Dizi, bağlantılı liste, stack, kuyruk, ağaç ve hash tablosu gibi veri yapıları, programlamada sıklıkla kullanılır Dizi veri yapısı, aynı türdeki elemanları saklamak için kullanılır ve elemanlara indeks numaralarıyla erişilebilir Bağlantılı liste elemanlarının kendileriyle bir sonraki eleman arasında birer bağlantısı vardır ve eleman eklemek veya çıkarmak için sadece ilgili bağlantıların güncellenmesi yeterlidir Stack ve kuyruk veri yapıları, sırasıyla son giren ilk çıkan ve ilk giren ilk çıkan prensiplerine göre çalışırlar Ağaç veri yapısı, kök düğümü ve alt düğümleri olan bir yapıdır ve birçok algoritma için önemlidir Hash tablosu veri yapısı, anahtar-değer çiftleriyle saklanan bir veri yapısıdır ve anahtarların hash fonksiyonları kullanılarak hızlı bir şekilde erişilebilir

Dizi veri yapısı, aynı veri türündeki elemanları tutmak için kullanılır. Dizi elemanlarını saklamak için sabit bir boyut atanabildiği gibi, boyutu program çalışırken değiştirilebilen dinamik bir dizi de kullanılabilir. Diziler, elemanlara erişim için indeks numaraları kullanır ve genellikle çeşitli sıralama algoritmalarında kullanılır. Diziler ayrıca, matris şeklinde verileri tutmak için de kullanılabilir.

Bağlantılı liste, birbirine bağlı elemanların oluşturduğu bir veri yapısına denir. Bir eleman, kendisinden sonraki elemanın adresini tutar ve son eleman NULL değerini tutar. Bağlantılı liste, dizi veri yapısından farklı olarak boyutu dinamik olarak değiştirilebilir. Bağlantılı liste türleri arasında tek yönlü bağlantılı liste ve çift yönlü bağlantılı liste bulunur.

Stack veri yapısı, son giren ilk çıkan (last in, first out - LIFO) prensibine göre çalışan bir veri yapısıdır. Digrama olarak, elemanların üst üste konulduğu bir yığını andırır. Elemanlar yığının tepesinde (top) bulunduğu için, yığın tepesindeki elemanı çıkarmak veya yığının tepesine yeni bir eleman eklemek işlemi yapılabilmektedir. Stack veri yapısı, işlem yapılan verilerin sırasının önemli olduğu durumlarda kullanılır. Stack veri yapısı, örneğin kapatma etiketi sayısının açma etiketi sayısından fazla olan HTML kodlarını kontrol etmek için kullanılabilir.

Kuyruk veri yapısı, ilk giren ilk çıkan (first in, first out - FIFO) prensibine göre çalışan bir veri yapısıdır. Kuyruktaki elemanların sırası önemlidir ve elemanlar sırayla kuyruğa eklenir ve çıkarılır. Kuyruğa yeni bir eleman eklemek işlemi "enqueue" olarak adlandırılırken, kuyruktan bir elemanı çıkarmak "dequeue" olarak adlandırılır. Kuyruk veri yapısı, örneğin bir işlem yapmak için birden fazla kaynağın sırayla kullanıldığı durumlarda kullanılabilir.

Ağaç veri yapısı, kök düğümü ve alt düğümleri (children) olan bir yapıdır. Ağaç yapısı, birçok algoritma için önemlidir. İlk örneği folder yapısıdır. Her bir ana klasör, bir çocuk klasörle beraber başka bir ana klasör yaratmayı sürdürür. Her hangi ana klasör olabilir. Ayrıca, her alt klasör minibirim gibidir ve aynı haklara sahiptir.

Hash tablosu, anahtar-değer çiftleri ile saklanan bir veri yapısıdır. Verinin anahtarı, bir hash fonksiyonu kullanılarak değerine dönüştürülür ve bu değer, bir dizi indeks numarasına karşılık gelir. Hash tablosunda saklanan verilere hızlı bir şekilde erişmek için, anahtarların hash değerleri kullanılarak değerlerine doğrudan erişilebilir. Hash tablosu veri yapısı, örneğin bir sözlük oluşturmak veya bir veri tabanından veri çekmek için kullanılabilir.

Dizi Veri Yapısı

Dizi veri yapısı, programlamanın temel veri yapılarından biridir. Dizi, aynı veri türündeki elemanların bir araya getirilmesiyle oluşturulur. Örneğin, bir dizi içinde sadece sayılar, sadece metinler veya sadece karakterler yer alabilir. Diziler sabit bir boyuta sahip olabileceği gibi, dinamik bir boyuta da sahip olabilirler. Dinamik boyutlu diziler, programın çalışma zamanında boyutlarının belirlenmesine izin veren daha esnek bir yapıya sahiptir.

Dizi veri yapısı, elemanlarının bir sıraya yerleştirildiği için elemanlara doğrudan erişim sağlar. Bu nedenle, diziler hızlı bir şekilde okunabilir ve işlenebilirler. Ancak, eleman eklemek veya silmek zor olduğu için, dizi boyutu değişkeni programlama yaparken dikkate alınmalıdır. Ayrıca, hindistan cevizi(ya da yazılım karmaşıklığı) problemine dikkat edilmeli ve programlamanın verimliliği artırılmalıdır.

Linked List Veri Yapısı

Bağlantılı liste, elemanların her birinin kendi veri alanına ve bir sonraki elemana işaret eden bir bağlantıya sahip olduğu bir veri yapısıdır. Bu veri yapısında, elemanlar rastgele bir şekilde saklanabilir ve herhangi bir sıralamaya ihtiyaç duyulmaz. Bağlantılı listenin en büyük avantajı, eleman ekleyip çıkarmak için sadece ilgili bağlantıları güncellemenin yeterli olmasıdır.

Bağlantılı listeler iki türde olabilir: tek yönlü bağlantılı liste ve çift yönlü bağlantılı liste. Tek yönlü bağlantılı listede her eleman, bir sonraki elemana işaret eder ve geriye doğru gezinmek mümkün değildir. Çift yönlü bağlantılı listede ise her eleman, bir sonraki eleman ve bir önceki eleman için bağlantılara sahiptir.

Singly Linked List

Tek yönlü bağlantılı liste, elemanların birer sonraki elemanı işaret ettiği bir veri yapısıdır. Bu nedenle, tek yönlü bağlantılı listede geriye doğru gezinmek mümkün değildir. Elemanlar, baştan sona doğru ele alınır, her elemanın bir sonraki elemanını işaret ettiği için her elemana sadece bir yönden erişim sağlanabilir. Tek yönlü bağlantılı listelerin kullanımı özellikle bellek kullanımı konusunda avantajlıdır. Elemanlar tek tek arasında bellekte kayıt edilir, böylece yalnızca işlem gören elemanların bellekte yer kaplaması sağlanır. Buna karşılık, elemanların sıralı bir şekilde erişilemediği için tek yönlü bağlantılı liste, arama işlemleri için uygun değildir.

Doubly Linked List

Çift yönlü bağlantılı listenin her elemanı, bir sonraki eleman ve bir önceki eleman için birer bağlantıya sahiptir. Bu sayede, listenin başından veya sonundan gezinmek mümkündür. Dolayısıyla, tek yönlü bağlantılı listeden daha fazla işlevselliğe sahiptir. Ancak, bu özellikler nedeniyle çift yönlü bağlantılı liste, tek yönlü bağlantılı listeye göre daha fazla bellek alanı kullanır. İki yönlü bağlantılı listenin kullanım alanları arasında veri sıralama ve veri işleme algoritmaları bulunabilir.

Stack Veri Yapısı

Yığında, eleman eklemesi en üstteki yığın pozisyonundan yapılır. Aynı şekilde, eleman çıkarma da en üstteki pozisyondan yapılır. Bu nedenle, yığın son giren ilk çıkar (LIFO) ilkesine göre çalışır. Yığının üstündeki elemana da tepesi adı verilir. Yığının boyutu, yığına eklenen eleman sayısı ile sınırlıdır. Eğer yığın dolu ise, eleman eklemesi yapılamaz. Yığın boşken, eleman çıkarma işlemi de yapılamaz. Yığının kapsamı, yığının tanımı içinde belirtilen sınırlar arasındadır.

Yığın veri yapısı, özellikle veri tabanlarında ve programlama dillerinde sıklıkla kullanılır. Yığının kullanım alanlarından biri, programlama dillerindeki işlemcilerin çalışma mantığını temel alır. Bu yüzden, programlamada yığın yapısı oldukça önemlidir ve yığın veri yapısının doğru anlaşılması, programlama dillerinde yazılan kodların doğru bir şekilde işlemesini sağlar.

Queue Veri Yapısı

Kuyruk veri yapısı, ilk giren ilk çıkar (FIFO) ilkesine göre işlem yapar. Bu nedenle, elemanlar kuyruğun sonuna eklenir ve kuyruğun başından çıkarılır. Bu veri yapısı genellikle işlemci, yazıcı, ağ ve girdi/çıktı kuyruklarında kullanılır. Kuyruğun sonuna eleman eklemek için enqueue() fonksiyonu kullanılırken, kuyruğun başından eleman çıkarmak için ise dequeue() fonksiyonu kullanılır. Bu veri yapısı, zaman zaman kullanılan elementleri en önde tutarak çıkarma işlemi sırasında hızlı bir erişim sağlar.

Kuyruk veri yapısı, işlem sırasında elemanların birbirine karışmasını önler ve zaman bazlı işlemlerde çok kullanışlıdır. Örneğin, bir oyun oynarken oyuncuların hamlelerinin sırasını kuyruk veri yapısı ile organize etmek mümkündür. Böylece hem sıra bozulmadan takip edilir hem de hızlı ve verimli bir işlem yapılabilir.

Tree Veri Yapısı

Ağaç veri yapısı, bir kök düğümüne sahip olan ve her düğümün birden çok alt düğümle bağlantılı olduğu bir yapıdır ve birçok programlama sorununda kullanılır. Ağaç, dal sayısı sınırsız olabilen bir veri yapısıdır ve bu nedenle çok geniş bir uygulama alanı vardır. Ağaç yapısında, her düğümün bir veya birden fazla alt düğümü olabilir. Kök düğümün sabit sayıda alt düğümü yoktur, ancak her diğer düğüm en fazla bir üst düğüme sahip olur.

Bir ağaç, birkaç farklı şekilde temsil edilebilir. Bunlar, genellikle Node ve Edge olarak adlandırılır ve bir kök düğümü ile başlar. Bu düğümler sırasıyla dal(leaf node) veya dahili iç düğümünün olabileceği farklı türlerde düğümlerdir. Çok sayıda işlem ve problemin çözümü için kullanılabilirler, örneğin bir arama ağacı olarak kullanılabilirler veya düzenli bir yapı üzerinde sınıflandırma yapmak için kullanılabilirler.

• Bir ağaç veri yapısındaki en yaygın kullanımlarından biri Binary Search Tree'tir. Her sol alt ağacın ana düğümden küçük, her sağ alt ağacın ise ana düğümden büyük bir değeri olan bir ağaç türüdür. Bu, özellikle arama işlemleri için daha hızlı bir yapı sağlar.
• Başka bir popüler ağaç yapısı ise Binary Tree'dir. İki çocuğu olan her düğüme sahiptir. Bu yapı, özellikle ağaç sıralama ve sıkıştırma algoritmalarında iyi bir şekilde kullanılabilir

Veri yapısı ağaçları, birçok problem için mükemmel bir çözüm olabilirler. Aynı zamanda, farklı ağaç türleri daha etkili çözümler sağlayabilir. Doğru ağaç tipinin seçilmesi, programlama sorunlarının doğru şekilde çözülmesinde önemli bir adımdır.

Binary Tree

Binary Tree, her düğüme en fazla iki çocuk bağlanabilen bir ağaç türüdür. Bu yapının her düğümü, bir sol ve bir sağ çocuk olmak üzere en fazla iki çocuğa sahip olabilir. Sol ve sağ çocuk, kendilerinden daha düşük ve daha yüksek anahtar değerlerine sahip olabilirler. Örneğin, sol çocuk, kendisinden daha küçük anahtar değerine sahipken sağ çocuk, kendisinden daha büyük anahtar değerine sahip olabilir.

Binary Search Tree

Binary Search Tree (BST), bir kök düğüm ve her düğümün en fazla iki çocuğu olan bir ağaç yapısıdır. BST'nin önemli bir özelliği, her sol alt ağacın ana düğümden daha küçük ve her sağ alt ağacın ana düğümden daha büyük olmasıdır.

BST, elemanları hızlı bir şekilde bulma işlemleri için kullanılır. Arama, eklemek veya silmek istediğiniz elemanların değerlerine göre yol alabilirsiniz. BST'nin veri depolama işlemleri, arama ve silme işlemleri için logaritmik zaman karmaşıklığına sahiptir.

BST, verilerin düzenli olarak sıralanması için kullanılır. Sıralı bir BST'ye erişim, verilerin sırayla okunmasına izin verir. BST'nin en küçük elemanı, en sol düğümde olan elemandır ve en büyük eleman en sağ düğümde yer alır.

BST, veri yapısı için uygun olduğu projeler için kullanılması faydalı olabilir. Ancak, BST'nin gerektirdiği bellek ve performans ihtiyaçları göz önünde bulundurularak, projeye uygun bir veri yapısı seçilmelidir.

Heap Veri Yapısı

Heap veri yapısı, elemanlarının kısmen düzenli olduğu bir Complete Binary Tree'ye dayanır. Bir Complete Binary Tree, her bir seviyede en soldan başlayarak sağa doğru doldurulan bir binary tree çeşididir. Heap, her zaman ağacın en üstündeki en büyük öğe üzerinde işlem yapmak üzere tasarlanmıştır. En büyük öğe değiştirildiğinde ya da eleman eklendiğinde, heap yeniden düzenlenir ve yeni en büyük öğe bulunur. Örneğin, bir öğrenci not defterindeki notları heap veri yapısı olarak organize edilebilir ve en yüksek notların her zaman en üstünde olduğu garanti edilebilir.

Heap genellikle, özel durumlarda hızlı işlem yapmak için kullanılır. Örneğin, en büyük miktarda depolama alanı içeren disklerin yönetimi, bir heap mantığı kullanılarak organize edilebilir. Ayrıca, bir dizi sıralama problemine çözüm üretmek için de heap kullanılabilir. Ancak, heap'in yapısı, öğelerin eklenmesi ve çıkarılması için yeterince kolay değildir ve bu nedenle kullanımında dikkatli olunması gerekmektedir.

Hash Table Veri Yapısı

Hash table veri yapısı, anahtar-değer çiftleri ile saklanan bir veri yapısıdır. Anahtar, öğeyi saklamak için kullanılır ve bu anahtar, hash fonksiyonu kullanılarak hash tablosundaki bir konuma dönüştürülür. Bu veri yapısı, bir anahtarın değerine hızlı bir şekilde erişmek için kullanılabilir. Örneğin, bir telefon rehberi uygulamasında kullanıcıların isimleri anahtar olarak kullanılabilir. Bu şekilde, arama yapmak için basit bir anahtar değeri kullanarak doğrudan ilgili kişinin bilgilerine erişilebilir.

Hash table veri yapısı, veri kolayca erişilebilir ve hızlı bir şekilde aranabilir. Ancak, çakışma sorunları nedeniyle bu veri yapısının performansı azalabilir. Çakışma sorunu, iki anahtarın aynı hash değerine sahip olması durumunda ortaya çıkar. Bu durumda, hash tablosunda verilerin tutulduğu depolama alanı dolabilir ve verilerin aranması zorlaşabilir.