, bunları çeşitli programlama dilleri arasında genelleştirebilirsiniz. Programlama dillerinin temellerini ve pekiştirme ilkelerini incelediğinizde, çeşitli diller arasında kolayca geçiş yapabilir ve onları daha hızlı öğrenebilirsiniz.

Yaygın Olarak Kullanılan Veri Yapıları ve Algoritmalar:

Aşağıdaki liste, çeşitli programlama dillerinde bulacağınız veri yapılarını göstermektedir:

• kuyruklar
• Yığınlar
• bağlantılı listeler
• Haritalar
• Setler
• Ağaç ara
• Hash tabloları

Bu veri yapılarının ve algoritmaların her biri , öğelerin eklenmesi ve toplam ölçülerin hesaplanması (örneğin, temel alınan veri yapısı için ortalamanın bulunması) gibi ilgili işlevler için benzersiz hesaplama karmaşıklığına sahiptir.

Ortak algoritma kategorileri şunlardır:

• Sırala – (öğeleri belirli bir düzende sıralayın)
• Arama (veri yapısındaki bir öğeyi arar)
• Ekle – (bir veri yapısına öğe ekler)
• Güncelleme (veri yapısındaki mevcut bir öğeyi günceller)
• Sil (bir veri yapısından mevcut bir öğeyi siler)

Diğer algoritma kategorileri şunları içerir:

• Dinamik program
• Grafik/ağaç geçişi
• Karma ve normal ifade (dize deseni eşleştirme)

Veri Yapıları ve Algoritmaların Uygulamaları

Veri yapıları ve algoritmalar , aşağıdaki bilgisayar problemlerini çözmeye yardımcı olur:

• sırt çantası sorunu
• Dijkstra'dan en kısa yol
• Fibonacci sayı serisi
• Floyd-Warshall'a göre tüm çiftler en kısa yol
• Hanoi kulesi
• proje zamanlaması

Veri yapıları ve algoritmalar, BT süreçlerinde çeşitli uygulamalarda ve python'da veri yapıları ve algoritmalar olarak kullanılır . Bazıları burada tartışılmaktadır:

• Veri depolama:

Veri yapıları, gösterge koleksiyonlarının tanınması ve karşılık gelen yapılara göre listelenmesi dahil olmak üzere verimli veri kalıcılığını destekler. Bu nedenle veri yapıları ve algoritmalar, veri tabanı yönetim sistemlerinde kayıtların saklanması için oldukça kullanışlıdır.

• Veri değişimi:

Organize bilgiler, TCP/IP paketleri dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar arasında kolayca dağıtılır.

• ölçeklenebilirlik:

Büyük veri uygulamaları, dağıtılmış depolama konumları üzerinden veri depolama için büyük ölçüde veri yapılarına ve algoritmalara bağlıdır. Dolayısıyla, performans ve ölçeklenebilirlik artırılır.

• Kaynak yönetimi:

Bağlantılı listeler gibi veri yapıları, dosya dizini yönetimi, işleme zamanlama kuyrukları ve bellek tahsisi gibi işlevlerin performansını artırır. Tüm bu işlevler, daha büyük şirketlerde kaynak ve hizmet yönetiminin çekirdeğini oluşturur.

Çözüm

Veri yapıları ve algoritmalar, çeşitli bilgisayar programlarını verimli bir şekilde oluşturmanıza yardımcı olur. İstenen çıktıyı sağlamak için belirli bir sırayla kesin bir talimat dizisini takip ederler. Veri yapısına ve algoritmalara olan ilginiz, veri bilimi kariyerinizi başlatabilir ve bunu başlatmak için, UpGrad'ın Veri Bilimi Yüksek Lisans programından daha iyi bir şey olamaz. Bu 2 yıllık tam zamanlı program, Dünyanın En İyi 100 Küresel Üniversitesinden biri olan Arizona Üniversitesi'nden alınan en son müfredatı kapsar.

Daha fazlasını öğrenmek için kaydolun!