Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bölüm

Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Bölüm/Program Dersi
Ders Tanım Bilgileri
Dersin
Algoritma Çözümleme
Adı
Dersin
İngilizce Algorithm Analysis
Adı
Dersin
Teori/Saat
Uygulama/Saat
Laboratuar/Saat
AKTS
Kodu
BLM
3
0
0
4
Algoritma etkinliği, Bilgisayar algoritmalarının analizi, Sınıflandırma, arama, sayfalama
ve paralelleme, Matematiksel algoritmaların analizi, Oyun ve bulmaca, ağ algoritmaları
Dersin
ve olasılık algoritmaları analizi, Böl ve yönet ile dönüştür ve yönet yaklaşımları, Temel
Amacı
çizge yapıları, işlevleri ve algoritmaları, Rasgele algoritmalar ve çözümlemeleri,
Dinamik programlama algoritmalarını öğretmek.
Dersin
Algorithm effectiveness, computer algorith analysis, classification, mathematical
Amacı
algorithm analysis, network algorithms ve probability algorithm analysis..
İngilizce
Algoritma etkinliği. Bilgisayar algoritmalarının analizi. Sınıflandırma, arama, sayfalama
ve paralelleme. Matematiksel algoritmaların analizi. Oyun ve bulmaca, ağ algoritmaları
Dersin
ve olasılık algoritmaları analizi. Böl ve yönet ile dönüştür ve yönet yaklaşımları. Temel
İçeriği
çizge yapıları, işlevleri ve algoritmaları. Rasgele algoritmalar ve çözümlemeleri.
Dinamik programlama algoritmaları.
Dersin
Algorithm effectiveness, computer algorith analysis, classification, mathematical
İçeriği
algorithm analysis, network algorithms ve probability algorithm analysis..
İngilizce
DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI
Sıra
No
1
2
3
4
5
6
Temel veri yapılarını tanımlar (ağaç, liste,
yığın, kuruk, graf gösterimleri gibi)
Ana algoritmik tasarım paradigmalarını (böl
ve yönet, azalt ve yönet, dönüştür ve yönet
dinamik gibi) kıyaslar
Genel algoritmik problem türlerini çözer
Temel algoritmaları ve veri yapılarını
gerçek dünya problemlerine uygular
Algoritmanın doğruluğunu analiz eder
Algoritma, veri yapıları ve program
ilişkilerini uygular
Define key data structures: trees, lists, stacks,
queues and graph representations
Compare the key algorithmic design paradigms:
divide and conquer, decrease and conquer,
transform and conquer, dynamic.
Solve general algorithmic problem types
Apply fundamental algorithms and data
structures to real-world problems
Analyze the algorithms
Apply the relations of algorithms, data
structures and program
Dersin Öğretim Elemanı: Doç.Dr. AHMET SAYAR
AKTS/ÇALIŞMA YÜKÜ TABLOSU
Etkinlikler
Sayısı
Ders Hafta Sayısı ve Saati
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma,
Kütüphane, Pekiştirme)
Ara Sınav
Yarıyıl Sonu Sınavı
14
Çalışma
Süresi
(Saat)
3
14
2
1
1
10
15
Çalışma
Süresi
(Dakika)
0
Toplam
(Çalışma
Yükü)
42.00
0
28.00
0
0
Toplam Yük
Toplam Yük / 25
Dersin AKTS Değeri
10.00
15.00
95
3.80
4
DERS İZLENCESİ
Hafta
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Konular
Konular İngilizce
Algoritma dersi tanitma, neden algoritma calismaliyiz ve
bilmeliyiz. Ders hakkinda bilgi. Merge siralama algoritmasinin
durum calismasi olarak analizi ve aciklanmasi
Asimptotik analizler - Mater teoremi, Big O, Big Omega, Big
Theta, Little o, Little Omega ve Little theta konseptleri
Divide and Conquer Algoritmasi, Matrix carpimi ve DC
uygulamasi, linear algoritmalar, n log n algoritmalar
QuickSort Algoritmasi ve Quicksort analizi
Linear zamanli secme, rastgele secme ve deterministic secme
algoritmalari
Graf ve kontraksin algoritmalari, graflarin temsilleri, minimum
kesme teoremi
Ara sinava hazirlik, derste islenen bazi konularin tekrari
Introduction to algorithms - why study algorithms about the course Merge sort motivation and example,
merge sort analysis
Asymptotic Analysis - Master theorem - Big O notation
- Big Omega - Big Theta - Little Omega - Little theta
Divide and conquer algorithms - nlog n algorithms linear algorithms - Matrix multiplication algorithms
QuickSort Algorithm - Quicksort analysis
Linear-Time Selection - randomized selection deterministic selection
Graphs and the contraction algorithm - Graph
representation - minimum cuts
Review and evaluation of the course - preperation for
the final exam
Ara sinav
Midterm
Graf arama ve baglanti, Breadth-First Search (BFS)
Graph search and connectivity - Breadth-First Search
-Depth-First Search (DFS)
(BFS) -Depth-First Search (DFS)
Dijkstra enkisa yol algoritmasi
Dijkstra's Shortest-Path Algorithm
Heaps
Heaps
Dengelei Ikili Arama Agaclari - Red-Black Agaclar
Balanced Binary Search Trees - Red-Black Trees
Hashing - Universal Hashing
Hashing - Universal Hashing
Greedy Algoritmalarina giris, uygulama ve kullanim durumlari Introduction to Greedy Algorithms, example use cases
Final sinavina hazirlik, derste islenen bazi konularin tekrari
Review and evaluation of the course - preperation for
the final exam
Final Sinavi
Final Exam
DEĞERLENDİRME ÖLÇÜTLERİ
Yarıyıl İçi Çalışmaları
Ara Sınav
Sayısı
1
Toplam
Katkı Payı
100
100