Dr. Sheldon Cooper szólánc játéka

Szólánc - Sheldon - Bazinga!

Szólánc - Sheldon - Bazinga!Dr. Sheldon Cooper karakterét nem kell bemutatni. Az Agymenők (The Big Bang Theory) című sorozat 2. évad 5. epizódjának címe A vitatkozás nagymestere (The Euclid Alternative). Nagyon találó az epizód címe magyarul. Miközben Penny reggel Sheldont munkába viszi, Sheldon az autóban kémiai elemek nevéből álló szólánc játékával különösen Penny agyára megy (pedig a játékot Penny nyeri 😀):

A játék során Sheldon az alábbi kémiai elemeket mondja:

  • magyar nyelven: Hélium ↦ Mangán ↦ Neptúnium ↦ Magnézium ↦ Molibdén ↦ Nitrogén ↦ Nobélium ↦ Mendelévium
  • angol nyelven: Helium ↦ Mercury ↦ Ytterbium ↦ Molybdenum ↦ Magnesium ↦ Manganese ↦ Europium ↦ Mendelevium

Támogassuk meg ezt a játékot! Készítsünk olyan programot Java nyelven, ami segít(ene) felkészülni Sheldon szólánc játékára!

A szükséges lépések áttekintése

  • Gyűjtsük össze a kémiai elemek nevét magyar nyelven a Wikipédia – Kémiai elemek listája szócikkéből és rendezzük ábécé sorrendbe!
  • Építsük be az elemlistát a program adatmodelljébe!
  • Indítsuk el a lépésszámláló nulláról! Ha a lépésszámláló páros, akkor az ’A’ játékos, egyébként a ’B’ játékos lép.
  • Készítsük elő a játékmenet tárolására alkalmas adatszerkezetet, szöveget, listát!
  • Kezdetben kínáljuk fel a teljes elemlistát úgy, hogy mindig egy és csak egy legyen belőle kiválasztható!
  • A kiválasztást követően tároljuk el a játékmenetben az elemet, töröljük ezt az elemlistából, majd kínáljuk fel azoknak az elemeknek a listáját, amelyek kezdőbetűje megegyezik az előzőleg kiválasztott elem utolsó betűjével és növeljük meg a lépésszámlálót!
  • Amíg a felkínálható elemek listája nem üres, addig az előző lépést ismételjük meg!
  • A játék végén az nyert, aki a játékmenet utolsó elemét választotta ki. Írjuk ki a nevét és a lépésszámot!

A grafikus felületű megvalósítás képernyőképe rövid játékmenettel

Szólánc képernyőkép

Ötletek a megvalósításra és a továbbfejlesztésre

  • A program Java nyelven konzolos menükezeléssel, asztali alkalmazásként swing-esen többféle GUI komponens használatával és eseménykezeléssel, böngészőben futó JSP webalkalmazásként többféle űrlapmezővel, illetve HTML+CSS+JavaScript alapon is implementálható.
  • A kémiai elemek listája lecserélhető az angol nevekre. Ekkor figyeljünk arra, hogy a kis- és nagybetűket ne különböztessük meg az utolsó-első betű párosítása során.
  • Lehet a játék bármikor megszakítható, illetve a vége után újrakezdhető.
  • A program mérhetné a játék során az eltelt időt.
  • A program lehetne peer-to-peer vagy szerver-kliens elosztott és megvalósíthatna hálózatos kommunikációt.
  • A program mobil alkalmazásként is implementálható.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot – többféle változatban is – ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

Többféleképpen is hozzájuthatunk az adatokhoz attól függően, hogy milyen előismeretekkel rendelkezünk a különböző tanfolyamainkon:

  • A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamon dolgozhatunk szövegtömbbel, generikus kollekcióval (listával/halmazzal), konzolos és swing-es változatot is készíthetünk. Ehhez a feladathoz objektumorientált alapok mindenképpen szükségesek. Kézzel előállított szövegfájlból olvasva (mentve a Wikipédia oldaláról a táblázatot) hozzájuthatunk a kémiai elemek nevéhez, amihez kivételkezelés is szükséges.
  • A Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamon megvalósítható, hogy a program kivételkezeléssel hálózati kapcsolatot épít, majd közvetlenül olvassa és/vagy menti a Wikipédia HTML tartalmából a kémiai elemek nevét szövegfájlba vagy generikus kollekcióba, amivel a feladat visszavezethető az SE szemléletű megközelítésre. Böngészőben futó JSP és/vagy Servlet technológiára építő webalkalmazásként is megvalósítható a feladat.

Szakmák Éjszakája 2020

Szakmák Éjszakája logo

Szakmák Éjszakája logoA Szak­mák Éj­sza­ká­ja ren­dez­vény­so­ro­zat 2016-ban in­dult Ma­gyar­or­szá­gon. 2019-ben 161 te­le­pü­lés 476 in­téz­mény hir­dette meg 4448 prog­ram­ját, amelye­ken a lá­to­ga­tók be­csült szá­ma 64071 volt. Sze­re­pel az eu­ró­pai jó gya­kor­la­tok gyűj­te­ményé­ben.

Ter­vez­tük, hogy az it-tanfolyam.hu csatlakozik – 2020-ban elő­ször – az or­szág leg­na­gyobb pálya­ori­en­tá­ci­ós ren­dez­vé­nyé­hez. Re­giszt­rál­tunk, készültünk rá, össze­állí­tottuk a prog­ra­mot, el­ké­szí­tettük az alábbi posz­tert és meg­hir­dettük a ren­dez­vényt.

Szakmák Éjszakája poszter

Magyarország Kormánya által 2020. március 11-én elrendelt, koronavírus okozta veszély­hely­zet­tel kapcsolatos intézkedések részeként március 12-től a felsőoktatási intézmények, 16-ától a köznevelési intézmények áttértek a digitális munkarendre, bezártak a színházak, mozik és elmaradt minden nagyobb létszámú rendezvény. Ezért március 20-án értesítettük az addig regisztrált résztvevőinket arról, hogy – tekintettel a körülményekre – április 3-án nem tartjuk meg ezt a rendezvényünket és egyben eltávolítottuk erről a weboldalról a regisztrációs űrlapot.

Ízelítő a meghirdetett programból

Bemutatjuk, hogy sok lottószelvénnyel fogadva hogyan alakulhatnak a találatok. Minden véletlenszerűen történik a programban. Az előállított szelvények sorszámozottak és legalább egy lottószámban különböznek egymástól. A Java program első változatában az alábbi eredményt kaphatjuk 10000 db lottószelvénnyel.

A Java program második változatában paraméterezhető a lottószelvények száma, előre tárolható a heti telitalálatos lottószelvény, illetve beállítható, hogy meddig folytatódjon a fogadás (például amíg nincs legalább 1 db négytalálatos lottószelvény, amíg legfeljebb 20 db kéttalálatos lottószelvény készül). A program időt is mér és többféle adatszerkezetet (tömb, generikus lista, generikus halmaz) is használ. Vizsgálhatjuk azt is, hogyan alakulnának az esélyeink, ha például biztosan tudnánk előre az egyik nyerőszámot az ötből.

Sankey-diagramot készítünk

Sankey-diagram-logo

Sankey-diagram-logoA Sankey-diagram alkalmas kétféle adatsor közötti N:M fokszámú kapcsolat, összefüggés és a köztes átmenet ábrázolására. Hangsúlyozza a fő átvitelt vagy áramlatokat egy rendszeren belül. Az áramlás irányát nyíllal szemlélteti és az áramlatok szélessége arányos az áramlási mennyiségekkel.

Feladat

Jelenítsük meg HTML formátumú weboldalként a magyarországi régiókban a foglalkoztatottak számát nemzetgazdasági szektorok szerint a KSH 2018-as adatsora alapján! Automatizáljuk egy Java programmal úgy a feladatot, hogy az év paraméterként megadható legyen!

Tervezés

A KSH témastruktúrában a táblázat elérési útja:

  • 5. Területi adatok,
  • 5.1. A munkaerő-piaci tendenciák Magyarország régióiban,
  • 5.1.3. A foglalkoztatottak száma nemzetgazdasági szektorok szerint, nemenként (2008–)

Online böngészhető táblázat:
http://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/h_qlf017.html.

Letölthető táblázat (XLS formátumban): http://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/xls/h5_1_3.xls.

A táblázatban lévő adatforrás szükséges része látható az ábrán:

KSH adatforrás Sankey-diagramhoz

A táblázatban a régiók az A105:A112 cellatartományban találhatók. A hozzájuk tartozó 3 nemzetgazdasági szektor a B-C-D oszlopok azonos soraiból olvashatók ki. POJO-k létrehozása mindenképpen hasznos a megvalósításhoz, például new SankeyData("Közép-Dunántúl", "Szolgáltatás", 253.89). Ezekből generikus listát is célszerű építeni: List<SankeyData> sankeyDataList.

Többféleképpen is hozzájuthatunk az adatokhoz attól függően, hogy milyen előismeretekkel rendelkezünk a különböző tanfolyamainkon:

  • A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamon „kézzel” letölthetjük a projekt files mappájába az XLS fájlt. Ezután akár manuálisan is összeállítható a POJO lista, vagy a JExcel API-val is hatékonyan feldolgozható a XLS fájl aktuális munkalapja. Fájlkezelés előtt az összeállított HTML fájlt kiírathatjuk a konzolra, ahonnan „kézzel” vágólapozva létrehozhatjuk belőle a szükséges HTML fájlt. Fájlkezeléssel persze adott mappába, adott fájlnévvel, kivételkezeléssel a java.io vagy java.nio csomagot használva a HTML fájl generálása is automatizálható.
  • A Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamon megvalósítható, hogy a program kivételkezeléssel hálózati kapcsolatot épít, majd letölti az XLS fájlt és ezzel a feladat visszavezethető az előző esetekre. Azt is megtehetjük, hogy az XLS fájlt nem töltjük le, hanem olvasunk belőle közvetlenül a webről. Ekkor is rendelkezésünkre áll a POJO lista. Itt már tudunk HTML fájlt is automatikusan generálni.

Tanulmányoznunk kell a Google Charts galériában a Sankey diagram dokumentációját! Meg kell ismernünk a paraméterezési lehetőségeit és JavaScript forráskódját!

Megvalósítás

A createSankeyDiagram() függvény létrehozza a HTML fájl szöveges tartalmát. Átveszi adatforrásként a sankeyDataList generikus POJO listát. A String típusú sankeyData objektum tartalmazza a Stream API-val hatékonyan összefűzött – POJO-któl elkért – toString() szövegeket. Ezek a diagramhoz szükséges adatok ( addRows …). Például: "['Közép-Dunántúl', 'Szolgáltatás', 253.89]". A  String típusú  html objektum kezdetben tartalmazza a diagramhoz nem szükséges fix részeket, a diagram alapbeállításait, valamint a diagram fejlécéhez szükséges metaadatokat ( addColumnRégió, Nemzetgazdasági szektor, Foglalkoztatottak száma (ezer fő)). A függvény végül a html objektum #SankeyData# részét cseréli a sankeyData-val és az adatfüggő résszel frissített HTML tartalommal tér vissza.

Eredmény

Az egyik eredmény a generált HTML fájl (benne a grafikonhoz tartozó JavaScript) forráskódját tartalmazza:

A másik eredmény a Sankey-diagram képernyőképe, amelyről kiválóan leolvashatók az értékek:

Sankey-diagram

A böngészőben megjelenő HTML oldalon a Sankey-diagram dinamikusan – az egérkurzor pozíciójától függően – képes az aktuális adatok megjelenítésére, mintegy lebegő jelmagyarázatként.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

Tagadós lekérdezések

SQL tagadás logó

SQL tagadás logóAz SQL nyelv utasításai többféleképpen csoportosíthatók. Például: adatdefiníciós utasítások (DDL), adatmanipulációs utasítások (DML), lekérdező utasítások (DQL), adatelérést vezérlő nyelv (DCL). A lekérdezések tanítása során másféle rendszerezés is adható. Például a tagadást tartalmazó lekérdezések önálló kategóriát alkothatnak.

Az Oracle HR sémát használjuk és bemutatunk tagadást tartalmazó lekérdezésre öt példát.

Oracle HR séma

1. Kik dolgoznak olyan részlegekben, ahonnan senki sem vett részt korábban projektmunkában?

A DEPARTMENTS és EMPLOYEES táblák között 1:N fokszámú kapcsolat van, és a DEPARTMENT_ID köti össze ezeket. A belső lekérdezés visszaadja azoknak a részlegeknek az azonosítóját ( DEPARTMENT_ID), amelyekből már legalább egyszer legalább egy alkalmazott részt vett korábban projektmunkában (ez most egy 6 elemből álló halmaz). A külső lekérdezésben a NOT IN predikátum – építve a belső lekérdezés eredményeire – megadja azon részlegek nevét ( DEPARTMENT_NAME), illetve az ott dolgozó alkalmazottak nevét ( EMPLOYEE_NAME), ahol az alkalmazotthoz tartozó részleg azonosítója nincs benne a belső lekérdezés által visszaadott eredménytáblában. 5 részlegben 15 alkalmazottra teljesül a feltétel. A NOT IN predikátum adja a tagadást.

SQL-1

Az eredmény:

SQL-1-eredmény

2. Melyek azok a részlegek, ahol nem minden alkalmazott azonos munkakörben dolgozik?

A DEPARTMENTS és EMPLOYEES táblák között 1:N fokszámú kapcsolat van, és a DEPARTMENT_ID köti össze ezeket. A lekérdezés csoportosítást végez részleg azonosítóra és névre ( DEPARTMENT_ID, DEPARTMENT_NAME), és aggregálja – most megszámolja – a csoportban előforduló egyedi munkakör azonosítókat ( JOB_ID), majd ezek közül kihagyja azokat, ahol a megszámolás 1-et ad (másképpen: azokat hagyja meg, ahol a megszámolás különbözik 1-től, 0 nem lehet, igazából 1-nél több) – ez biztosítja a tagadást. 7 részleget kapunk eredményül.

SQL-2

Az eredmény:

3. Kik azok az alkalmazottak, akik az életpálya modell alapján már nem kaphatnak fizetésemelést?

A JOBS és az EMPLOYEES táblák között 1:N fokszámú kapcsolat van, és a JOB_ID köti össze ezeket. Az életpálya modellhez tartozik egy munkakörhöz tartozó minimális és maximális fizetés ( MIN_SALARY és MAX_SALARY). Azok az alkalmazottak listázandók, akiknél a fizetés megegyezik a betöltött munkakörükhöz adható legmagasabb fizetéssel ( SALARY=MAX_SALARY). Ez jelenti a tagadást. Eredményül egyetlen alkalmazottat kapunk.

SQL-3

Az eredmény:

SQL-3-eredmény

4. Kik a nem vezető munkakörben dolgozó alkalmazottak?

A belső lekérdezés 18 olyan alkalmazott vezetőjének azonosítóját ( MANAGER_ID) adja vissza, akik lehetnek részlegvezetők vagy középvezetők. A külső lekérdezés minden olyan alkalmazott azonosítóját és nevét ( EMPLOYEE_ID, EMPLOYEE_NAME) adja vissza, akik nincsenek benne a belső lekérdezés által visszaadott eredményhalmazban. Ez adja a tagadást. Eredményül 89 alkalmazottat kapunk.

SQL-4

Az eredmény:

SQL-4-eredmény

5. Milyen részlegek találhatók nem amerikai régió területén lévő országokban?

A REGIONS, COUNTRIES, LOCATIONS, DEPARTMENTS táblák között balról-jobbra páronként 1:N fokszámú kapcsolat van és ugyanebben a sorrendben a REGION_ID, COUNTRY_ID, LOCATION_ID köti ezeket össze. A belső lekérdezés azért szükséges, mert vannak üres/fiktív részlegek is, amelyeket ki kell hagyni. Az amerikai régió azonosítója 2 ( REGION_ID), ezt adja most a tagadást. Eredményül 3 részleget kapunk 2 országban és 1 régióban.

SQL-5

Az eredmény:

SQL-5-eredmény

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladatok megoldása során nem foglalkoztam külön azzal az egy alkalmazottal, akinek nincs részlege. A feladatok a Java adatbázis-kezelő tanfolyam 13-16. óra: Konzolos kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 1. rész alkalmához és a 33-36. óra: Grafikus kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 1. rész alkalmához kötődnek.

Az SQL forráskód formázásához a Free Online SQL Formatter-t használtam.

Appmenedzsment és marketing meetup

hwsw logó

HWSW logo

2020. február 26-án este a HWSW szervezésében részt vettem az Appmenedzsment és marketing meetup-on az EPAM Rendezvényközpontban. Így hirdették meg az eseményt: „laza hangvételű délutáni rendezvény olyan szakembereknek, marketingeseknek és fejlesztőknek, akik az élesítés után is gondoznák és mérnék mobilalkalmazásukat, hiszen azok sikere elsősorban nem a fejlesztőkön, hanem a megfelelő appmenedzsmenten múlik”. Az utógondozás, karbantartás, továbbfejlesztés gyakorlatilag rövidebb-hosszabb ideig minden fejlesztő, fejlesztői csapat tevékenységeire igaz. Az eseményen négy darab 15 perces előadás hangzott el.

Az első előadó Szuhai Viktor volt, aki a Planet of the Apps-nál Mobile Product & Marketing Manager. A Letöltések bűvöletében: hogyan tereljünk forgalmat az alkalmazásunkba? című előadás annak a 3 fő oknak a kifejtésével kezdődött, amiért a cégek alkalmazásait nem használják az emberek:

  • van alkalmazás, de maga a cég sem tudja, hogy miért készült el a termék,
  • van jó alkalmazás, de elkészülését követően a cég nem követi, hogy mire és hogyan használják azt a felhasználók és a cég nem reagál a felhasználók visszajelzéseire,
  • hatástalan marketing aktivitások (úgy hirdetik a cégek az alkalmazásaikat, hogy a megtekintések számát vagy a kattintások számát mérik, pedig hasznosabb lenne a valós letöltések számát illetve a letöltést követő aktivitások számát mérni).

Elhangzott, hogy egy mobil alkalmazást használó értékesebb egy weboldal látogatójához viszonyítva, hiszen több ideig velünk marad. Ha sokáig használja az alkalmazást, követhető a tevékenysége. Ha kihasználjuk a push üzenetek lehetőségeit, akkor a termékünkből egy „sales gépezetet” készíthetünk. A legtöbb cégnél nincs mobil marketinges. Az előadó ezt követően saját külföldi – céges környezetben szerzett – tapasztalatairól számolt be. Alapvetően háromféle ügyfélszerzési csatornáról hallhattunk:

  • ingyenes csatornák: ASO, saját webes felületek,
  • fizetős tradícionális csatornák: Facebook, Google, Instagram,
  • alternatív csatornák: SearchAds, Appnetwork-ök, ösztönzött letöltések.

HWSW - Appmenedzsment és marketing meetup

A második előadást – Tervezéstől a riportolásig: mire figyelj a sikeres mobil app mérés érdekében? címmel – a Mito képviseletében Horváth Ádám és Gyöngyösi Balázs tartotta. Egy app életciklusához igazodóan áttekintették, hogy mit, mivel és hogyan érdemes mérni annak érdekében, hogy az alkalmazásunkat, illetve annak használatát megérthessük. A mobil alkalmazáspiacon lévő nagy verseny miatt szükséges, hogy a felhasználók érdeklődését folyamatosan fenntartsuk a mért adatok alapján. A webes analitika bevett gyakorlat (cookie és session alapon), a mobil appok esetén ez – még – kisebb szerepet kap (User ID alapon és itt a session azt jelenti, hogy előtérben van a telefonon a mobil app legalább 10 másodpercig és 30 másodperc után jár le a session). A főbb szempontok ezek voltak:

  • ügyfélszerzés (új és aktív user-ek száma, hogyan találják meg az appunkat),
  • elkötelezettség (tartós használat és/vagy lemorzsolódás),
  • eredmények/konverziók (mennyire sikerült elérnünk az üzleti céljainkat),
  • mérési tervezési folyamat lépései (üzleti célok egyértelmű definiálása, KPI és eszközök meghatározása, mérési stratégia kialakítása, implementáció és fenntartás).

Mindkét előadó hangsúlyosan kiemelte a különböző szoftverfejlesztéshez kötődő munkakörökben, beosztásokban, pozíciókban, szakterületeken dolgozó minden alkalmazott komplex, szerteágazó és hatékony együttműködésének fontosságát.

HWSW - Appmenedzsment és marketing meetup

A harmadik előadást Álmos Balázs tartotta a Planet of the Apps-tól Adatokból valóság, avagy hogyan hoznak nekem üzleti előnyt az adatok, hol térül meg az app-analitika? címmel. Kérdések felvetésével indult az előadás. Hogyan tartsuk meg azokat a felhasználókat, akik már letöltötték az appot? Mi az adatvagyon és az adathalom közötti markáns különbség? Miért szükségesek üzleti döntéseket támogató üzleti intelligencia alkalmazások? Vannak kérdéseink, amikre választ várunk az adatok elemzésekor? Mire lehet célozni az analitikát? Lehet termékfejlesztési indikátor, alkalmas marketing optimalizálásra, UX-es viselkedés optimalizálásra, stabilitás vizsgálatára, marketing kommunikáció hatékonyságának növelésére. Az egésznek csak akkor van értelme, ha mindenkinek érthető és átlátható a teljes folyamat/rendszer. Mitől függhet az app sikeressége? Alapvető cél az aktív felhasználók megszerzése, számuk növelése és megkötése/megtartása. Hasznos tippeket kaptunk az analitika felkészültségétől függően a felhasználói élmény fokozására, és az automatizálási stratégia (push kommunikációs stratégia) kialakítására.

HWSW - Appmenedzsment és marketing meetup

A negyedik előadó Dombi Soma volt a Product Factory képviseletében, aki Analitika sokoldalú felhasználása hiba detektálásra, rollout tervezésre, ux javításra, bevétel becslésre címmel gyakorlati megközelítésű prezentációt tartott. Egy esettanulmányt ismertetett, amiből kiderült, hogyan javítottak az egyik alkalmazásuk felhasználói élményén az általuk mért adatok alapján. A korábbi elméleti és összefoglaló jellegű előadás zárásaként kifejezetten hasznos volt látni a konkrét mérési eredményeket, illetve hallani a megvalósítások technológiai trükkjeit (például PDF fájlok oldalainak képként való kezelése, pufferelése, sebesség optimalizálása…).

HWSW - Appmenedzsment és marketing meetup

A szervezők utólag publikálták a rendezvény prezentációit, fényképgalériát és két előadásról videót.