| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|
| Dersin Düzeyi | Tezsiz Yüksek Lisans |
|---|
| Dersin Yılı | - |
|---|
| Dersin Yarıyılı | - |
|---|
| AKTS | 10 |
|---|
| Öğretim Eleman(lar)ı |
- |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler;
- Algoritmaların zaman ve alan karmaşıklığını Asimptotik Notasyon (Big-O, Omega, Theta) kullanarak matematiksel olarak analiz etmek.
- Özyinelemeli (Recursive) algoritmaların performansını yineleme bağıntıları ve Master Teoremi yardımıyla çözümlemek.
- Böl ve Yönet (Divide and Conquer), Dinamik Programlama ve Açgözlü (Greedy) yaklaşım stratejilerini karmaşık problemlerin çözümünde kullanmak.
- Graf algoritmalarını (En kısa yol, Minimum yayılan ağ vb.) ve veri yapılarını optimize edilmiş sistem tasarımları için uygulamak.
- NP-Tamlık (NP-Completeness) kavramını kavrayarak zor problemler için yaklaşıklık algoritmaları veya sezgisel yöntemler geliştirmek.
|
| Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
|---|
| Önkoşullar | Yok |
|---|
| Önerilen Dersler | |
|---|
| Ders Tanımı | Karmaşık problemlerin çözümünde kullanılan farklı tasarım stratejilerini (dinamik programlama, açgözlü yaklaşım vb.) öğreten; algoritmaların performansını matematiksel modeller ve asimptotik notasyonlarla analiz ederek en optimize çözümü üretmeyi hedefleyen bir derstir. |
|---|
| Ders İçeriği |
| HAFTA |
KONULAR |
|
1. Hafta |
Algoritma Analizinin Temelleri: Asimptotik Notasyonlar ve Verimlilik Ölçütleri |
|
2. Hafta |
Özyinelemeli Algoritmalar ve Yineleme Bağıntılarının Analizi |
|
3. Hafta |
Böl ve Yönet (Divide and Conquer) Yaklaşımı ve Sıralama Algoritmaları Analizi |
|
4. Hafta |
Alt Sınır Kuramı ve Doğrusal Zamanda Sıralama Teknikleri |
|
5. Hafta |
Gelişmiş Veri Yapıları: İkili Arama Ağaçları, Kırmızı-Siyah Ağaçlar ve Karma (Hashing) |
|
6. Hafta |
Dinamik Programlama: Matris Zincir Çarpımı, En Uzun Ortak Alt Dizi ve Optimizasyon Problemleri |
|
7. Hafta |
Açgözlü (Greedy) Algoritmalar: Huffman Kodlaması ve Kesikli Çanta Problemi |
|
8. Hafta |
Ara Sınav |
|
9. Hafta |
Graf Algoritmaları: Derinlik Öncelikli (DFS) ve Genişlik Öncelikli (BFS) Tarama |
|
10. Hafta |
Minimum Yayılan Ağlar (MST): Kruskal ve Prim Algoritmaları |
|
11. Hafta |
En Kısa Yol Problemleri: Dijkstra ve Bellman-Ford Algoritmaları |
|
12. Hafta |
Akış Ağları (Flow Networks) ve Maksimum Akış / Minimum Kesme Problemleri |
|
13. Hafta |
P, NP ve NP-Tamlık Sınıfları: Polinom Zamanlı İndirgemeler |
|
14. Hafta |
Yaklaşıklık Algoritmaları ve Sezgisel (Heuristic) Problem Çözme Teknikleri |
|
| Kaynaklar | 1. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L. ve Stein, C. 2022. Introduction to Algorithms, MIT Press, Cambridge.
2. Ders dokümanları |
|---|
| Öğretim Yöntemleri |
- Anlatım
- Tartışma
- Soru-Cevap
- Sorun/Problem Çözme
|
|---|
| Değerlendirme |
|
Sayısı |
Toplam Katkısı (%) |
| Ara Sınav |
1 |
40 |
| Toplam(%) |
|
40 |
| Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) |
|
40 |
| Finalin Başarıya Oranı(%) |
|
60 |
| Toplam(%) |
|
100 |
|
| AKTS İş Yükü |
| Aktivite |
Sayı |
Süre (Saat) |
İş Yükü |
| Ara Sınav |
1 |
1 |
1 |
| Kısa Sınavlara hazırlık |
|
|
|
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi |
14 |
10 |
140 |
| Final Sınavına Hazırlık |
14 |
3 |
42 |
| Ders Saati |
13 |
3 |
39 |
| Ara Sınava Hazırlık |
8 |
3 |
24 |
| Laboratuvar |
|
|
|
| Final Sınavı |
1 |
1 |
1 |
| Ödevler |
1 |
40 |
40 |
| Toplam İş Yükü | 287 |
| Toplam İş Yükü / 30 | 9.56 |
| Dersin AKTS Kredisi | 10 |
|
| Dil | Türkçe |
|---|
| Staj / Uygulama | Yok |
|---|
