HackerRank Sahtekarl\u0131k Aktivitesi: \u00dc\u00e7 Farkl\u0131 \u00c7\u00f6z\u00fcm<\/p>\n
HackerRank platformunda s\u0131k\u00e7a kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan “Sahtekarl\u0131k Aktivitesi” problemi, belirli bir e\u015fik de\u011ferini a\u015fan i\u015flem tutarlar\u0131ndaki sapmalar\u0131 tespit etmeyi ama\u00e7lar. Bu problem, algoritma ve veri yap\u0131lar\u0131 bilginizi test eden g\u00fczel bir \u00f6rnektir. Bu makalede, problemi \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in \u00fc\u00e7 farkl\u0131 yakla\u015f\u0131m\u0131 detayl\u0131 bir \u015fekilde inceleyece\u011fiz: Min-Max Heap kullan\u0131m\u0131, Counting Sort algoritmas\u0131 ve daha do\u011frudan bir yakla\u015f\u0131m. Ayr\u0131ca, her y\u00f6ntemin performans\u0131n\u0131 ve avantajlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131raca\u011f\u0131z.<\/p>\n
Problemde, bir dizi i\u015flem tutar\u0131 verilir ve belirli bir e\u015fik de\u011ferin \u00fczerindeki i\u015flemlerin say\u0131s\u0131 bulunmal\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, e\u015fik de\u011feri 20 TL ise ve i\u015flemler [10, 30, 15, 40, 25] ise, 30, 40 ve 25 de\u011ferleri e\u015fik de\u011ferinin \u00fczerindedir. Dolay\u0131s\u0131yla sonu\u00e7 3 olacakt\u0131r. Bu problemin verimli bir \u015fekilde \u00e7\u00f6z\u00fclmesi i\u00e7in uygun algoritma ve veri yap\u0131lar\u0131n\u0131n se\u00e7imi \u00f6nemlidir.<\/p>\n
Min-Max Heap kullanarak, verilen i\u015flem tutarlar\u0131n\u0131n orta de\u011ferini s\u00fcrekli olarak izleyebiliriz. Bu sayede, e\u015fik de\u011feri \u00fczerindeki i\u015flemleri h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde bulabiliriz. \u00d6ncelikle verileri Min-Max Heap’e ekleriz. Daha sonra, orta de\u011feri hesaplayarak e\u015fik de\u011ferinin \u00fczerindeki de\u011ferleri sayabiliriz. Bu yakla\u015f\u0131m, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck veri setlerinde olduk\u00e7a verimlidir \u00e7\u00fcnk\u00fc heap yap\u0131s\u0131 arama i\u015flemlerini logaritmik zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ile ger\u00e7ekle\u015ftirir. Ancak, heap yap\u0131s\u0131n\u0131n kurulmas\u0131 ve g\u00fcncellenmesi i\u00e7in baz\u0131 ek maliyetler vard\u0131r. <\/p>\n
\n# Python kodu burada yer alacak (Min-Max Heap kullan\u0131m\u0131 ile \u00e7\u00f6z\u00fcm)\n<\/code><\/pre>\n\u00c7\u00f6z\u00fcm 2: Counting Sort Kullan\u0131m\u0131<\/h2>\n
E\u011fer i\u015flem tutarlar\u0131 belirli bir aral\u0131ktaysa, Counting Sort algoritmas\u0131n\u0131 kullanabiliriz. Counting Sort, sayma i\u015flemine dayal\u0131 bir s\u0131ralama algoritmas\u0131d\u0131r ve belirli bir aral\u0131ktaki elemanlar\u0131 sayarak s\u0131ralar. Bu y\u00f6ntem, i\u015flem tutarlar\u0131n\u0131n say\u0131s\u0131n\u0131 ve e\u015fik de\u011ferini bildi\u011fimiz zaman olduk\u00e7a h\u0131zl\u0131 ve verimli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ancak, bu y\u00f6ntemin i\u015flem tutarlar\u0131n\u0131n aral\u0131\u011f\u0131 geni\u015f oldu\u011funda verimsiz hale gelebilece\u011fini belirtmek gerekir. Bu durumda, Counting Sort kullan\u0131m\u0131 uygun olmayacakt\u0131r.<\/p>\n
\n# Python kodu burada yer alacak (Counting Sort kullan\u0131m\u0131 ile \u00e7\u00f6z\u00fcm)\n<\/code><\/pre>\n\u00c7\u00f6z\u00fcm 3: Do\u011frudan Yakla\u015f\u0131m<\/h2>\n
Son olarak, basit ve do\u011frudan bir yakla\u015f\u0131m kullanarak problemi \u00e7\u00f6zebiliriz. Bu yakla\u015f\u0131mda, her i\u015flem tutar\u0131n\u0131 tek tek inceleyerek e\u015fik de\u011ferini a\u015fanlar\u0131n say\u0131s\u0131n\u0131 sayar\u0131z. Bu y\u00f6ntem, basit ve anla\u015f\u0131lmas\u0131 kolayd\u0131r ancak b\u00fcy\u00fck veri setlerinde performans sorunu ya\u015fatabilir. Zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 O(n) olarak ifade edilebilir. Bu y\u00f6ntem, k\u00fc\u00e7\u00fck veri setleri i\u00e7in tercih edilebilir bir se\u00e7enektir. Ancak, b\u00fcy\u00fck veri setlerinde di\u011fer iki y\u00f6nteme g\u00f6re daha az verimli olacakt\u0131r.<\/p>\n
\n# Python kodu burada yer alacak (Do\u011frudan yakla\u015f\u0131m ile \u00e7\u00f6z\u00fcm)\n<\/code><\/pre>\nSonu\u00e7<\/h2>\n