Veri Yapıları ve Programlama

1- Veri Yapılarına Giriş

Emre Can Yılmaz

[email protected]

Ondokuz Mayıs Üniversitesi

2026

Dersin Tanıtımı

• BPU102 - Veri Yapıları ve Programlama
• Dersin Amacı: Bu dersin sonunda öğrenciler,
  • Temel veri yapılarını (diziler, bağlı listeler, yığınlar, kuyruklar, ağaçlar, hash tabloları, graflar) C programlama dilinde uygulayabilecek,
  • Bu veri yapılarının avantaj ve dezavantajlarını karşılaştırabilecek,
  • Hangi durumlarda hangi veri yapısının kullanılması gerektiğini belirleyebileceklerdir.

Dersin İşleyişi (Uzaktan Eğitim)

• Ders türü: [Canlı / Asenkron]
• Ders materyalleri: Ders notları + örnek kodlar + alıştırmalar: https://emrecan.dev
• Ders akışı (genel):
  • Konu anlatımı (kavramsal çerçeve)
  • C ile örnek uygulama (kademeli)
  • Mini alıştırma / kısa değerlendirme (pekiştirme)
• İletişim kanalı: E-posta: [email protected]
  • (Mümkünse) konu başlığı formatı: BPU102 - HaftaX - Konu - Ad Soyad

Değerlendirme

• Uzaktan Eğitim: Vize (%20) + Final (%80)
• Sınav yaklaşımı (özet):
  • Çoktan seçmeli / kod okuma / çıktı tahmini

Kaynaklar

• Ders Notları, Örnek Kodlar, Alıştırmalar ve Ek Okuma Materyalleri: https://emrecan.dev

• Kitaplar:

  • C Programlamanın Temelleri, Prof. Dr. Timur Karaçay, Abaküs Kitap (Kütüphanede mevcut)
  • Veri Yapıları ve Algoritma, Rıfat Çölkesen, Papatya Yayıncılık
  • Data Structures and Algorithm Analysis, Mark A. Weiss
  • Data Structures: A Pseudocode Approach with C , Richard F. Gilberg and Behrouz A. Forouzan

Beklentiler

• Derse düzenli katılım ve aktif olarak dinleme.
• Verilen okumaları ve alıştırmaları zamanında yapma.
• Soru sormaktan ve tartışmalara katılmaktan çekinmeme.
  • Sorularınızı e-posta ile ([email protected]) sorabilirsiniz.
• Kendi başınıza kod yazma pratiği yapma.
• Yardım istemekten ve işbirliği yapmaktan çekinmeme.

İletişim ve İdari Süreçler

Aşağıdaki başlıklar ders e-postası üzerinden bireysel olarak yürütülmez; ilgili durumlarda üniversitenin/kurumun resmî prosedürleri izlenir:

• Mazeret nedeniyle sınava katılamama / telafi sınavı talepleri
• Bütünlemeye katılamama nedeniyle alternatif değerlendirme talepleri
• Kişiye özel not yükseltme / ek hak talepleri

Not: Bu tür durumlarda yönlendirme yapılacak birim: Öğrenci İşleridir.

Yapay Zekâ Araçları ile Öğrenme (Bu Derste Nasıl Kullanacağız?)

• Yapay zekâ araçlarını öğrenmeyi hızlandıran bir yardımcı olarak kullanabilirsiniz.
• Etkili kullanım örnekleri:
  • Bir kavramı farklı açıklamalarla isteme (ör. pointer, struct, dynamic memory)
  • Kodun ne yaptığını adım adım açıklattırma (tracing)
  • Hata mesajını yorumlatma ve olası nedenleri listeletme
  • Küçük test örnekleri/kenar durumları üretme
  • Aynı çözümün alternatiflerini görme (okunabilirlik, bellek kullanımı)
• Önerilen pratik:
  • Araçtan aldığınız çıktıyı derleyip çalıştırın, küçük testlerle doğrulayın
  • “Neyi anladım?”ı 2-3 maddeyle kendinize özetleyin
  • Kod yazarken gerekçenizi netleştirin: “Neden bu yapı, neden bu çözüm?”

Dersin Kapsamı (İki Katmanlı Bakış)

• Bu ders iki ekseni birlikte yürütür:
  1. C Araç Seti (Altyapı): pointer, struct, dinamik bellek, fonksiyonlar…
  2. Veri Yapıları & Temel Algoritmalar: liste, yığın, kuyruk, ağaç; arama/sıralama…
• Amaç, veri yapılarını C’nin bellek modeli üzerinde doğru ve verimli biçimde kurabilmektir.

Konular

• İşaretçiler (Pointers)
• Fonksiyonlar (Functions)
• Diziler (Arrays)
• Yapılar (Structures) ve Birlikler (Unions)
• Dinamik Bellek Yönetimi (Dynamic Memory Management)
• Bağlı Listeler (Linked Lists)
• Yığınlar (Stacks)
• Kuyruklar (Queues)
• Ağaçlar (Trees)
• Sıralama Algoritmaları (Sorting Algorithms)
• Arama Algoritmaları (Searching Algorithms)

Veri Yapıları ve Algoritmalar

• Veri yapıları, bilgisayar biliminin en temel kavramlarından biridir.
• Bir program genellikle veri + algoritma bileşimiyle düşünülür.
• Algoritmalar, veriyi işleyerek bir probleme çözüm üretir.
• Tekil bir değişken (ör. int, char) bellekte belirli sayıda bayt yer kaplar; veri yapıları ise birbiriyle ilişkili çok sayıda değeri belirli bir düzenle temsil eder ve yönetir.

Örnek (telefon rehberi): Kişilerin bilgilerini (ad, soyad, tel, adres) saklamak için hangi yaklaşım daha uygundur? - Liste mi? (ekleme/silme nasıl?) - Dizi mi? (erişim hızlı, ekleme/silme maliyeti?) - Hash tablosu mu? (anahtar ile hızlı erişim?) Bu tür seçimler veri yapıları ve algoritmalar bilgisini gerektirir.

Veri Yapısı Nedir?

• Bir problemin çözümü için, işlenecek verinin çözüme uygun şekilde organize edilmesi gerekir.
• Veri yapıları, verilerin etkin biçimde saklanması ve işlenmesi için kullanılan yapılardır.
• Verilerin düzenlenme biçimini belirleyen “yapıtaşları” olarak düşünebilirsiniz.

Örnek: Kitapları raflara rastgele koymak yerine tür/yazar gibi bir kuralla düzenlemek, aranan kitabı daha hızlı bulmayı sağlar. Veri yapıları da bilgisayarda benzer bir düzen kurar.

Veri Yapılarının Temel Amacı

• Verileri organize etmek ve yönetmek
• Verilere hızlı ve etkin erişim sağlamak
• Verileri bellekte verimli şekilde depolamak

ADT ve Temsil (Representation)

• Soyut Veri Tipi (ADT): “Ne yapılabilir?” sorusuna cevap verir.
  • Örn. Stack: push, pop, top, isEmpty
• Temsil (Representation): “Nasıl yapılır?” sorusuna cevap verir.
  • Stack, dizi ile de bağlı liste ile de uygulanabilir.
• Bu ayrım, veri yapısı seçimini daha sistematik yapmanızı sağlar:
  • Operasyonlar (ihtiyaç) → temsil (uygulama) → maliyet (zaman/bellek)

Mini Not: Maliyet Fikri (Big-O’ya Kısa Giriş)

• Veri yapısı seçiminde en kritik soru: “Hangi operasyon ne kadar maliyetli?”
• Büyük-O (Big-O) notasyonu, maliyetin girdi büyüdükçe nasıl büyüdüğünü özetler.
  • O(1) : yaklaşık sabit
  • O(n) : veri büyüdükçe doğrusal artış
  • O(log n) : yavaş artış (ör. n iki katına çıkınca 1 adım artar gibi düşünülebilir)

Bu derste Big-O’yu “detaylı matematik” olarak değil, “sezgisel bir karşılaştırma aracı” olarak kullanacağız.

Mini Örnek: 1 Milyon Eleman Üzerinde Arama (Sezgi)

• Doğrusal arama (linear search): ortalama ~ n/2 karşılaştırma
  • n = 1.000.000 için yaklaşık 500.000 karşılaştırma
• İkili arama (binary search): (sıralı dizide) yaklaşık log2(n) karşılaştırma
  • log2(1.000.000) ≈ 20
• Not: Arama ağaçlarında bu “~20” seviyesi ancak dengeli yapılarda korunur. (Sezgisel amaçla bu karşılaştırmayı yapıyoruz.)

Veri Yapıları Olmadan…

• Veriler dağınık ve düzensiz olurdu.
• Verilere erişmek ve işlemek daha zor ve zaman alıcı olurdu.
• Bellek daha verimsiz kullanılabilirdi.

Yaygın Veri Yapıları

• Diziler (Arrays): Aynı türden verileri sıralı şekilde saklar.
• Bağlı Listeler (Linked Lists): Düğümlerden oluşan dinamik yapı.
• Yığınlar (Stacks): LIFO prensibi.
• Kuyruklar (Queues): FIFO prensibi.
• Ağaçlar (Trees): Hiyerarşik yapı.
• Hash Tabloları (Hash Tables): Anahtar-değer çiftleri; hızlı erişim (çoğunlukla).
• Graflar (Graphs): Düğüm-kenar yapısı; ilişkisel veriler.

Veri Yapıları Panoraması

Bağlı Liste

Yığın

Kuyruk

Ağaç

Veri Yapıları Neden Önemlidir?

1. Veri Organizasyonu: Verileri düzen içinde tutar; erişimi ve işlemeyi kolaylaştırır.
2. Performans: Doğru yapı, arama/ekleme/silme gibi işlemleri belirgin biçimde hızlandırabilir.
3. Kod Okunabilirliği: İyi seçilmiş yapı, kodu daha anlaşılır ve sürdürülebilir kılar.
4. Bellek Verimliliği: İhtiyaca uygun temsil, gereksiz bellek tüketimini azaltır (ör. sparse matrix gibi yaklaşımlar).

Bu Haftanın Hedefi ve Mini Çalışma

• Hedef: Veri yapısı seçiminin “ihtiyaç–operasyon–maliyet” ilişkisi olduğunu görmek.
• Mini çalışma (öneri):
  1. Telefon rehberi senaryosu için şu soruları düşünün:
     • “En sık yaptığım işlem nedir? (arama mı, ekleme mi?)”
     • “Veri büyüdüğünde hangi işlem beni yavaşlatır?”
  2. Bir sonraki derse kadar: C’de struct ile “kişi kaydı” modelini kurmayı deneyin (ad-soyad-tel gibi alanlar).

Sonuç

• Veri yapıları, bilgisayar biliminin ve yazılım geliştirmenin temel taşlarındandır.
• Bu derste C dilini kullanarak temel veri yapılarını öğrenecek ve gerçek problemlere uygulayacaksınız.
• Doğru veri yapısını seçmek; performansı, okunabilirliği ve verimliliği doğrudan etkiler.

Sorular?

Şimdi sorularınız varsa cevaplamaktan mutluluk duyarım!