Bir sorun için doğru veri yapısını nasıl seçersiniz?

Question

Accepted Answer

Erişim modeliniz için **en sık operasyonları en ucuz olan** yapıyı seçin. Yapacağınız operasyonları listeleyerek başlayın, bunların sıklığını tahmin edin, sonra bunları yapının güçlü yönleriyle eşleştirin.

## Karar kontrol listesi

```text
1. How do you access data?  by index -> array
                            by key   -> hash map
                            by order -> tree / heap
2. Need ordering?           sorted   -> balanced BST / sorted array
                            FIFO     -> queue
                            LIFO     -> stack
3. Frequent middle inserts? -> linked list
4. Need fast "seen it?"     -> set / hash map
5. Need "best/min/max next" -> heap (priority queue)
```

## Operasyonları karmaşıklığa eşleştirin

| İhtiyaç | En iyi yapı | Anahtar operasyon maliyeti |
|---|---|---|
| İndekse göre rasgele erişim | dynamic array | O(1) |
| Anahtara göre arama | hash map | O(1) ortalama |
| Sıralı + aralık sorguları | balanced BST | O(log n) |
| Min/max tekrar tekrar | heap | O(log n) pop |
| FIFO / LIFO | queue / stack | O(1) |
| Ön ek arama | trie | O(L) |

## Neden önemli

Doğru seçim genellikle O(n) ve O(n²) çözüm arasındaki fark — performans için tek en büyük kaldıraç.

Mülakat yapanlar tam olarak bu mantığı test eder: operasyonları maliyetlerine eşlemenizi, yapıları ezberlenmiş değil, görmek isterler.

## Örnek akıl yürütme

```text
"Find the 10 most frequent words in a huge file."
 - count frequencies  -> hash map (O(1) updates)
 - keep top 10        -> min-heap of size 10 (O(log 10) per word)
```

İhtiyaç	En iyi yapı	Anahtar operasyon maliyeti
İndekse göre rasgele erişim	dynamic array	O(1)
Anahtara göre arama	hash map	O(1) ortalama
Sıralı + aralık sorguları	balanced BST	O(log n)
Min/max tekrar tekrar	heap	O(log n) pop
FIFO / LIFO	queue / stack	O(1)
Ön ek arama	trie	O(L)