📘 Asimptotik Notasyonlar - Ders Notu 🎯 O-Notasyonu (Big-O) - Üst Sınır Tanım: Algoritmanın en kötü durum performansını gösterir. f(n) = O(g(n)) ⟺ ∃c > 0, ∃n₀ ≥ 0 : ∀n ≥ n₀ → f(n) ≤ c·g(n) + b Basit açıklama: f(n) fonksiyonu, yeterince büyük n değerleri için c·g(n)‘den daha hızlı büyümez. 📝 Örnek Çözüm Soru: T(n) = 32n² + 17n + 32 için Big-O’yu bulun. Cevap: T(n) = O(n²) Açıklama: ...
🔄 Sıralama Algoritmaları 📋 İçindekiler Bubble Sort Selection Sort Insertion Sort Merge Sort Quick Sort 🫧 Bubble Sort Çalışma Mantığı Yan yana elemanları karşılaştırarak büyük elemanları sona doğru “yüzdürür”. Her turda en büyük eleman yerine yerleşir. Adımlar Dizinin başından itibaren yan yana elemanları karşılaştır Soldaki sağdakinden büyükse yer değiştir Dizinin sonuna kadar devam et Her turda bir eleman daha yerine oturur Tüm dizi sıralanana kadar tekrarla Görsel Gösterim [5, 3, 8, 4, 2] → İlk durum [3, 5, 4, 2, 8] → 1. tur (8 yerine oturdu) [3, 4, 2, 5, 8] → 2. tur (5 yerine oturdu) [3, 2, 4, 5, 8] → 3. tur [2, 3, 4, 5, 8] → Sıralı ✓ Komplekslik Zaman: O(n²) - En kötü ve ortalama Zaman: O(n) - En iyi durum (zaten sıralıysa) Alan: O(1) - Yerinde sıralama Kullanım Alanları Küçük veri setleri Eğitim amaçlı Neredeyse sıralı diziler için 🎯 Selection Sort Çalışma Mantığı Her adımda dizinin geri kalanından en küçük elemanı bulup başa yerleştirir. ...
Array İşlemleri - Performans Analizi 📊 Temel Array İşlemleri ve Zaman Karmaşıklıkları 1. ➕ Ekleme İşlemi (Insert) Zaman Karmaşıklığı: O(n) Örnek Senaryo: Başlangıç: [3, 8, 6, 7] İşlem: 1. pozisyona 5 ekle Sonuç: [3, 5, 8, 6, 7] İşlem Adımları: Adım 1: [3, 8, 6, 7, _] ↓ Adım 2: [3, _, 8, 6, 7] ← Elemanları kaydır ↓ Adım 3: [3, 5, 8, 6, 7] ← Yeni elemanı ekle Neden O(n)? ...