Bilgileri belirli bir amaca hizmet edecek şekilde düzenlemek için uzmanlar hem basit hem de karmaşık çeşitli veri yapıları geliştirmiştir. Veri yapıları, verileri hem insanlar hem de bilgisayarlar tarafından anlaşılabilir ve kullanılabilecek şekilde düzenlemek için tasarlanmıştır. Python'daki veri yapılarının türlerini keşfederken daha fazlasını okuyun. Ayrıca veri yapılarının ve algoritmaların ne olduğuna dair daha derin bir açıklama ekledik. Haydi dalalım!
Veri Yapıları Nelerdir?
Verileri bir bilgisayarda verimli bir şekilde depolamak, işlemek, almak ve düzenlemek için bir dizi farklı veri yapısı geliştirilmiştir. Bilgiyi ele alma, onu kolayca kullanılabilecek bir forma dönüştürme yöntemidir.
Algoritmalar ve veri yapıları, herhangi bir programın, uygulamanın veya yazılımın bel kemiğidir. Algoritmalar, bilgisayar programlarında kullanılmak üzere verilerin işlenmesi için bir dizi kural ve talimattır. Veri yapıları, programcılar tarafından bir uygulamanın farklı bölümleri arasında veya uygulamalar arasında bilgi iletmek için kullanılır. Girdi, işleme, bakım ve alma, veri yapılarının dört ana kullanımıdır.
Veri Yapısının Sınıflandırmaları Nelerdir?
Aşağıdakiler bir veri yapısının sınıflandırmalarıdır:
1 numara. Doğrusal ve Doğrusal Olmayan
Dizi, liste veya sıra gibi doğrusal yapılardaki veriler düz bir çizgide düzenlenir. Sıralı bir düzen oluşturmak yerine, ağaç veya grafik gibi doğrusal olmayan yapılardaki veriler iki veya daha fazla bilgi parçasını birbirine bağlar.
2 numara. Dinamik ve Statik
Adından da anlaşılacağı gibi, veri yapılarının boyutları ve şekilleri derleme zamanında önceden belirlenir. Dizi, ileride kullanmak üzere önceden belirlenmiş miktarda bellek tasarrufu sağlar. Dinamik bir yapıda bulunan bellek miktarı, çalışan kodun gereksinimlerine bağlı olarak büyüyebilir veya küçülebilir. Bağlı belleğin konumu da zamanla değişebilir.
#3. Homojen Olmayan ve Homojen Durumlar
Homojen veri yapıları, dizi gibi tümü aynı veri türüne sahip olan öğelerin koleksiyonlarıdır. Homojen olmayan yapılardaki verilerin hepsinin aynı türden olması gerekmez.
Veri Yapısı Türleri
Bilgisayar programcıları, her biri belirli güçlere ve kullanımlara sahip bir dizi farklı veri yapısı arasından seçim yapabilir. Aşağıdakiler veri yapılarının türleridir:
1 numara. diziler
Diziler, benzer nitelikteki veri nesnelerini gruplandırmak için kullanılır. Bitişik bellek tahsisi, bu yapı tarafından veri organizasyonu için kullanılır. Bir dizinin kullanıcıları, dizideki her üyeye benzersiz bir dizin veya anahtar atar. Diziler, karma tablolar ve listeler gibi daha karmaşık veri yapılarının yapı taşlarıdır. Algoritmaları kategorize ederken, bu çerçeve sıklıkla Bilgisayar bilimcileri.
2 numara. Yığınlar
Bir yığında, yığın son giren ilk çıkar (LIFO) yapısını izlediğinden, en son işlem ilk önce gösterilir. “1, 2, 3, 4” veri setini girdiyseniz, ilk önce son rakam olan “4” görüntülenecektir. Bu veri organizasyonu bir yığın veya yığın oluşturur. Yığın veri yapısı, yürütme sırasının kritik olduğu durumlarda verileri depolamak ve almak için de kullanışlıdır. Bu sistemin düzeni, bir sonrakine geçmeden önce her ödevi sonuna kadar görmenizi teşvik eder.
#3. Doğrusal Veri Yapıları
Diziler veya sonlu veri kümeleri, üyeleri bir dizin anahtarı kullanılarak bellekte alınabildikleri için doğrusal veri yapılarının örnekleridir. Bağlantılı listeler, başka bir doğrusal veri yapısı türüdür. Liste öğelerini bellek boyunca keyfi olarak saklamak için, bağlantılı listeler onları belirli bir şekilde düzenler.
#4. Ağaç Veri Yapıları
Ağaç biçimindeki veri yapıları, bağlantılı düğümler olarak gösterilen alt öğelerin kök değeri ve alt kümeleri ile doğası gereği hiyerarşiktir. Her biri kendine özgü özelliklere sahip çok çeşitli ağaç veri yapıları vardır. Bazı örnekler ikili ağaçlar, ikili arama ağaçları, kırmızı-siyah ağaçlar, ağırlık dengeli ağaçlar ve ikili yığınlardır.
# 5. kuyruklar
Veri organizasyonu söz konusu olduğunda, ilk giren ilk çıkar (FIFO) yapıları nedeniyle kuyruklar yığınlara tercih edilir. Veriler bu lineer yapıya girip çıkmak için beklediği için bir kuyruğu andırır. Başlangıçta girilen veriler önce iletilecektir. Kuyruklar, bilgisayarlardaki programcılar tarafından hemen işlenmesi gerekmeyen bilgileri depolamak için de kullanılır.
#6. bağlantılı listeler
Bağlantılı listeler, "düğümlerini" veya nesneleri, aralarındaki ilişkilere göre doğrusal bir şekilde düzenler. Bilgi ve referans her düğümde bulunur. Düğümün verileri, programcının orada depolamaya karar verdiği bilgidir, işaretçi ise dizide bir sonraki düğüme bir referanstır. Bağlantılı listeler, listeden öğeleri çıkarabilmeniz gerektiğinde kullanışlıdır. Ancak yığınlar ve kuyruklar da onların yardımıyla uygulanabilir.
#7. Listeleri atla
Bağlantılı bir liste formatı kullanan atlama listeleri, bir tür olasılıksal veri yapısıdır. Bir atlama listesi ayrıca, daha büyük bir listedeki bazı öğeleri seçerek yok sayan bir veri yapısıdır. Atlama listesindeki öğe sayısı her düzeyde azalır, ancak yeni öğe eklenmez. Verileri hızlı bir şekilde kaldırma, ekleme ve arama yeteneği, programcılar için atlama listelerinin önemli bir avantajıdır.
# 8. grafikler
Grafikler, ağları tasvir etmek için kullanılabilen özel bir sırasız liste türüdür. Bireysel "düğümlerden" ve aralarındaki bağlantılardan (veya "kenarlardan") oluşurlar. Bu tasarımlarda, X ve Y bir çift olarak kullanılır ve X köşesi Y'ye bağlanır. Grafikler ayrıca araştırmacıların şehir sokakları ve çevrimiçi sosyal etkileşimler gibi karmaşık ağları incelemelerine yardımcı olur.
# 9. denemeler
Genellikle "önek ağaçları" olarak bilinen denemeler, ağaç benzeri bir veri yapısı türüdür. Gerektiğinde sıklıkla alfabedeki harflerin yerine geçerler. Ağacın düğümleri, programcı tarafından dalı takip ederek alınabilen dizelerdir. Denemeler, bir dize önekine bağlı olan bilgileri düzenlemenize yardımcı olabilir. Otomatik öneriler ve sözlük aramaları, denemelerin nasıl kullanıldığına dair iki örnektir.
# 10. Hash tabloları
Anahtar/değer çiftleri, karma haritalar adı verilen tablolarda saklanır. Aranan değeri tutan depolama konumlarına bir karma kod veya dizin oluştururlar. Diziler ayrıca bilgisayar programcılarının veri depolaması için yaygın bir yoldur. Hash tabloları, dizileri ve veritabanı dizinlerini ilişkilendirmenin yanı sıra, ayarlanan veri yapısını uygulamak için kullanılabilir.
Veri Yapıları ve Algoritmalar
Veri yapıları ve algoritmalar arasında büyük bir uçurum vardır. Bununla birlikte, veri ilişkilerini grafiksel olarak gösteren veri yapıları sayesinde etkili veri sıralama ve erişim mümkün olmaktadır. Bir bilgisayarın yazılımı, web sayfası, programı veya donanımı, yalnızca bir algoritmada belirtilen adımları izleyerek bir görevi yerine getirebilir.
Algoritmalar, önceden belirlenmiş, tekrarlanan bir sonuç elde etmek için bir bilgisayar tarafından gerçekleştirilebilen, önceden belirlenmiş, ayrı adım dizileridir. Sıralama algoritmaları, arama algoritmaları ve en kısa yol algoritmalarının tümü algoritma örnekleridir. Her biri, bir bilgisayarın yalnızca ihtiyaç duyduğu ilgili bilgileri almasına değil, aynı zamanda verilen bir komuta yanıt olarak hareket etmesine de izin verir. Belirli veri yapıları için optimize edilmiş algoritmalar geliştirilebilir. Bir veri yapısı için tasarlanmış bir algoritmayı diğerine uygularken verimsiz sonuçlar beklenebilir.
Python'da Veri Yapıları
Python, web geliştirme, veri araştırması, robotik, makine öğrenimi, yapay zeka, IoT ve ağ otomasyonu dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır ve bu da onu dünyada en yaygın kullanılan programlama dillerinden biri yapmaktadır. Verilerle çalışırken her uygulama, verileri düzenli tutmak, yönetmek ve hızlı ve kolay bir şekilde almak için bir yere ihtiyaç duyar.
Python'da önceden var olan beş veri yapısı vardır ve bunların hepsi farklı nedenlerle kullanışlıdır. Python'daki veri yapıları şunlardır:
1 numara. Liste
Liste, dinamik olarak sıralanmış bir öğe listesidir. Ayrıca sayılar, kayan noktalı değerler, metinler, diğer listeler, demetler, sözlükler ve daha fazlası dahil olmak üzere herhangi bir veri yapısını depolayabilir. Ayrıca, yeni bir boş liste oluşturmak için köşeli parantezleri ([]) veya list() yapıcısını kullanabilirsiniz.
2 numara. Demet
Demetler değişmez listeler oldukları için asla değiştirilemezler. Demet veri yapıları, değişmeyeceğini bildiğiniz öğeleri depolamak için idealdir. Haftanın günleri, yılın ayları, belirli bir bölgenin GPS koordinatları, vb. hepsi bu tür unsurlara örnektir. Bir demet bildirmek için köşeli parantez kullanmak yerine parantez kullanırsınız. Demetler, indeksleme ve dilimleme işlemlerinden de yararlanabilir.
#3. Ayarlamak
Kümeler, farklı nesnelerin sıralanmamış gruplarıdır. Python'da kümeler dizi değildir. Birçok gerçek dünya koleksiyonu önceden belirlenmiş bir düzenlemeden yoksundur ve kopya içermez. Sosyal güvenlik numaraları, e-posta adresleri, internet protokolü (IP) adresleri, ortam erişim denetimi (MAC) adresleri vb. yalnızca birkaç örnektir. Bunlar yalnızca rastgele, tekil şeylerin koleksiyonlarıdır. Çoğaltma ve özel bir düzen gerekmez. Kümeler, yazılımda kullanım için bunun gibi koleksiyonları depolamanın uygun bir yoludur.
#4. donmuş set
Donmuş bir küme, hiçbir şekilde değiştirilemeyen bir kümedir. Setlerle aynı özelliklere sahiptirler ve hareket ederler, ancak hiçbir şekilde değiştirilemezler. Sonuç olarak, add(), update() gibi set mutasyonları frozensetlere uygulanamaz. Dondurulmuş kümeler, değişmezlikleri nedeniyle sözlüklerde anahtar olarak veya başka bir kümede veya donmuş kümede öğeler olarak kullanılabilir.
frozenset() işlevi, bir frozenset oluşturmak için doğrudan kullanılabilir veya başka bir yinelenebilir nesne, bir diziden, listeden, demetten veya kümeden bir frozenset oluşturmak için argüman olarak kullanılabilir.
#5. Sözlük
Python, sözlüklerine büyük ölçüde güvenir. Sözlükleri, modüller ve sınıflardan nesnelere ve hatta kümelere kadar her şeyin bel kemiği olarak kullanıyoruz. Bir sözlük, JavaScript'teki bir nesneye, Ruby'deki bir hash'e veya bu dillere aşina iseniz Go'daki bir haritaya benzetilebilir.
Python'da bir sözlük de bir anahtar dizisidir; virgülle ayrılmış ve kaşlı ayraçlarla çevrelenmiş değer çiftleri. Küme parantezler veya dict() yapıcısı kullanılarak yeni, boş bir sözlük oluşturulabilir.
Veri Yapıları Neden Önemli?
Bilgisayar bilimcileri, büyük miktarda bilgiyi düzenlemek ve depolamak için veri yapılarına güvenirler. Güvenilir bir sisteme sahip olmak, ihtiyacınız olanı bulmanızı kolaylaştırabilir. Bilgisayar bilimi pozisyonları için yapılan mülakatlarda, adaylara rutin olarak veri yapılarına aşinalıkları sorulur. Yapay zeka (AI), bilgisayar grafikleri ve işletim sistemleri alanlarının tümü de bundan yararlanır.
Veri Yapıları Nasıl Kullanılır?
Veri yapıları, soyut veri türlerinin somut formlarını uygulamak için kullanılır. Veri yapıları, iyi tasarlanmış herhangi bir yazılım parçasının önemli bir parçasıdır. Ayrıca, yazılımın geliştirilmesi ve algoritmaların uygulanması için çok önemlidirler. Veri yapılarının kullanıldığı yollar şunlardır:
#1. Kayıt Tutma
Veri yapıları, girişleri depolamak için kullanılacak özellikler ve eşleşen yapılar kümesini sağlayarak bir veritabanı yönetim sistemindeki verileri verimli bir şekilde sürdürmek için kullanılır.
2 numara. Kaynakları ve Hizmetleri Yönetme
Çekirdek işletim sistemi (OS) kaynakları ve işlemleri, bellek tahsisi için bağlantılı listeler, dosya dizini yönetimi ve dosya yapısı ağaçları ve işlem zamanlama kuyrukları gibi veri yapılarına dayanır.
#3. Veri değişimi
Veri yapıları, TCP/IP paketleri gibi uygulamalar arasında iletilen verileri düzenlemek için kullanılır.
#4. Sıralama ve Sıralama
Genellikle sıralı veya sıralanmış ikili ağaçlar olarak adlandırılan ikili arama ağaçları gibi veri yapıları, etiket olarak kullanılan karakter dizileri gibi verileri düzenlemek için yararlı yollar sağlar. Öncelik sıraları gibi veri yapıları, programcıların nesne koleksiyonlarını önceden tanımlanmış bir önem sırasına göre yönetmesine olanak tanır.
#5. indeksleme
B-ağaçları gibi daha da karmaşık veri yapıları, bir veritabanında depolananlar da dahil olmak üzere şeyleri indekslemek için kullanılır.
#6. Aranıyor
Belirli bir öğe için aramayı hızlandırmak için B-ağaçları, hash tabloları veya ikili arama ağaçları kullanarak dizinler oluşturmak yaygın bir uygulamadır.
#7. ölçeklenebilirlik
Veri yapıları, çeşitli dağıtılmış depolama sitelerinde veri depolamayı tahsis ederken ve yönetirken performans ve ölçeklenebilirliği sağlamak için büyük veri uygulamaları tarafından kullanılır. Apache Spark gibi birçok büyük veri programlama ortamı, sorgulamayı kolaylaştırmak için veritabanı girişlerinin temel yapısını taklit eden veri yapıları içerir.
Veri Yapısı Seçme
Aşağıdakiler bir veri yapısı seçmenin yollarıdır:
1 numara. Desteklenen İşlemler
Tabloda listelenmeyen veri türleri arasındaki işlemler, bir özniteliğin altında yatan veri türü, işlemin desteklendiği türlerden birine dönüştürülebilirse gerçekleştirilebilir. Rakamlar verilere eklenebilir veya verilerden silinebilir. Tamsayılar, eklenmesi veya çıkarılması gereken gün sayısını yansıtır.
2 numara. Hesaplamanın Karmaşıklığı
Bir algoritmanın hesaplama karmaşıklığı, çalışması için gereken zaman ve depolama alanı miktarıdır. Bilgisayar bilimcileri, bir algoritmanın çalışmasının ne kadar süreceğini ve ne kadar bellek kullanacağını tahmin etmek için kodu yazmadan önce matematiksel zorluk ölçümlerini kullanır. Bu tahminler, programcılar için gerçek dünyada kullanım için algoritmalara karar verirken ve geliştirirken çok önemli yardımcılardır.
#3. Zarif Kodlama
Enfes bir program, herkesin hemen tanıyabileceği ancak parmak basmakta zorlandığı şeylerden biridir. Belirsizliğe yenik düşmeden dili iyi kullanır. Gizleyici sözdizimine başvurmadan kısa. Yüzeyde hem okunması ve kavranması kolay hem de temel yapısında sofistike olmayı başarıyor. Mükemmel düzyazıya olabildiğince yakın kodlama, her programcının kutsal kâsesidir.
Bu sorun için kolay bir düzeltme veya sihirli değnek yoktur. Kodlama standartlarının benimsenmesi yardımcı olabilir, ancak yalnızca programcının sorunun özünü anlamasını ve uygulamasını garanti eden sağlam bir çerçeveye dayalıysa.
Aptallar için Veri Yapıları Nelerdir?
Bilgisayar bilimindeki en temel fikirler arasında veri yapıları ve algoritmalar yer alır. Geliştiricilerin çalışma zamanında tekrarlanacak eylemleri tanımlamasını mümkün kılar. Algoritmalar bir görevin nasıl yürütüldüğüyle ilgilenirken, veri yapıları verilerin nasıl düzenlendiğini tanımlar.
En Yaygın Veri Yapısı Nedir?
En yaygın ve temel veri yapısı bir dizidir. Diziler, yığınlar ve sıralar dahil olmak üzere diğer birçok veri yapısının temelini oluşturur.
En Basit Veri Yapısı Nedir?
Bilgisayar bilimindeki en temel fikirler arasında veri yapıları ve algoritmalar yer alır. Geliştiricilerin çalışma zamanında tekrarlanacak eylemleri tanımlamasını mümkün kılar. Algoritmalar bir görevin nasıl yürütüldüğüyle ilgilenirken, veri yapıları verilerin nasıl düzenlendiğini tanımlar. En yaygın ve temel veri yapısı bir dizidir. Diziler, yığınlar ve sıralar dahil olmak üzere diğer birçok veri yapısının temelini oluşturur.
Tek boyutlu (doğrusal) dizi, ardışık tamsayı dizinleri tarafından depolanan ve erişilen öğelerle en basit veri yapısıdır.
Son Düşüncelerimiz
Veri yapısı, bilgileri dijital biçimde depolamanın ve düzenlemenin bir yoludur. Bir dizi veri değeri, aralarındaki ilişkiler ve sağladıkları olası manipülasyonlar veya hizmetler anlamına gelir. Veri yapıları, programcılar tarafından bir uygulamanın farklı bölümleri arasında veya uygulamalar arasında bilgi iletmek için kullanılır. Bununla birlikte, veri yapıları dört temel amaca hizmet eder: depolama, işleme, bakım ve geri alma.
İlgili Makaleler
- Veritabanı Yöneticisi Nedir ve Nasıl Olursunuz?
- VERİ ÖN İŞLEME: Nedir, İlgili Adımlar ve Kavramlar?
- VERİTABANI GELİŞTİRİCİSİ: İş Tanımı, Görevleri, Maaş ve Sertifikasyon
- VERİ BİLİMCİSİ NE YAPAR: Görevler, Beceriler ve Nasıl Olunur?
- VERİ ANALİZİ PROJESİ: Tüm Düzeyler için En İyi 17+ Veri Analitiği Projesi (Güncellendi)
Referanslar
