| Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | AKTS | |
| Veri Yapıları | YBS204 | 4 | 3 + 1 | 6,0 |
| Birim Bölüm | YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ |
| Derece Seviye | Lisans - Zorunlu - Türkçe |
| Dersin Verilişi | Yüz Yüze Anlatım, Görsel Sunum, Soru-Cevap, Bilgisayar Laboratuvarında Uygulama |
| EBS Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Esra CENGİZ TIRPAN (Yıl: 2025 - 2026) |
| Ders Veren | Dr. Öğr. Üyesi Esra CENGİZ TIRPAN |
| Amaç |
Dersin amacı, bilgilerin bilgisayar belleğinde saklanması ve bu bilgilere ulaşılması için tasarlanmış temel veri yapılarının işlenmesi, kodlanması ve performanslarının incelenmesidir. Öğrencilere, problemlere uygun veri yapılarını belirleyebilme ve algoritmaların performanslarını değerlendirebilmeleri için gerekli olan teorik ve uygulama bilgi birikimi kazandırılacaktır. |
| Ders İçeriği |
Veri Yapıları Temel Kavramlar, Arama Algoritmaları, Sıralama Algoritmaları, Dizi Listesi, Bağlı Liste, Yığın(Yığıt), Kuyruk, Ağaç, Graf. |
| Ders Kaynakları |
Dr. Toros Rifat ÇÖLKESEN, "Veri yapıları ve algoritmalar", Papatya yayıncılık, 2017.
Doç. Dr. Fahri VATANSEVER, "Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş", Seçkin yayıncılık, 2017. |
| Açıldığı Öğretim Yılı | 2016 - 2017 2017 - 2018 2018 - 2019 2019 - 2020 2020 - 2021 2021 - 2022 2022 - 2023 2023-2024 2024 - 2025 2025 - 2026 |
| Yarıyıl İçi Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Ara Sınav 1 | 30 |
| Kısa Sınav 1 | 30 |
| Toplam | 60 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | Katkı Yüzdesi (%) |
| Final | %40 |
| Toplam | %40 |
| Yarıyıl İçinin Başarıya Oranı | %60 |
| Yarıyıl Sonu Çalışmalar | %40 |
| Toplam | %100 |
| Kategori | Ders İlişki Yüzdeleri (%) |
|
Aktarılabilir Beceri Dersleri
|
0
|
|
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
|
0
|
|
Destek Dersleri
|
0
|
|
Ek Dersler
|
0
|
|
Kategori
|
0
|
|
Mesleki Seçmeli Dersler
|
0
|
|
Temel Meslek Dersleri
|
0
|
|
Uygulama Dersleri
|
0
|
|
Uzmanlık / Alan Dersleri
|
0
|
|
Yetkinlik Tamamlayıcı Ders
|
0
|
| Ders İş Yükü | Öğretim Metotlar / Öğretim Metodu | Süresi (Saat) | Sayısı | Toplam İş Yükü (Saat) |
| Ara Sınav 1 | Ara Sınav 1 | 1 | 1 | 1 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 1 | |||
| AKTS = Toplam İş Yükü (Saat) / 25.5 (s) | 0,04 | |||
| AKTS | 6,0 | |||
| Hafta | Konu | Öğretim Metodu |
|---|---|---|
| 1 | Veri Yapıları Temel Kavramlar | Laboratuar |
| 2 | Veri Yapıları | Laboratuar |
| 3 | Veri Modelleri Bağlantılı Liste (Linked List) – Ağaç (Tree) – Graf (Graph) – Durum Makinası (State Machine) – Veritabanı-İlişkisel (Database Relational) – Ağ Bağlantı (Network Connection) | Laboratuar |
| 4 | Algoritmik Program Tasarımı | Laboratuar |
| 5 | Program Çalışma Hızı ve Bellek Gereksinimi | Laboratuar |
| 6 | Bağlı Liste Sınıfı Kullanımı ve Metodları | Laboratuar |
| 7 | Yığın ve Kuyruk | Laboratuar |
| 8 | Ara Sınav | Laboratuar |
| 9 | Yığın Veri Yapısı Mantığı, Metodları ve Uygulamaları | Laboratuar |
| 10 | Kuyruk Veri Yapısı Mantığı, Metodları ve Uygulamaları | Laboratuar |
| 11 | Ağaç Yapısı, Ağaç Türleri | Laboratuar |
| 12 | Ağaç Üzerinde Dolaşım İşlemleri, İfade Ağaçları | Laboratuar |
| 13 | Graf Yapısı ve Gösterimi, Graf Türleri ve Graf Dolaşma Algoritmaları | Laboratuar |
| 14 | Graflarda En Kısa Yol Problemi ve Genel Tekrar | Laboratuar |
| Ders Öğrenme Çıktısı | Ölçme Değerlendirme | Öğretim Metodu | Öğrenme Faaliyeti |
| Doğrusal ve doğrusal olmayan veri yapılarını kodlayabilir. | Laboratuvar Çalışması | Laboratuar | Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Veri yapıları ile ilişkili algoritmalar hakkında bilgi sahibi olur. | Laboratuvar Çalışması Yazılı Sınav | Laboratuar Tartışmalı Ders | Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Verinin bellek üzerinde organizasyonunu kavrar. | Yazılı Sınav | Tartışmalı Ders | Dinleme ve anlamlandırma, gözlem/durumları işleme, eleştirel düşünme, soru geliştirme |
| Algoritma tasarım stratejileri hakkında bilgi sahibi olur. | Yazılı Sınav | Laboratuar | Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
| Özgün veri türleri tasarlayıp, kodlayabilir. | Laboratuvar Çalışması | Laboratuar | Gözlem/durumları işleme, Bilişim, yönetsel beceriler, takım çalışması |
DERS ÖĞRENME ÇIKTISI |
PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Doğrusal ve doğrusal olmayan veri yapılarını kodlayabilir. | 4 | 1 | 2 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 2 | 4 | 5 | 5 | 3 | 4 | ;
| Veri yapıları ile ilişkili algoritmalar hakkında bilgi sahibi olur. | 4 | 1 | 2 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 5 | 3 | 4 | ;
| Verinin bellek üzerinde organizasyonunu kavrar. | 4 | 1 | 1 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 4 | 3 | 3 | ;
| Algoritma tasarım stratejileri hakkında bilgi sahibi olur. | 4 | 1 | 3 | 3 | 2 | 1 | 1 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 3 | 4 | ;
| Özgün veri türleri tasarlayıp, kodlayabilir. | 5 | 2 | 3 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 2 | 3 | 5 | 5 | 3 | 5 | ;
| Ortalama Değer | 4,2 | 1,2 | 2,2 | 3,4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1,6 | 3,6 | 4,6 | 4,8 | 3 | 4 |
