# Heap

Adres: https://softwaredictionary.org/tr/terimler/heap
Kategori: Veri Yapıları
Son güncelleme: 2026-09-30
Türkçe karşılığı: öbek
Okunuşu: hip

Kısaca: Heap, en küçük ya da en büyük öğeyi kökünde tutan ağaç tabanlı bir veri yapısıdır; bu öğeyi O(1)'de okuyabilir ve O(log n)'de çıkarabilirsiniz.

## Heap veri yapısı nedir?

Heap, heap özelliğini sağlayan özel bir ağaç türüdür. Min-heap'te her ebeveyn çocuklarından küçük ya da onlara eşittir, dolayısıyla en küçük öğe her zaman kökte olur; max-heap'te her ebeveyn çocuklarından büyük ya da onlara eşittir, dolayısıyla en büyük öğe kökte olur. En yaygın tür olan ikili heap, tam bir ikili ağaçtır: son seviye hariç her seviye doludur ve son seviye soldan sağa doldurulur.

Ağaç tam olduğu için ikili heap genellikle işaretçi olmadan düz bir dizide saklanır: `i` indeksindeki öğenin çocukları `2i + 1` ve `2i + 2` konumundadır, ebeveyni ise `(i - 1) / 2` konumundadır (aşağı yuvarlanır). Tepedeki öğeyi okumak O(1) sürer. Bir öğe eklemek ya da tepeyi çıkarmak O(log n) sürer; çünkü heap yalnızca kök ile bir yaprak arasındaki tek bir yol boyunca öğeleri takas eder ve bu yol yaklaşık log n seviye uzunluğundadır. Var olan n öğeden bir heap oluşturmak, heapify adlı bir işlemle yalnızca O(n) sürer.

Hastane acil servisini düşünün: hastalar geliş sırasına göre değil aciliyete göre tedavi edilir ve en acil vaka her zaman sıradaki olur. Bir öncelik kuyruğunun yaptığı tam olarak budur ve heap'ler bir tanesini kurmanın standart yoludur. Heap'ler görev zamanlayıcılarda, Dijkstra'nın en kısa yol algoritmasında, büyük bir veri kümesindeki en büyük k öğeyi bulmada, sıralı dosyaları birleştirmede ve O(n log n) sürede sıralayan heap sort'ta kullanılır.

Heap veri yapısının, programların çalışma zamanında nesne ayırdığı ve çöp toplayıcının temizlediği alan olan heap belleğiyle bir ilgisi yoktur; yalnızca adları aynıdır. Heap ayrıca yalnızca kısmen sıralıdır: tepedeki öğeyi garanti eder, ancak gerisi sıralı değildir ve rastgele bir değeri aramak O(n) sürer. Tüm öğelere sıralı biçimde ya da değere göre hızlı aramaya ihtiyacınız varsa dengeli bir ikili arama ağacı daha uygun bir seçimdir.

## Önemli noktalar

- Min-heap en küçük öğeyi, max-heap en büyük öğeyi kökte tutar.
- Tepeye bakmak O(1), ekleme ve tepeyi çıkarma O(log n)'dir.
- n öğeden heap oluşturmak O(n) sürer.
- İkili heap genellikle işaretçi olmadan bir dizide saklanır.
- Heap'ler öncelik kuyruklarının standart uygulamasıdır.

## Örnek: Python'ın heapq modülüyle görev öncelik kuyruğu

```python
import heapq

# heapq turns a plain list into a min-heap: the smallest item is at index 0
tasks = []
heapq.heappush(tasks, (3, "write docs"))  # push: O(log n)
heapq.heappush(tasks, (1, "fix production bug"))
heapq.heappush(tasks, (2, "review pull request"))

print(tasks[0])  # peek in O(1): (1, 'fix production bug')

# Pop always returns the lowest priority number first: O(log n) each
while tasks:
    priority, task = heapq.heappop(tasks)
    print(priority, task)  # 1, then 2, then 3
```

## Sık sorulan sorular

**Heap ile ikili arama ağacı arasındaki fark nedir?**

İkili arama ağacı tüm değerleri sıralı tutar; bu yüzden herhangi bir değeri hızla bulabilir. Heap yalnızca en küçük ya da en büyük değerin tepede olmasını garanti eder; bu onu öncelik kuyruğu işleri için daha basit ve hızlı yapar ama rastgele değerleri bulmak için yavaştır (O(n)).

**Heap veri yapısı heap belleğiyle ilişkili midir?**

Hayır. Heap belleği bir programın çalışma zamanında nesne ayırdığı alandır ve bir heap veri yapısı olarak düzenlenmemiştir. İki kavram yalnızca adı paylaşır.

**Python'da yerleşik bir heap var mı?**

Evet. `heapq` modülü, `heappush()` ve `heappop()` gibi fonksiyonlarla sıradan bir listeyi min-heap'e dönüştürür. Max-heap için sayıların negatiflerini saklayabilirsiniz; Python 3.14 ve sonrası ayrıca `heappush_max()` gibi fonksiyonlar da sağlar.

---

Software Dictionary: https://softwaredictionary.org/tr · https://softwaredictionary.org/tr/llms.txt