Anasayfa / Bilgisayar Mühendisliği / Algoritmanın Analizi

Algoritmanın Analizi

C# fibonnacci dizisi ve içindeki asalları bulma

Merhaba, Bu yazımda fibonacci dizisinden ve içindeki asal sayıları bulan bir C# console uygulamasından bahsedeceğim. Fibonacci Sayı Dizisi : 0, 1,1,2,3,5,8,13,21,34,55, 89, 144, 233, 377, 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, … vb. şeklinde devam eder. Her sayı kendisinden önce gelen iki sayının toplamıdır. Fibonacci Sayı Dizisi nerelerde kullanılır? Fibonacci …

Daha Fazlası için tıklayın »
  • Facebook
  • Twitter
  • Google +
  • Stumbleupon
  • LinkedIn
  • Pinterest

Genişlik Öncelikli Arama Algoritması (BFS)

Genişlik Öncelikli Arama Algoritması (BFS) Arama ağacı algoritmaları Sezgisel (Heuristic) ve Sezgisel olmayan arama ağaçları diye 2’ye ayrılır. BFS sezgisel olmayan bir arama ağacı algoritmasıdır. Breadth First Search yani Genişlik Öncelikli Arama algoritması olarak geçer. Ağaca yeni eklenenler kuyruğun en sonuna  yerleştirilir. Soldan sağa doğru genişleyerek ilerler. Tekrarlanan bi durum …

Daha Fazlası için tıklayın »
  • Facebook
  • Twitter
  • Google +
  • Stumbleupon
  • LinkedIn
  • Pinterest

En Yakın Komşu Bulma Algoritması (KNN)

En Yakın Komşu Bulma Algoritması Sınıflandırmada kullanılan bu algoritmaya göre sınıflandırma sırasında çıkarılan özelliklerden, sınıflandırılmak istenen yeni bireyin daha önceki bireylerden k tanesine yakınlığına bakılır. Örneğin k=3 için yeni bir eleman sınıflandırılmak istensin. Bu durumda eski sınıflandırılmış elemanlardan en yakın 3 tanesi alınır. k değeri çok küçük olursa model çok …

Daha Fazlası için tıklayın »
  • Facebook
  • Twitter
  • Google +
  • Stumbleupon
  • LinkedIn
  • Pinterest

Alfa Beta Budaması

Alfa Beta Budaması Oyun ağacı üzerinde  gereksiz dallar var ise alfa beta budamasıyla yok edilir. Alfa beta budaması minimax algoritması üzerinde yapılan bir iyileştirmedir. Alfa (α)–> Garantilenmiş max değerdir. Arama sonunda kökün değeri α dan küçük olamaz. Beta (β)–> Alınabilecek min değerdir. Arama sonunda kökün değeri β dan büyük olamaz. …

Daha Fazlası için tıklayın »
  • Facebook
  • Twitter
  • Google +
  • Stumbleupon
  • LinkedIn
  • Pinterest

Minimax Algoritması

Uygulama alanı oyun ağaçlarıdır. Kaybetme olasılığını minimuma indirirken kazanma potansiyelini maksimuma çıkarır. İki oyuncununda tüm olası hamlelerini içeren ağaç üzerinde çalışır. Algoritmanın performansı O(bn) dir. Yani ağacın bütün düğümlerini kontrol eder. Her zaman max ile başlanır. Max–> Bizim olası hamlelerimiz Min–> Rakibin olası hamleleri ALGORİTMANIN PSEUDO KODU Algoritmayı ağaç üzerinde …

Daha Fazlası için tıklayın »
  • Facebook
  • Twitter
  • Google +
  • Stumbleupon
  • LinkedIn
  • Pinterest

Karar Ağacı ID3 Algoritması Örneği

Yukardaki tabloya göre son iki satırın sonucunu, karar ağaçlarından id3 algoritması ile çözünüz ve sonucu bulunuz Böyle bir soru karşımıza geldiğinde ilk yapacağımız işlem entropy hesaplama olur. Entropy yi sonuca göre yani burada atar mı atamaz mı bizim sonucumuz olacağından ilk ona göre yaparız. Atar –> 2 adet Atamaz–> 5 …

Daha Fazlası için tıklayın »
  • Facebook
  • Twitter
  • Google +
  • Stumbleupon
  • LinkedIn
  • Pinterest

Algoritmanın Analizi

Algoritmanın analizi zaman(hız) ve hafıza(kapladığı yer) ile ilgilidir. Yani yazdığımız program ne kadar çok yer kaplıyor ve yavaş çalışıyorsa, o kadar kötü demektir. Tersi durum ise algoritmanın ne kadar iyi olduğunu gösterir. Örneğin, 100 tane rastgele numarayı küçükten büyüğe doğru sıralamamız istensin. Bu durumda kullanacağımız algoritma aslında çok önemlidir. Belki …

Daha Fazlası için tıklayın »
  • Facebook
  • Twitter
  • Google +
  • Stumbleupon
  • LinkedIn
  • Pinterest