G\u00fcnl\u00fck hayatta kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z hemen her alanda verilerle i\u00e7 i\u00e7eyiz. \u0130ster bir e-posta gelen kutusunu, ister bir m\u00fczik listesini veya bir e-ticaret sitesindeki \u00fcr\u00fcn katalo\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn, t\u00fcm bu bilgilerin d\u00fczenli bir \u015fekilde sunulmas\u0131, kullan\u0131labilirli\u011fini ve anla\u015f\u0131l\u0131rl\u0131\u011f\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r. \u0130\u015fte tam da bu noktada, bilgisayar bilimlerinin en temel ve en \u00f6nemli konular\u0131ndan biri olan s\u0131ralama algoritmalar\u0131 devreye girer. Bu makalede, algoritma d\u00fcnyas\u0131na ilk ad\u0131mlar\u0131n\u0131z\u0131 atarken kar\u015f\u0131la\u015faca\u011f\u0131n\u0131z, basit yap\u0131lar\u0131na ra\u011fmen bilgisayar bilimleri e\u011fitiminde vazge\u00e7ilmez bir yer tutan \u00fc\u00e7 “kuadratik” s\u0131ralama algoritmas\u0131n\u0131, yani Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131 (Bubble Sort), Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131 (Selection Sort) ve Ekleme S\u0131ralamas\u0131 (Insertion Sort) konular\u0131n\u0131 derinlemesine inceleyece\u011fiz. Bu temel algoritmalar, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri i\u00e7in en verimli se\u00e7enekler olmasalar da, algoritmik d\u00fc\u015f\u00fcnme becerilerinizi geli\u015ftirmek ve daha karma\u015f\u0131k yap\u0131lar\u0131 anlamak i\u00e7in sa\u011flam bir temel olu\u015fturur. Hadi gelin, verileri d\u00fczenlemenin ve algoritmalar\u0131n b\u00fcy\u00fcleyici d\u00fcnyas\u0131na birlikte dalal\u0131m!<\/p>\n
Verilerin do\u011fru ve d\u00fczenli bir \u015fekilde organize edilmesi, arama i\u015flemlerinden veri analizi sonu\u00e7lar\u0131na kadar bir\u00e7ok alanda performans art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir telefon rehberinde isimler alfabetik s\u0131raya g\u00f6re dizilmemi\u015f olsayd\u0131, arad\u0131\u011f\u0131n\u0131z ki\u015fiyi bulmak ne kadar zor olurdu de\u011fil mi? Bilgisayar sistemleri de benzer \u015fekilde, s\u0131ral\u0131 veriler \u00fczerinde \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 ve etkili \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu nedenle, s\u0131ralama algoritmalar\u0131n\u0131 anlamak, sadece bir yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirici i\u00e7in de\u011fil, ayn\u0131 zamanda verilerle \u00e7al\u0131\u015fan herkes i\u00e7in kritik bir yetkinliktir. Bu giri\u015f seviyesi algoritmalar, bize “Big O” g\u00f6sterimi gibi temel karma\u015f\u0131kl\u0131k analizlerini anlama f\u0131rsat\u0131 da sunar. Genellikle O(n\u00b2) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na sahip olmalar\u0131 nedeniyle “kuadratik” olarak adland\u0131r\u0131l\u0131rlar; yani, i\u015flenecek \u00f6\u011fe say\u0131s\u0131 (n) artt\u0131k\u00e7a, algoritmalar\u0131n \u00e7al\u0131\u015fma s\u00fcresi n’in karesiyle orant\u0131l\u0131 olarak artar. Bu durum, onlar\u0131 devasa veri k\u00fcmeleri i\u00e7in pratik olmaktan \u00e7\u0131karsa da, k\u00fc\u00e7\u00fck veri setlerinde veya e\u011fitim ama\u00e7l\u0131 kullan\u0131mlarda hala de\u011ferlidirler. Ayr\u0131ca, bu algoritmalar, daha karma\u015f\u0131k ve h\u0131zl\u0131 s\u0131ralama y\u00f6ntemlerinin temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in zihinsel bir altyap\u0131 olu\u015fturur. \u015eimdi, bu temel yap\u0131lar\u0131n her birini ayr\u0131 ayr\u0131 ele alal\u0131m ve \u00e7al\u0131\u015fma prensiplerini detayland\u0131ral\u0131m.<\/p>\n
S\u0131ralama algoritmalar\u0131n\u0131n d\u00fcnyas\u0131na ad\u0131m atmadan \u00f6nce, baz\u0131 temel kavramlar\u0131 netle\u015ftirmek, ilerleyen b\u00f6l\u00fcmlerdeki a\u00e7\u0131klamalar\u0131 daha iyi anlamam\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. Bir s\u0131ralama algoritmas\u0131, belirli bir dizi veya listedeki \u00f6\u011feleri, say\u0131sal veya alfabetik gibi belirli bir d\u00fczene g\u00f6re yeniden d\u00fczenleyen bir dizi talimatt\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, temelde kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma ve yer de\u011fi\u015ftirme (takas) i\u015flemlerine dayan\u0131r. Ancak t\u00fcm algoritmalar ayn\u0131 de\u011fildir; farkl\u0131 senaryolara ve ihtiya\u00e7lara g\u00f6re avantajlar\u0131 ve dezavantajlar\u0131 bulunur.<\/p>\n
\u00d6ncelikle, bir algoritman\u0131n performans\u0131n\u0131 de\u011ferlendirirken kullan\u0131lan en \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fctlerden biri Zaman Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 (Time Complexity)<\/strong> ve Uzay Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 (Space Complexity)<\/strong> kavramlar\u0131d\u0131r. Zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, algoritman\u0131n \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 i\u00e7in gereken s\u00fcrenin, girdi boyutuna (n) ba\u011fl\u0131 olarak nas\u0131l de\u011fi\u015fti\u011fini ifade eder. Genellikle “Big O” g\u00f6sterimi ile ifade edilir. \u00d6rne\u011fin, O(n\u00b2) karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na sahip bir algoritma, girdi boyutu iki kat\u0131na \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda, \u00e7al\u0131\u015fma s\u00fcresi yakla\u015f\u0131k d\u00f6rt kat\u0131na \u00e7\u0131kar. Bu, bizim inceleyece\u011fimiz Kabarc\u0131k, Se\u00e7me ve Ekleme s\u0131ralamalar\u0131n\u0131n ortak \u00f6zelli\u011fidir. Uzay karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ise algoritman\u0131n \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 i\u00e7in ne kadar ek bellek alan\u0131na ihtiya\u00e7 duydu\u011funu g\u00f6sterir. O(1) uzay karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, algoritman\u0131n girdinin boyutundan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak sabit miktarda ek bellek kulland\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir, ki bu da genellikle iyi bir \u00f6zelliktir.<\/p>\n Di\u011fer \u00f6nemli kavramlar aras\u0131nda Yerinde S\u0131ralama (In-place Sorting)<\/strong> ve Kararl\u0131 S\u0131ralama (Stable Sorting)<\/strong> bulunur. Yerinde s\u0131ralama algoritmalar\u0131, s\u0131ralama i\u015flemini ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in orijinal dizinin d\u0131\u015f\u0131nda minimum d\u00fczeyde ek bellek (genellikle O(1) uzay) kullan\u0131r. Bu, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken bellek tasarrufu a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. Bizim \u00fc\u00e7 kuadratik algoritmam\u0131z da yerinde s\u0131ralamad\u0131r. Kararl\u0131 s\u0131ralama ise e\u015fit de\u011ferlere sahip \u00f6\u011felerin orijinal dizideki g\u00f6receli s\u0131ralar\u0131n\u0131n, s\u0131ralama i\u015fleminden sonra da korunup korunmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ifade eder. \u00d6rne\u011fin, iki “5” de\u011feri varsa ve orijinal dizideki ilk 5, ikinci 5’ten \u00f6nce geliyorsa, kararl\u0131 bir s\u0131ralama algoritmas\u0131 bu g\u00f6receli s\u0131ray\u0131 koruyacakt\u0131r. Bu, baz\u0131 veri i\u015fleme senaryolar\u0131nda, \u00f6zellikle ayn\u0131 de\u011ferlere sahip nesnelerin farkl\u0131 nitelikleri de oldu\u011funda, \u00f6nemli olabilir.<\/p>\n Son olarak, bu algoritmalar\u0131n “kuadratik” olarak adland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131n ana nedeni, genellikle iki i\u00e7 i\u00e7e d\u00f6ng\u00fc kullanmalar\u0131d\u0131r; d\u0131\u015f d\u00f6ng\u00fc n kez \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, i\u00e7 d\u00f6ng\u00fc de yakla\u015f\u0131k n kez \u00e7al\u0131\u015f\u0131r, bu da toplamda n * n = n\u00b2 i\u015flem anlam\u0131na gelir. Her ne kadar b\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in ideal olmasalar da, temel bilgisayar bilimleri derslerinde s\u0131k\u00e7a \u00f6\u011fretilirler \u00e7\u00fcnk\u00fc mant\u0131klar\u0131 anla\u015f\u0131l\u0131rd\u0131r ve programlama becerilerini geli\u015ftirmek i\u00e7in m\u00fckemmel ba\u015flang\u0131\u00e7 noktalar\u0131d\u0131r. K\u00fc\u00e7\u00fck boyutlu veri setlerinde (< 50 eleman gibi), karma\u015f\u0131kl\u0131k fark\u0131 ihmal edilebilir d\u00fczeyde olabilir ve bu algoritmalar\u0131n basitli\u011fi, uygulama kolayl\u0131\u011f\u0131 nedeniyle tercih edilebilir. Bu temelleri akl\u0131m\u0131zda tutarak, \u015fimdi her bir algoritman\u0131n detaylar\u0131na inelim.<\/p>\n Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131 (Bubble Sort), belki de s\u0131ralama algoritmalar\u0131 aras\u0131nda en basit ve sezgisel olan\u0131d\u0131r. Ad\u0131n\u0131, dizideki en b\u00fcy\u00fck veya en k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6\u011felerin bir su barda\u011f\u0131ndaki kabarc\u0131klar gibi yava\u015f\u00e7a do\u011fru pozisyonlar\u0131na “kabarc\u0131klanarak” y\u00fckselmesinden al\u0131r. Ancak bu basitli\u011fin bir bedeli vard\u0131r: genellikle en verimsiz s\u0131ralama algoritmalar\u0131ndan biridir ve genellikle sadece e\u011fitim ama\u00e7l\u0131 veya \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck, neredeyse s\u0131ral\u0131 veri k\u00fcmeleri i\u00e7in pratik bir se\u00e7enek olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcl\u00fcr. Buna ra\u011fmen, algoritman\u0131n temel mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak, di\u011fer daha karma\u015f\u0131k s\u0131ralama algoritmalar\u0131n\u0131n \u00e7al\u0131\u015fma prensiplerini kavramak i\u00e7in harika bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r.<\/p>\n Kabarc\u0131k s\u0131ralamas\u0131, dizinin ba\u015f\u0131ndan ba\u015flayarak her bir \u00f6\u011feyi kom\u015fusuyla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131r. E\u011fer iki kom\u015fu \u00f6\u011fe yanl\u0131\u015f s\u0131radaysa (\u00f6rne\u011fin, k\u00fc\u00e7\u00fckten b\u00fcy\u00fc\u011fe s\u0131ralamak istiyorsak ve soldaki \u00f6\u011fe sa\u011fdakinden b\u00fcy\u00fckse), yerlerini de\u011fi\u015ftirir. Bu i\u015flem, dizinin sonuna kadar tekrarlan\u0131r. \u0130lk ge\u00e7i\u015fin sonunda, en b\u00fcy\u00fck \u00f6\u011fe dizinin en sonuna yerle\u015fmi\u015f olur. Daha sonra, ayn\u0131 i\u015flem dizinin kalan (s\u0131ralanmam\u0131\u015f) k\u0131sm\u0131 i\u00e7in tekrarlan\u0131r ve bu b\u00f6yle devam eder, her ge\u00e7i\u015fte bir sonraki en b\u00fcy\u00fck \u00f6\u011fe do\u011fru yerine yerle\u015fir.<\/p>\n \u015eimdi bir \u00f6rnekle bu s\u00fcreci daha iyi anlayal\u0131m. Diyelim ki elimizde Bu ge\u00e7i\u015fin sonunda, en b\u00fcy\u00fck eleman olan 8, dizinin sonuna yerle\u015fmi\u015ftir. Art\u0131k sonraki ge\u00e7i\u015flerde bu eleman\u0131 kontrol etmemize gerek yok.<\/li>\n Bu ge\u00e7i\u015fin sonunda 5, sondan ikinci yerine yerle\u015fmi\u015ftir.<\/li>\n Bu noktada dizimiz zaten s\u0131ralanm\u0131\u015ft\u0131r. Ancak algoritma hen\u00fcz s\u0131ralaman\u0131n tamamland\u0131\u011f\u0131n\u0131 “bilmedi\u011fi” i\u00e7in, son bir ge\u00e7i\u015f daha yapacakt\u0131r.<\/li>\n Art\u0131k t\u00fcm dizi s\u0131ral\u0131d\u0131r!<\/li>\n<\/ol>\n Kabarc\u0131k s\u0131ralamas\u0131n\u0131n JavaScript ile basit bir uygulamas\u0131:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Bu kod blo\u011funda, Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131 (Selection Sort), Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131 kadar basit bir mant\u0131\u011fa sahiptir, ancak \u00e7al\u0131\u015fma \u015fekli biraz farkl\u0131d\u0131r. Bu algoritma, diziyi mant\u0131ksal olarak iki b\u00f6l\u00fcme ay\u0131r\u0131r: s\u0131ralanm\u0131\u015f k\u0131s\u0131m ve s\u0131ralanmam\u0131\u015f k\u0131s\u0131m. Her ad\u0131mda, s\u0131ralanmam\u0131\u015f k\u0131s\u0131mdan en k\u00fc\u00e7\u00fck (veya en b\u00fcy\u00fck, s\u0131ralama y\u00f6n\u00fcne g\u00f6re) \u00f6\u011feyi bulur ve onu s\u0131ralanm\u0131\u015f k\u0131sm\u0131n sonuna yerle\u015ftirir. Bu i\u015flem, s\u0131ralanmam\u0131\u015f k\u0131s\u0131m bo\u015f kalana kadar devam eder. Se\u00e7me s\u0131ralamas\u0131, kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma say\u0131s\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131 ile benzer bir performans g\u00f6sterse de, yer de\u011fi\u015ftirme (swap) say\u0131s\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00e7ok daha verimlidir. Bu \u00f6zelli\u011fi, baz\u0131 \u00f6zel durumlarda, \u00f6rne\u011fin bellek yazma i\u015flemlerinin maliyetli oldu\u011fu senaryolarda tercih edilmesine neden olabilir.<\/p>\n Se\u00e7me s\u0131ralamas\u0131, her bir d\u00f6ng\u00fcde dizinin s\u0131ralanmam\u0131\u015f k\u0131sm\u0131n\u0131 tarar, en k\u00fc\u00e7\u00fck eleman\u0131 bulur ve bu eleman\u0131 s\u0131ralanmam\u0131\u015f k\u0131sm\u0131n ba\u015f\u0131ndaki elemanla yer de\u011fi\u015ftirir. Bu, dizinin en solundan ba\u015flayarak, her seferinde do\u011fru eleman\u0131 do\u011fru pozisyona yerle\u015ftirerek ilerleriz. Ad\u0131m ad\u0131m bir \u00f6rnekle bunu inceleyelim. Diyelim ki Son eleman (64) otomatik olarak do\u011fru yerine yerle\u015fti\u011fi i\u00e7in son bir ge\u00e7i\u015fe gerek kalmaz. Dizi s\u0131ralanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n Se\u00e7me s\u0131ralamas\u0131n\u0131n JavaScript ile uygulamas\u0131:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Se\u00e7me s\u0131ralamas\u0131n\u0131n zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, en k\u00f6t\u00fc, en iyi ve ortalama durumda daima O(n\u00b2)dir. \u00c7\u00fcnk\u00fc her durumda, en k\u00fc\u00e7\u00fck eleman\u0131 bulmak i\u00e7in dizinin tamam\u0131n\u0131 (veya giderek k\u00fc\u00e7\u00fclen bir k\u0131sm\u0131n\u0131) taramak zorundad\u0131r. Ancak, Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131'n\u0131n aksine, yer de\u011fi\u015ftirme (swap) say\u0131s\u0131 sadece O(n) kadard\u0131r; her ge\u00e7i\u015fte yaln\u0131zca bir kez yer de\u011fi\u015ftirme yap\u0131l\u0131r. Bu, yazma i\u015flemlerinin okuma i\u015flemlerine g\u00f6re \u00e7ok daha pahal\u0131 oldu\u011fu senaryolarda (\u00f6rne\u011fin flash bellekler veya baz\u0131 \u00f6zel veri yap\u0131lar\u0131) \u00f6nemli bir avantaj sa\u011flayabilir. Uzay karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ise O(1)'dir \u00e7\u00fcnk\u00fc ek depolama alan\u0131na ihtiya\u00e7 duymaz. K\u00fc\u00e7\u00fck veri setleri i\u00e7in basit ve anla\u015f\u0131l\u0131r bir algoritma olup, \u00f6\u011fretim ve ba\u015flang\u0131\u00e7 seviyesi projeler i\u00e7in uygundur. \u00d6zellikle sabit say\u0131da yazma i\u015flemi gerektiren bir algoritma ar\u0131yorsan\u0131z, Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131 dikkate al\u0131nabilir bir se\u00e7enektir.<\/p>\n Ekleme S\u0131ralamas\u0131 (Insertion Sort), elemanlar\u0131 tek tek al\u0131p do\u011fru yerlerine ekleyerek s\u0131ralama i\u015flemini ger\u00e7ekle\u015ftiren bir algoritmad\u0131r. Bu algoritma, bir iskambil oyuncusunun elindeki kartlar\u0131 s\u0131ralamas\u0131na benzer bir mant\u0131kla \u00e7al\u0131\u015f\u0131r: her seferinde yeni bir kart al\u0131r ve elindeki zaten s\u0131ral\u0131 kartlar aras\u0131na do\u011fru yere yerle\u015ftirir. Kuadratik s\u0131ralamalar aras\u0131nda genellikle en iyi performans\u0131 g\u00f6steren algoritma olarak kabul edilir, \u00f6zellikle k\u00fc\u00e7\u00fck veri k\u00fcmeleri ve neredeyse s\u0131ral\u0131 diziler i\u00e7in. Bu nedenle, bir\u00e7ok karma\u015f\u0131k s\u0131ralama algoritmas\u0131n\u0131n (Timsort veya Introsort gibi) hibrit uygulamalar\u0131nda k\u00fc\u00e7\u00fck alt dizileri s\u0131ralamak i\u00e7in i\u00e7 bile\u015fen olarak kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n Ekleme s\u0131ralamas\u0131, diziyi mant\u0131ksal olarak ikiye b\u00f6ler: ba\u015flang\u0131\u00e7ta sadece ilk eleman\u0131 i\u00e7eren s\u0131ral\u0131 bir k\u0131s\u0131m ve geri kalan s\u0131ralanmam\u0131\u015f k\u0131s\u0131m. Algoritma, s\u0131ralanmam\u0131\u015f k\u0131s\u0131mdan bir eleman al\u0131r ve bu eleman\u0131 s\u0131ral\u0131 k\u0131s\u0131mda do\u011fru pozisyona yerle\u015ftirmek i\u00e7in sa\u011fa do\u011fru kayd\u0131rmalar yaparak bo\u015fluk olu\u015fturur. Bu i\u015flem, s\u0131ralanmam\u0131\u015f k\u0131s\u0131m bo\u015f kalana kadar devam eder.<\/p>\n \u00d6rnek olarak Dizi ba\u015far\u0131yla s\u0131raland\u0131.<\/p>\n Ekleme s\u0131ralamas\u0131n\u0131n JavaScript ile uygulamas\u0131:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Ekleme s\u0131ralamas\u0131n\u0131n zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, en k\u00f6t\u00fc ve ortalama durumda O(n\u00b2)dir. Ancak en iyi durumda (dizi zaten s\u0131ral\u0131ysa), her eleman\u0131 sadece bir kez kontrol etmesi gerekti\u011fi i\u00e7in O(n) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na d\u00fc\u015fer. Bu, onu Kabarc\u0131k ve Se\u00e7me s\u0131ralamalar\u0131ndan daha avantajl\u0131 k\u0131lar. Uzay karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ise yerinde bir s\u0131ralama oldu\u011fu i\u00e7in O(1)'dir. Ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131nda, Ekleme S\u0131ralamas\u0131 \u00f6zellikle a\u015fa\u011f\u0131daki durumlar i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r:<\/p>\n \u015eimdiye kadar ele ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z Kabarc\u0131k, Se\u00e7me ve Ekleme S\u0131ralamalar\u0131, her biri O(n\u00b2) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na sahip olmas\u0131na ra\u011fmen, farkl\u0131 senaryolarda farkl\u0131 performans karakteristikleri sunar. Bu \u00fc\u00e7 algoritma, genellikle \u00f6\u011fretim ve \u00f6\u011frenme ama\u00e7l\u0131 kullan\u0131lsa da, belirli ni\u015f durumlarda pratik uygulamalar\u0131 da bulunmaktad\u0131r. Hangi algoritman\u0131n ne zaman tercih edilece\u011fini anlamak, veri yap\u0131s\u0131 ve algoritma bilginizi peki\u015ftirmek i\u00e7in \u00f6nemlidir. A\u015fa\u011f\u0131daki tablo, temel \u00f6zelliklerini \u00f6zetlemektedir:<\/p>\n Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131 ve Vaka Analizleri:<\/strong><\/p>\n \u00d6zellikle Kabarc\u0131k ve Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131, algoritmalar\u0131n temel kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma ve yer de\u011fi\u015ftirme mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in harika ba\u015flang\u0131\u00e7 noktalar\u0131d\u0131r. Bir bilgisayar bilimi \u00f6\u011frencisi, algoritmik d\u00fc\u015f\u00fcnme becerilerini geli\u015ftirirken bu algoritmalar\u0131 uygulayarak temel yap\u0131lar\u0131 kavrayabilir. Karma\u015f\u0131k algoritmalar\u0131 anlamadan \u00f6nce, bu basit yap\u0131lar\u0131 \u00f6\u011frenmek zihinsel bir temel olu\u015fturur. \u00d6rne\u011fin, yeni ba\u015flayan bir programlama dersinde, \u00f6\u011fretmenler genellikle bu algoritmalar\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirmek ve ad\u0131m ad\u0131m \u00e7al\u0131\u015fma prensiplerini g\u00f6stermek i\u00e7in kullan\u0131rlar, \u00e7\u00fcnk\u00fc mekanizmalar\u0131 kolayca takip edilebilir.<\/p>\n<\/li>\n Ekleme S\u0131ralamas\u0131, k\u00fc\u00e7\u00fck boyutlu dizilerde (\u00f6rne\u011fin 50'den az eleman) veya neredeyse s\u0131ral\u0131 veri k\u00fcmelerinde \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 derecede verimli olabilir. \u00d6rne\u011fin, bir mikrokontrolc\u00fc \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fan ve sens\u00f6rden gelen az miktardaki veriyi s\u0131ralamas\u0131 gereken g\u00f6m\u00fcl\u00fc bir sistemde, Ekleme S\u0131ralamas\u0131, daha karma\u015f\u0131k algoritmalar\u0131n getirece\u011fi overhead'e g\u00f6re daha uygun bir se\u00e7enek olabilir. Kaynaklar\u0131 k\u0131s\u0131tl\u0131 bir ortamda, kod boyutunun ve karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n minimumda tutulmas\u0131 gerekti\u011finde basitlik \u00f6nemli bir fakt\u00f6rd\u00fcr.<\/p>\n<\/li>\n Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131, di\u011ferlerine g\u00f6re \u00e7ok daha az yer de\u011fi\u015ftirme i\u015flemi yapar (sadece O(n) kadar). E\u011fer bir sistemde veri yazma i\u015flemleri (RAM, Flash bellek vb.) okuma i\u015flemlerine g\u00f6re \u00e7ok daha maliyetli ise, Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131 di\u011ferlerine g\u00f6re daha az yazma operasyonu yaparak avantaj sa\u011flayabilir. Bu t\u00fcr ni\u015f donan\u0131m optimizasyonlar\u0131, genellikle y\u00fcksek performans gerektiren \u00f6zel sistemlerde kar\u015f\u0131m\u0131za \u00e7\u0131kar. \u00d6rne\u011fin, eski nesil belle\u011fe sahip baz\u0131 g\u00f6m\u00fcl\u00fc cihazlarda Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131 tercih edilebilir.<\/p>\n<\/li>\n Ekleme S\u0131ralamas\u0131'n\u0131n \"online\" \u00f6zelli\u011fi, yani veri geldik\u00e7e s\u0131ral\u0131 listeye eklenebilmesi, baz\u0131 ger\u00e7ek zamanl\u0131 uygulamalarda de\u011ferlidir. Yeni bir eleman geldi\u011finde, mevcut s\u0131ral\u0131 yap\u0131ya kolayca entegre edilebilir. Ayr\u0131ca, bir\u00e7ok modern s\u0131ralama algoritmas\u0131 (\u00f6rne\u011fin, Timsort veya Introsort), dizinin belirli bir e\u015fi\u011fin alt\u0131na d\u00fc\u015fen alt k\u0131s\u0131mlar\u0131n\u0131 s\u0131ralamak i\u00e7in Ekleme S\u0131ralamas\u0131'n\u0131 kullan\u0131r. Bu, b\u00fcy\u00fck algoritmalar\u0131n y\u00fcksek overhead'ini ortadan kald\u0131rarak genel performans\u0131 art\u0131r\u0131r.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n Bu kuadratik s\u0131ralama algoritmalar\u0131, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck veri setleri i\u00e7in genel ama\u00e7l\u0131 s\u0131ralama \u00e7\u00f6z\u00fcmleri olarak uygun de\u011fildir. Milyonlarca eleman\u0131 s\u0131ralaman\u0131z gerekti\u011finde, O(n log n) karma\u015f\u0131kl\u0131\u011fa sahip H\u0131zl\u0131 S\u0131ralama (Quick Sort) veya Birle\u015ftirme S\u0131ralamas\u0131 (Merge Sort) gibi algoritmalar \u00e7ok daha verimli olacakt\u0131r. Ancak, algoritmik d\u00fc\u015f\u00fcnmenin temellerini atmak, basitlikleri nedeniyle uygulanabilirlikleri ve belirli \u00f6zel durumlar i\u00e7in uygunluklar\u0131, bu algoritmalar\u0131 bilgisayar bilimleri m\u00fcfredat\u0131n\u0131n ve yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme bilgisinin \u00f6nemli bir par\u00e7as\u0131 haline getirir.<\/p>\n Makalenin temel konusu s\u0131ralama algoritmalar\u0131 olsa da, bu t\u00fcr teknik i\u00e7erikleri sunarken, okuyucunun platformdan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak en iyi deneyimi ya\u015famas\u0131n\u0131 sa\u011flamak \u00f6nemlidir. G\u00fcn\u00fcm\u00fczde mobil cihazlar \u00fczerinden internet eri\u015fimi giderek artmakta, dolay\u0131s\u0131yla web sitelerinin ve i\u00e7eriklerin mobil uyumlu (responsive) olmas\u0131 hayati bir gerekliliktir. HTML ve CSS kullanarak mobil cihazlarda daha iyi bir kullan\u0131c\u0131 deneyimi sunmak m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr.<\/p>\n Web i\u00e7eri\u011fimizin mobil uyumlu olmas\u0131 i\u00e7in CSS Media Query'leri kritik bir rol oynar. Media Query'ler, cihaz\u0131n ekran geni\u015fli\u011fi, y\u00fcksekli\u011fi, y\u00f6n\u00fc gibi \u00f6zelliklerine g\u00f6re farkl\u0131 CSS kurallar\u0131 uygulaman\u0131za olanak tan\u0131r. B\u00f6ylece, ayn\u0131 HTML yap\u0131s\u0131n\u0131 kullanarak farkl\u0131 ekran boyutlar\u0131nda optimize edilmi\u015f g\u00f6r\u00fcn\u00fcmler sa\u011flayabilirsiniz. \u0130\u015fte basit bir Media Query \u00f6rne\u011fi:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Bu \u00f6rnekte, ekran geni\u015fli\u011fi 600 pikselin alt\u0131na d\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fcnde, sayfan\u0131n kenar bo\u015fluklar\u0131 azalt\u0131l\u0131r, font boyutu k\u00fc\u00e7\u00fclt\u00fcl\u00fcr ve kod bloklar\u0131 ile tablolar\u0131n yatay kayd\u0131rma olmadan okunabilir olmas\u0131 sa\u011flan\u0131r. Tablolar i\u00e7in eklenen stil, her sat\u0131r\u0131 bir \"blok\" olarak g\u00f6sterir ve ba\u015fl\u0131klar\u0131 Bu teknik makale boyunca, bilgisayar bilimlerinin temel ta\u015flar\u0131ndan olan \u00fc\u00e7 kuadratik s\u0131ralama algoritmas\u0131n\u0131, yani Kabarc\u0131k, Se\u00e7me ve Ekleme S\u0131ralamalar\u0131n\u0131 detayl\u0131 bir \u015fekilde inceledik. Her bir algoritman\u0131n kendine \u00f6zg\u00fc \u00e7al\u0131\u015fma prensibini, ad\u0131m ad\u0131m \u00f6rnekler ve JavaScript kod bloklar\u0131 e\u015fli\u011finde ele ald\u0131k. G\u00f6rd\u00fck ki, bu algoritmalar genellikle O(n\u00b2) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na sahip olmalar\u0131 nedeniyle b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri i\u00e7in en verimli \u00e7\u00f6z\u00fcmler olmasalar da, algoritmik d\u00fc\u015f\u00fcnme becerilerini geli\u015ftirmek, temel programlama kavramlar\u0131n\u0131 peki\u015ftirmek ve belirli ni\u015f durumlarda (k\u00fc\u00e7\u00fck veri setleri, neredeyse s\u0131ral\u0131 diziler, bellek yazma maliyetinin \u00f6nemi gibi) pratik faydalar sa\u011flamak ad\u0131na de\u011ferlidirler.<\/p>\n Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131, basitli\u011fi ve sezgiselli\u011fi ile \u00f6ne \u00e7\u0131karken, Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131 yer de\u011fi\u015ftirme say\u0131s\u0131n\u0131 minimize etmesiyle dikkat \u00e7eker. Ekleme S\u0131ralamas\u0131 ise, \u00f6zellikle k\u00fc\u00e7\u00fck veya k\u0131smen s\u0131ral\u0131 dizilerde g\u00f6sterdi\u011fi O(n) performans ile kuadratik s\u0131n\u0131f\u0131n en verimli \u00fcyesi olarak kabul edilir ve hatta daha geli\u015fmi\u015f hibrit s\u0131ralama algoritmalar\u0131nda bile kendine yer bulur. Bu algoritmalar\u0131 anlamak, sadece \"nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar\" sorusunu yan\u0131tlamakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda bir algoritman\u0131n performans\u0131n\u0131 analiz etme (Big O g\u00f6sterimi), bellek kullan\u0131m\u0131 (uzay karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131) ve kararl\u0131l\u0131k gibi temel \u00f6zelliklerini de\u011ferlendirme yetene\u011finizi de geli\u015ftirir. Unutmay\u0131n, iyi bir yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirici olmak, en h\u0131zl\u0131 algoritmay\u0131 ezbere bilmekten ziyade, her senaryo i\u00e7in en uygun arac\u0131 se\u00e7ebilme yetene\u011fine sahip olmakt\u0131r. Bu temel algoritmalar, bu yolculukta at\u0131lacak sa\u011flam ad\u0131mlar\u0131n ilkini olu\u015fturur.<\/p>\n Neden hala O(N^2) algoritmalar\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenmeliyiz?<\/strong><\/p>\n O(N\u00b2) algoritmalar\u0131, algoritmik d\u00fc\u015f\u00fcnmenin ve karma\u015f\u0131kl\u0131k analizinin temelini olu\u015fturur. Mant\u0131klar\u0131 basittir, bu da yeni ba\u015flayanlar\u0131n algoritmalar\u0131 anlamas\u0131n\u0131 ve kendi uygulamalar\u0131n\u0131 yazmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Ayr\u0131ca, k\u00fc\u00e7\u00fck veri k\u00fcmeleri i\u00e7in veya daha karma\u015f\u0131k (\u00f6rne\u011fin O(N log N)) algoritmalar\u0131n hibrit versiyonlar\u0131nda alt rutin olarak kullan\u0131labilirler. Temel kavramlar\u0131 anlamadan daha karma\u015f\u0131k konulara ge\u00e7mek zordur.<\/p>\n Hangi s\u0131ralama algoritmas\u0131 en h\u0131zl\u0131d\u0131r?<\/strong><\/p>\n Genel ama\u00e7l\u0131 b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri i\u00e7in en h\u0131zl\u0131 s\u0131ralama algoritmalar\u0131 genellikle O(N log N) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na sahip olanlard\u0131r. Bunlar aras\u0131nda H\u0131zl\u0131 S\u0131ralama (Quick Sort), Birle\u015ftirme S\u0131ralamas\u0131 (Merge Sort) ve Y\u0131\u011f\u0131n S\u0131ralamas\u0131 (Heap Sort) bulunur. H\u0131zl\u0131 S\u0131ralama, ortalama durumda \u00e7ok h\u0131zl\u0131 olmas\u0131na ra\u011fmen en k\u00f6t\u00fc durumda O(N\u00b2) olabilirken, Birle\u015ftirme S\u0131ralamas\u0131 her zaman O(N log N) performans garantisi sunar.<\/p>\n Bir dizinin zaten s\u0131ral\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l anlar\u0131m?<\/strong><\/p>\n Bir dizinin zaten s\u0131ral\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlaman\u0131n en basit yolu, diziyi bir kez ba\u015ftan sona kontrol etmektir. Dizideki her eleman\u0131n, kendinden sonra gelen elemandan daha k\u00fc\u00e7\u00fck veya e\u015fit (artan s\u0131ralama i\u00e7in) olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 kontrol edersiniz. E\u011fer bu ko\u015ful dizinin tamam\u0131 i\u00e7in sa\u011flan\u0131yorsa, dizi s\u0131ral\u0131d\u0131r. Bu i\u015flem O(N) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na sahiptir.<\/p>\n B\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri i\u00e7in bu algoritmalar uygun mu?<\/strong><\/p>\n Hay\u0131r, genel olarak Kabarc\u0131k, Se\u00e7me ve Ekleme s\u0131ralamas\u0131 gibi O(N\u00b2) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na sahip algoritmalar, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri (binlerce veya milyonlarca eleman) i\u00e7in uygun de\u011fildir. Bu t\u00fcr durumlarda, \u00e7al\u0131\u015fma s\u00fcreleri kabul edilemez d\u00fczeyde uzayabilir. B\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri i\u00e7in H\u0131zl\u0131 S\u0131ralama, Birle\u015ftirme S\u0131ralamas\u0131 veya Y\u0131\u011f\u0131n S\u0131ralamas\u0131 gibi O(N log N) algoritmalar tercih edilmelidir.<\/p>\n S\u0131ralama algoritmalar\u0131 bilgisayar bilimlerinde neden bu kadar \u00f6nemlidir?<\/strong><\/p>\n S\u0131ralama algoritmalar\u0131, bilgisayar bilimlerinde temel bir i\u015flemdir \u00e7\u00fcnk\u00fc bir\u00e7ok di\u011fer algoritma ve veri yap\u0131s\u0131 s\u0131ral\u0131 veriler \u00fczerinde daha verimli \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir veri taban\u0131nda arama yapmak, s\u0131ral\u0131 verilerde \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131d\u0131r (ikili arama gibi). Ayr\u0131ca, bu algoritmalar, \u00f6\u011frencilere algoritmik problem \u00e7\u00f6zme, performans analizi ve verimlilik d\u00fc\u015f\u00fcnme konular\u0131nda de\u011ferli dersler sunar. Verilerin d\u00fczenlenmesi, modern yaz\u0131l\u0131m sistemlerinin temelini olu\u015fturur.<\/p>\n <\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"G\u00fcnl\u00fck hayatta kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z hemen her alanda verilerle i\u00e7 i\u00e7eyiz. \u0130ster bir e-posta gelen kutusunu, ister bir m\u00fczik listesini…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-34091","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nKabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131 Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r ve Nerelerde Kullan\u0131l\u0131r?<\/h2>\n
Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131 Ad\u0131m Ad\u0131m: Basit Bir \u00d6rnek \u00dczerinden Anlama<\/h3>\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n function bubbleSort(arr) {\n let n = arr.length;\n let swapped;\n do {\n swapped = false;\n for (let i = 0; i < n - 1; i++) {\n if (arr[i] > arr[i + 1]) {\n \/\/ Swap elements\n let temp = arr[i];\n arr[i] = arr[i + 1];\n arr[i + 1] = temp;\n swapped = true;\n }\n }\n \/\/ Optimize: largest element is already at the end\n n--; \n } while (swapped);\n return arr;\n }\n\n const myArray = [5, 1, 4, 2, 8];\n console.log(\"S\u0131ralanmam\u0131\u015f dizi:\", myArray); \/\/ \u00c7\u0131kt\u0131: S\u0131ralanmam\u0131\u015f dizi: [5, 1, 4, 2, 8]\n console.log(\"S\u0131ralanm\u0131\u015f dizi:\", bubbleSort(myArray)); \/\/ \u00c7\u0131kt\u0131: S\u0131ralanm\u0131\u015f dizi: [1, 2, 4, 5, 8]\n <\/pre>\ndo-while<\/code> d\u00f6ng\u00fcs\u00fc, bir ge\u00e7i\u015f boyunca hi\u00e7 yer de\u011fi\u015ftirme yap\u0131lmazsa (yani dizi zaten s\u0131ral\u0131ysa) algoritman\u0131n erken sonlanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan k\u00fc\u00e7\u00fck bir optimizasyondur. Aksi takdirde, en k\u00f6t\u00fc durumda, her zaman O(n\u00b2) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na sahiptir. En iyi durumda (dizi zaten s\u0131ral\u0131ysa), bu optimizasyon sayesinde O(n) zaman karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na d\u00fc\u015fer. Uzay karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ise yerinde bir s\u0131ralama oldu\u011fu i\u00e7in O(1)'dir. Kabarc\u0131k s\u0131ralamas\u0131, genellikle verimlilik gerektirmeyen, \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck veri setlerinde veya e\u011fitim materyali olarak kullan\u0131labilir. Ayr\u0131ca, baz\u0131 \u00f6zel durumlarda (\u00f6rne\u011fin, veri setinin neredeyse s\u0131ral\u0131 oldu\u011fu ve s\u0131k s\u0131k k\u00fc\u00e7\u00fck de\u011fi\u015fiklikler ald\u0131\u011f\u0131 durumlarda) bu t\u00fcr basit algoritmalar\u0131n pratik faydalar\u0131 olabilir. Ancak b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli veri i\u015fleme i\u00e7in kesinlikle tercih edilmemelidir.<\/p>\nSe\u00e7me S\u0131ralamas\u0131 Verimlilik A\u00e7\u0131s\u0131ndan Neler Sunar?<\/h2>\n
Minimumu Bularak S\u0131ralama: Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131n\u0131n \u0130\u015fleyi\u015fi<\/h3>\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n function selectionSort(arr) {\n let n = arr.length;\n for (let i = 0; i < n - 1; i++) {\n let minIndex = i;\n for (let j = i + 1; j < n; j++) {\n if (arr[j] < arr[minIndex]) {\n minIndex = j;\n }\n }\n \/\/ Swap the found minimum element with the first element\n if (minIndex !== i) {\n let temp = arr[i];\n arr[i] = arr[minIndex];\n arr[minIndex] = temp;\n }\n }\n return arr;\n }\n\n const myArray2 = [64, 25, 12, 22, 11];\n console.log(\"S\u0131ralanmam\u0131\u015f dizi:\", myArray2); \/\/ \u00c7\u0131kt\u0131: S\u0131ralanmam\u0131\u015f dizi: [64, 25, 12, 22, 11]\n console.log(\"S\u0131ralanm\u0131\u015f dizi:\", selectionSort(myArray2)); \/\/ \u00c7\u0131kt\u0131: S\u0131ralanm\u0131\u015f dizi: [11, 12, 22, 25, 64]\n <\/pre>\nEkleme S\u0131ralamas\u0131: K\u00fc\u00e7\u00fck Veri K\u00fcmelerinin Gizli Kahraman\u0131 m\u0131?<\/h2>\n
Elinizdeki Kartlar\u0131 Dizmek Gibi: Ekleme S\u0131ralamas\u0131n\u0131n \u0130\u015fleyi\u015fi<\/h3>\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n function insertionSort(arr) {\n let n = arr.length;\n for (let i = 1; i < n; i++) {\n let current = arr[i];\n let j = i - 1; \n \/\/ Move elements of arr[0..i-1], that are greater than current, \n \/\/ to one position ahead of their current position\n while (j >= 0 && arr[j] > current) {\n arr[j + 1] = arr[j];\n j--;\n }\n arr[j + 1] = current;\n }\n return arr;\n }\n\n const myArray3 = [12, 11, 13, 5, 6];\n console.log(\"S\u0131ralanmam\u0131\u015f dizi:\", myArray3); \/\/ \u00c7\u0131kt\u0131: S\u0131ralanmam\u0131\u015f dizi: [12, 11, 13, 5, 6]\n console.log(\"S\u0131ralanm\u0131\u015f dizi:\", insertionSort(myArray3)); \/\/ \u00c7\u0131kt\u0131: S\u0131ralanm\u0131\u015f dizi: [5, 6, 11, 12, 13]\n <\/pre>\n\n
Kabarc\u0131k, Se\u00e7me ve Ekleme S\u0131ralamas\u0131: Hangi Durumda Hangisi Daha \u0130yi?<\/h2>\n
\n\n
\n \n\u00d6zellik<\/th>\n Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131 (Bubble Sort)<\/th>\n Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131 (Selection Sort)<\/th>\n Ekleme S\u0131ralamas\u0131 (Insertion Sort)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Zaman Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 (Ortalama)<\/strong><\/td>\n O(n\u00b2)<\/td>\n O(n\u00b2)<\/td>\n O(n\u00b2)<\/td>\n<\/tr>\n \n Zaman Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 (En \u0130yi)<\/strong><\/td>\n O(n) (optimize edilmi\u015fse)<\/td>\n O(n\u00b2)<\/td>\n O(n)<\/td>\n<\/tr>\n \n Uzay Karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131<\/strong><\/td>\n O(1)<\/td>\n O(1)<\/td>\n O(1)<\/td>\n<\/tr>\n \n Kararl\u0131 m\u0131?<\/strong><\/td>\n Evet<\/td>\n Hay\u0131r<\/td>\n Evet<\/td>\n<\/tr>\n \n Yerinde S\u0131ralama m\u0131?<\/strong><\/td>\n Evet<\/td>\n Evet<\/td>\n Evet<\/td>\n<\/tr>\n \n Yer De\u011fi\u015ftirme (Swap) Say\u0131s\u0131<\/strong><\/td>\n En k\u00f6t\u00fc durumda O(n\u00b2)<\/td>\n Her zaman O(n)<\/td>\n En k\u00f6t\u00fc durumda O(n\u00b2) (kayd\u0131rma)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n \n
Mobil Kullan\u0131c\u0131 Deneyimi \u0130\u00e7in HTML Kodlar\u0131m\u0131z\u0131 Nas\u0131l Optimize Ederiz?<\/h2>\n
\n \/* Genel stiller *\/\n body {\n font-family: Arial, sans-serif;\n line-height: 1.6;\n margin: 0;\n padding: 20px;\n }\n\n \/* Mobil cihazlar i\u00e7in stiller (ekran geni\u015fli\u011fi 600px ve alt\u0131) *\/\n @media screen and (max-width: 600px) {\n body {\n padding: 10px;\n font-size: 14px;\n }\n h2 {\n font-size: 20px;\n }\n pre code {\n white-space: pre-wrap; \/* Kod bloklar\u0131n\u0131n k\u00fc\u00e7\u00fck ekranlarda ta\u015fmas\u0131n\u0131 engeller *\/\n word-break: break-all;\n }\n table, thead, tbody, th, td, tr { \n display: block; \/* Tablolar\u0131 mobil uyumlu hale getirir *\/\n }\n thead tr { \n position: absolute;\n top: -9999px;\n left: -9999px;\n }\n tr { border: 1px solid #ccc; margin-bottom: 5px; }\n td { \n border: none;\n border-bottom: 1px solid #eee; \n position: relative;\n padding-left: 50%; \n text-align: right;\n }\n td:before { \n position: absolute;\n top: 6px;\n left: 6px;\n width: 45%; \n padding-right: 10px; \n white-space: nowrap;\n text-align: left;\n font-weight: bold;\n }\n \/* Tablo h\u00fccre ba\u015fl\u0131klar\u0131n\u0131 pseudo-elementlerle ekleme *\/\n td:nth-of-type(1):before { content: \"\u00d6zellik\"; }\n td:nth-of-type(2):before { content: \"Kabarc\u0131k S\u0131ralamas\u0131\"; }\n td:nth-of-type(3):before { content: \"Se\u00e7me S\u0131ralamas\u0131\"; }\n td:nth-of-type(4):before { content: \"Ekleme S\u0131ralamas\u0131\"; }\n }\n <\/pre>\n::before<\/code> s\u00f6zde eleman\u0131 ile her h\u00fccrenin ba\u015f\u0131na ekleyerek mobil cihazlarda daha okunabilir hale getirir. Bu t\u00fcr d\u00fczenlemeler, i\u00e7eri\u011finizin her cihazda eri\u015filebilir ve estetik olmas\u0131n\u0131 garantiler.<\/p>\nQuadratic S\u0131ralama Algoritmalar\u0131 Hakk\u0131nda Bilmeniz Gerekenler<\/h2>\n
S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n