---
title: Dinamik Programlama
slug: dinamik-programlama-751539
url: /detay/dinamik-programlama-751539
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: Dinamik Programlama
  type: article
  disambiguation: Dinamik Programlama: Büyük problemleri alt problemlere bölerek çözüm bulan optimizasyon tekniği.  Zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.
  categories:
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - Algoritmalar
    - Programlama
    - Optimizasyon
    - Yazılım
    - fibonacci
author: Ahmet Kerim Bıyıklı
created_at: 2025-03-27T12:53:08.734921+03:00
updated_at: 2025-04-17T10:26:05.552914+03:00
---

# Dinamik Programlama

<!-- CONTEXT: Article Content for "Dinamik Programlama" -->

## Article Content

[Dinamik](/tr/detay/dinamik-3/llms.txt) programlama , büyük ve karmaşık problemleri daha [küçük](/tr/detay/kucuk-750344/llms.txt) alt problemlere bölerek çözmeyi amaçlayan bir optimizasyon tekniğidir. Alt problemlerin çözümleri saklanarak tekrar hesaplanmalarının önüne geçilir, böylece [zaman](/tr/detay/zaman-2/llms.txt) ve [kaynak](/tr/detay/kaynak-2/llms.txt) tasarrufu sağlanır.

### **Kullanım Alanları**

- **Bilgisayar Bilimleri -** En kısa yol bulma algoritmaları (örneğin, Floyd-Warshall algoritması), dizilim hizalama, veri sıkıştırma.
- **Ekonomi -** Karar verme modelleri, stok kontrolü.
- **Yapay Zeka -** Oyun ağaçlarının değerlendirilmesi, pekiştirmeli öğrenme algoritmaları.

### **Temel İlkeler**

- **Tekrarlanan Alt Problemler -** Problemin, alt problemlerin çözümlerinin çakıştığı daha küçük alt problemlere bölünebileceği anlamına gelir. Örtüşen alt problemlerin olması, bir alt problemin çözümünün başka bir alt problemin çözümünün bir parçası olduğu anlamına gelir.
- **Optimal Alt Yapı** - Bir problemin tam çözümünün, daha küçük alt problemlerinin çözümlerinden oluşturulabileceği anlamına gelir. Dolayısıyla, sadece problemin örtüşen alt problemlere sahip olması gerekmez, aynı zamanda alt yapının da optimal olması gerekir, böylece alt problemlerin çözümlerini tam çözümü oluşturmak için bir araya getirmenin bir yolu vardır.

### **Kullanılan Yöntemler**

- **Memoization (üstten aşağıya yaklaşım)** - Çözümün özyinelemeli olarak bulunduğu bir tekniktir. Algoritma çalıştıkça, alt problemlerin çözümleri saklanır ve bir alt problemin çözümünü hesaplamaya çalışmadan önce, aynı hesaplamayı birden fazla kez yapmaktan kaçınmak için önce bu çözümün daha önce hesaplanıp hesaplanmadığını kontrol eder.
- **Tabulation (aşağıdan yukarı yaklaşım)** - Problemin kapsadığı üst üste binen alt problemlerin çözümleri en temel alt problemlerden başlayarak bir tabloda saklanır.

### **Örnek Problem: Fibonacci Dizisinin Bulunması**

Fibonacci dizisi, her bir sayının kendinden önceki iki sayının toplamı olduğu sayı dizisidir. Örneğin,

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377, 610, ...

Aşağıda C++ kullanılarak [Fibonacci sayılarını](/tr/detay/fibonacci-sayilari/llms.txt) bulmaya yönelik örnekler bulunmaktadır.

##### **1- Memoization Yöntemiyle**

##### **2- Tabulation Yöntemiyle**

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "Dinamik Programlama" -->

## Academic Sources and References

1. GeeksforGeeks. “Program for Nth Fibonacci Number.” GeeksforGeeks. Son erişim 27 Mart 2025. https://www.geeksforgeeks.org/program-for-nth-fibonacci-number/.
2. W3Schools. “Dynamic Programming.” W3Schools. Son erişim 27 Mart 2025. https://www.w3schools.com/dsa/dsa\_ref\_dynamic\_programming.php.