| Dersin Adı | Dersin Kodu | Dersin Türü | Dersin Düzeyi | Dersin Yılı | Dersin Verildiği Dönem | AKTS Kredisi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Algoritma Çözümleme | BLM320 | Seçmeli | Lisans | 3 | Bahar | 4 |
Öğretim Elemanı Adı
Prof. Dr. Nevcihan DURU
Prof. Dr. Ahmet SAYAR
Doç. Dr. Alev MUTLU
Doç. Dr. Pınar ONAY DURDU
Dersin Öğrenme Kazanımları
1) Temel veri yapılarını tanımlar (ağaç, liste, yığın, kuruk, graf gösterimleri gibi)
2) Ana algoritmik tasarım paradigmalarını (böl ve yönet, azalt ve yönet, dönüştür ve yönet dinamik gibi) kıyaslar
3) Genel algoritmik problem türlerini çözer
4) Temel algoritmaları ve veri yapılarını gerçek dünya problemlerine uygular
5) Algoritmanın doğruluğunu analiz eder
6) Algoritma, veri yapıları ve program ilişkilerini uygular
Program Yeterliliği İlişkisi
| Program Yeterlilikleri | |||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||
| Öğrenme Kazanımları | |||||||||||||
| 1 | Düşük | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | Yüksek | Düşük | |||||
| 2 | Düşük | Orta | Yüksek | Orta | Düşük | Orta | Yüksek | Düşük | |||||
| 3 | Orta | Orta | Yüksek | Düşük | Düşük | Düşük | Orta | Yüksek | Düşük | ||||
| 4 | Düşük | Orta | Yüksek | Düşük | Orta | Orta | Orta | Yüksek | Düşük | ||||
| 5 | Orta | Orta | Yüksek | Düşük | Orta | Orta | Orta | Düşük | |||||
| 6 | Orta | Orta | Yüksek | Düşük | Orta | Orta | Düşük | ||||||
Eğitim Şekli
Yüz Yüze
Ön Koşullar, Diğer Koşullar
Yok
Önerilen Destekleyici Dersler
YOK
Dersin İçeriği
Algoritma etkinliği. Bilgisayar algoritmalarının analizi. Sınıflandırma, arama, sayfalama ve paralelleme. Matematiksel algoritmaların analizi. Oyun ve bulmaca, ağ algoritmaları ve olasılık algoritmaları analizi. Böl ve yönet ile dönüştür ve yönet yaklaşımları. Temel çizge yapıları, işlevleri ve algoritmaları. Rasgele algoritmalar ve çözümlemeleri. Dinamik programlama algoritmaları.
Haftalık Ders İzlencesi
1) Algoritma dersi tanitma, neden algoritma calismaliyiz ve bilmeliyiz. Ders hakkinda bilgi. Merge siralama algoritmasinin durum calismasi olarak analizi ve aciklanmasi2) Asimptotik analizler - Mater teoremi, Big O, Big Omega, Big Theta, Little o, Little Omega ve Little theta konseptleri
3) Divide and Conquer Algoritmasi, Matrix carpimi ve DC uygulamasi, linear algoritmalar, n log n algoritmalar
4) QuickSort Algoritmasi ve Quicksort analizi
5) Linear zamanli secme, rastgele secme ve deterministic secme algoritmalari
6) Graf ve kontraksin algoritmalari, graflarin temsilleri, minimum kesme teoremi
7) Ara sinava hazirlik, derste islenen bazi konularin tekrari
8) Ara sinav
9) Graf arama ve baglanti, Breadth-First Search (BFS) -Depth-First Search (DFS)
10) Dijkstra enkisa yol algoritmasi
11) Heaps
12) Dengelei Ikili Arama Agaclari - Red-Black Agaclar
13) Hashing - Universal Hashing
14) Greedy Algoritmalarina giris, uygulama ve kullanim durumlari
15) Final sinavina hazirlik, derste islenen bazi konularin tekrari
16) Final Sinavi
Önerilen/İstenen Ders Kaynakları
Planlanan Öğrenim Faaliyetleri Ve Eğitim Yöntemi
1) Soru-Cevap
2) Tartışma
3) Beyin Fırtınası
4) Bireysel Çalışma
5) Problem Çözme
Değerlendirme Yöntemi ve Ölçütleri
Ara Sınav Notunun Başarıya Oranı |
30% |
|---|---|
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarıya Oranı |
70% |
Toplam |
100% |
Dersin Eğitim Dili
Türkçe
Mesleki Uygulama
İstenmemekte