Veri Yapıları ve Veri Modelleri

Veri yapıları, bilgisayar bilimlerinin en temel konularından biridir. Verilerin bilgisayar belleğinde nasıl organize edileceği, nasıl depolanacağı ve nasıl işleneceği konularını ele alır. Doğru veri yapısı seçimi, yazılımın performansını, bellek kullanımını ve genel verimliliğini doğrudan etkiler.

Bu makalede, temel veri yapılarından ileri düzey veri yapılarına kadar geniş bir yelpazede inceleme yapacak, her bir yapının avantajlarını, dezavantajlarını ve kullanım senaryolarını detaylı olarak ele alacağız.

Tarihsel Gelişim: Veri yapıları kavramı, 1960'larda bilgisayar biliminin gelişmeye başlamasıyla ortaya çıktı. İlk önemli veri yapısı çalışmaları, Donald Knuth'un "The Art of Computer Programming" serisinde yer aldı. Günümüzde, big data ve yapay zeka uygulamalarıyla birlikte veri yapılarının önemi daha da artmıştır.

Temel Kavramlar ve Terminoloji

Veri Yapısı Terimleri

Düğüm (Node): Veri yapısındaki her bir eleman
Pointer (İşaretçi): Bir düğümden diğerine referans
Kök (Root): Ağaç yapısının başlangıç noktası
Yaprak (Leaf): Alt elemanı olmayan düğüm
Derinlik (Depth): Bir düğümün köke olan uzaklığı

Karmaşıklık Analizi Terimleri

Big O Notation: Algoritma performans ölçümü
Time Complexity: Zaman karmaşıklığı
Space Complexity: Alan karmaşıklığı
Best Case: En iyi durum senaryosu
Worst Case: En kötü durum senaryosu

1. Diziler (Arrays)

Diziler ve Çeşitleri

1.1 Tek Boyutlu Diziler

// C++ örneği
int arr[5] = {1, 2, 3, 4, 5};

// Java örneği
int[] arr = new int[5];

1.2 Çok Boyutlu Diziler

// 2D Array örneği
int matrix[3][3] = {
    {1, 2, 3},
    {4, 5, 6},
    {7, 8, 9}
};

1.3 Dinamik Diziler

// C++ vector örneği
vector dynamicArray;
dynamicArray.push_back(1);

İşlem	Karmaşıklık	Açıklama
Erişim	O(1)	İndeks ile doğrudan erişim
Arama	O(n)	Sıralı olmayan dizide lineer arama
Ekleme	O(n)	Araya ekleme durumunda kaydırma gerekir
Silme	O(n)	Silme sonrası kaydırma gerekir

Kullanım Senaryoları:

Matris işlemleri
Görüntü işleme
Oyun programlama (2D/3D koordinat sistemleri)
Veritabanı indeksleme

2. Bağlı Listeler (Linked Lists)

Bağlı Liste Yapıları

2.1 Tek Yönlü Bağlı Liste

class Node {
    int data;
    Node next;
    
    Node(int d) {
        data = d;
        next = null;
    }
}

2.2 Çift Yönlü Bağlı Liste

class Node {
    int data;
    Node prev;
    Node next;
    
    Node(int d) {
        data = d;
        prev = null;
        next = null;
    }
}

2.3 Dairesel Bağlı Liste

Dairesel bağlı listelerde son düğüm ilk düğüme bağlanır. Bu yapı özellikle döngüsel işlemlerde kullanışlıdır.

Kullanım Alanları:

İşletim sistemi görev zamanlayıcısı
Oyun programlamada tur sırası
Müzik çalar playlist yapısı

Bağlı Liste Operasyonları

Operasyon	Kod Örneği	Karmaşıklık
Başa Ekleme	newNode.next = head; head = newNode;	O(1)
Sona Ekleme	current.next = newNode;	O(n)
Araya Ekleme	newNode.next = current.next; current.next = newNode;	O(n)

3. Yığınlar ve Kuyruklar

Yığın (Stack)

LIFO prensibi
Push/Pop işlemleri
Geri alma işlemleri

Kuyruk (Queue)

FIFO prensibi
Enqueue/Dequeue
İşlem sıralaması

4. Ağaçlar ve Graflar

Ağaç Yapıları:

İkili Ağaç
AVL Ağacı
B-Ağacı

Graf Türleri:

Yönlü Graf
Yönsüz Graf
Ağırlıklı Graf

Veri Modelleri

Model Türü	Özellikleri	Kullanım Alanları	Örnekler
İlişkisel Model	Tablo yapısı İlişkiler ve anahtarlar ACID özellikleri	Bankacılık, ERP sistemleri	MySQL, PostgreSQL
NoSQL Model	Esnek şema Yatay ölçeklenebilirlik Yüksek performans	Büyük veri, Gerçek zamanlı sistemler	MongoDB, Cassandra
Hiyerarşik Model	Ağaç yapısı Parent-child ilişkisi Tek yönlü ilişki	Dosya sistemleri, XML	IMS, XML veritabanları

Veri Yapıları ve Algoritma İlişkisi

Yaygın Algoritmalar ve Uygun Veri Yapıları

Algoritma	Veri Yapısı
Arama Algoritmaları	İkili Ağaç, Hash Tablosu
Graf Algoritmaları	Komşuluk Matrisi, Komşuluk Listesi
Sıralama Algoritmaları	Dizi, Bağlı Liste

Veri Yapısı Seçiminde Dikkat Edilecek Noktalar

Verinin boyutu ve büyüme hızı
Erişim sıklığı ve şekli
Bellek kısıtlamaları
İşlem gereksinimleri
Uygulama türü ve amacı

KOD DERSLERİ