Menu
Coddy logo textTech
Öğrenme yolu

R ile veri yapıları ve algoritmalar

R'daki veri yapılarını sorarsan cevapların çoğu vektörleri, listeleri, matrisleri, data frame'leri ve faktörleri sayar. Bu yol öbür anlamı ele alır: bir algoritma kursundaki stack, kuyruk, bağlı liste, heap, ağaç ve graf; bunların hiçbirini temel R sağlamaz. Her birini R ile kurarsın, sonra onlarla sıralar, özyineleme yazar ve graflarda arama yaparsın; en sonunda da değerlendirilen mülakat sorularıyla bitirirsin. Ücretsiz, tarayıcında ve kursların çoğunda bir sertifikayla.

377 ders228 görev702 quiz sorusu

  • Başlangıç dostu
  • sparkles iconYapay zeka destekli kodlama yardımı
  • hint iconUygulamalı interaktif dersler
  • volume On iconHer derste sesli anlatım
  • quiz iconBilgini sınamak için testler
  • certificate iconYol boyunca 23 ücretsiz sertifika

R ile DSA, adım adım

38 kurs377 ders228 görev702 quiz sorusu

Her adım, Coddy'de hâlihazırda var olan kurslardan oluşuyor ve her Başla düğmesi onları R ile açıyor. Henüz R ile anlatılmayan üç kurs, adımlardan sonra listeleniyor.

  1. 1
    Bu adıma başlaBaşlaStack, kuyruk, ikili ağaç, hash tablosu ve bağlı liste; her biri R ile sıfırdan kurulup sonra problem çözmek için kullanılıyor. Beşinden yalnızca hash tablosunun temel R'da bir karşılığı var, o da ortam (environment); bu adımdan sonra onun senin için ne yaptığını bilirsin.Başla
  2. 2
    Bu adıma başlaBaşlaÇift yönlü bağlı liste, heap'ler ve öncelik kuyrukları, trie'ler, graflar ve kendini dengeleyen AVL ağacı. R, ders kitaplarının heap'i çizdiği gibi 1'den indeksler; bu yüzden bir düğümün çocukları, akılda tutulacak bir kayma olmadan 2 * i ve 2 * i + 1 konumlarında durur.Başla
  3. 3
    Bu adıma başlaBaşlaBubble, selection, insertion, merge, quick, heap, counting ve radix sort; R ile yazılıyor ve görselleştiricide izleniyor. sort() fonksiyonunun kendisi, method argümanıyla shell sort, quicksort ya da radix sort seçmene izin verir; bu adımdan sonra bu seçimin ne anlama geldiğini bilirsin.Başla
  4. 4
    Bu adıma başlaBaşlaR ile özyineleme mücadeleleri. R'da options(expressions = 5000) çağrıların ne kadar derine iç içe geçebileceğini sınırlar, Recall ise bir fonksiyonun kendi adını tekrarlamadan kendini çağırmasını sağlar. Her çağrı yeni bir ortam alır, bu yüzden derin bir özyineleme zamanın yanında bellek de harcar. Dinamik programlama ve bit işlemleri Python ve C++ ile anlatıldığı için adımlardan sonra listeleniyor.BaşlaÖzel sayfa
  5. 5
    Bu adıma başlaBaşlaGenişlik öncelikli ve derinlik öncelikli arama, Dijkstra, Bellman-Ford, topolojik sıralama, Kruskal ve Prim; R ile, ikinci adımda kurduğun graf üzerinde. Temel R'da öncelik kuyruğu yok, bu yüzden Dijkstra'nın ihtiyaç duyduğu heap, ikinci adımdaki heap'in ta kendisi; bunlar da igraph gibi ağ paketlerinin senin için çalıştırdığı algoritmalar.Başla
  6. 6
Neler elde edersin
Kod yazmayı öğrenmek için kullanacağın her şey

Learn by Doing

Write real code, query databases, build websites, and master AI prompts. Our interactive lessons cover every skill modern developers need.

playground.js
Code Editor
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
bottombar Collapse icon
Test #1test Case Success icon
Test #2test Case Success icon
Test #3test Case Failure icon
Input
"Alex"
Output
"Hello, Coddy! Alex"

Build Your Coding Streak

Stay consistent and watch your progress grow! Track your daily coding habit, protect your streak with freeze days, and earn rewards for showing up every day.

12 days streak

Return tomorrow to keep your streak!

fire Filled icon
left icon

January 2026

right icon

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

product Double Or Nothing icon

Double or Nothing

Day 5 of 7

fire Freeze icon

Streak Freeze

2 left

Code Anywhere, Anytime

Take your coding journey on the go! No setup, no downloads - just open and start coding. Available on iOS, Android and Web with 4.9 star ratings.

Python
7Streak
250Score
5Energy
Variables
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Right Done icon
journey Hex Done Base iconjourney Hex Done Shadow iconjourney Hex Done Top iconjourney Lesson Done icon
journey Path Left Done icon
journey Hex Active Base iconjourney Hex Active Shadow iconjourney Hex Active Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
CONTINUE
journey Path Right icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson Theory Challenge icon
journey Path Left icon
journey Hex Locked Base iconjourney Hex Locked Shadow iconjourney Hex Locked Top iconjourney Lesson All icon
Journey
Goals
Leaderboard
Profile
4.9
StarStarStarStarStar
Rating

You're Not Alone in This

Compete on global leaderboards, invite friends to earn rewards, and celebrate each other's wins. Coding is better with friends!

Challenger League
Challenger LeagueTop 7 advance
leaderboard First icon1
avatar 1 icon
fire Filled icon
Alex7+ Days
2840
leaderboard Second icon2
avatar 2 icon
fire Filled icon
Jordan7+ Days
2650
leaderboard Third icon3
avatar 3 icon
fire Filled icon
Sam7+ Days
2420
4
avatar 4 icon
Casey
2180
5
avatar placeholder icon
fire Filled icon
Morgan7+ Days
1950
leaderboard Arrow Up iconPromotion zoneleaderboard Arrow Up icon

Every way to learn

Read, listen, test yourself, ask the AI, or look up anything you've already covered. Every lesson meets you where you are.

Intro to Variables
Audio

A variable is a named container that stores a value you can reference later in your program.

In Python, you create one by writing the name, an equals sign, then the value you want to store.

The value can change over time - reassigning the name simply points it to a new value.

1xSarah

Prove Your Skills

Earn certificates for every course you complete. Add them to your LinkedIn profile and resume to showcase your coding expertise to employers.

CoddyCertificate of Completion
This certifies thatJohn Doehas successfully completed
python iconPython Fundamentals
Verified
DateJan 2026
LinkedInAdd to LinkedIn

R ile DSA'yı neden Coddy'de öğrenmelisin

  • Öbür veri yapıları. Çoğu R eğitiminin veri yapısı derken kastettiği şey R'ın kendi tipleridir ve Coddy'nin R kursu bunları öğretir. Bir algoritma kursu ise stack, kuyruk, bağlı liste, heap, ağaç ve graf demektir ve temel R bunları sağlamaz. Bunları R ile kurmak, bir analistin veri işinin genellikle atladığı, bilgisayar biliminin öbür yarısını edinmesinin yoludur.
  • R'ın semantiğinin maliyeti. R değiştirilen nesneyi kopyalar; bu yüzden bir döngü içinde c(x, value) ile büyütülen bir vektör her turda kopyalanır ve doğrusal bir iş karesel zaman alır; yeri önceden ayırmak bunu düzeltir. Ortamların (environment) referans semantiği ve hash tabanlı araması vardır; bu da onları R'ın hash map'i ve yerinde değiştirmek istediğin bir düğüm için doğal yuva yapar.
  • Yolun neredeyse tamamı R ile. Her veri yapısı, sıralama, graf algoritması, özyineleme mücadelesi ve mülakat paketi R ile anlatılıyor. Üç kurs başka dillerde anlatılıyor ve adımlardan sonra, her birinin bağlantısıyla listeleniyor: dinamik programlama ve Python mülakat serisi Python ile, bit işlemleri ise C++ ile. Bit işlemleri R'dan bakınca farklı okunur: R'da & ve | mantıksal operatörlerdir, bit işlemleri ise bitwAnd gibi fonksiyonlardır.
  • Mülakat gibi değerlendirilir. Her ders test senaryolarıyla kontrol edilen bir R mücadelesiyle biter; biri başarısız olduğunda Bugsy kodunu okur ve cevabı vermeden seni çözüme doğru iter. Kursların çoğunda ücretsiz, her biri kendi URL'sinden doğrulanabilir bir sertifika.

R ile DSA hakkında sık sorulan sorular

Bu yol, vektörler ve data frame'ler gibi R'ın veri yapılarıyla mı ilgili?

Esas olarak değil. R'ın kendi veri tipleri atomik vektörler, (iç içe geçebilen) listeler, matrisler, data frame'ler ve faktörlerdir; R'daki veri yapıları üzerine rehberlerin çoğu bunları anlatır ve Coddy'nin R kursu bunları öğretir. Bu yol bilgisayar bilimindeki anlamı ele alır: stack'ler, kuyruklar, bağlı listeler, hash tabloları, heap'ler, trie'ler, ağaçlar ve graflar; R ile kurulup sonra sıralama, özyineleme ve graf algoritmaları için kullanılır.

R veri yapıları ve algoritmalar için iyi mi?

İş görür, biraz sürtünmeyle. R bağlı düğümlerden oluşan yapılar için değil, vektörleştirilmiş istatistik için tasarlanmıştır; bu yüzden bir bağlı liste ya da ağaç Python'dakinden daha fazla düşünce ister ve kodlama mülakatları nadiren R ile yapılır. Bir analist için bu sürtünmenin kendisi değerlidir: bir döngüde vektör büyütmenin karesel olduğunu ya da bir ortamın (environment) bir hash map olduğunu bilmek, R kodunu gerçek verilere ölçeklenebilir kılan şeydir.

R'da hash map nasıl yapılır?

Bir ortamla (environment): h <- new.env(), ardından saklamak için h[[key]] <- value, okumak için h[[key]]; olmayan bir anahtar için bu NULL verir. Ortamlar hash'lidir, string'lerle anahtarlanır ve referans semantiğine sahiptir; bu yüzden bir vektörün ya da listenin aksine, bir ortamı değiştiren bir fonksiyon onu çağıran için de değiştirmiş olur. İsimli bir liste sözlüğe benzer ama bir değer gibi davranır: onu bir fonksiyon içinde değiştirirsen çağıranın kopyası olduğu gibi kalır.

R'da derin özyineleme başarısız olur mu?

Olabilir. Varsayılan olarak options(expressions = 5000) değerlendirmenin ne kadar derine iç içe geçebileceğini sınırlar; uzun bir zincir boyunca inen bir derinlik öncelikli arama gibi derin bir özyineleme, evaluation nested too deeply hatasıyla durur. Bu seçeneği yükseltmek biraz alan kazandırır; güvenilir çözüm ise bir döngü içinde açık bir stack kullanmaktır, yani birinci adımda kurduğun yapı.

Bu yoldaki hangi kurslar R ile anlatılmıyor?

Üç kurs: Python ile anlatılan dinamik programlama ve Python mülakat serisi, C++ ile anlatılan bit işlemleri. Adımlardan sonra listelenirler ve her birinin bağlantısı onu kendi dilinde açar. Dinamik programlama doğrudan aktarılır, R'da bir memo tablosu önceden yer ayrılmış bir vektördür; C++'ın &, |, ^ ve << operatörleri de bitwAnd, bitwOr, bitwXor ve bitwShiftL fonksiyonlarına dönüşür.

Bu yola başlamadan önce R bilmem gerekiyor mu?

En azından vektörler, listeler, fonksiyonlar, döngüler ve 1'den başlayan indeksleme. Bunlar sana yeniyse, Coddy'nin R kursu seni önce oraya ücretsiz olarak getirir ve bu yol onun bittiği yerden devam eder.

Diğer öğrenme yolları

Aynı kurslar, başka bir rol için sıralanmış. İlerleme korunur: bir yolda bitirilen kurs, onu içeren her yolda sayılır.

Tüm öğrenme yolları
Coddy programming languages illustration

Veri yapıları ve algoritmalar yoluna ücretsiz başla

Öğrenmeye başla