Metadata-Version: 2.1
Name: NlpToolkit-DataStructure-Cy
Version: 1.0.6
Summary: Simple Data Structures Library
Home-page: https://github.com/StarlangSoftware/DataStructure-Cy
Author: olcaytaner
Author-email: olcay.yildiz@ozyegin.edu.tr
License: UNKNOWN
Description: Cache
        ============
        
        The idea of caching items for fast retrieval goes back nearly to the beginning of the computer science. We also use that idea and use a LRU cache for storing morphological analyses of surface forms. Before analyzing a surface form, we first look up to the cache, and if there is an hit, we just take the analyses from the cache. If there is a miss, we analyze the surface form and put the morphological analyses of that surface form in the LRU cache. As can be expected, the speed of the caching mechanism surely depends on the size of the cache.
        
        For Developers
        ============
        You can also see [Python](https://github.com/starlangsoftware/DataStructure-Py), [Java](https://github.com/starlangsoftware/DataStructure), [C++](https://github.com/starlangsoftware/DataStructure-CPP), [Swift](https://github.com/starlangsoftware/DataStructure-Swift), [Js](https://github.com/starlangsoftware/DataStructure-Js), or [C#](https://github.com/starlangsoftware/DataStructure-CS) repository.
        
        ## Requirements
        
        * [Python 3.7 or higher](#python)
        * [Git](#git)
        
        ### Python 
        
        To check if you have a compatible version of Python installed, use the following command:
        
            python -V
            
        You can find the latest version of Python [here](https://www.python.org/downloads/).
        
        ### Git
        
        Install the [latest version of Git](https://git-scm.com/book/en/v2/Getting-Started-Installing-Git).
        
        ## Pip Install
        
        	pip3 install NlpToolkit-DataStructure-Cy
        
        ## Download Code
        
        In order to work on code, create a fork from GitHub page. 
        Use Git for cloning the code to your local or below line for Ubuntu:
        
        	git clone <your-fork-git-link>
        
        A directory called DataStructure will be created. Or you can use below link for exploring the code:
        
        	git clone https://github.com/starlangsoftware/DataStructure-Cy.git
        
        ## Open project with Pycharm IDE
        
        Steps for opening the cloned project:
        
        * Start IDE
        * Select **File | Open** from main menu
        * Choose `DataStructure-CY` file
        * Select open as project option
        * Couple of seconds, dependencies will be downloaded. 
        
        For Developers
        ============
        
        + [CounterHashMap](#counterhashmap)
        + [LRUCache](#lrucache)
        
        ## CounterHashMap
        
        CounterHashMap bir veri tipinin kaç kere geçtiğini hafızada tutmak için kullanılmaktadır.
        
        Bir CounterHashMap yaratmak için
        
        	a = CounterHashMap()
        
        Hafızaya veri eklemek için
        
        	put(self, key: object)
        
        Örneğin,
        
        	a.put("ali");
        
        Bu aşamanın ardından "ali" nin sayacı 1 olur.
        
        Hafızaya o veriyi birden fazla kez eklemek için
        
        	putNTimes(self, key: object, N: int)
        
        Örneğin,
        
        	a.putNTimes("veli", 5)
        
        Bu aşamanın ardından "ali"'nin sayacı 5 olur.
        
        Hafızada o verinin kaç kere geçtiğini bulmak için
        
        	count(self, key: object) -> int
        
        Örneğin, "veli" nin kaç kere geçtiğini bulmak için
        
        	kacKere = a.count("veli")
        
        Bu aşamanın ardından kacKere değişkeninin değeri 5 olur.
        
        Hafızada hangi verinin en çok geçtiğini bulmak için
        
        	max(self) -> object
        
        Örneğin,
        
        	kelime = a.max()
        
        Bu aşamanın ardından kelime "veli" olur.
        
        ## LRUCache
        
        LRUCache veri cachelemek için kullanılan bir veri yapısıdır. LRUCache en yakın zamanda 
        kullanılan verileri öncelikli olarak hafızada tutar. Bir LRUCache yaratmak için
        
        	LRUCache(self, cacheSize: int)
        
        kullanılır. cacheSize burada cachelenecek verinin büyüklüğünün limitini göstermektedir.
        
        Cache'e bir veri eklemek için
        
        	add(self, key: object, data: object)
        
        kullanılır. data burada eklenecek veriyi, key anahtar göstergeyi göstermektedir.
        
        Cache'de bir veri var mı diye kontrol etmek için
        
        	contains(self, key: object) -> bool
        
        kullanılır.
        
        Cache'deki veriyi anahtarına göre getirmek için
        
        	get(self, key: object) -> object
        
        kullanılır.
        
Platform: UNKNOWN
Description-Content-Type: text/markdown
