Veri mühendisliği sürecinde veri yapıları ve algoritmalarının önemi büyüktür Bu eğitim seti, veri analizi, işleme ve depolama için kullanılan algoritmaları ve veri yapılarını anlatır Yeni başlayanlar ve tecrübeli veri mühendisleri için faydalı bir kaynak!
Veri mühendisliği, günümüzde oldukça önemli bir yer tutan bir alandır. Verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve sonunda faydalı bilgilere dönüştürülmesi gibi adımlar içeren veri mühendisliği, birçok farklı veri yapısı ve algoritma kullanılarak gerçekleştirilir. Bu makalede, veri mühendisliğinde kullanılan veri yapıları ve algoritmaları inceleyeceğiz.
Birçok veri yapısı, belirli tipte verileri saklamak ve organize etmek için kullanılır. Bu veri yapıları arasında dizi, liste, ağaç ve grafik gibi çeşitli tipler bulunur. Dizi, belirli bir tip verilerin saklanması için kullanılan bir veri yapısıdır. Sıralı diziler, elemanların sıralı bir şekilde saklandığı bir dizi türüdür. Çok boyutlu diziler ise elemanların bir veya daha fazla boyutta saklandığı bir dizi türüdür. Liste ise, çeşitli tiplerde bir dizi elemanın tutulduğu veri yapısıdır. Çift bağlantılı liste, her elemanın hem bir önceki hem de bir sonraki elemanı işaret ettiği bir liste türüdür. Dairesel liste ise son elemanın birinci elemanla bağlantılı olduğu bir liste türüdür.
Algoritmalar ise, verilerin işlenmesi ve analizinde kullanılan matematiksel işlemlerdir. Veri mühendisliğinde kullanılan algoritmalar arasında sıralama, arama ve grafik algoritmaları gibi çeşitli tipler bulunmaktadır. Sıralama algoritmaları, elemanları belirli bir sıraya göre düzenlemek için kullanılan algoritmalar türüdür. Bubble Sort, iki elemanın birbiriyle karşılaştırılıp, sıralandığı bir sıralama algoritmasıdır. Quick Sort ise, bir dizi elemanı sıralarken, elemanları bölerek, alt diziler halinde sıralayan bir algoritmadır. Arama algoritmaları ise, belirli bir koşula uygun olarak elemanları bulmak için kullanılan algoritmalar türüdür. Binary Search, bir sıralı dizi içinde belirli bir elemanı bulmak için kullanılan bir algoritmadır. Grafik algoritmaları ise, belirli bir problemi çözmek için grafik yapısını kullanan algoritmalar türüdür. Breadth First Search, grafik yapısını kullanarak bir çözümü bulmak için kullanılan bir algoritmadır.
Veri Yapıları
Veri mühendisliği alanında kullanılan veri yapıları birçok farklı türde olabilir. Bunlar arasında en sık kullanılan yapılar diziler, listeler ve ağaçlar olarak bilinir. Bunların yanı sıra, grafik yapısı da veri mühendisliği alanında oldukça önemlidir.
Dizi veri yapısı, belirli bir tipte elemanları tutmak için kullanılan bir yapıdır. Dizi elemanları, özel bir indeks ile çağrılabilir. Sıralı dizi, elemanların sıralı bir şekilde saklandığı bir dizi türüdür. Çok boyutlu dizi ise elemanların bir ya da daha fazla boyutta saklandığı bir dizi türüdür. Ayrıca, listeler de farklı tipte elemanların tutulduğu bir yapıdır. Çift bağlantılı liste, her elemanın hem bir öncekini hem de bir sonrakini işaret ettiği bir liste türüdür. Dairesel liste ise son elemanın birinci elemanla bağlantılı olduğu bir liste türüdür.
Ağaç veri yapısı, elemanların hiyerarşik bir şekilde ilişkilendirildiği bir yapıdır. Bir ağaçta, her elemanın bir kökü vardır ve bu elemanlar dallar ve yapraklar olarak bilinirler. Grafik yapısı da benzer şekilde elemanları ilişkilendirir, ancak bu yapılarda döngülerin olması da mümkündür. Grafik yapısı, birçok farklı veri yapısında kullanılır ve bu yapılar üzerinde birçok algoritma işletilir.
Dizi
Dizi, veri mühendisliğinde sıklıkla kullanılan bir veri yapısıdır. Dizi, aynı tipte elemanları saklamak için kullanılır ve elemanlar sırayla indekslenir. Diziler, programlama dillerinde sıklıkla kullanılır ve birçok işlem için oldukça pratiktir.
Sıralı dizi, elemanların sıralı bir şekilde saklandığı bir dizi türüdür. Sıralı diziler, arama işlemleri için oldukça etkilidir. Çok boyutlu dizi ise elemanların bir veya daha fazla boyutta saklandığı bir dizi türüdür. Çok boyutlu diziler, özellikle matematiksel hesaplamalarda ve görüntü işleme gibi alanlarda kullanılır.
| Dizi Türü | Açıklama |
|---|---|
| Sıralı Dizi | Elemanların sıralı bir şekilde saklandığı bir dizi |
| Çok Boyutlu Dizi | Elemanların bir veya daha fazla boyutta saklandığı bir dizi |
Diziler, programlama dillerinde oldukça kullanışlı bir veri yapısıdır. Özellikle veri mühendisliği alanında, büyük veri setleri üzerinde yapılan işlemlerde sıklıkla kullanılırlar. Programlama dilleri, diziler için birçok işlem yapabilen özel fonksiyonlar içerirler. Böylece programcılar, dizileri daha kolay bir şekilde yönetebilirler.
Sıralı Dizi
=Sıralı dizi, elemanların belirli bir sırayla saklandığı bir veri yapısı türüdür. Bu veri yapısında elemanlar, artan veya azalan bir şekilde sıralanabilir. Sıralı dizi, arama işlemleri için en uygun veri yapısıdır. Verilerin sıralı olduğunu bildiğimiz durumlarda arama işlemleri, daha hızlı gerçekleştirilebilir.
Sıralı dizi veri yapısı, iki tipte olabilir; artan veya azalan sıralı dizi. Artan sıralı dizi, elemanların küçükten büyüğe doğru sıralandığı yapıdır. Azalan sıralı dizi ise tam tersidir, elemanlar büyükten küçüğe şeklinde sıralanır. Sıralı dizi yapısı, birçok programlama dilinde bulunur ve sıklıkla kullanılan bir veri yapısı türüdür.
Çok Boyutlu Dizi
Çok boyutlu dizi, belirli bir tipte elemanları bir veya daha fazla boyutta saklamak için kullanılan bir veri yapısıdır. Bu tip dizi yapıları, tek boyutlu veya iki boyutlu dizilerin işlevselliğini arttırmak için kullanılır. Örneğin, bir renkli resimdeki her pikselin rengi, bir dizi olarak tutulabilir. Ancak, bu dizinin her elemanı bir piksel değerini içerirken, her piksel birden fazla renk bileşeni (RGB) içerebilir.
Çok boyutlu diziler, matrisler ve tensorler olarak da adlandırılabilir. Matrisler, iki boyutlu bir dizi olarak düşünülebilir ve matematiksel işlemlerde yaygın olarak kullanılır. Tensorlar ise genellikle makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarında kullanılır. Bu veri yapısı, yüksek boyutlu verileri işlemek için kullanışlıdır.
| Çok Boyutlu Dizi Örneği | Boyutlar | Eleman Sayısı |
|---|---|---|
| Renkli Bir Resim | 3 (RGB) | 1920x1080 piksel |
| Bir Video | 4 (RGBA) | 25fps x 1080p x 1920p x 60 dakika = 7,776,000 eleman |
Yukarıdaki tablolarda belirtilen örneklerde, elemanların boyutu oldukça yüksektir ve tek boyutlu bir dizi kullanılmak istenildiğinde, bu eleman sayısı oldukça büyük olacaktır. Bu nedenle, çok boyutlu diziler, işlem yapmak için daha verimli bir seçenek olabilir.
Liste
Liste, veri mühendisliği alanında önemli bir veri yapısıdır. Bu yapıda çeşitli tiplerde elemanlar tutulabilir. Örneğin, bir kitap satışı yapılan bir web sitesinde kullanılacak liste yapısı, kitapların isimleri, yazarları, yayın tarihleri ve ISBN numaraları gibi bilgileri tutabilir.
Listeler, dizi veri yapısıyla birlikte kullanılabileceği gibi, tek başına da kullanılabilir. Listeler, farklı türleriyle birlikte kullanılabildiği için çok yönlü bir veri yapısıdır. Bir liste öğesi, metin, sayı veya hatta bir resim bile olabilir.
Listeler, birçok farklı şekilde uygulanabilir. Örneğin, çift bağlantılı liste, her elemanın hem bir önceki hem de bir sonraki elemanı işaret ettiği bir liste türüdür. Dairesel liste ise son elemanın birinci elemanla bağlantılı olduğu bir liste türüdür. Benzer şekilde, tek bağlantılı liste, her elemanın yalnızca bir sonraki elemanı işaret ettiği bir liste türüdür.
Veri mühendisleri, listenin kullanım alanlarına ve ihtiyaca göre farklı bir liste yapısı tercih edebilirler. Bir web sitesindeki kullanıcı profil sayfasında, kullanıcının paylaştığı gönderilerin yer aldığı bir liste yapısı kullanılabilir. Bu listenin her bir öğesi, gönderi başlığı, gönderi tarihi ve içerikle birlikte diğer bilgileri tutabilir. Liste yapısı, veri mühendislerine verileri verimli bir şekilde düzenleyip işlemelerine imkan tanır.
Çift Bağlantılı Liste
Çift bağlantılı liste, yani "Doubly Linked List", veri mühendisliği alanında kullanılan bir veri yapısıdır. Her elemanın hem bir önceki hem de bir sonraki elemanı işaret ettiği bu liste türü, verileri çift yönlü olarak tutar. Bu sayede, bir elemana hem önceki hem de sonraki elemana erişebiliriz.
Çift bağlantılı listenin avantajlarından biri, veri yapısının çeşitli uygulamalar için ideal olmasıdır. Örneğin, internet tarayıcılarındaki geri ve ileri butonları, çift bağlantılı listenin bir uygulamasıdır. İşlem yapılan makinelerdeki hareket geçmişi, çift bağlantılı listenin bir diğer avantajlı uygulamasıdır.
Çift bağlantılı liste yapısında, her bir eleman 3 temel bileşenden oluşur: "data" (veri), "previous" (önceki elemanın işaretçisi) ve "next" (sonraki elemanın işaretçisi). Bu yapının tablosunu aşağıdaki gibi oluşturabiliriz:
| Elemanlar | Data | Previous | Next |
|---|---|---|---|
| Eleman 1 | Veri 1 | Null | Eleman 2 |
| Eleman 2 | Veri 2 | Eleman 1 | Eleman 3 |
| Eleman 3 | Veri 3 | Eleman 2 | Null |
Bu yapıda "Eleman 1" önceki elemanı olmadığı için "previous" değeri "Null" olarak belirlenir. "Eleman 2", sonraki elemanı "Eleman 3" ile birlikte olduğu için "next" değeri "Eleman 3" olarak belirlenir. Aynı şekilde, "Eleman 3" sonraki elemanı olmadığı için "next" değeri "Null" olarak belirlenir.
Çift bağlantılı listenin bir diğer özelliği, eleman sayısı sabit olmadığında boyut değişimine izin vermesidir. Bu işlem için "resize" işlemi kullanılır. Bu operasyon ile liste boyutuna göre artırma veya azaltma işlemi yapılabilir.
Dairesel Liste
Dairesel liste, son elemanın birinci elemanla bağlantılı olduğu bir liste türüdür. Bu liste yapısı, kullanıcının son elemandan sonra gelen elemanları ve son elemana geri dönmeyi kolaylaştırır. Dairesel listenin bir avantajı, son elemanın ilk elemana bağlı olmasıdır, bu sayede listenin son elemanından ilk elemana geçmek için ekstra bir zahmete gerek kalmaz. Bu nedenle, dairesel liste, bir döngü yapısı gibi çalışır ve kullanımı oldukça kolaydır.
Dairesel liste yapısı, sıralı veya sırasız olarak oluşturulabilir. Yine de, liste elemanlarının arasındaki bağlantılar sıralı olarak yapılmışsa döngü içindeki görüntüleme işlemleri daha az zaman alır. Ayrıca, dairesel listenin avantajı, elemanların dışa aktarımının hızlı olmasıdır. Bununla birlikte, bu liste yapısının dezavantajı, diğer liste türlerine göre gereksiz bellek kullanımıdır.
Algoritmalar
Veri mühendisliğinde kullanılan algoritmalar, verileri işlemek ve çeşitli problemleri çözmek için tasarlanmış matematiksel yapılar ve yöntemlerdir. Bu algoritmalar arasında sıralama, arama ve grafik algoritmaları gibi çeşitli tipler bulunmaktadır.
Sıralama algoritmaları, verileri belirli bir sıraya göre düzenlemek için kullanılan algoritmalar türüdür. Bu tür algoritmalar arasında Bubble Sort ve Quick Sort gibi popüler yöntemler bulunmaktadır. Arama algoritmaları, belirli bir koşula uygun olarak elemanları bulmak için kullanılan algoritmalar türüdür. Binary Search, bu tür algoritmalar arasında en popüler olanıdır.
| Sıralama Algoritmaları | Arama Algoritmaları |
|---|---|
| Bubble Sort | Binary Search |
| Quick Sort |
Grafik algoritmaları ise, belirli bir problemi çözmek için grafik yapısını kullanan algoritmalar türüdür. Breadth First Search, bu tür algoritmalar arasında en popüler olanıdır. Bu algoritmalar, veri mühendisliği alanında çeşitli sorunları çözmek ve verileri daha etkili bir şekilde kullanmak için kullanılır.
Sıralama Algoritmaları
Sıralama algoritmaları, veri mühendisliği alanında yaygın olarak kullanılan algoritmalar türüdür. Bu algoritmalar, elemanların belirli bir sıraya göre düzenlenmesinde kullanılır. Bu sayede verilerin işlenmesi daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleşir. Sıralama algoritmaları arasında en yaygın kullanılan iki algoritma Bubblesort ve Quicksort'tur.
Bubblesort algoritması, iki elemanı birbiriyle karşılaştırır ve sıralar. Sıralama işlemi tamamlanana kadar her elemanın en az bir kez sıralanması gereklidir. Bu algoritma, küçük veri setleri için oldukça etkilidir ancak büyük veri kümelerinde yavaş çalışır.
| Bubble Sort Algoritması |
|---|
| 1. Elemanları baştan sona doğru karşılaştırın. |
| 2. Karşılaştırılan iki elemanın sıralamasını değiştirin. |
| 3. Elemanlar sıralanana kadar bu işlemi tekrarlayın. |
Quicksort algoritması ise bir dizi elemanı sıralarken, elemanları bölerek, alt diziler halinde sıralayan bir algoritmadır. İlk olarak bir eleman belirlenir ve bu eleman diğer elemanlar ile karşılaştırılır. Bu işlem sonucunda elemanın geçmesi gereken bölüm belirlenir. Bu işlem alt dizilerin sıralanması tamamlanana kadar devam eder.
| Quick Sort Algoritması |
|---|
| 1. Bir eleman seçin ve diğer elemanlarla karşılaştırın. |
| 2. Elemanın geçmesi gereken bölümü belirleyin. |
| 3. Alt dizileri sıralamak için adımları tekrarlayın. |
Sıralama algoritmaları, veri mühendisliği alanında önemli bir yere sahip olup, verilerin düzenlenmesinde büyük bir rol oynamaktadırlar.
Bubble Sort
Bubble Sort, sıralama algoritmaları arasında en basit olanıdır. Bu algoritma, ilk elemandan başlayarak yan yana gelen elemanları karşılaştırır ve sıralar. İkili bir karşılaştırma yaparak, büyük eleman sağ tarafa, küçük eleman ise sol tarafa yerleştirilir. Sonra bir sonraki elemanlar karşılaştırılır ve aynı şekilde işlem tekrarlanır. Böylece dizi elemanları sıralanana kadar bu işlem devam eder.
Bubble Sort algoritması, büyük veri kümelerinde kullanılmak için uygun olmayabilir. Nedeni, veri kümesinin boyutuna göre performansı her zaman aynı olmayabilir. Küçük veri kümelerinde ise oldukça etkili ve basit kullanımı sayesinde tercih edilebilir bir seçenektir. Aşağıdaki tablo, Bubble Sort algoritması uygulanarak sıralanan bir dizi örneğini göstermektedir:
| 6 | 2 | 9 | 1 |
| 2 | 6 | 1 | 9 |
| 2 | 1 | 6 | 9 |
| 1 | 2 | 6 | 9 |
Bubble sort algoritması, sıralama algoritmaları arasında en uzun çalışma süresine sahip olanıdır. Veri kümesinin büyüklüğü arttıkça, işlem süresi de artar. Dolayısıyla, büyük veri kümeleri için daha verimli algoritmalar kullanılması önerilir.
Quick Sort
Quick Sort, veri mühendisliğinde sıklıkla kullanılan bir sıralama algoritmasıdır. Bu algoritma, elemanları bir pivot elemanı etrafında bölerek, alt bölümler halinde sıralar.
Quick Sort algoritması, ilk olarak bir pivot elemanı seçer ve bu elemanın solunda kalan elemanları pivot elemanından küçük, sağında kalan elemanları ise pivot elemanından büyük olarak gruplandırır. Ardından sol ve sağ alt listeleri tekrar pivot elemanı etrafında bölerek, aynı işlemi uygular. Bu işlem, elemanlar sıralanana kadar devam eder.
Bu algoritmanın en büyük avantajı, büyük boyutlu dizilerde hızlı sonuçlar üretmesidir. Ancak, en kötü senaryoda (örneğin, dizinin tamamen ters sıralı olması durumunda) performansı oldukça düşebilir.
- Quick Sort avantajları:
- Hızlı sıralama süresi
- Uygulama kolaylığı
- Etkili performans
- Quick Sort dezavantajları:
- En kötü senaryoda performans düşüklüğü
- Bellek kullanımı yüksek olabilir
Veri mühendisliği alanında kullanılan bu algoritma, sıralama işlemlerinin hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilmesinde önemli bir rol oynar.
Arama Algoritmaları
Arama algoritmaları, belirli bir koşula uygun olarak elemanların bulunmasında kullanılır. Bu algoritmalar özellikle veri tabanları ve yazılımların arama işlemlerinde kullanılmaktadır. Arama algoritmaları ikiye ayrılır; sıralı ve sırasız arama algoritmaları.
Sıralı arama algoritmaları, elemanların sıralı bir şekilde olduğu dizilerde kullanılır. Bu algoritmalar elemanların bulunmasında lineer arama (linear search) ve ikili arama (binary search) gibi yöntemler kullanır. Sıralı arama algoritmaları, eleman sayısı ne kadar artarsa o kadar yavaş çalışır.
Sırasız arama algoritmaları ise elemanların bir sıraya göre dizilmediği yapıların aranmasında kullanılır. Lineer arama, sırasız arama algoritmalarının en basit hali olarak düşünülebilir. Bu yöntemde elemanlar sırasıyla kontrol edilerek aranan eleman bulunana kadar devam edilir. Aramanın başından sonuna kadar yapılmasından dolayı zaman kompleksitesi O(n)’dir. Sırasız arama algoritmaları da eleman sayısı arttıkça yavaşlar ve daha fazla bellek kullanımı gerektirir.
- Lineer arama (Linear search)
- Binary search
- Hashing
- Interpolation search
- Exponential search
Arama algoritmaları, veri mühendisliği alanında kullanılan önemli algoritmalardır. Farklı amaçlarla kullanılabilecek birçok arama algoritması mevcuttur. Algoritma seçiminde algoritmanın amacı, veri sayısı, veri sıralaması, arama hızı, bellek kullanımı gibi faktörler dikkate alınmalıdır.
Binary Search
Binary Search, sıralı bir dizide aranan elemanı bulmak için etkili bir algoritmadır. Bu algoritma, veri mühendisliği alanında sıklıkla kullanılır. Binary Search, veri yapısı olarak sıralı bir dizi kullanır ve bu diziyi ortadan ikiye böler.
Böldükten sonra, aranan elemanın sol veya sağ yarısında olup olmadığını kontrol eder. Eğer aranan eleman ortada ise, arama işlemi tamamlanmıştır. Ancak eleman ortada değilse, aranan elemanın solda veya sağda kalıp kalmadığını kontrol etmek için işlemler tekrar yapılır.
Binary Search algoritması, diğer arama algoritmalarına nazaran daha hızlıdır. Çünkü arama işlemi her seferinde dizinin yarısını ele alarak yapılır. Bu nedenle, büyük veri setlerinde arama işlemini hızlandırmak için tercih edilir.
Binary Search algoritması, lineer arama algoritması ile karşılaştırıldığında daha az zaman alır. Bu nedenle, arama işlemi büyük bir veri setinde yapılacaksa, Binary Search kullanmak daha avantajlıdır. Algoritma küçük bir veri setinde yapılacaksa, farkın fark edilmesi zor olabilir.
Daha detaylı açıklama yapmak gerekirse, Binary Search algoritması, her bir adımda aranan elemanın bulunabileceği yarık üzerindeki elemanı alır, bu eleman aranan elemandan küçükse yarık ortasından çıkan elemanların bir üstündeki elemanları aramaya devam eder, eğer aranan elemandan büyükse yarık ortasından çıkan elemanların bir altındaki elemanlara devam eder. Bu işlemler sonucunda aranan eleman bulunana kadar devam eder.
Grafik Algoritmaları
Grafik algoritmaları, birçok problemi çözmek için kullanılan çok yönlü bir algoritma türüdür. Bu algoritmalar grafik yapısını kullanarak çözüme ulaşabilirler. Grafik yapısı, birçok nokta veya düğüm (node) tarafından oluşturulmuş bir ağdır. Bu yapıda düğümler, noktalar arasındaki geçişleri gösteren çizgilerle (kenar) birbirine bağlıdır.
Grafik algoritmaları, bilgisayarlarda, şehirler arasındaki en kısa mesafeyi bulmak için kullanılabileceği gibi, Facebook gibi sosyal ağlarda da arkadaş önerileri yapmak için de kullanılır.
Bu tür algoritmalar, problem türüne göre farklılık gösterirler. Örneğin, en kısa yolu bulmak için Breadth First Search (BFS) algoritması kullanılırken, en az maliyetle rota bulmak için ise Dijkstra algoritması tercih edilir. Ayrıca, çizgi filmlerde karakter animasyonları yapmak için de grafik algoritmaları kullanılır.
Grafik algoritmaları problem türüne göre farklılık gösterirler. Bu nedenle, grafik algoritmaları türleri değişebilir. Bazı yaygın grafik algoritmaları türleri şunlardır:
- Breadth First Search (BFS): Grafik yapısında belirli bir başlangıç düğümünden başlayarak her düğüme ulaşıncaya kadar tüm düğümleri keşfeder. Bu algoritma, en kısa yol veya en kısa sürede erişilebilecek node'ları bulmak için kullanılır.
- Depth First Search (DFS): Grafikte belirli bir yol izleyerek, bir node'a bağlı tüm node'ları keşfeder. Bu algoritma, bir node ağacının tüm dallarını keşfetmek için kullanılır.
- Dijkstra Algoritması: En kısa yolu veya maliyeti bulmak için kullanılan bir algoritmadır. Bulunduğunuz node'dan diğer tüm node'lara olan mesafeleri hesaplar ve en kısa mesafeyi bulur.
- A* Algoritması: En kısa yolu veya maliyeti bulmak için kullanılan bir diğer algoritmadır. Dijkstra algoritmasından farklı olarak, A* algoritması, node'ların maliyetleri, bitiş node'u ve heuristik fonksiyonları hesaplamak için kullanır.
Grafik algoritmaları, özellikle seyahat, sosyal medya, video oyunları ve animasyonlar gibi birçok sektörde kullanılmaktadır. Bu algoritmaların etkili bir şekilde kullanılması, işlerinizi daha verimli ve etkili hale getirebilir.
Breadth First Search
Breadth First Search (BFS), belirli bir problemi çözmek için grafik yapısını kullanan algoritmalar türüdür. Bu algoritma, genellikle en kısa yolu veya yolculuğu bulmak için kullanılır. BFS, bir başlangıç düğümünden başlayarak tüm komşu düğümleri keşfeder ve bu düğümleri işaretleyerek hedef düğüme ulaşana kadar devam eder.
Bir örnek üzerinden ilerlersek, bir yerbilimci olsaydınız ve nerede olduğunuzu bilmeden evinize dönmeye çalışıyorsanız, BFS algoritmasını kullanarak sağlam bir yolculuk planı hazırlayabilirsiniz. Başlangıç noktanız, bulunduğunuz konum olacak ve BFS algoritması, tüm komşu sokakları deneyerek evinizi bulmanıza yardımcı olacaktır.
BFS algoritması, bir dizi bağlantılı düğümden oluşan bir grafik yapısını kullanır. Grafik yapısı, düğümlerin birbiriyle bağlantılı olduğu bir yapıdır. BFS, her seferinde sadece bir düğüme odaklanır ve bu düğüme bağlı tüm diğer düğümleri keşfeder. Keşfedilen düğümler, işaretlenir ve hedef düğüme ulaşıncaya kadar işlem devam eder.
BFS, birçok alanda kullanılan bir algoritmadır. Örneğin, navigasyon uygulamalarında, genetik araştırmalarda ve veri analizinde sık sık kullanılır. Türkiye'de ise, BFS algoritması, uzay programları ve endüstriyel optimizasyon alanlarında kullanılmaktadır.