| ULUSLARARASI TİCARET VE İŞLETMECİLİK | |||||
| Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey | ||
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| CMP3005 | Algoritma Analizi | Güz | 3 | 0 | 3 | 6 |
| Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir. |
| Öğretim Dili: | İngilizce |
| Dersin Türü: | Non-Departmental Elective |
| Dersin Seviyesi: | LİSANS |
| Dersin Veriliş Şekli: | Yüz yüze |
| Dersin Koordinatörü: | Dr. Öğr. Üyesi CEMAL OKAN ŞAKAR |
| Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi TEVFİK AYTEKİN Prof. Dr. NAFİZ ARICA Dr. Öğr. Üyesi CEMAL OKAN ŞAKAR |
| Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
| Dersin Amacı: | Bu dersin amacı algoritma analizi için gerekli temel matematiksel araçları, temel algoritma tasarım tekniklerini, gelişmiş veri yapılarını ve farklı alanlardan önemli algoritmaları tanıtmaktır. |
|
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; I. Bazı önemli veri yapıları ve algoritmalarla tanışmak. II. Algoritma analizinde kullanılan matematiksel araçlarla tanışmak. III. Yinelemeli ve özyinelemeli algoritmaların asimtotik çalışma süresini analiz edebilmek. IV. Algoritmaların en iyi / en kötü / ortalama durum analizlerini yapabilmek. V. Önemli algoritma tasarım paradigmaları ile tanışmak. VI. Belirli bir uygulama için olası veri yapıları ve algoritmalar arasından hangisinin en uygun oldugunu karar verebilmek. VII. Etkin ve etkin olmayan algoritmaları ayırt edebilmek. VIII. Öğrenilen teknikleri kullanarak yeni problemler için etkin algoritmalar geliştirebilmek ve bu çözümleri disiplin için bir ekip projesi kapsamında uygulamak ve raporlarmak. |
| Giriş, asimtotik gösterim, algoritmaların ampirik analizi, algoritma tasarımı, amortize analizi, kaba kuvvet algoritmaları, böl ve yönet algoritmaları, dönüştür ve yönet algoritmaları, uzay ve zaman dengelemeleri, dinamik programlama, açgözlü algoritmalar, ileri veri yapıları, B ağaçları , B-ağaçlarından Ekleme ve Silme, graflar ve graf algoritmaları, P ve NP problemler. |
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
| 1) | Giriş, asimtotik gösterimler | |
| 2) | Deneysel algoritma analizi, algoritma analizi, amortize analiz | |
| 3) | Özyineli ilişkiler, yerine koyma yöntemi, özyineli-ağaç yöntemi, master yöntemi. | |
| 4) | Kaba Kuvvet Algoritmaları | |
| 5) | Böl ve Yönet Algoritmaları | |
| 6) | Birleştirerek sıralama, hızlı sıralama, rasgele hızlı sıralama, ikili arama | |
| 7) | Dönüştür ve Yönet Algoritmaları, Gausss eliminasyonu ile lineer denklem sistemlerinin çözümü, Dengelenmiş Arama Ağaçları, Yığıtlar ve Yığıt sıralama, Horner Kuralı ve İkili Üs | |
| 8) | Hafıza ve Zaman Karşılaşmaları, Girdi Geliştirme (Sayıma dayalı sıralama, dize eşleme), Önişleme (Doğrama, Doğrama işlevleri, açık adresleme). | |
| 9) | Ara sınav. | |
| 10) | Dinamik Programlama: Madeni para problemi, Sırt çantası problemi, En uzun ortak altdizin | |
| 11) | Dinamik programlama: Sırt çantası problemi, en uzun ortak alt dizi. | |
| 12) | Açgözlü Algoritmalar: Aktivite seçimi, Huffman kodları, Prim algoritması, Kruskal Algoritması | |
| 13) | Tek kaynak en kısa yollar: Bellman-Ford algoritması, Dijkstra algoritması. | |
| 14) | P, NP, ve NP-tam problemler |
| Ders Notları / Kitaplar: | Anany Levitin, The Design and Analysis of Algorithms, Pearson International Third Edition. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L. and Stein, C., Introduction to Algorithms (3rd Edition), MIT Press, 2009. Sanjoy Dasgupta , Christos Papadimitriou, Umesh Vazirani, Algorithms, McGraw-Hill Education. |
| Diğer Kaynaklar: | Yok - None |
| Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
| Küçük Sınavlar | 2 | % 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 | |
| Aktiviteler | Aktivite Sayısı | İş Yükü |
| Ders Saati | 14 | 42 |
| Proje | 7 | 21 |
| Küçük Sınavlar | 6 | 12 |
| Ara Sınavlar | 5 | 28 |
| Final | 5 | 35 |
| Toplam İş Yükü | 138 | |
| Etkisi Yok | 1 En Düşük | 2 Düşük | 3 Orta | 4 Yüksek | 5 En Yüksek |
| Dersin Program Kazanımlarına Etkisi | Katkı Payı | |
| 1) | Uluslararası Ticaret ve İşletmecilik ile ilgili yönetim, işletme, ticaret, ekonomi, girişimcilik, inovasyon, sürdürülebilir kalkınma konularında teorik ve uygulamalı bilgilere sahiptir ve bu bilgileri kullanabilir | |
| 2) | Küresel iş dünyasındaki farklı kaynaklardan veri toplayabilir ve araştırma tekniklerini başarılı bir şekilde uygulayabilir, bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanabilir. | |
| 3) | Sürekli değişen küresel iş dünyasındaki farklı kaynak ve kanalları kullanarak fırsat ve tehditleri, stratejik düşünebilme yeteneğiyle analiz edebilir. | |
| 4) | İyi bir İngilizce dil bilgisi ile yazılı ve sözlü iletişim kurabilir. | |
| 5) | Alanı ile ilgili edindiği bilgi ve becerileri ilgililere yazılı ve sözlü olarak aktarabilir ve eleştirel olarak değerlendirebilir. | |
| 6) | Mesleki sorumluluk bilinciyle iş etiği ilkelerini benimser ve bu ilkeleri küresel ticaret ve işletme alanında hukuki kaideler çerçevesinde uygulayabilir. | |
| 7) | Alan içi ve alan dışı ekip çalışmalarında işbirliği yapabilir, sorumluluk alabilir, kültürel farklılıklara saygılı ve etik değerlere sahiptir. | |
| 8) | Sosyal haklar, adalet, kültürel değerler, çevreye duyarlılık, iş sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bilince sahiptir. | |
| 9) | Kazandığı yaşam boyu öğrenme becerisi ile öğrenme gereksinimlerini belirleyebilir ve kendisini geliştirebilir |