BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| MATEMATİK | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| CMP2003 | Veri Yapıları ve Algoritmalar (C++) | Güz | 3 | 2 | 4 | 7 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
Temel Bilgiler
| Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Türü: | Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi TEVFİK AYTEKİN |
| Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi ERKUT ARICAN Dr. Öğr. Üyesi TEVFİK AYTEKİN Arş.Gör. ÇİĞDEM ERİŞ |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu ders bilgisayar mühendisliğinde kullanılan temel veri yapılarına giriş niteliğindedir. Dersin bitiminde öğrenci, bağlı listeler, yığıtlar, kuyruklar, kıyım tabloları, ve ikili ağaçlar gibi temel veri yapılarının uygulaması, gerçekleştirilmesi ve analizi hakkında bilgi sahibi olacaktır. Sıralama, arama ve özyineleme gibi temel tekniklere de giriş yapılacaktır. |
Öğrenme Kazanımları
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; I. Temel nesne yönelimli programlama ilkelerini açıklayabilir ve uygulayabilir. II. Bağlı listeler, yığıtlar, kuyruklar, kıyım tablolari ve ikili ağaçlar gibi temel veri yapılarını gerçekleştirebilir. III. Algoritmaların performanslarını ölçebilir. IV. Performanslı programlar geliştirebilmek için uygun veri yapılarını seçebilir, geliştirebilir ve bir grup projesinde bu yöntemleri kullanabilir/raporlayabilir. V. Özyinelemeli algoritmalar geliştirebilir. VI. Temel veri yapılarında sıralama işlemini gerçekleştirebilir. VII. Temel veri yapılarında arama işlemini gerçekleştirebilir. |
Dersin İçeriği
| Derse genel bir bakış ile nesne yönelimli programlama ve C++ tekrarından sonra algoritma karmaşıklık analizine giriş yapılacaktır. Daha sonra bağlı listeler ve yığıtlar incelenecektir. Ara sınavdan sonra kuyruklar, özyinelemeli algoritmalar ve sıralama tekniklerine temel bir giriş yapılacaktır. En son olarak arama ve kıyım algoritmaları ve ikili ağaçlar işlenecektir. |
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Derse genel bakış ve nesne yönelimli programlama ile C++ tekrarı | |
| 2) | Algoritmaların karmaşıklık analizi | |
| 3) | Dizi bazlı ve bağlı listeler | |
| 4) | Dizi bazlı ve bağlı listeler | |
| 5) | Özyinelemeli algoritmalar | |
| 6) | Yığıtlar | |
| 7) | Kuyruklar | |
| 8) | Ara sınav | |
| 9) | Arama algoritmaları | |
| 10) | Kıyım algoritmaları | |
| 11) | Sıralama algoritmaları | |
| 12) | Sıralama algoritmaları | |
| 13) | İkili arama ağaçları | |
| 14) | B-ağaçları |
Kaynaklar
| Ders Notları / Kitaplar: | D. S. Malik, Data Structures Using C++, 2e. Course Technology - Cengage Learning, 2010. |
| Diğer Kaynaklar: |
Değerlendirme Sistemi
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Küçük Sınavlar | 1 | % 10 |
| Projeler | 1 | % 20 |
| Ara Sınavlar | 1 | % 30 |
| Final | 1 | % 40 |
| Toplam | % 100 | |
| YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 40 | |
| YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 60 | |
| Toplam | % 100 | |
AKTS / İş Yükü Tablosu
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 3 | 42 |
| Laboratuvar | 14 | 5 | 70 |
| Proje | 1 | 20 | 20 |
| Küçük Sınavlar | 1 | 8 | 8 |
| Ara Sınavlar | 1 | 15 | 15 |
| Final | 1 | 18 | 18 |
| Toplam İş Yükü | 173 | ||
Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Temel matematik, uygulamalı matematik teori ve uygulamalarını kavramış olmak | |
| 2) | Matematiksel ispatları anlamak ve onlara erişebilmek ve uygun ispatları inşa edebilmek ve ayrıca, problemleri tanımlayabilmek, onları analiz edebilmek ve problemlere bilimsel metotlara dayalı çözümler bulmak | |
| 3) | Matematiği disiplinler arası bir yaklaşım ile gerçek hayata uygulayabilmek ve bunların etkin potansiyelini keşfetmek | |
| 4) | Kendisini geliştirmek ve matematiğin kullanıldığı alanlarda modelleme yapabilecek seviyede gerekli bilgi birikimini elde etmek | |
| 5) | Teorik ve teknik bilgileri detaylı bir biçimde uzmanlara, basit ve anlaşılabilir bir biçimde uzman olmayanlara anlatabilmek | |
| 6) | Matematik alanında kullanılan bilgisayar programlarına aşina olmak ve bunlardan en az birini İleri Düzey Avrupa Bilgisayar Ehliyeti(the European Computer Driving Licence Advanced Level) seviyesinde kullanmak | |
| 7) | Görev aldığı projelerin her adımında sosyal, bilimsel ve etik değerlere uygun davranmak ve çevre katılımı kapsamında proje tanıtımı ve uygulamaları yapabilmek | |
| 8) | Evrensel anlamda bir entelektüel birikime sahip olarak tüm süreçleri etkin bir biçimde değerlendirmek ve kalite yönetimi hakkında yeterli farkında lığa sahip olmak | |
| 9) | Soyut düşünme yeteneğine sahip bir biçimde somut olaylar arasında ilgi kurmak, çözümleri aktarmak, deneyler tasarlamak, veri toplamak ve sonuçları bilimsel metotlarla analiz etmek ve müdahil olmak | |
| 10) | Yaşam boyu öğrenme hakkında bilinçli olarak, program boyunca edinilen bilgi, beceri ve yeteneklerini yenileyerek yaşam boyu öğrenmenin devamını sağlamak | |
| 11) | Cebir, analiz, sayılar teorisi, mantık, geometri ve topoloji gibi matematik alanlarında kazandığı bilgiyi ortaöğretim seviyesine uyarlamak ve aktarmak | |
| 12) | Yalnız veya bir ekibin elemanı olarak araştırma yapmak, bir projenin ilgili her adımında etkili olmak, karar verme süreçlerine katılmak, zamanı etkili kullanarak proje planlamak ve yürütmek |