12 EN İYİ Veri Yapıları ve Algorithms Kitaplar (2026 Güncellemesi)

Biz okuyucuyuz desteklenir ve sitemizdeki bağlantılar aracılığıyla satın aldığınızda komisyon kazanabilirsiniz

Algoritma, bir bilgisayarın bir problemi çözmek için izlediği bir dizi adımdır. Bilgiyi girdi olarak alır, bu adımları izler ve bir sonuç üretir. Veri yapısı ise, bir programın bilgiyi verimli bir şekilde depolayabilmesi, bulabilmesi ve güncelleyebilmesi için bilgiyi düzenleyen yapıdır. Grokking Algorithms Çizimleri ve tarzı nedeniyle en iyi önerimizdir. Python Örnekler, ana fikirlerin anlaşılmasını kolaylaştırır.

Algoritma ve veri yapılarını öğrenmek, daha anlaşılır kod yazmanıza, kodlama mülakatlarına hazırlanmanıza ve yazılımın verileri nasıl işlediğini anlamanıza yardımcı olur.

Bu kılavuz, yeni başlayanlar, öğrenciler ve çalışan geliştiriciler için 12 kitabı karşılaştırıyor. Görsel tanıtımlar, alıştırma kitapları, üniversite ders kitapları ve kılavuzlar içeriyor. Python hem de JavaÖğrenmek için bir ana kitap seçin, ardından alıştırma yapmak için bir problem kitabı veya referans kaynağı kullanın. Daha fazla oku…

En İyi Algoritma ve Veri Yapısı Kitapları

Kitap başlığı	Yazar Adı	Son Sürüm	Publisher	Oy	Link
Grokking Algorithms	Aditya Bhargava	2nd baskısı	Manning		Daha fazla bilgi edinin
Data Structures and Algorithms Made Easy	Narasimha Karumançi	5. Baskı	Careermonk Yayınları		Daha fazla bilgi edinin
Introduction to Algorithms	Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest ve Clifford Stein	4. Baskı	MIT Basını		Daha fazla bilgi edinin
Algorithms Unlocked (The MIT Press)	Thomas H. Cormen	1. baskı	MIT Basını		Daha fazla bilgi edinin
Algorithms	Robert Sedgewick ve Kevin Wayne	4. Baskı	Addison Wesley		Daha fazla bilgi edinin

Değerlendirmeler: Bu değerlendirmeler şuradan geliyor: Amazon kitap listeleri, değil Guru99. Bunlar kitap baskısına veya satıcıya göre değişiklik gösterebilir. Puanlar, yayıncı adları ve baskı detayları Ekim 2026'da kontrol edilmiştir.

1) Grokking Algorithms

Grokking Algorithms Başlangıç ​​seviyesindekiler için en iyi önerimizdir çünkü her fikri çizimler, kısa örnekler ve açıklamalarla izah eder. Python 3 kod. İkinci baskı arama, sıralama, karma tablolar, ağaçlar, grafikler, açgözlü yöntemler konularını kapsar. yapay zekave ileri matematik bilgisi varsaymadan NP-tamamlanmış problemleri çözebilir.

Görsel yaklaşım, özellikle Big O gösterimi yeni olduğunda, performans ödünleşmelerini hatırlamayı kolaylaştırır. Ancak, daha az eksiksizdir. Introduction to Algorithms ve mülakat alıştırmalarına daha az odaklanmış Data Structures and Algorithms Made EasyBu nedenle, deneyimli okuyucular kitabı hızlıca bitirebilirler.

Ne Öğreneceksiniz:

• Yaygın algoritmaları pratik Big O gösterimi kullanarak karşılaştırın.
• Diziler, bağlantılı listeler, karma tablolar ve ağaçlar arasından seçim yapın.
• İkili arama, sıralama ve özyinelemeli problem çözme yöntemlerini uygulayın.
• Trace-graf aramaları ve en kısa yol algoritmaları görsel olarak
• Açgözlü seçimleri ve zorlu NP-tamamlanmış problem sınıflarını anlayın.
• Tamamen açıklamalı metni okuyun ve uyarlayın. Python 3 örnekleri

En: Algoritmalara görsel bir giriş yapmak isteyen yeni başlayanlar, kendi kendine programlama öğrenenler ve mülakata hazırlanan adaylar için, detaylı bir ders kitabına veya referans kaynağına geçmeden önce faydalı bir kaynak.

---

2) Data Structures and Algorithms Made Easy

Data Structures and Algorithms Made Easy Uzun teori bölümlerinden ziyade çözülmüş problemler üzerine kuruludur. Narasimha Karumanchi birçok soruya çeşitli yaklaşımlar sunar, ardından bunların zaman ve alan maliyetlerini karşılaştırır. Sağlanan baskı C ve C dillerini kullanmaktadır. C++ Örnekler sunar ve teknik mülakatlarda sıkça karşılaşılan konuları kapsar.

Geniş problem seti, temel bilgileri öğrendikten sonra tekrar için faydalı olmasını sağlıyor. Bir konu tamamen yeni olduğunda açıklamalar sıkıştırılmış gibi gelebilir ve düzeni, ilk ders olmaktan ziyade bir alıştırma kılavuzu olarak daha iyi işlev görüyor. Şununla başlayın: Grokking Algorithms Daha yavaş bir öğretime ve daha fazla görsel desteğe ihtiyacınız varsa.

Ne Öğreneceksiniz:

• Çözümler için çalışma süresini ve bellek kullanımını analiz edin.
• Diziler, bağlantılı listeler, yığınlar, kuyruklar ve karma fonksiyonlar üzerinde alıştırma yapın.
• Sık karşılaşılan ağaç, grafik, sıralama ve arama problemlerini çözün.
• Kaba kuvvet yöntemini ve geliştirilmiş problem çözme yaklaşımlarını dikkatlice karşılaştırın.
• Teknik kodlama mülakatlarında kullanılan yaygın kalıpları tanıyın.
• Seçilen çözümleri C ve kullanarak uygulayın. C++ kod

En: Temel programlama bilgisine sahip, çözümlü problemler, alternatif çözümler ve yaygın algoritmalarla düzenli pratik yapmak isteyen öğrenciler ve mülakat adayları.

---

3) Introduction to Algorithms

Introduction to AlgorithmsGenellikle CLRS olarak adlandırılan bu eser, listedeki en kapsamlı akademik referans kaynağıdır. Dördüncü baskı, algoritmaları İngilizce ve okunabilir sözde kod ile açıklamakta olup, veri yapıları, sıralama, grafikler, dinamik programlama gibi konuları kapsayan bağımsız bölümler içermektedir. açgözlü algoritmalarEşleştirme, çevrimiçi algoritmalar ve makine öğrenimi.

Kitap, ispatlar, tasarım yöntemleri ve kapsamlı alıştırmaları dengeli bir şekilde bir araya getirerek üniversite dersleri ve uzun vadeli referans kaynağı olarak kullanışlı hale geliyor. 1,312 sayfalık uzunluğuyla zorlayıcı ve mülakat pratiği için en hızlı yol değil. Grokking Algorithms CLRS daha anlaşılırken, CLRS çok daha fazla derinlik ve matematiksel detay sunuyor.

Ne Öğreneceksiniz:

• Algoritmanın doğruluğunu kanıtlayın ve asimptotik çalışma süresini analiz edin.
• Sıralama, karma fonksiyonlar, ağaçlar, yığınlar ve grafik yöntemlerini inceleyin.
• Açgözlü yöntemleri, dinamik programlamayı ve ağ akışlarını uygulayın.
• Tek bir dil seçmeden, okunabilir sözde kodlar üzerinde çalışın.
• Çevrimiçi algoritmalar, eşleştirme ve makine öğrenimi konularını keşfedin.
• Alıştırmaları kullanarak biçimsel algoritma tasarım becerilerinizi test edin.

En: Bilgisayar bilimleri öğrencileri, öğretim görevlileri ve programcılar için ispatlar, sözde kodlar, alıştırmalar ve geniş kapsamlı teori içeren detaylı bir algoritma referans kaynağı.

---

4) Algorithms Unlocked (The MIT Press)

Algorithms Unlocked, bilgisayarların nasıl arama yaptığını, bilgileri nasıl sıraladığını, koruduğunu, verileri nasıl sıkıştırdığını ve grafiklerle nasıl çalıştığını açıklıyor. Thomas Cormen, sınırlı matematik ve günlük yaşamdan örnekler kullanarak, sade bir giriş sunuyor. kriptografiKitap, diğerlerine göre çok daha kısa ve daha az resmi. Introduction to Algorithms.

Bu kitap, uzman olmayanlara konu hakkında faydalı bir genel bakış sunuyor ve bir algoritmanın verimli olup olmadığını nasıl değerlendireceklerini açıklıyor. Dezavantajı ise derinlikten yoksun olması: okuyucular bir ders kitabındaki kadar detaylı uygulama bilgisi ve alıştırma bulamıyorlar. Anlama ve tekrar amaçlı kullanın, kodlama pratiği için tek kaynak olarak değil.

Ne Öğreneceksiniz:

• Algoritmaları tanımlayın ve temel verimliliklerini açıkça karşılaştırın.
• Arama, sıralama ve yaygın grafik problemlerini net bir şekilde anlayın.
• Kriptografinin çevrimiçi kullanım sırasında bilgileri nasıl koruduğunu görün.
• Sıkıştırmanın depolama ve aktarım ihtiyaçlarını neden azalttığını öğrenin.
• Bilinen hızlı bilgisayar çözümleri olmayan zor problemleri tanıyın.
• Günlük yazılım görevlerini temel algoritma fikirleriyle ilişkilendirin.

En: Bilgisayar bilimlerine yeni başlayan öğrenciler, yöneticiler ve uzman olmayanlar için, resmi bir kursa başlamadan önce sınırlı matematik içeren, anlaşılabilir bir algoritma genel bakışı.

---

5) Algorithms

Algorithms Robert Sedgewick ve Kevin Wayne tarafından hazırlanan bu kitap, temel veri yapıları ve algoritmaları öğretmektedir. Java Uygulamalar. Dördüncü baskı, sıralama, arama, grafikler, dizeler, sıkıştırma ve destekleyici programlama modellerini kapsar. Kitabın eşlik eden web sitesi, kod, test verileri, görsel gösterimler, ödevler ve ders materyali ekler.

Kitap ve çevrimiçi kaynakların birleşimi, her yöntemi incelemek ve uygulamak isteyen okuyucular için oldukça faydalı. Java Örneklerin merkezinde yer alıyor, bu yüzden Python or C++ Öğrencilerin kodu çevirmesi gerekiyor. CLRS'den daha pratiktir ancak yine de tam bir üniversite dersini destekleyecek kadar büyüktür.

Ne Öğreneceksiniz:

• Elli temel algoritmayı eksiksiz olarak uygulayın. Java örnekler
• Yığınları, kuyrukları, ağaçları, karma tabloları ve grafikleri kullanın.
• Ölçülen davranışlar üzerinden sıralama ve arama yöntemlerini karşılaştırın.
• Dizeleri try, search ve düzenli ifadelerle işleyin.
• Sıkıştırma, en kısa yollar ve yayılma ağacı algoritmalarını inceleyin.
• Görselleştirmeler, alıştırmalar, testler ve kodlama ödevleriyle pratik yapın.

En: Java Programcılar ve öğrenciler için, çalışan kodlar, görsel örnekler, alıştırmalar, test verileri ve uygulama pratiği içeren eksiksiz bir algoritma kursu.

---

6) Data Structures and Algorithms in Java

Data Structures and Algorithms in Java Robert Lafore tarafından yazılan bu kitap, küçük programlar ve grafiksel atölye uygulamaları kullanarak bir işlem sırasında yapıların nasıl değiştiğini gösteriyor. Diziler, bağlı listeler, yığınlar, kuyruklar, özyineleme, sıralama, ağaçlar, karma tablolar, yığınlar ve ağırlıklı grafikler gibi konuları kapsıyor.

Mevcut ikinci baskı, görsel öğretim yaklaşımını koruyor ve gözden geçirilmiş örnekler, sorular ve projeler içeriyor. Bazı atölye materyalleri daha eski bir baskıdan alınmıştır. Java Öğretim tarzı farklı olduğundan, kurulumda ekstra özen gerekebilir. Sedgewick ve Wayne daha geniş bir teori sunarken, Lafore adım adım sezgi geliştirmeye daha fazla zaman ayırıyor.

Ne Öğreneceksiniz:

• Diziler, bağlantılı listeler, yığınlar ve kuyruk yapıları oluşturun.
• Tracküçük grafiksel atölye programları aracılığıyla e-sıralama yöntemleri
• Özyinelemeyi, ikili ağaçları, kırmızı-siyah ağaçları ve yığınları kullanın.
• Uygun çakışma giderme yöntemleriyle karma tabloları uygulayın.
• Grafikleri doğru şekilde tarayın ve ağırlıklı en kısa yolları hesaplayın.
• Hız, bellek ve işlem kapasitesine göre yapıları seçin.

En: Java Temel sözdiziminin ötesine geçen, yoğun ispatlar veya yüksek matematiksel açıklamalar yerine eksiksiz programları ve pratik gösterimleri tercih eden öğrenciler.

---

7) Problem-Solving with Algorithms and Data Structures Using Python

Problem-Solving with Algorithms and Data Structures Using Python bir bağlar Python Bilgisayar bilimlerine giriş dersiyle ilgili bir tekrar. Brad Miller ve David Ranum, temel bilgileri açıklıyor.tracVeri tipleri, Büyük O analizi, özyineleme, sıralama, arama, yığınlar, kuyruklar, ağaçlar, grafikler ve klasik problem çözme kalıpları.

Resmi interaktif sürüm, okuyucuların örnekleri çalıştırmasına ve alıştırmaları çevrimiçi olarak tamamlamasına olanak tanıyarak basılı metne faydalı bir uygulama ekler. Sınıf tabanlı uygulamalar, yalnızca mülakat kısayollarını istiyorsanız ayrıntılı gelebilir. Bulmaca koleksiyonundan daha güçlü bir ders seçeneğidir. Python Ana dilinizdir.

Ne Öğreneceksiniz:

• Review Python sınıflar, fonksiyonlar, koleksiyonlar ve kontrol akışı
• Pratik Big O analizi ile algoritma gelişimini ölçün.
• Yığınları, kuyrukları, bağlantılı listeleri, ağaçları ve grafikleri uygulayın.
• Arama ve sıralama problemlerine özyinelemeyi güvenli bir şekilde uygulayın.
• Karın kaslarını kullanın.tracProgram davranışını düzenlemek için kullanılan veri türleri
• Etkileşimli örnekler ve kodlama alıştırmaları aracılığıyla algoritmaları uygulayın.

En: Python Algoritmalara, veri yapılarına, nesne yönelimli programlamaya ve etkileşimli alıştırmalara birlikte yer verilen, bilgisayar bilimlerine giriş niteliğinde bir ders ortamında eğitim almak isteyen öğrenciler.

---

8) Algorithms Illuminated: Part 1: The Basics

Algorithms Illuminated: Part 1, böl ve yönet algoritmalarının ardındaki analiz araçlarını öğretir. Tim Roughgarden, Big O gösterimi, birleştirme sıralaması, tamsayı ve matris çarpımı, ana yöntem, QuickSort, rastgele seçim ve grafik konversiyonu konularını ele alıyor.tracminimum kesimler için.

Bu kitap, yazarın çevrimiçi kurslarını takip eden bir üsluba sahip olup, resmi videolar da kitapla birlikte dersleri tercih eden okuyuculara destek sağlayabilir. Bu cilt kasıtlı olarak dar kapsamlıdır. Grafik aramaları, veri yapıları, açgözlü yöntemler, dinamik programlama ve NP-zor problemler daha sonraki bölümlerde yer almaktadır, bu nedenle tek bir cilt eksiksiz bir algoritma kursu oluşturmaz.

Ne Öğreneceksiniz:

• Algoritma gelişimini karşılaştırmak için Big O gösterimini kullanın.
• Büyük problemleri etkili bir şekilde daha küçük, özyinelemeli alt problemlere ayırın.
• Birleştirme sıralamasını ana yöntemle doğru şekilde analiz edin.
• QuickSort ve rastgele pivot seçimi davranışını net bir şekilde anlayın.
• Rastgele seçim algoritmalarıyla sipariş istatistiklerini verimli bir şekilde bulun.
• Rastgele grafik konileri aracılığıyla minimum kesimleri inceleyin.traction yöntemleri

En: Tim Roughgarden'ın videoları ve kurslarıyla desteklenen, analiz, sıralama, böl ve yönet yöntemleri ve rastgele algoritmalar üzerine odaklanmış dersler almak isteyen öğrenciler.

---

9) Algorithms

Algorithms Sanjoy Dasgupta, Christos Papadimitriou ve Umesh Vazirani tarafından yazılan bu kitap, her konuyu temel matematiksel fikri etrafında şekillendiren, özlü bir üniversite ders kitabıdır. Böl ve yönet, grafik algoritmaları, açgözlü yöntemler, dinamik programlama, doğrusal programlama, NP-tamamlanabilirlik ve seçilmiş ileri konuları kapsamaktadır.

CLRS'nin yaklaşık dörtte biri uzunluğunda olan bu kitap, hızlı ilerliyor ve okuyucuya daha fazla iş bırakıyor. Matematiksel açıklamalar anlaşıldığında zarif gelebilir, ancak Sedgewick ve Wayne'e göre daha az uygulama detayı içeriyor. Dil odaklı kodlama pratiğinden ziyade teori odaklı derslere daha uygun.

Ne Öğreneceksiniz:

• Örnekler kullanarak yineleme bağıntıları aracılığıyla böl ve yönet yöntemlerini analiz edin.
• Arama algoritmaları ve en kısa yollar kullanarak grafik problemlerini çözün.
• Açgözlü seçimler uygulayın ve işe yaradıklarını kanıtlayın.
• Çakışmalardan dinamik programlar oluşturunping daha küçük sorunları doğru bir şekilde
• Doğrusal programlamayı ve zor problemler arasındaki indirgemeleri anlayın.
• Algoritma tasarımını temel matematiksel fikirlerle doğrudan ilişkilendirin.

En: İspatlarla arası iyi olan ve CLRS'nin boyutuna veya detayına sahip olmayan, tasarım fikirlerini kapsayan kompakt bir algoritma ders kitabı isteyen öğrenciler için.

---

10) The Algorithm Design Manual

The Algorithm Design Manual Steven Skiena'nın kitabı, sorunları tanımaya ve uygulanabilir yöntemler seçmeye odaklanıyor. Üçüncü baskı, karma fonksiyonlar, rastgele algoritmalar, böl ve yönet, yaklaştırma ve kuantum hesaplama konularına ek materyaller içerirken, aynı zamanda temel prensipleri de koruyor.ping Pratik "savaş öyküleri" ve 75 yaygın algoritmik problemin kataloğu.

Bu katalog, problemi bildiğiniz ancak standart adını veya yaklaşımını bilmediğiniz durumlarda kullanışlı bir başvuru kaynağı haline getiriyor. Örnekler, biçimsel ispatlardan ziyade C diline ve pratik tasarıma odaklanıyor. CLRS kapsamlı teori açısından daha güçlü iken, bu kitap projeler ve mülakat hazırlığı sırasında başvurmak için daha kolaydır.

Ne Öğreneceksiniz:

• Bir algoritma ailesi seçmeden önce yaygın sorunları belirleyin.
• Veri yapılarını, sıralama, arama ve grafik yöntemlerini analiz edin.
• Dinamik programlama, sezgisel yöntemler ve rastgele algoritmaları pratik olarak uygulayın.
• Uygun yaklaşımları bulmak için problem kataloğunu kullanın.
• Gerçek proje öykülerinden ve tasarım hatalarından ders çıkarın.
• Büyük yazılım şirketlerinden doğrudan gelen mülakat sorularıyla pratik yapın.

En: Programcılar, bilgisayar bilimleri öğrencileri ve iş görüşmesine hazırlanan adaylar için pratik tasarım tavsiyeleri, gerçek örnekler ve aranabilir algoritma problemleri kataloğu.

---

11) Algorithm Design: Pearson New International Edition

Jon Kleinberg ve Eva Tardos'un "Algoritma Tasarımı" adlı kitabı, temsili problemlerle başlayıp, bunları çözmek için gereken teknikleri geliştiriyor. Konular arasında grafik algoritmaları, böl ve yönet, açgözlü yöntemler, dinamik programlama, ağ akışı, NP-tamamlanabilirlik, yaklaştırma, rastgele algoritmalar ve yerel arama yer alıyor.

Somut problemler teoriyi uygulamalarla ilişkilendirirken, alıştırmalar da üniversite tasarım derslerine uygundur. Kitap, ispatlara aşinalık bekler ve her yöntem için kullanıma hazır kod sağlamaz. Çözüm tasarlamayı öğrenmek, uygulama toplamaktan daha önemli olduğunda bu kitabı tercih edin.

Ne Öğreneceksiniz:

• Temsili hesaplama problemlerini hassas algoritma modellerine dönüştürün.
• Büyüme oranlarını ve yaygın algoritma çalışma sürelerini analiz edin.
• Açgözlü, özyinelemeli ve dinamik programlama çözümlerini dikkatlice tasarlayın.
• Ağ akışlarıyla ilgili model eşleştirme ve yönlendirme sorunları
• NP-tamamlanabilirliği, yaklaştırma ve tracistikrar sınırlarını daha net bir şekilde ortaya koymaktadır.
• Zor problemler için rastgeleleştirme ve yerel arama yöntemlerini kullanın.

En: Algoritma tasarımı, matematiksel analiz, ispatlar, alıştırmalar ve yapılandırılmış akademik çalışma içeren, problem odaklı bir ders isteyen üniversite öğrencileri ve ileri düzey öğrenciler.

---

12) Algorithms in a Nutshell: A Practical Guide

Algorithms "In a Nutshell", programcıların bilinen bir problemi uygun bir algoritmayla eşleştirmesine ve beklenen performansı anlamasına yardımcı olur. İkinci baskı, analiz, sıralama, arama, grafikler, yol bulma, ağ akışı, hesaplamalı geometri, uzamsal ağaçlar, yaklaştırma, paralel yöntemler ve olasılıksal algoritmaları kapsar.

Her algoritma, bağlam, girdiler, çözüm ayrıntıları, analiz ve varyasyonlar içeren tekrarlanabilir bir format izler. Bu düzen, seçenekleri uygularken veya karşılaştırırken iyi bir referans görevi görür. 2015 baskısı orta düzey okuyuculara yöneliktir ve bazı dil örneklerinin güncel projeler için uyarlanması gerekebilir.

Ne Öğreneceksiniz:

• Yazılım sorunlarını, yerleşik algoritma aileleriyle hızlı bir şekilde eşleştirin.
• En iyi, ortalama ve en kötü durum performansını net bir şekilde karşılaştırın.
• Sıralama, arama, grafik ve yol bulma yöntemlerini doğru şekilde uygulayın.
• Ağ akışları ve hesaplamalı geometri problemleri üzerinde çalışın.
• Aralık ve komşu sorguları için mekansal ağaçları seçin.
• Yaklaşım, paralel ve olasılıksal algoritma seçeneklerini dikkatlice değerlendirin.

En: Orta seviye programcılar için, yaygın kullanılan diller ve araçlar kullanarak yazılım projelerinde algoritma seçimi, analizi ve uygulanması konusunda pratik bir kaynak.

Nasıl Biz RevBu Algoritma Kitaplarını Görüntüledim

Ekim 2026'da yayıncı sayfalarını, resmi yardımcı siteleri ve sağlanan makaleyi inceledik. İnceleme, hedef kitle düzeyi, konu kapsamı, öğretim stili, kod dili, alıştırmalar, güncel baskı ve bir ders kitabı ile mülakat uygulama kılavuzu arasındaki farka odaklandı. Yayıncı övgülerini veya perakendeci değerlendirmelerini uygulamalı test sonuçları olarak ele almadık.

Her kitabın kalması için net bir neden gerekiyordu. Bazıları sezgiyi öğretir, diğerleri ispatlar, kodlama alıştırmaları veya referans kataloğu sağlar. Daha eski kitaplar, ancak temel öğretileri hâlâ yararlı olduğunda ve sınırlamaları açıkça belirtilebildiğinde kaldı. Korunmuş Lasso kartlarının içinde gösterilen baskı bilgileri, mevcut yayıncı listelerinden farklı olabilir, bu nedenle satın almadan önce bağlantılı formatı doğrulayın.

Algoritma Kitabı Nasıl Seçilir?

Öncelikle acil hedefinizle başlayın. Yeni başlayanlar için net açıklamalar ve küçük örnekler gerekir. Üniversite dersleri genellikle ispatlar, sözde kod ve alıştırmalar gerektirir. Mülakat hazırlığı, tekrarlanan problemler ve bunları çözmenin çeşitli yollarını gerektirir. Çalışan programcılar genellikle tanıdık bir problemi tanımlamaya ve verimli bir yöntem seçmeye yardımcı olan bir referansa ihtiyaç duyarlar.

• Görsel bir tanıtım için: Dil eğitimiyle Grokking Algorithms.
• Mülakat pratiği için: Kullanım Data Structures and Algorithms Made Easy.
• Akademik derinlik için: Klinik Introduction to Algorithms.
• Her Ticaretçi İçin Mükemmellik Java uygulama: Kullanım Algorithms or Data Structures and Algorithms in Java.
• Her Ticaretçi İçin Mükemmellik Python ders çalışma: Klinik Problem-Solving with Algorithms and Data Structures Using Python.
• Pratik bilgi amaçlı: tutmak The Algorithm Design Manual Yakındaki.

Okurken Nasıl Pratik Yapılır?

Bir örneği takip ettikten sonra durmayın. Kitabı kapatın ve algoritmayı hafızanızdan tekrar yazın. Boş bir girdi, tek bir öğe, tekrarlanan değerler, sıralı veriler ve daha büyük bir rastgele durumla test edin. Ardından çalışma süresini ve bellek kullanımını sade bir dille açıklayın.

Algoritma hatalarını sözdizimi hatalarından ayıracak kadar uzun süre tek bir dil kullanın. Ağaçları ve grafikleri elle çizin. tracHer işlemi ayrı ayrı inceleyin ve başarısız denemeleri kaydedin. Uygulama ve test etmeyi içeren kısa bir çalışma oturumu, kod yazmadan birkaç bölüm okumaktan daha fazla şey öğretir.

SSS