27 Eylül 2016 Salı

Algoritma Nedir?

Algoritma:  Algoritma kelimesinin matematikte kullanılan "logaritma" kavramıyla bir ilgisi yoktur. Algoritma kelimesi, IX. yüzyıl ünlü Türk bilgini matematikçi "Ebu Cafer Muhammed bin Musa El - Harezmi"nin isminin kısaltılmasından türetilmiştir. "El - Harezmi" kelimesinden esinlenerek İngilizce'de "algorithm" denilmiştir.

Algoritma en geniş anlamıyla, verilerden hareketle istenen sonucun nasıl alınacağını gösteren bir uygulama metodudur.
Algoritma; çözüm yolu aranan problemin herhangi bir adımında ne gibi işlemler yapılacağının tıpkı bir yemek tarifinde olduğu gibi yazıya dökülmüş şeklidir. Algoritmada her adımda giriş veya çıkış bilgileri, bölme, çarpma, aktarma, test ve benzeri işlemler yer almalıdır. Belli bir sayıda adımdan sonra algoritma mutlaka son bulmalıdır. Algoritma anlatımda kullanılan cümlelerin kolay, basit ve benzer konular için de geçerli olmasına dikkat edilmelidir. Program geliştiricisi çözümü istenen probleme uygun algoritmayı kurabilmek için, çeşitli kaynaklardan faydalanabilir. Benzer programlar verimli bir kaynak olabilir. Gelişmiş ülkelerde, bilgisayar kitapları ve diğer süreli yayınlar, belirli problemlere ilişkin algoritma yayınlamaktadırlar. Algoritmayı paket program kütüphaneleri şeklinde bazı büyük pazarlardan da elde etmek mümkündür. Nihayet, çok fazla rafine olmuş bazı programlama dillerinde, program geliştirme aşamasında algoritmaya ihtiyaç duyulmaz. Zira, bu tür dillerde algoritma, programlama dilinin tanımı içerisinde yer almıştır.


19.yy da İranlı Musaoğlu Horzumlu Mehmet (Alharezmi adını Araplar takmıştır) problemlerin çözümü için genel kurallar oluşturdu. Algoritma Alharezmi'nin Latince okunuşudur.

Basit tanım: Belirli bir görevi yerine getiren sonlu sayıdaki işlemler dizisidir.
Geniş tanım: Verilen herhangi bir sorunun çözümüne ulaşmak için uygulanması gerekli adımların hiç bir yoruma yer vermeksizin açık, düzenli ve sıralı bir şekilde söz ve yazı ile ifadesidir. Algoritmayı oluşturan adımlar özellikle basit ve açık olarak sıralandırılmalıdır.

Algoritmaya Dair


Algoritmanın etkin bir şekilde oluşturulması Program yazma adımından çok daha önemlidir.
Hazırlanan algoritmanın programlama diliyle yazılması işin basit kısmıdır.
Tasarladığınız algoritma iyi değilse, kullandığınız dilin hiçbir önemi yoktur (C, C++, C#, Java, Visual Basic vb.)
Bir sorunun çözümü için birbirinden farklı birden fazla sayıda algoritma hazırlanabilir. Bu da gösteriyor ki herhangi bir problemin çözümü için birbirinden farklı yüzlerce bilgisayar programı yazılabilir.

Algoritma Türüne Ait Örnekler


Arama algoritmaları
Bellek yönetimi algoritmaları
Bilgisayar grafiği algoritmaları
Evrimsel algoritmalar
Genetik algoritmalar
Kriptografik algoritmalar
Optimizasyon algoritmaları
Sıralama algoritmaları
Veri sıkıştırma algoritmalar
Veri madenciliği algoritmaları
İş zekası algoritmaları
Astronomi algoritmaları
Dinamik programlama algoritmaları
Sağlık bilimleri algoritmaları
Fizik algoritmaları
Veritabanı algoritmaları
İşletim sistemi algoritmaları

Descartes'ın Problem Çözme Bakış Açısı


Problem çözmede, soruna hemen girişmek yerine, dikkatli ve sistematik yaklaşım ilke olmalıdır. Problem iyice anlaşılmalı ve mümkün olduğu kadar küçük parçalara ayrılmalıdır. Descartes’in "Discourse on Method" isimli kitabında problem çözme teknikleri şu dört madde ile özetlenir:
Doğruluğu kesin olarak kanıtlanmadıkça, hiçbir şeyi doğru olarak kabul etmeyin; tahmin ve önyargılardan kaçının.
Karşılaştığınız her güçlüğü mümkün olduğu kadar çok parçaya bölün.
Düzenli bir biçimde düşünün; anlaşılması en kolay olan şeylerle başlayıp yavaş yavaş daha zor ve karmaşık olanlara doğru ilerleyiniz.
Olaya bakışınız çok genel, hazırladığınız ayrıntılı liste ise hiçbir şeyi dışarıda bırakmayacak kadar kusursuz ve eksiksiz olsun.

Problem Çözme Sırası

1-Problemi anlama (Understanding, Analyzing),
2-Bir çözüm yolu geliştirme (Designing),
3-Algoritma ve program yazma (Writing),
4-Tekrar tekrar test etme (Reviewing)


Problem Çözmeye Farklı Bir Bakış
 


Problemi Kim Çözecek?


Peki bu problemleri kim çözecek?

Teknolojiyi kullanayım dediniz ve problemi sisteme girerek çözüm bulmasını istediniz. Sistem sadece programcının kendisine söylediği şeyi nasıl yapacağını bilir. Verilen komutların dışına çıkmaz. Bundan dolayı programcı bilgisayara problemi nasıl çözeceğini bildirmelidir.

Bilgisayar, sadece programcının kendisine söylediği şeyi nasıl yapacağını bilir.
Bundan dolayı programcı bilgisayara problemi nasıl çözeceğini bildirmelidir.
Adımlar 1-Bilgisayara nasıl iş yaptıracak, nasıl iletişim kuracaksınız? 2-Bir “Program” ile. Bilgisayarlar program olmadan çalışmazlar. 3-Bilgisayarın dili makine dilidir. Onunla makine mantığı ile iletişim kurabiliriz. 4-Bu da Algoritma (talimat, rutin, reçete) ile olur.

Algoritma ve Problem Çözümü


İnsanlar yaşadığı çevreye uyum sağlama noktasında bir takım olumsuzluklar ve çatışmalar ile karşılaşacaktır.  Bu olumsuzluklar ve çatışmalar problem olarak değerlendirilir. İnsanların ortaya çıkan bu olumsuzluklar ve çatışmalarla yapacakları mücadeleye de problem çözme denir. Bazı belirli problem çözme stratejileri kullanarak doğru sayılabilecek veya çoğunluğun kabul edeceği çözümlere ulaşmak mümkündür.

İnsanlar sürekli düşünür ve problem çözerler. Birçok problem, az ya da hiç düşünülmeden çözülebilir.

Problem: Bugün evden çıkarken ne giymeliyim?

Çözüm: Bunun için muhtemelen pencereden dışarıya bakılır. Hava yağmurlu ise mevsime göre giyinmenin yanı sıra dışarıya çıkarken bir de şemsiye alınması gerekir. Hava güneşli ve sıcak ise daha ince giyinilerek dışarıya çıkılır. Böylece problemin çözümü kendiliğinden oluşturulan bir kararla sağlanır.

Yazılımda Karşılaşılan Problemlerin Kaynağı

Hatalı Gereksinim  Belirleme: Hatalı, eksik, tutarsız gereksinimleri belirle.
Eksik Tasarım: Yazılımın Temel tasarım hatalarını bul.
Uygulama Yanlışları: Kodlama, programlama hataları, kalitesiz programlama konularına dikkat et.
Yetersiz yazılım Testi: Eksik test, kötü doğrulama, hata ayıklama sorunlarına dikkat et.( Az yada yetersiz yazılım testti Yetersiz ve eksik testlerden kaçın.)
Destek Sistemleri noksanlığı: Zayıf programlama dilleri, hatalı derleyici ve debugger'ları kullanma.
Düzeltmeler: Yazılım geliştirme ya da bakım sırasında, bazı özellikleri geliştirmek isterken yapılan hatalar.(Düzeltmek için yapılan çalışmalarda yeni kusurların ortaya çıkması durumu.) 
Karmaşık Sistemler: Yazılım karmaşıklığını azaltmak için projeleri küçük bölümlere ayırarak karmaşıklığı azaltmaya çalış.

16 Mayıs 2016 Pazartesi

Street Fighter Oyunu ve Kodları

Uygulama C# ve XNA 4.0 kullanılarak geliştirilmiştir.
Uygulama Kodları : indirme adresi
Dosya Büyüklüğü 51.2Mb


25 Aralık 2015 Cuma

Need For Speed ilk Oyun (Bütün Kodları ile Birlikte)



C# ve Mono game ile geliştirilmiş Need For Speed oyunu.
Oyunun bütün kodlarına ve proje dosyasına aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.
Proje (Github sitesi) : https://github.com/jeff-1amstudios/OpenNFS1
Oyunun Kaynak Kodları (C#) : https://github.com/jeff-1amstud…/OpenNFS1/archive/master.zip

Koddan oyunu çalıştırmak için:
Bilgisayarınızda MonoGameSetup ve oalinst programları kurulu olmalıdır.

7 Kasım 2015 Cumartesi

Text Mining with R

# Init
libs <- c("tm", "plyr", "class")
lapply(libs,require, character.only= TRUE)
# Set Options
options(stringsAsFactors = FALSE)
#Set Parameters
candidates <- c("M","S")
pathname <- "C:/Data"
# Clean text
cleanCorpus <- function(corpus){
  corpus.tmp <- tm_map(corpus, removePunctuation)
  corpus.tmp <- tm_map(corpus.tmp,stripWhitespace)
  #corpus.tmp <- tm_map(corpus.tmp,tolower)
  corpus.tmo <- tm_map(corpus.tmp, PlainTextDocument)
  corpus.tmp <- tm_map(corpus.tmp,removeWords, stopwords("english"))
  return(corpus.tmp)
}
# Buildt TDM
gererateTDM <- function(cand,path){
  s.dir <-sprintf("%s/%s",path,cand)
  s.cor <-Corpus(DirSource(directory = s.dir, encoding= "Windows-1254"))
  s.cor.cl <- cleanCorpus(s.cor)
  s.tdm <- TermDocumentMatrix(s.cor.cl)
  s.tdm <- removeSparseTerms(s.tdm, 0.7)
  result <- list(name = cand, tdm = s.tdm)
}
tdm <- lapply(candidates,gererateTDM, path=pathname)
# Attach Name
bindCandidateToTDM <- function(tdm) {
  s.mat <- t(data.matrix(tdm[["tdm"]]))
  s.df <- as.data.frame(s.mat, stringAsFactors = FALSE)
  s.df <-cbind (s.df, rep(tdm[["name"]], nrow(s.df)))
  colnames(s.df)[ncol(s.df)] <- "targetCandiate"
  return(s.df)
  }
candTDM <- lapply(tdm, bindCandidateToTDM)
# Stack
tdm.stack <- do.call(rbind.fill, candTDM)
tdm.stack[is.na(tdm.stack)] <- 0
# Hold-Out
train.idx <- sample(nrow(tdm.stack), ceiling(nrow(tdm.stack) * 0.7))
test.idx <- (1:nrow(tdm.stack)) [- train.idx]
# Model - KNN
tdm.cand <- tdm.stack[, "targetCandiate"]
tdm.stack.nl <- tdm.stack [, !colnames(tdm.stack) %in% "targetCandiate"]
knn.pred <-knn(tdm.stack.nl[train.idx, ], tdm.stack.nl[test.idx, ], tdm.cand[train.idx])
# Accuracy
conf.mat <- table("Predictions" =knn.pred, Actual= tdm.cand[test.idx])
(accuracy <- sum(diag(conf.mat)) / length(test.idx)* 100)