Rekabetçi programlama bir tür zihinsel spordur. Böyle bir yarışmayı kazanmak istiyorsanız, tüm görevler için en optimize ve verimli çözümü bulmanız gerekir. Bu nedenle, veri yapılarıyla çalışabilmenin yanı sıra, algoritmalara ve bunların nasıl uygulanacağına gerçekten aşina olmanız gerekir. Bunları bilmek işinizi de optimize edecek, böylece daha verimli bir geliştirici olacaksınız.
Java, C++ ve Python ile birlikte rekabetçi programlama amaçları için en popüler üç dilden biridir. Bu nedenle, Java Programming Advanced kursumuzda size her türlü yarışmada başarılı olmanıza yardımcı olacak temel teknikleri tanıtacağım!
Sütunlar: kapsam ve uygulama
Grafikler, programlamada kullanılan en yaygın veri yapılarından biridir. Nesneler arasındaki çeşitli ilişkileri tanımlamanıza izin vererek büyük öğe koleksiyonlarını modellemenize olanak tanırlar.
Graflar pratikte o kadar yaygın olarak kullanılmaktadır ki bu durum “grafik teorisi” olarak adlandırılan kavramın ortaya çıkmasına neden olmuştur. Bunları gerçek dünya durumlarını modellemek için kullanabilirsiniz, örneğin – bir şehir haritası, bir bilgisayar ağı, nehir sistemleri vb. Çizgelerle işlem yapmak için bir dizi algoritma mevcuttur. Bunların arasında Dijkstra’nın algoritması, Bellman-Ford, Kruskal ve Prim’in algoritmaları vb. vardır. Tüm bu teknikler ve algoritmalar bir sonraki kursta derinlemesine öğrenilecek.
İleri Dinamik Optimizasyon
Dinamik programlama, optimizasyon problemlerini verimli bir şekilde çözmenize yardımcı olacak bir tekniktir. Bu yöntemi kullandığınızda, dinamik bir optimizasyon süreci uygularsınız, yani probleminizi birkaç alt probleme böler ve bunları sırayla çözersiniz. Tüm problemin optimum çözümü, tüm alt problemlerin optimum çözümlerinin sonucudur. Alt problemlerin çözümlerini bir veri yapısında saklarsınız ve tekrar ihtiyacınız olduğunda hemen kullanırsınız.
Programlama yarışmalarına katılmaya karar verirseniz, dinamik optimizasyon ile en hızlı ve verimli şekilde çözülebilecek en az bir probleminiz olduğundan emin olun. Bu, sadece rekabetçi programlamada değil, aynı zamanda uygulamada da gerçekten yaygın olarak kullanılan bir tekniktir ve son derece güçlüdür.
Problemlerin amortismanı ve sınıflandırılması
Amortisman analizi, bir algoritmanın karmaşıklığını veya onu çalıştırmak için kaç kaynak gerektiğini ve en önemlisi, onu uygulamak için gereken bellek ve zamanı analiz etmek için kullanılan bir yöntemdir. Karmaşıklıklarına göre, problemler P, NP veya NP -complete olabilir. P problemleri polinom zamanda çözülebilen problemlerdir, burada olası bir çözüm için en kötü durum zamanını alırız. NP problemleri, belirsiz polinom zamanda çözülebilen problemlerdir ve yürütülecek adım sayısı üstel olarak artar.
P problemleri sınıfı NP sınıfında yer alır ve NP-tam problemler olarak adlandırılan problemler de NP sınıfının bir parçasıdır. NP-tamam problemlerin tüm çözümlerinin doğruluğu hızlı bir şekilde kontrol edilebilir, ancak bu problemler her zaman tek bir nihai çözümle hızlı bir şekilde çözülemez. Çok karmaşık hale gelmeden önce, bunların yalnızca rekabet amacıyla değil, aynı zamanda işinizde de uygulamak için çok değerli teknikler ve en iyi uygulamalar olduğunu bilin.
Bu nedenle algoritmaları öğrenmek, sadece mükemmel değil, aynı zamanda verimli bir şekilde yapmak isteyen her geliştirici için özel bir öneme sahiptir. Özyinelemenin ne olduğunu zaten biliyorsanız, kombinatorik bilgisine sahipseniz ve genel olarak algoritmik problemleri çözme becerilerinizin temellerini attıysanız, Java ile İleri Algoritmalar ile bir sonraki adımı atın. Deneyiminiz diğer programlama dilleriyle olsa bile, Java kullanacağımız gerçeğiyle ilgili bir sorununuz olmadığı sürece, kurs sizin için yine de yararlı olacaktır.
