Ders Bilgileri

ALGORİTMA TASARIMI VE ANALİZİ
Kodu	Dönemi	Teori	Uygulama	Ulusal Kredisi	AKTS Kredisi
		Saat / Hafta
BM202	Bahar	4	0	4	6

Ön Koşulu Olan Ders( ler )	BM203
Dili	tr
Türü	Zorunlu
Seviyesi	Lisans
Öğretim Elemanı( ları )	Dr.Öğr.Üyesi Çiğdem ACI
Öğretim Sistemi	Yüz Yüze
Önerilen Hususlar	Yok
Staj Durumu	Yok
Amacı	Bu ders, öğrencileri algoritma analizinin temel kavramları, metotları ve algoritmaların doğruluğu ve başarımı için kullanılan matematiksel araçları ile tanıştırmayı amaçlar.
İçeriği	Algoritmik metotlar, Sıralama ve Arama Algoritmaları, Böl ve Yönet Algoritmaları, Algoritma Doğruluğu, Asimptotik Notasyonlar ve Fonksiyonlar, Kötü durum analizi, Orta durum analizi, En iyi durum analizi, Deterministik olmayan Algoritmalar

Dersin Öğrenim Çıktıları

#	Öğrenim Çıktıları
1	Algoritmaların en kötü, orta ve en iyi durumlarını nasıl analiz edeceğini bilir
2	Sıralama, arama ve böl ve yönet algoritmalarını bilir
3	Omega, Oh ve Teta notasyonlarını bilir
4	Deterministik olmayan algoritmaları bilir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

#	Konular	Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1	Derse Giriş	Anlatım, tartışma
2	Analiz nedir? Matematiksel altyapı	Anlatım, tartışma
3	Arama Algoritmaları	Anlatım, tartışma
4	Sıralama Algoritmaları	Anlatım, tartışma
5	Böl ve Yönet Algoritmaları	Anlatım, tartışma
6	Algoritma Doğruluğu	Anlatım, tartışma
7	Ara Sınav	Ölçme ve Değerlendirme
8	Kötü durum analizi, Orta durum analizi, En iyi durum analizi	Anlatım, tartışma
9	Kötü durum analizi, Orta durum analizi, En iyi durum analizi	Anlatım, tartışma
10	Omega Notasyonu	Anlatım, tartışma
11	Oh Notasyonu	Anlatım, tartışma
12	Teta Notasyonu	Anlatım, tartışma
13	Deterministik olmayan Algoritmalar	Anlatım, tartışma
14	Deterministik olmayan Algoritmalar	Anlatım, tartışma
15	Deterministik olmayan Algoritmalar	Anlatım, tartışma
16	Son Sınav	Ölçme ve Değerlendirme

Resources

#	Malzeme / Kaynak Adı	Kaynak Hakkında Bilgi	Referans / Önerilen Kaynak
1	Algorithms, 4th Edition by Robert Sedgewick and Kevin Wayne		Introduction to Algorithms, Thomas H. Cormen Charles E. Leiserson Ronald L. Rivest Clifford Stein
2	Introduction to Algorithms, Thomas H. Cormen Charles E. Leiserson Ronald L. Rivest Clifford Stein

Ölçme ve Değerlendirme Sistemi

#	Ağırlık	Çalışma Türü	Çalışma Adı
1	0.4	1	1. Ara Sınav
2	0.6	5	Son Sınav

Dersin Öğrenim Çıktıları ve Program Yeterlilikleri ile İlişkileri

#	Öğrenim Çıktıları	Program Çıktıları	Ölçme ve Değerlendirme
1	Algoritmaların en kötü, orta ve en iyi durumlarını nasıl analiz edeceğini bilir	1͵2͵3͵4͵5͵7	1͵2
2	Sıralama, arama ve böl ve yönet algoritmalarını bilir	1͵2͵3͵4͵5͵7	1͵2
3	Omega, Oh ve Teta notasyonlarını bilir	1͵2͵3͵4͵5͵7	1͵2
4	Deterministik olmayan algoritmaları bilir.	1͵2͵3͵4͵5͵7	1͵2

Not: Ölçme ve Değerlendirme sütununda belirtilen sayılar, bir üstte bulunan Ölçme ve Değerlerndirme Sistemi başlıklı tabloda belirtilen çalışmaları işaret etmektedir.

İş Yükü Detayları

#	Etkinlik	Adet	Süre (Saat)	İş Yükü
0	Ders Süresi	14	4	56
1	Sınıf Dışı Ders Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)	14	4	56
2	Sunum ve Seminer Hazırlama	0	0	0
3	İnternette tarama, kütüphane ve arşiv çalışması	0	0	0
4	Belge/Bilgi listeleri oluşturma	0	0	0
5	Atölye	0	0	0
6	Ara Sınav için Hazırlık	1	4	4
7	Ara Sınav	1	15	15
8	Kısa Sınav	0	0	0
9	Ödev	0	0	0
10	Ara Proje	0	0	0
11	Ara Uygulama	0	0	0
12	Son Proje	1	0	0
13	Son Uygulama	0	0	0
14	Son Sınav için Hazırlık	1	4	4
15	Son Sınav	1	15	15
				150