Bu devde, Atama Problemi olarak bilinen problemi en etkin ekilde zd bilinen Macar Yntemi'nin uygulamasn gelitirmeniz beklenmektedir. Macar Metodunu iki farkl programlama dilinde uygulayacaksnz. Atama Problemi ve Macar Yntemi ile ilgili ayrntlar bu metnin sonundaki kaynakada bulabilirsiniz. Atama probleminin eitli varyasyonlar olmasna ramen, bu dev iin bizim ilgilendiimiz, problemin kaynak ve hedef saylarnn eit olduu ve minimizasyonun amaland versiyonudur. ncelikle "implemente" edeceiniz Macar Algoritmasn "pseudocode" eklinde yazmal, ayrca yazacanz implementasyonun verdiiniz "pseudocode" ile uyumlu olduundan emin olmalsnz. Aadaki satrlarn her birinden programlama dillerinden birini seebilirsiniz (her satrdan bir dil). lk satrdan setiiniz dilde prosedrel programlama paradigmasn kullanmal, ikinci satrdan setiiniz dilde ise Nesne Ynelimli paradigmaya uygun bir uygulama gelitirmelisiniz. - C, Python. - C++, Java. Daha iyi karlatrma ve test iin, programlarnz problemin girdi verilerini bir metin dosyasndan almal (girdiniz temel olarak tam saylardan oluan bir NxN kare matris olacaktr) ve sonular eitli istatistiklerle birlikte baka bir metin dosyasna yazmaldr. statistiksel olarak, temelde programlarnzn alma zaman srasnda ne kadar zaman ve bellek harcadn belirlemeli ve bu bilgileri kt dosyasna yazdrmalsnz. Anlaml istatistikler elde etmek iin farkl veri kmeleri kullanarak bir dizi deney yapmanz bekliyoruz. Giri matrisinizin satr/stun saylarn srasyla 5, 10, 100, 1000, 10000, 100000 olarak seerek deneylerinizi gerekletirebilirsiniz. Karlatrmalarn anlaml olabilmesi iin, yazdnz programlarn tamamen ayn veri setleriyle altrlmas nemlidir. Test sonularnz tablolar halinde dev teslim raporlarnza eklemeniz beklenmektedir. devinizi aadaki dosyalar ieren bir ".zip" dosyas olarak gndermelisiniz: 1. Macar algoritmasnn "szde kodu". 2. ki farkl programlama dilinde yazlm programlarn kaynak kodlar. 3. Her deney iin tm programlarnz tarafndan okunabilecek metin formatnda bir girdi dosyas. 4. Her programn her bir deneyinin sonularn ieren bir kt dosyas. 5. Her bir programn nasl derlenecei ve altrlaca hakknda ayrntl bilgi (README). 6. Karlatrma tablolar eklinde deneyler sonucunda elde edilen istatistiksel sonular. 7. Ayn veri seti iin iki farkl programlama dili ile elde ettiiniz sonular karlatrmak; sonularn neden benzer veya farkl olduunu kendi kelimelerinizle aklamak ve yorumlamak. 8. Yukardaki Madde 7'de yer alan aklamalar yaparken setiiniz dilleri rendiiniz ve yararlandnz kaynaklara atfta bulununuz (Kaynaka)