MATEMATİK | |||||
Lisans | TYYÇ: 6. Düzey | QF-EHEA: 1. Düzey | EQF-LLL: 6. Düzey |
Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
SEN2212 | Veri Yapıları ve Algoritmalar II | Bahar | 2 | 2 | 3 | 7 |
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 BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR |
Dersi Veren(ler): |
Dr. Öğr. Üyesi BETÜL ERDOĞDU ŞAKAR Dr. Öğr. Üyesi YÜCEL BATU SALMAN Arş.Gör. SEVGİ CANPOLAT Arş.Gör. MERVE ARITÜRK |
Opsiyonel Program Bileşenleri: | Yok |
Dersin Amacı: | Bu dersin amacı yazılım mühendisliğinde kullanılan veri yapıları ve algoritmalarını detaylı incelemektedir. Dersin bitiminde öğrenci, ağaçlar, ikili arama ağaçları, dengeli ağaçlar, öbek ve çizge gibi veri yapılarının uygulaması, gerçekleştirilmesi ve analizi hakkında bilgi sahibi olacaktır. Sıralama, özetleme ve açgözlü algoritmalar öğretilecektir. |
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler; 1) Temel nesne yönelimli programlama ilkelerini açıklayabilir ve uygulayabilir. 2) Ağaçlar, ikili arama ağaçları, dengeli ağaçlar, öbek ve çizge gibi temel veri yapılarını gerçekleyebilir ve kullanılabilir. 3) Temel veri yapılarında sıralama işlemini gerçekleştirebilir. 4) Temel veri yapılarında arama işlemini gerçekleştirebilir. 5) Özetleme algoritmalarını gerçekleyebilir ve kullanabilir. 6) Açgözlü algoritmaları gerçekleyebilir ve kullanabilir. 7) Performanslı programlar geliştirebilmek için uygun veri yapılarını seçebilir ve geliştirebilir. |
Dersin içeriği ağaçlar, ikili arama ağaçları, dengeli ağaçlar, öbek, çizge gibi temel veri yapıları ve sıralama, özetleme ve açgözlü algoritma konularından oluşmaktadır. |
Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
1) | Giriş ve Sıralama Algoritmaları. | Sıralama algoritmaları. |
2) | Farklı ağaç yapılarına giriş. | Ağaçlar. |
3) | İkili arama ağaçlarına giriş. | İkili arama ağacı. |
4) | İkili arama ağacının Java ile kodlanması. | İkili arama ağaçları. |
5) | Dengeli ağaçlara giriş ve AVL dengeli ağacının Java ile kodlanması. | AVL ağaçlar. |
6) | Diğer dengeli ağaç türlerinin kullanımı. | Diğer dengeli ağaçlar. |
7) | Öbek yapısının kullanımı ve Java ile kodlanması. | Öbek. |
8) | Öbeklerinin öncelikli kuyruk olarak kullanılması. Arasınav. | Öbek. |
9) | Özetleme algoritmalarının analizi ve kodlanması. | Özetleme algoritmaları. |
10) | Çizge yapısının analizi ve kodlanması. | Çizge. |
11) | Çizge algoritmalarının analizi ve kodlanması. | Çizge algoritmaları. |
12) | Açgözlü algoritmaların analizi ve kodlanması. | Açgözlü algoritmalar. |
13) | Açgözlü algoritmaların analizi ve kodlanması. Quiz. | Açgözlü algoritmalar. |
14) | Tekrar. |
Ders Notları / Kitaplar: | Data Structures & Problem Solving Using Java (Mark Allen Weiss) Data Structures and Algorithm Analysis in Java (Mark Allen Weiss) Data Structures and Abstractions with Java (Frank Carrano) |
Diğer Kaynaklar: | Yok. |
Yarıyıl İçi Çalışmaları | Aktivite Sayısı | Katkı Payı |
Uygulama | 4 | % 10 |
Küçük Sınavlar | 1 | % 10 |
Projeler | 1 | % 15 |
Ara Sınavlar | 1 | % 25 |
Final | 1 | % 40 |
Toplam | % 100 | |
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI | % 45 | |
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI | % 55 | |
Toplam | % 100 |
Aktiviteler | Aktivite Sayısı | Süre (Saat) | İş Yükü |
Ders Saati | 14 | 2 | 28 |
Laboratuvar | 14 | 2 | 28 |
Sınıf Dışı Ders Çalışması | 12 | 2 | 24 |
Proje | 10 | 2 | 20 |
Ödevler | 2 | 5 | 10 |
Küçük Sınavlar | 5 | 2 | 10 |
Ara Sınavlar | 5 | 3 | 15 |
Final | 10 | 3 | 30 |
Toplam İş Yükü | 165 |
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 | 4 |
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 | 4 |
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 |