CE 221 | Ders Tanıtım Bilgileri - Bilgisayar Mühendisliği

Dersin Adı

Veri Yapıları ve Algoritmalar I

Kodu	Yarıyıl	Teori (saat/hafta)	Uygulama/Lab (saat/hafta)	Yerel Kredi	AKTS
CE 221	Güz	3	2	4	7

Ön-Koşul(lar)

SE 116 En az FD notu almış olmak

Dersin Dili

İngilizce

Dersin Türü

Zorunlu

Dersin Düzeyi

Lisans

Dersin Veriliş Şekli

-

Dersin Öğretim Yöntem ve Teknikleri

Problem çözme
Deney / Laboratuvar / Atölye uygulama
Anlatım / Sunum

Ulusal Meslek Sınıflandırma Kodu

-

Dersin Koordinatörü

Prof. Dr. Cem EVRENDİLEK

Öğretim Eleman(lar)ı

Yardımcı(ları)

Araş. Gör. Melek Büşra Temuçin

Dersin Amacı

Bu dersin amacı, öğrencilere, bilgisayar algoritmalarının tasarım ve analizinin temelini oluşturan Soyut Veri Yapıları (SVY) kavramını öğretmektir. Bu ders temel SVY’leri ele alarak bu yapıların pratikte gerçeklenmesini sağlayan bazı veri yapıları ve algoritmaları sunar. Derste, algoritmaların çalışma zamanları asimptotik olarak analiz edilerek, algoritma verimliliği vurgulanır. Uygulamalar ve programlama için SE 115 ve/veya SE 116 derslerinde öğretilen programlama dillerinden biri kullanılır.

Öğrenme Çıktıları

#	İçerik	PÇ Sub	* Katkı Düzeyi
#	İçerik	PÇ Sub	1	2	3	4	5
1	Özyinelemeli olan ya da olmayan algoritmaların asimptotik çalışma zamanlarını büyük-O gösterimini kullanarak analiz edebilecektir.
2	Veri ekleme ve silme işlemleri yapan arama problemlerinin çözümünde, dizi ve bağlı liste yapıları ile karma teknikleri arasından daha avantajlı olanı seçebilecektir.
3	Ağaç yapılarından uygun olanları kullanarak arama, ekleme ve silme operasyonları başına O (log n) maliyetle çalışacak bilgisayar programları geliştirebilecektir.
4	Sıralamaya ihtiyaç duyan verimli uygulamalar için, doğru sıralama algoritmasını seçebilecektir.
5	Çeşitli veri yapılarının kullanım alanlarını tarif edebilecektir.
6	Yaygın veri yapılarını idame ettirmek için gerekli operasyonları açıklayabilecektir.
7	Hesaplama problemlerini çözümünde gerekecek uygun veri yapılarını tasarlayabilecektir.
8	Basit hesaplama problemlerine çizge algoritmaları kullanan çözümler tasarlayabilecektir.

Ders Tanımı

Algoritma analizi, lineer veri yapıları, ağaçlar, karma, öncelik kuyrukları, sıralama ve çizge algoritmaları.

Dersin Kategorisi	Temel Ders	X
	Uzmanlık/Alan Dersleri
	Destek Dersleri
	İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
	Aktarılabilir Beceri Dersleri

Hafta	Konular	Ön Hazırlık	Öğrenme Çıktısı
1	Giriş: Matematiksel Tekrar ve Özyineleme	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 1.1, 1.2, 1.3)
2	Algoritma Analizi (temel algoritma kavramları, çalışma zamanlarının modellenmesi, Büyük-O gösterimi, çalışma zamanlarının hesaplanması)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 2.1, 2.2, 2.3)
3	Algoritma Analizi ve Doğrusal Veri Yapıları (Bağlı Listeler)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 2.4, 3.1 - 3.5)
4	Doğrusal Veri Yapıları (Bağlı Listeler, Yığıtlar, Yığıt Uygulamaları)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 3.5, 3.6)
5	Doğrusal Veri Yapıları (Kuyruklar) ve Ağaçlar (İkili Ağaçlar)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 3.7, 4.1, 4.2)
6	Ağaçlar (İkili Arama Ağaçları)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 4.3)
7	Ağaçlar (AVL Ağaçları)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 4.4)
8	Ara Sınav
9	Karma	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 5.1 – 5.5)
10	Öncelik Kuyrukları: İkili Yığınlar	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 6.1, 6.2, 6.3)
11	Sıralama (Araya Eklemeli Sıralama, Shell Sıralama, Yığın Sıralaması)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5)
12	Sıralama (Birleştirme sıralaması, Hızlı Sıralama)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 7.6, 7.7)
13	Çizge Algoritmaları (Tanımlar, Gösterimler, Topolojik Sıralama)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 9.1 - 9.2)
14	Çizge Algoritmaları (En Kısa Yol Algoritmaları)	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012 (Bölüm 9.3)
15	Dersin gözden geçirilmesi
16	Final Sınavı

Ders Kitabı	M. A. Weiss, Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3/e, Pearson, 2012, 978-0132576277
Önerilen Okumalar/Materyaller	R. Sedgewick, K. Wayne, Algorithms, 4/e, Addison-Wesley Professional, 2011, 978-0321573513

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Katkı Payı %	LO 1	LO 2	LO 3	LO 4	LO 5	LO 6	LO 7	LO 8
Katılım
Laboratuvar / Uygulama	8	40
Arazi Çalışması
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği
Portfolyo
Ödev
Sunum / Jüri Önünde Sunum
Proje
Seminer/Çalıştay
Sözlü Sınav
Ara Sınav	1	20
Final Sınavı	1	40
Toplam

Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	2	60
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı	1	40
Toplam

Yarıyıl Aktiviteleri	Sayı	Süre (Saat)	İş Yükü
Teorik Ders Saati (Sınav haftası dahildir: 16 x teorik ders saati)	16	3	48
Laboratuvar / Uygulama Ders Saati (Sınav haftası dahildir. 16 x uygulama/lab ders saati)	16	2	32
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	3	42
Arazi Çalışması			0
Küçük Sınav / Stüdyo Kritiği			0
Portfolyo			0
Ödev	1	40	40
Sunum / Jüri Önünde Sunum			0
Proje			0
Seminer/Çalıştay			0
Sözlü Sınav			0
Ara Sınavlar	1	24	24
Final Sınavı	1	24	24
		Toplam	210

#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	* Katkı Düzeyi
#	PÇ Sub	Program Yeterlilikleri / Çıktıları	1	2	3	4	5
1	Matematik, Fen Bilimleri ve Bilgisayar Mühendisliği konularında yeterli bilgi sahibidir; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanır.		-	-	-	-	-
2	Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerini saptar, tanımlar, formüle eder ve çözer; bu amaca uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçer ve uygular.		-	-	-	X	-
3	Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlar; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygular.		-	-	-	-	X
4	Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirir, seçer ve kullanır; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanır.		-	-	-	X	-
5	Karmaşık Bilgisayar Mühendisliği problemlerinin veya araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlar, deney yapar, veri toplar, sonuçları analiz eder ve yorumlar.		-	-	-	X	-
6	Bilgisayar Mühendisliği disiplini içinde ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışır; bireysel çalışma sergiler.		-	-	-	-	-
7	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurar; etkin rapor yazar ve yazılı raporları anlar, tasarım ve üretim raporları hazırlar, etkin sunum yapar, açık ve anlaşılır talimat verir ve alır.		-	-	-	-	-
8	Bilgisayar Mühendisliği uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi sahibidir; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçlarının farkındadır.		-	-	-	-	-
9	Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahiptir; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi sahibidir.		-	-	-	-	-
10	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi sahibidir; girişimcilik, yenilikçilik hakkında bilinçlidir; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi sahibidir.		-	-	-	-	-
11	Bir yabancı dili kullanarak Bilgisayar Mühendisliği ile ilişkili konularda, bilgi toplar ve meslektaşları ile iletişim kurar. ("European Language Portfolio Global Scale", Level B1)		-	-	-	-	-
12	İkinci yabancı dili orta düzeyde kullanır.		-	-	-	-	-
13	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilincindedir; bilgiye erişir, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izler ve kendini sürekli yeniler; insanlık tarihi boyunca oluşan bilgi birikimini Bilgisayar Mühendisliği alanıyla ilişkilendirir.		-	-	-	-	-