Algoritma Nedir, Nasıl Çalışır, Nasıl Oluşturulur?

Algoritma: Nedir, Nasıl Çalışır, Nasıl Oluşturulur?
Hosting Fiyatları

İnsanların bilgisayar biliminde ve kodlamada kullandığı yaygın terimlerden biri de algoritmadır. Algoritmalar, bilgisayar biliminden matematiğe ve mühendisliğe kadar pek çok farklı alanda kullanılmaktadır. Bunlar bilgi işlemin önemli bir parçasıdır ve geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir.

Algoritma Nedir?

Algoritma, bir insan veya bilgisayarın, belirli bir görevi tamamlamak veya belirli bir sorunu çözmek için izlenecek bir dizi adım adım prosedür veya izlenecek bir dizi kuraldır. Bu talimatlar, karmaşık bir sorunun çözülmesine veya veri hesaplamasının gerçekleştirilmesine yardımcı olur. Bilgisayarlar, problem çözme işlemlerini hesaplamak veya gerçekleştirmek için bu talimatları izler.

Algoritma Niçin Kullanılır? Ne İşe Yarar?

Aşağıdaki nedenlerden dolayı algoritmalara ihtiyaç duyarsınız:

1. Ölçeklenebilirlik

Ölçeklenebilirliği anlamanıza yardımcı olur. Büyük bir gerçek dünya sorununuz olduğunda, hızlı bir şekilde analiz etmek için onu küçük adımlara ayırmanız gerekir.

2. Verim

Gerçek dünyayı daha küçük adımlara bölmek zordur. Bir problem kolayca daha küçük adımlara bölünebiliyorsa, problemin uygulanabilir olduğunu gösterir.

3. Problem Çözme

Algoritma yazabilmek, problem çözme kapasitenizi geliştirir. Bir sorunu bir şeyle çözebildiğiniz zaman, sorunu yakından ilişkili başka bir şeyle de çözebileceğinize dair yaygın bir inanıştır. Yani, Python ile sorunları çözebiliyorsanız, JavaScript ile de sorunları çözebilirsiniz.

4. Kaynakların Doğru Kullanımı

Doğru algoritmayı seçmek, bellek, depolama, ağ ve diğerleri gibi kaynakların doğru kullanılmasını sağlar.

Algoritmaların Önemi

Algoritmalar, bilgisayar biliminde veri arama ve sıralamadan kullanıcı arayüzleri tasarlamaya kadar çeşitli sorunları çözmek için kullanılır.

Bilgi işlem performansını optimize etmek, kötü amaçlı yazılımları tespit edip önlemek ve verilere dayalı kararlar almak için de kullanılabilir.

Algoritma hem teorik hem de pratik olarak bir öneme sahiptir:

Teorik Önem

Size gerçek dünyadan bir problem verildiğinde, onu daha küçük modüllere ayırmanız gerekir. Problemi analiz etmek için önce onun tüm teorik yönlerini anlamanız şarttır.

Pratik Önem

Pratik uygulama olmadan teori tamamlanamaz. Sonuç olarak, algoritmaların önemi hem teorik hem de pratik olarak düşünülebilir.

Algoritma Nasıl Çalışır?

Bir algoritma bir üç adımdan oluşur: girdi, hesaplama ve çıktı.

Girdi, hesaplama sürecini başlatmak için bir algoritmanın beslendiği verilerdir.

Hesaplama süreci daha sonra aritmetik, karar verme ve tekrarı uygulayarak “x ise, o zaman y” denklemlerini oluşturarak çıktıya yalnızca uygun verilerle beslenmesini sağlar. Birçok algoritma, hesaplamalı karar vermede geçmiş bilgileri kullanmak için makine öğrenimini kullanır.

Çıktı süreci, algoritmanın sonucunun ifadesidir. Bu, bir kullanıcıya görüntülenen bilgi biçiminde veya daha yaygın olarak, bir bilgisayarın gerçek zamanlı olarak karmaşık kararlar almasını sağlayan bir dizi işlemde başka bir algoritmanın girdisi haline gelen daha fazla veri olarak olabilir.

Algoritmanın Faktörleri

Bir algoritmanın başarısını etkileyen çeşitli faktörler vardır. Bunlar aşağıdaki şekildedir:

  • Algoritmanın doğru sonuçlar verebilmesi için girdi verilerin kaliteli olması gerekir.
  • Algoritmanın performansı, veri setinin boyutuna bağlı olarak değişebilir. Büyük veri setleri, algoritmanın işlem süresini azaltırken büyük veri setleri çoğaltabilir.
  • Algoritmanın karmaşıklığı, hesaplama süresi ve kaynak gereksinimleri üzerinde etkili olabilir. 
  • Algoritma, belirli bir problemi çözmek için uygun olmalıdır. Her problem için her algoritma uygun değildir. 
  • Algoritmanın işlem süresi, belirli bir problemi çözerken önemli bir faktördür. Bazı problemler hızlı bir şekilde çözülmesi gereken uygulamalarda, hızlı çalışan algoritmalara ihtiyaç duyulabilir.
  • Algoritmanın doğru sonuçlar üretebilmesi önemlidir. Özellikle hassas hesaplamalar veya karar verme problemleri söz konusu olduğunda, algoritmanın doğruluğu kritik bir faktördür.
  • Algoritmanın, kullanılan verilerin gizliliğini koruyabilmesi önemlidir. Özellikle kişisel veya hassas verilerin kullanıldığı uygulamalarda, algoritmanın veri gizliliği konusunda güvenli olması gerekir.

Algoritma Karmaşıklığı

Bir algoritmanın özellikleri, istenen sonuçları elde etmesine yardımcı olur, ancak bir algoritmanın performansı, karmaşıklığı tarafından belirlenir. Bu karmaşıklıklar, zaman karmaşıklığı ve uzay karmaşıklığıdır.

Zaman Faktörü – Zaman, sıralama algoritmasındaki karşılaştırmalar gibi önemli işlemlerin sayısı sayılarak ölçülür.

Uzay Faktörü – Alan, algoritmanın gerektirdiği maksimum bellek alanı sayılarak ölçülür.

Bir algoritmanın karmaşıklığı f(n), girdi verilerinin boyutu olarak n cinsinden algoritmanın gerektirdiği çalışma süresini veya depolama alanını verir.

Algoritmaların Günlük Hayattaki Rolü

İyi bir algoritma, verimli olurken aynı zamanda bir doğruluk düzeyini de korur. Yani, çok az hata payı vardır ve tamamlanması fazla zaman almaz. Bir diğer önemli bileşen ise anlaşılırlıktır. Eğer anlaşılmasalardı algoritmaları bu kadar sık kullanamazdık. Algoritmik ve hesaplamalı düşünme o kadar yaygındır ki, günlük hayatımızdaki en basit şeyleri bile yönetir.

Günlük Yaşamda Algoritma Örnekleri

  • Tarifler
  • Trafik İşaretleri
  • Otobüs Saatleri
  • GPS
  • Yüz Tanıma
  • Spotify
  • Google Arama
  • Facebook
  • Çevrimiçi Alışveriş

Algoritma Türleri

Bilgisayar bilimindeki algoritmalar, arama ve sıralama algoritmaları olarak geniş bir şekilde kategorize edilebilir:

  • Sıralama Algoritması: Seçim sıralaması, ekleme sıralaması, birleştirme sıralaması, hızlı sıralama vb.
  • Arama Algoritması: İkili arama, üstel arama, atlamalı arama vb.

Ancak programcıların düzenli olarak kullandığı birçok algoritma türü vardır. Kategoriye göre düzenlenmiş diğer bazı yaygın algoritma türleri aşağıdakileri içerir:

  • Hashing Algoritması – SHA-256, SHA-1
  • Kaba kuvvet (Brute force) Algoritması – Deneme yanılma (trial and error)
  • Merge Sort (Birleştirme Sıralaması) Algoritması
  • Greedy –Prim ve Kruskal Algoritmaları
  • Özyinelemeli (Recursive) Algoritmalar – Bilgisayar Faktöriyelleri

Algoritma Örnekleri

Aşağıdaki örnekler, uygulamadaki bazı mevcut algoritmaları göstermektedir:

1. Google algoritması

Arama çubuğuna arama terimlerini veya sorguları girdiğinizde Google’ın arama sonuçlarını göstermesi saniyenin çok küçük bir kısmını alır. Bu, Google’ın alaka düzeyine, anahtar kelimelere, bağlantı yapısına, içeriğin okunabilirliğine ve güvenliğe göre sonuçları listeleyen arama motoru algoritması ile mümkün olur. Bununla birlikte, kesin algoritma ve ayrıntılı işleyiş ile ilgili Google tam bir bilgi paylaşmamaktadır.

2. Yemek tarifleri

Basit yemek tarifleri, bir algoritmanın temel ilkesini içerir. Bileşenler, belirli ve sabit bir eylem dizisinde sonuca götüren girdiler olarak anlaşılabilir. Porsiyon ve kişi sayısına göre malzeme miktarını hesaplamayı mümkün kılan yemek pişirme siteleri, algoritmalar kullanır.

3. Vücut kitle indeksi

Bir kişinin vücut yağ yüzdesi, vücut kitle indeksi kullanılarak hesaplanabilir. Burada vücut ağırlığı, vücut boyuna göre ayarlanır. Girdiler, bir kişinin ağırlığı ve boyudur ve çıktı, BMI’dir. BMI, bir kişinin normal kilolu, zayıf, fazla kilolu veya obez olup olmadığını gösterir.

4. Veri madenciliği

Verilerin aranması, toplanması, analizi, kataloglanması ve indekslenmesi de veri madenciliği olarak adlandırılır. Burada algoritmalar, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanılır.

5. Kripto para birimlerinin madencilik algoritmaları

Kripto madenciliğinde, kripto para birimleriyle yapılan işlemler belgelenir, doğrulanır ve blok zincirinde yayınlanır. Sürecin bir parçası olarak kripto madencileri, sayı bulmacalarına benzer işlemle ilgili algoritmaları çözer. Bulmacaları çözmek işlemleri doğrular.

6. Sinir ağları

Bir sinir ağı, bir derin öğrenme alanıdır. Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninin işlevlerini simüle etmek ve yeniden üretmek için kullanılır. Bunlar, dil yardımı, çeviri, siber saldırılara karşı koruma veya metin oluşturma gibi çeşitli işlevler için kullanılabilir.

Akış Diyagramı Nedir? 

Kaynak: wikipedia

Bir veri akış diyagramı, bir süreç veya sistem içindeki bilgi, kişiler ve adımların sırasını gösterir. Her biri bir sürecin doğru bir şekilde yürütülmesi için gerekli olan farklı adımları ve insanları temsil eden bir dizi tanımlı sembol kullanır.

Diyagram, temsil ettiği sistem kadar basit veya karmaşık olabilir, ancak bunu yapmanın en kolay yolu bir “Veri Akış Diyagramı” aracı kullanmaktır.

Veri akış şemaları, genellikle bir iş bilgi sistemindeki veri akışını görsel olarak temsil etmek için kullanılır. Bu diyagramlar verilerin bir sistem içinde bir dizi girdi ve çıktı kullanılarak nasıl işlendiğini göstermektedir.

Adından da anlaşılacağı gibi bir veri akış diyagramı veri ve bilgilere odaklanır. Bu, onu bir şirket içindeki diğer herhangi bir sürece veya sisteme odaklanabilen bir iş akışı şemasından veya akış şemasından farklı kılar.

Akış diyagramı ile veri akış diyagramı arasındaki farkı belirlemek için önemli bir ipucu, okların nasıl kullanıldığına bakmaktır. Akış şemasındaki oklar olayların sırasını temsil ederken, veri akış diyagramındaki oklar veri akışını temsil eder.

Bir veri akış diyagramı, işletmelerin ve girişimcilerin verilerin nereden geldiğini, bir sistem içinde nasıl işlendiğini ve işlendikten sonra nereye gittiğini anlamalarına yardımcı olur.

Algoritmanın Avantajları

Aşağıdaki listede algoritmaların avantajlarını bulabilirsiniz:

1. Artırılmış hız

Algoritmalar, diğer bilgisayar programlarından daha hızlı çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve bunları yürütmek için gereken süre, diğer programlardan çok daha azdır.

2. Geliştirilmiş doğruluk

Algoritmalar, diğer programlardan daha doğru olacak şekilde tasarlanmıştır ve çıktı söz konusu olduğunda daha güvenilirdir.

3. Geliştirilmiş ölçeklenebilirlik

Algoritmalar, büyük veri kümelerine göre ölçeklendirmek üzere tasarlanmıştır ve büyük miktarda veriyi hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilir.

4. Azaltılmış maliyet

Algoritmalar, belirli görevlerle ilişkili maliyeti azaltmak için tasarlanmıştır ve iş süreçlerinin verimliliğini artırabilir.

5. Artırılmış güvenlik

Algoritmalar güvenli olacak şekilde tasarlanmıştır ve verilerin potansiyel tehditlere karşı korunmasına yardımcı olabilir.

Algoritmanın Dezavantajları

Aşağıdaki listede algoritmaların dezavantajlarını bulabilirsiniz:

1. Karmaşıklık 

Algoritmalar karmaşık ve anlaşılması zor olabilir, bu da teknik uzmanlığı olmayan kişilerin algoritmaları yorumlamasını veya analiz etmesini zorlaştırır.

2. Ön yargı

Algoritmalar, onları eğitmek için kullanılan verilerde bulunan ön yargıları sürdürebilir veya artırabilir, bu da haksız veya ayrımcı sonuçlara yol açabilir.

3. Şeffaflık eksikliği 

Algoritmalar şeffaf olabilir, yani belirli bir karara nasıl ulaştıklarını görmek zor olabilir, bu da hataları veya ön yargıları belirleyip düzeltmeyi zorlaştırabilir.

4. Güvenlik

Algoritmalar, güvenlik ihlallerine ve hassas bilgilerin kaybına yol açabilen bilgisayar korsanlığına karşı savunmasız olabilir.

5. İş değiştirme 

Algoritmalar, tekrarlayan görevleri otomatik hale getirebilir ve onları daha verimli hale getirebilir, bu da bu görevleri gerçekleştiren kişiler için iş kaybına yol açabilir.

Algoritmanın Uygulama Alanları

Algoritmalar son derece önemlidir ve farklı alanlarda uygulanabilir. Bilgisayar programlamadan bilimsel deneylere kadar algoritmalar birçok alanda hayati bir yer bulmuştur. Temel olarak bir algoritmayı aşağıdaki şekillerde uygulayabilirsiniz.

1. Bilgisayar Programcılığı

Hangi programlama dilini kullandığınız önemli değildir, bir problemi çözmek için ihtiyacınız olan ilk şey bir algoritmadır. En karmaşık problemler bile bir algoritma akış şeması üzerinde çalışarak çözülebilir.

1’den 20’ye kadar sayıları otomatik olarak yazdıran bir program yazmanız gerektiğini düşünün. Bunu yapmak için bir değişken başlatıp her döngüde 1’lik bir artış gerçekleştirmeniz gerekir. Sayı 20’ye ulaşana kadar döngü tekrarlanır.

2. Matematik ve Bilimsel Hesaplamalar

Tıpkı programlamada olduğu gibi algoritmaları, matematiksel veya bilimsel problemlerin çözümünde de kullanılabilirsiniz. Fibonacci serisini yazdırmaktan bir sayının faktöriyelini hesaplamaya kadar, herhangi bir matematik problemi için bir algoritma bulabilirsiniz.

Örneğin, Fahrenheit’i Celsius’a çevirmek için bir algoritma geliştirebilirsiniz. Bunu yapmak için öncelikle kullanıcıdan girdiyi almanız ve Fahrenheit’i Santigrat’a formülünü uygulamanız gerekir. Daha sonra sonuçları görebilirsiniz.

3. Günlük Problemleri Çözmek

Programlama veya bilimsel problemlerin yanı sıra hemen hemen her sorunu çözmek için de algoritmalar kullanılabilir. Bir tarif bulmak, vergi hesaplamak veya başka herhangi bir problem için bir algoritma kullanabilirsiniz.

Algoritma Nasıl Öğrenilir?

Algoritmanın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını örnekle ve uygulama keyifli hale getiren baba 🙂

Algoritmaları nasıl öğreneceğinizi anlamak için aşağıdaki yedi adımı göz önünde bulundurun:

1. Derinliğe odaklanın

Programcılar genellikle aynı sorunu farklı sistemlerde tekrar tekrar görür. Bir problemi derinlemesine analiz etmeyi öğrendiğinizde, doğru sözdizimini kullanarak hızlıca kodlayabilirsiniz. Sorunu ilk seferde çözmek için bilgisayar becerilerine ve deneyimsel bilgiye sahip olmak size ve şirketinize zaman ve para kazandırabilir.

2. Temel sorunları tanımlayın

Karşılaşabileceğiniz temel sorunlara aşina olduğunuzda, bunları hızlı bir şekilde çözmek için bir plan oluşturabilirsiniz. Bu sağlam bilgi tabanıyla, aynı kodu yeni bir soruna uygulayabilirsiniz. Ayrıca, veri yapısını zaten bildiğiniz için hata ayıklamaya gerek yoktur.

3. Her veri yapısına hakim olun

Her bir veri yapısını kendi dilinize nasıl dahil edeceğinizi öğrenin. Kullanabileceğiniz bazı diller arasında Java, Pascal, Logo ve Python bulunur. Ardından, iş görüşmeleri sırasında sık sık gündeme gelen bir konu olan veri yapısının dahili özelliklerine aşina olmak için bunları elle uygulamayı öğrenin.

4. Aralıklı tekrar alıştırması yapın

Aralıklı tekrar, her problemi periyodik olarak tekrar gözden geçirme eylemidir. Öğrenme tekrarlayan bir süreçtir ve bir problemi çözdükten sonra kısa süreli hafızanızda kalır. Aynı sorunu tutarlı bir şekilde tekrar ettiğinizde, onu tanımlama ve çözümü yeniden yaratma becerinizi geliştirirsiniz. Bu yüzden bir sorunu ilk çözdüğünüzde, birkaç gün içinde ona geri dönün. Ardından, aynı sorunu birkaç hafta sonra tekrar ziyaret edin ve bir ay sonra tekrar soruna dönün. Her alıştırma seansı arasındaki süreyi artırmak hatırlamanıza yardımcı olabilir.

5. Modelleri tanımlayın ve izole edin

Problemleri çözerken bir model görebilirsiniz. İkili arama kodunu kullanarak altı problemi çözdükten sonra, ezberlemek ve uygulamalı aralıklı tekrar kullanarak pratik yapmak için izole edebilirsiniz. Daha sonra gelecekteki sorunları çözmek için aynı kodu uygulayabilirsiniz. Kendi dilinizde ayırmayı ve öğrenmeyi göz önünde bulundurmanız gereken diğer teknikler arasında derinlemesine arama, yineleme ve ezberleme ve bir ikili ağaç arama yer alır.

6. Bilginizi genişletin

Temel sorunlar listenizde uzmanlaştıktan sonra bilginizi genişletebilir ve daha az temel sorunları belirlemek için çalışabilirsiniz. Bu sürece gerçek problemleri çözerek başlayabilirsiniz. Becerilerinizi ne kadar çok uygularsanız ve bilginizi ne kadar çok kullanırsanız, o kadar yetenekli ve kendinden emin olabilirsiniz.

7. Birden fazla şekilde pratik yapın

Birçok programcı yalnızca bilgisayar başındayken pratik yapar. Bu yüzden siz de bir kalem ve kağıt kullanarak pratik yapın. Yazılım desteği olmadan çalıştığınızda, kodlama konusunda kendi zayıf ve güçlü yönlerinizi belirleyebilir ve becerilerinizi geliştirmek için çalışabilirsiniz. Kağıt üzerinde pratik yapmak sizi kodunuzu planlamaya, doğru dil sözdizimini öğrenmeye ve uygun veri yapısı kullanımını uygulamaya zorlar. 

Yazılımcı Olmak İçin Algoritma Bilmek Gerekiyor mu?

Evet, yazılımcı olmak için algoritma bilmek oldukça önemlidir. Algoritma, bir problemin çözümünü adım adım açıklayan bir dizi talimat veya yönergedir. Yazılım geliştirme sürecinde, bir problemin çözümünü tasarlamak, uygulamak ve optimize etmek için algoritmalara ihtiyaç duyulur.

Algoritmalar, programlama dilleri veya teknolojiler değişse bile temel olarak aynı kalır. Bir yazılımcı, verilen bir görevi çözmek için etkili bir algoritma tasarlamak ve uygulamak için mantık ve düşünce süreçlerini kullanmalıdır. Algoritma becerisi, veri yapısı ve algoritma analizi gibi temel bilgileri içerir.

Algoritma bilgisi, yazılım geliştirme sürecinde programlama dillerini öğrenmek ve uygulamak için temel bir zemin oluşturur. Ayrıca, perf ormans optimizasyonu, veri işleme, problem çözme ve karmaşık projeler üzerinde çalışma becerileri için de önemlidir.

Sonuç olarak, yazılımcı olmak istiyorsanız, algoritma bilgisine sahip olmanız önemlidir. Algoritmaları anlama ve uygulama becerileri, yazılım geliştirme yolculuğunuzda size büyük fayda sağlayacaktır.


İlgili İçerikler:

Yazılım Öğrenmek İstiyorum: Nereden, Nasıl, Hangi Programlama Diliyle Başlamalıyım?

Yazılım Dilleri, Geleceğin Yazılım Dilleri

JavaScript Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Temelden İleriye Aksiyonel JS Rehberi

Angular Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Aksiyonel Angular Rehberi

Django Nedir? Python İle Web App Geliştime Framework

Python İle Web Sitesi Nasıl Yapılır?

REGEX (Regular Expressions) Nedir? Veri Analizinde REGEX Nasıl Kullanılır?

Script Nedir, Nasıl Yazılır? Script vs. Tema Arasındaki Farklar

jQuery Nedir? Javascript Framework Değişim Hızında jQuery’nin Günümüzdeki Yeri

Flutter Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Flutter İle Mobile Uygulama Geliştirme

Kotlin Nedir? Yeni Başlayanlar İçin Kotlin İle Mobil Uygulama Geliştirme

PostgreSQL Nedir? Özellikleri, Avantajları ve SQL’den Farkları

MongoDB Nedir? MongoDB Veri Tabanı Avantajları, Kullanım Alanları ve Örnekleri

En İyi 10 Kod Editörü (IDE) Kod Yazma Programı

Robotik Kodlama Nedir? Robotik Kodlama Nasıl Öğrenilir?

TensorFlow Nedir, Ne İşe Yarar?

Github Nedir? Nasıl Kullanılır?

Hackathon Nedir? Hackathon Etkinlikleri ve Yarışmalarına Kimler Katılabilir?

Domain Sorgulama