Graphs & Hashed Data Structures Eğitimi

Eğitim Hakkında

Graflar ve hash tabanlı veri yapıları

Eğitim iki temel yapıyı birlikte ele alır: graflar ve hash tabloları. Düğüm, kenar ve komşuluk listesi, BFS ve DFS ile dolaşma, hash fonksiyonu tasarımı, çakışma çözümü (zincirleme, açık adresleme), yük faktörü ve yeniden boyutlandırma, Python dict ve set iç yapısı, Counter ve defaultdict, Bloom filter ve LRU önbellek uygulaması Python ile uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Graflara Giriş; 2. gün Hash Tabanlı Yapılar.

Seviye

Temel Seviye — graflar ve hash tabanlı veri yapılarına giriş

Öğrenme Metodu

Katılımcılar kendi hash tablosunu ve graf sınıfını Python ile yazar, ikisini birleştirerek ziyaret edilen düğüm takibi ve önbellek gibi problemler çözer.

Neden Bu Eğitim?

🗂️Temel Yapılar

Dict, set ve graf gibi sık kullanılan yapıların içte nasıl çalıştığını görürsünüz.

⚡Hızlı Arama

Hash ile O(1) ortalama aramayı ve bunun sınırlarını anlarsınız.

🧩Problem Çözme

İki yapıyı birleştirip mülakat tarzı problemleri çözersiniz.

Anahtar Konular

veri yapılarıhash tablosugraf veri yapısıbfs dfs pythonçakışma çözümüpython dict setlru cachealgoritma eğitimi

“Doğru yapıyı seçmek, algoritmanın yarısını yazmaktır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python

Liste, sözlük ve sınıf bilgisi yeterlidir.

2

Büyük O

Temel karmaşıklık fikri faydalıdır.

3

IDE

Python 3 ve bir editör kurulu olmalıdır.

4

Dizi ve bağlı liste

Dizi ve bağlı liste kavramına aşinalık önerilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı graf sınıfı yazar, BFS ve DFS ile dolaşır ve bağlılık sorularını yanıtlar.

Modül 1

Graf Kavramları

Düğüm, kenar, derece ve yol
Yönlü ve yönsüz graf
Ağırlıklı graf
Çevrim ve bağlılık
Ağaç ve DAG ilişkisi
Gerçek hayat graf örnekleri: harita, sosyal ağ

Modül 2

Graf Gösterimi

Komşuluk listesi
Komşuluk matrisi
Kenar listesi
Gösterim seçim ölçütleri
Graph sınıfı: add_edge, neighbors
Dosyadan graf okuma

Modül 3

BFS ve DFS

deque ile BFS
Özyinelemeli DFS
Ziyaret edilen düğüm kümesi
Bağlı bileşen sayma
En kısa adım sayısı
Karmaşıklık O(V+E)

Modül 4

Graf Problemleri

İki düğüm arası yol var mı
Ada sayma problemi
Ders ön koşulu çevrimi
Sosyal ağda arkadaşın arkadaşı
Labirent çözümü
Yaygın hata: ziyaret kümesini unutmak

Günün hedefiKatılımcı hash tablosu gerçekler, çakışmaları yönetir ve dict, set, Counter, LRU önbelleği uygular.

Modül 1

Hash Fonksiyonları

Hash fonksiyonunun özellikleri
Bölme ve çarpma yöntemi
String hash ve polinom hesabı
Python hash() ve hashable kuralı
Değişken (mutable) anahtarların sorunu
Hash çakışması örnekleri

Modül 2

Çakışma Çözümü

Ayrı zincirleme (separate chaining)
Doğrusal yoklama (linear probing)
İkinci dereceden ve çift hash
Yük faktörü ve yeniden boyutlandırma
Silme işleminde tombstone
En kötü durum O(n) senaryosu

Modül 3

Dict, Set ve Yardımcı Sınıflar

Python dict'in sıralı iç yapısı
Set işlemleri: birleşim, kesişim, fark
Counter ile frekans sayımı
defaultdict ve gruplama
Two-sum ve anagram problemleri
Hash ile tekrar eden öğe bulma

Modül 4

Uygulamalar

LRU önbelleği (OrderedDict)
Bloom filter fikri
Tutarlı hash (consistent hashing) tanıtımı
Parola hash'i ile veri yapısı hash'i farkı
Hash ve graf birleşimi: ziyaret tablosu
Performans karşılaştırması: liste ve set

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Graf Gösterimi

Komşuluk listesi ve matrisle graf kurarsınız.

✅

BFS ve DFS

Graf dolaşma algoritmalarını yazarsınız.

✅

Bağlı Bileşenler

Ada sayma gibi problemleri DFS ile çözersiniz.

✅

Hash Fonksiyonu

Hash fonksiyonunun özelliklerini ve tasarımını anlarsınız.

✅

Çakışma Çözümü

Zincirleme ve açık adreslemeyi gerçekleştirirsiniz.

✅

Dict ve Set

Python'un hash tabanlı yapılarını verimli kullanırsınız.

✅

Önbellek Tasarımı

LRU önbelleği uygularsınız.

✅

Karmaşıklık Analizi

Ortalama ve en kötü durum maliyetlerini yorumlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

Veri yapıları öğrenen öğrenciler
mülakat hazırlığı yapan
temel algoritmaları pekiştirmek isteyen geliştiriciler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Veri yapıları öğrenen öğrenciler, mülakat hazırlığı yapan ve temel algoritmaları pekiştirmek isteyen geliştiriciler için uygundur. Liste, sözlük ve sınıf bilgisi yeterlidir.

Başka dillerde de uygulanır mı?

Evet, kavramlar Java ve C# için de geçerlidir; örnekler Python ile yapılır.

Mülakat için faydalı mı?

Two-sum, ada sayma ve LRU gibi sık sorulan problemler çözülür.

Sertifika verilir mi?

Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Büyük O bilmek şart mı?

Eğitimin başında kısa bir tekrar yapılır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

INTRODUCTION TO GRAPHS & HASHED DATA STRUCTURES EĞİTİMİ