Tamamdır, işte depolama yapıları hakkında kapsamlı bir markdown formatında makale:
Depolama Yapıları
Depolama yapıları, verilerin bilgisayar sistemlerinde düzenli ve etkili bir şekilde saklanmasını, yönetilmesini ve erişilmesini sağlayan temel bileşenlerdir. Bu yapılar, verilerin nasıl organize edildiğini, hangi erişim yöntemlerinin kullanıldığını ve verilerin nasıl korunacağını belirler.
İçindekiler
-
-
-
1. Giriş <a name="giriş"></a>
Veri, modern bilgisayar sistemlerinin temelini oluşturur. Verinin etkin bir şekilde işlenmesi, saklanması ve erişilmesi, yazılım uygulamalarının ve sistemlerinin performansını doğrudan etkiler. Depolama Yapıları, verinin nasıl organize edildiğini ve yönetildiğini belirleyerek bu süreçte kritik bir rol oynar.
2. Temel Depolama Yapıları <a name="temel-depolama-yapıları"></a>
Diziler (Arrays) <a name="diziler-arrays"></a>
Diziler, aynı türden verilerin sıralı bir şekilde saklandığı temel bir depolama yapısıdır. Elemanlara indeksler aracılığıyla doğrudan erişilebilir.
- Avantajları: Hızlı erişim (O(1)), basit yapı.
- Dezavantajları: Sabit boyut, ekleme ve çıkarma işlemleri maliyetli olabilir.
- Kullanım Alanları: Basit veri saklama, tablo oluşturma, sıralama algoritmaları.
Bağlı Listeler (Linked Lists) <a name="bağlı-listeler-linked-lists"></a>
Bağlı listeler, her bir elemanın (düğüm) bir sonraki elemanın adresini içerdiği doğrusal bir veri yapısıdır.
- Avantajları: Dinamik boyut, kolay ekleme ve çıkarma işlemleri.
- Dezavantajları: Rastgele erişim yok, daha fazla bellek kullanımı.
- Çeşitleri: Tek yönlü, çift yönlü, dairesel bağlı listeler.
- Kullanım Alanları: Dinamik veri yönetimi, bellek yönetimi, yığın ve kuyruk uygulamaları.
Yığınlar (Stacks) <a name="yığınlar-stacks"></a>
Yığınlar, "Son Giren İlk Çıkar" (LIFO - Last In, First Out) prensibine göre çalışan bir veri yapısıdır.
- Temel İşlemler: Ekleme (push), çıkarma (pop), tepeye bakma (peek).
- Kullanım Alanları: Fonksiyon çağrıları, ifade değerlendirme, geri alma işlemleri.
Kuyruklar (Queues) <a name="kuyruklar-queues"></a>
Kuyruklar, "İlk Giren İlk Çıkar" (FIFO - First In, First Out) prensibine göre çalışan bir veri yapısıdır.
- Temel İşlemler: Ekleme (enqueue), çıkarma (dequeue).
- Çeşitleri: Basit kuyruk, dairesel kuyruk, öncelikli kuyruk.
- Kullanım Alanları: Görev zamanlama, yazdırma kuyrukları, mesajlaşma sistemleri.
Ağaçlar (Trees) <a name="ağaçlar-trees"></a>
Ağaçlar, hiyerarşik bir veri yapısıdır. Bir kök düğümden başlar ve dallanarak alt düğümlere (çocuklara) ayrılır.
- Temel Kavramlar: Kök, düğüm, yaprak, alt ağaç, derinlik, yükseklik.
- Çeşitleri: İkili Ağaç, İkili Arama Ağacı, Dengeli Ağaç.
- Kullanım Alanları: Dosya sistemleri, veritabanı indeksleme, karar ağaçları.
İkili Arama Ağaçları (Binary Search Trees) <a name="ikili-arama-ağaçları-binary-search-trees"></a>
İkili arama ağaçları (BST), her düğümün en fazla iki çocuğa sahip olduğu ve sol alt ağacındaki tüm düğümlerin değerinin kök düğümünden küçük, sağ alt ağacındaki tüm düğümlerin değerinin ise kök düğümünden büyük olduğu bir ağaç türüdür.
- Avantajları: Hızlı arama, ekleme ve çıkarma işlemleri (ortalama durumda O(log n)).
- Dezavantajları: Dengelenmemiş ağaçlarda performans düşebilir (en kötü durumda O(n)).
Dengeli Ağaçlar (Balanced Trees) <a name="dengeli-ağaçlar-balanced-trees"></a>
Dengeli ağaçlar, AVL Ağaçları ve Kırmızı-Siyah Ağaçlar gibi, düğümlerin dengeli bir şekilde dağıtıldığı ağaçlardır. Bu, arama, ekleme ve çıkarma işlemlerinin her zaman O(log n) karmaşıklıkta olmasını sağlar.
Grafikler (Graphs) <a name="grafikler-graphs"></a>
Grafikler, düğümler (köşeler) ve bu düğümleri birbirine bağlayan kenarlardan oluşan bir veri yapısıdır.
- Temel Kavramlar: Düğüm, kenar, yönlü grafik, yönsüz grafik, ağırlıklı grafik.
- Temsil Yöntemleri: Komşuluk matrisi, komşuluk listesi.
- Kullanım Alanları: Sosyal ağlar, rota planlama, ağ analizleri.
Hash Tabloları (Hash Tables) <a name="hash-tabloları-hash-tables"></a>
Hash tabloları, anahtar-değer çiftlerini saklamak için kullanılan bir veri yapısıdır. Anahtarlar, bir hash fonksiyonu aracılığıyla indekslere dönüştürülür ve değerler bu indekslerde saklanır.
- Avantajları: Hızlı erişim (ortalama durumda O(1)).
- Dezavantajları: Çakışma (collision) durumunda performans düşebilir, sıralı erişim yok.
- Çakışma Çözümleme Yöntemleri: Ayrı zincirleme, açık adresleme.
- Kullanım Alanları: Veritabanı indeksleme, önbellekleme, derleyici sembol tabloları.
3. Gelişmiş Depolama Yapıları <a name="gelişmiş-depolama-yapıları"></a>
B-Ağaçları (B-Trees) <a name="b-ağaçları-b-trees"></a>
B-ağaçları, özellikle disk tabanlı depolama sistemlerinde kullanılan, dengeli ve çok yönlü ağaçlardır. Her düğüm birden fazla çocuk içerebilir.
- Kullanım Alanları: Veritabanı indeksleme, dosya sistemleri.
K-d Ağaçları (K-d Trees) <a name="k-d-ağaçları-k-d-trees"></a>
K-d ağaçları, çok boyutlu uzaydaki noktaları saklamak için kullanılan ağaçlardır. Her seviyede farklı bir boyut üzerinden bölme yapılır.
- Kullanım Alanları: Coğrafi bilgi sistemleri, örüntü tanıma.
Trie (Önek Ağacı) <a name="trie-önek-ağacı"></a>
Trie, kelimeleri veya önekleri saklamak için kullanılan bir ağaç yapısıdır. Her düğüm bir karakteri temsil eder ve kökten düğüme giden yol bir kelimeyi oluşturur.
- Kullanım Alanları: Sözlük uygulamaları, otomatik tamamlama, IP yönlendirme.
4. Depolama Ortamlarına Göre Yapılar <a name="depolama-ortamlarına-göre-yapılar"></a>
Ana Bellek Depolama <a name="ana-bellek-depolama"></a>
RAM gibi ana belleklerde, hızlı erişim ön plandadır. Diziler, bağlı listeler, ağaçlar ve hash tabloları sıklıkla kullanılır.
Disk Depolama <a name="disk-depolama"></a>
HDD ve SSD gibi disklerde, erişim maliyeti daha yüksektir. B-ağaçları ve benzeri yapılar, disk erişimini en aza indirmek için kullanılır.
Bulut Depolama <a name="bulut-depolama"></a>
Bulut Depolama, genellikle dağıtık sistemler üzerinde çalışır ve büyük ölçekli veri depolama ve erişim gerektirir. Nesne depolama (object storage) ve dağıtık dosya sistemleri gibi yapılar kullanılır.
5. Depolama Yapısı Seçimi <a name="depolama-yapısı-seçimi"></a>
Bir depolama yapısı seçerken aşağıdaki faktörler göz önünde bulundurulmalıdır:
- Veri Boyutu: Büyük veriler için daha ölçeklenebilir yapılar tercih edilmelidir.
- Erişim Sıklığı: Hangi verilere daha sık erişildiği belirlenmelidir.
- İşlem Türleri: Arama, ekleme, çıkarma, güncelleme gibi işlemlerin sıklığı ve önemi değerlendirilmelidir.
- Bellek Kullanımı: Yapının bellek gereksinimleri dikkate alınmalıdır.
6. Performans Değerlendirmesi <a name="performans-değerlendirmesi"></a>
Depolama yapılarının performansı, zaman karmaşıklığı (time complexity) ve alan karmaşıklığı (space complexity) gibi metriklerle değerlendirilir. Büyük O notasyonu (Big O notation), algoritmaların ve veri yapılarının performansını ifade etmek için kullanılır.
7. Uygulama Alanları <a name="uygulama-alanları"></a>
Depolama yapıları, birçok farklı alanda kullanılır:
- Veritabanları: İndeksleme, veri saklama, sorgu optimizasyonu.
- İşletim Sistemleri: Dosya sistemleri, bellek yönetimi.
- Ağlar: Rota planlama, paket yönlendirme.
- Grafik İşleme: 3D modelleme, görüntü işleme.
- Yapay Zeka: Makine öğrenimi algoritmaları, doğal dil işleme.
8. Sonuç <a name="sonuç"></a>
Depolama Yapıları, bilgisayar bilimlerinin temel taşlarından biridir. Doğru yapıyı seçmek, yazılım uygulamalarının ve sistemlerinin performansını önemli ölçüde artırabilir. Bu nedenle, farklı yapıların özelliklerini ve kullanım alanlarını iyi anlamak önemlidir.
9. Kaynakça <a name="kaynakça"></a>
- Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein. Introduction to Algorithms. MIT Press, 2009.
- Robert Sedgewick, Kevin Wayne. Algorithms. Addison-Wesley Professional, 2011.
- Wikipedia
Umarım bu kapsamlı makale işinize yarar!