Logikus gondolkodás teszt

Mensa logó

Mensa logóAz elmúlt 20 évben rengeteg logikai feladatokból álló tesztet állítottam össze. Kezdetben iskolai szakkörökhöz, versenyekre való felkészítéshez, tehetséggondozáshoz használtam ezeket. Ezután következett a Logikus gondolkodásra nevelő Diákműhely, amelyben ez már professzionális lett. Végül több cég/vállalkozás számára állítottam össze többféle programozói, szoftverfejlesztői tanfolyam tematikájához illeszkedően toborzáshoz, felvételihez, jelentkeztetéshez, kiválogatáshoz, szakmai interjúk során használható tesztet/feladatsort. Ezek eltérő igények szerint mérik/skálázzák a logikus gondolkodást, a problémamegoldást, az algoritmikus készségek meglétét, az összefüggések/szabályok felismerésének és alkalmazásának szintjét, a szakmai felkészültséget.

A logikus gondolkodáshoz kötődően rendszeresen szoktam előadásokat is tartani például országos rendezvényeken (Kutatók éjszakája, Szakmák éjszakája), tehetséggondozó versenyek szakmai napjain tanároknak, diákoknak, főiskolás/egyetemista Erasmus hallgatóknak.

Korábban blogoltam a népszerű Hány éves a kapitány? címmel, ahol ajánlottam 8 db magyar szakirodalmat a témában.

Most angol Mensa IQ teszt szakfolyóiratból [1, 2, 3, 4, 5] válogattam össze egy 10 feladatból álló, logikus gondolkodás mérésére alkalmas tesztet. A válaszok/megoldások név és e-mail cím megadásával automatikus válaszlevélben a bejegyzés végén hozzáférhetőek.

Logikus gondolkodás teszt – feladatok

1. feladat
Az alakzatok pozitív egész számokat jelölnek. Mi kerül a kérdőjel helyére?

logikai-feladat-01

 

2. feladat
A betűk és számok elrendezése logikus. Mi kerül a kérdőjel helyére?

logikai-feladat-02

 

3. feladat
A számok elrendezése logikus. Mi kerül a kérdőjel helyére?

logikai-feladat-03

 

4. feladat
A számok elrendezése logikus. Mi kerül a kérdőjel helyére?

logikai-feladat-04

 

5. feladat
Folytatva a sorozatot mennyi az idő a 4. analóg órán?logikai-feladat-05

 

6. feladat
A számok elrendezése logikus. Mi kerül a kérdőjel helyére?logikai-feladat-06

 

7. feladat
A táblázatban a piros mintával kitöltött cellák elhelyezkedése logikus. Honnan hiányzik 1 db piros mintával kitöltött cella?logikai-feladat-07

 

8. feladat
A szimbólumok elrendezése logikus. Mi kerül a kérdőjel helyére?

logikai-feladat-08

 

9. feladat
56 db jutalomfalattal megetethető 10 háziállat, amelyek vegyesen macskák és kutyák. A macskák 5 db-ot, a kutyák 6 db-ot kapnak és végül marad 1 db jutalomfalat. Hány macska és hány kutya kap enni?

logikai-feladat-09

 

10. feladat
A 7 szám közül 6 párba állítható. Melyik szám marad ki?logikai-feladat-10


Logikus gondolkodás teszt – megoldások

    Doktori értekezések védése a Miskolci Egyetemen

    Miskolci Egyetem logó

    Miskolci Egyetem logóA Miskolci Egyetem Hatvany József Informatikai Tudományok Doktori Iskolájában 2020. július 1-jén két doktori értekezés nyilvános védésére került sor, amelyeket Szentmiklósi István Sándor és Veres Péter nyújtottak be.

    Mindkét munka a logisztikai szakterülethez kapcsolódott. A cél azonos: optimalizálás. Eltérő a megközelítés: az egyik inkább hardverhez, a másik inkább szoftverhez kötődött. Mindkét védés színvonalas és igényes volt. Tartalmas és érdemi hozzászólások, javaslatok hangzottak el. A nyilvános védés méltó alkalom egy többéves kutató tevékenység lezárásához, egyben alkalmat nyújt a további folytatás irányainak meghatározására. Gratulálok a kollégáknak!

    8:30-tól Szentmiklósi István Sándor kezdte, aki Raktári folyamatok optimálhatóságának vizsgálata Ipar 4.0 eszközök alkalmazásával című disszertációját védte.

    A jelölt a szakirodalmi áttekintést követően ismertette, hogy megalkotott egy eszközt, amely anyagáramlási folyamatokban a szállítandó árura negatívan ható hatásokat az áru közvetlen környezetében folyamatosan méri, a mért értékeket kiértékeli és minőségromlás megállapítására is képes. Ez az eszköz az okos egységrakomány képző eszköz (OERK), amely egy mobil kiberfizikai eszköz. Az okos egységrakomány képző eszköz legfontosabb összetevői: egységrakomány képző eszköz, ami lehet egy tároló rekesz, műanyag raklap stb., ami az áru befogadására alkalmas, energia átalakító, energiamenedzsment, mikrokontroller, kiskapacitású memória, szenzoregységeket, a fizikai, kémiai és biológiai paraméterek mérésére, dátum, óra funkció és RF-ID antenna.

    Kutatómunkájának eredményeit öt tézisben foglalta össze:

    • „I. tézis: Elkészítettem egy logisztikai eszköz lehetséges modelljét, amely anyagáramlási folyamatok során az adott áru minőségét befolyásoló paramétereket valós időben folyamatosan méri. A mért paraméterek alapján minőségkiértékelés végezhető. A megalkotott modell alapján elkészítettem annak makettjét.
    • II. tézis: Kidolgoztam az új eszköz egy matematikai modelljét, amely alkalmas adott logisztikai folyamat idő és költség értékeinek meghatározására adott sorbanállási modell esetén.
    • III. tézis: Kísérleti vizsgálataim alapján megállapítottam, hogy különböző anyagáramlási rendszereknél nagy számban keletkeznek rövid időtartalmú, de nagy energiájú tranziens jelenségek. Feltártam, hogy ezek energiája villamos energiává alakítható.
    • IV. tézis: Kidolgoztam és megvalósítottam a III. tézis eredményeire alapozva az eddigiektől eltérő elven működő, a rendszertelen, tranziens rezgéseket is kihasználó áramfejlesztő és energiakicsatoló eszközt.
    • V. tézis: Kidolgoztam egy matematikai modellt, amely modern technikai eszközök felhasználásával alkalmas a járműbeérkezések pontos meghatározására. Ennek alapján kidolgoztam egy dinamikus hozzárendelési algoritmust, amely a járműveket az időkapukhoz rendeli.”

    Szentmiklósi István Sándor és Veres Péter doktori védése

    12:00-tól Veres Péter folytatta, aki Heurisztikus módszerek alkalmazása logisztikai rendszerek tervezésében és irányításában című disszertációját védte.

    A jelölt két célt fogalmazott meg a hálózatszerűen működő nagy kiterjedésű, komplex ellátási láncokhoz kötődően. Ezek: vállalaton belüli és vállalaton kívüli nagyméretű logisztikai hálózatok leírása és kezelését segítő modellek megalkotása, valamint ezen hálózatokban keletkező logisztikai feladatok megoldására olyan új módszerek, modellek és alkalmazások kidolgozása, melyek révén azok működésének hatékonysága javítható. Három modellt mutatott be: belső milkrun útvonal és raktártervezés, külső raktár pozíciójának meghatározása hozzárendeléssel és installációs költségekkel, automatikus járatmódosítás lehetőségei.

    Kutatómunkájának eredményeit négy tézisben foglalta össze:

    • „I. tézis: Kidolgoztam egy új, szekvenciák közötti távolságok mérésére alkalmas módszert, bizonyítottam annak alkalmasságát különböző hosszúságú és felépítésű szekvenciák közötti távolságok mérésére vonatkozóan az egyezőség, a szimmetria és a távolság nem-negativitás szempontjából. A kidolgozott módszer alkalmas különböző járattervezési feladatokban az egyes megoldásváltozatokat reprezentáló permutációs egyedek közötti távolságok meghatározására.
    • II. tézis: Kidolgoztam egy olyan új paramétergenerálási módszert a hagyományos black hole heurisztikára, melynek révén annak konvergenciasebessége – különösen a keresési fázis elején – szignifikáns mértékben javítható. Kifejlesztettem a black hole heurisztikák egy olyan változatát, mely alkalmas szekvencia-problémák, például járattervezési feladatok megoldására.
    • III. tézis: Bevezettem a randomizált életciklus és az elhalálozási ráta fogalmát új egyedek generálására a Firefly algoritmus robusztusságnak növelése érdekében. Emellett bevezettem a legfényesebb memória alkalmazását Firefly algoritmusok hatékonyságának növelése céljából. Az elvégzett benchmark tesztek igazolták, hogy az általam kifejlesztett bővítmények révén az eredeti Firefly algoritmus hatékonysága növelhető.
    • IV. tézis: Megalkottam egy olyan általános keretrendszert, mely alkalmas speciális logisztikai modellek leszármaztatására. Ezen keretrendszer alapján megalkottam az integrált járattervezés, az elosztás és a milkrun anyagellátás egy-egy speciális modelljét. Ezen modellek által definiált NP-nehéz optimalizálási feladatok megoldására megoldásokat kerestem és egyedi módon átalakítottam. A problémák megoldására egyedi alkalmazásokat készítettem, melyekkel a kidolgozott modellek és módszerek hatékonyságát validáltam. Mindegyik probléma megoldható volt lágyszámítási módszerekkel.”

    A tézisfüzetek, disszertációk végleges és korábbi műhelyvitára beadott változatai elérhetők a doktori iskola weboldalán: most még a Hírek, később a Disszertációk oldalon.

    Multimédia az oktatásban 2020

    Multimédia az oktatásban logó

    MMO logoA Neumann János Számítógép-tudományi Társaság (NJSZT) „Multimédia az oktatásban” Szakosztály által – évente – szervezett XXVI. Multimédia az oktatásban című online nemzetközi konferencia került megrendezésre 2020. június 11-12-én. Az online platformot a Pexip webkonferencia szolgáltatás biztosította.

    A konferencia célja

    A szakmai rendezvény célja, hogy elősegítse az oktatás, valamint a kutatás és fejlesztés különböző területein dolgozó, oktató hazai és külföldi szakemberek, PhD és felsőoktatási hallgatók kapcsolatfelvételét, tapasztalatok és jó gyakorlatok cseréjét, egyes képzési szakterületekhez kapcsolódó kreditek gyűjtését.

    24 témakörben hirdették meg az előadóknak a jelentkezési lehetőséget, köztük néhány hozzánk kötődő

    • élethelyzethez igazított tanulás,
    • a multimédia alkalmazása a felsőoktatásban és a felnőttképzésben,
    • mLearning, eLearning és környezete,
    • a tanulási környezet technikai, technológiai változása,
    • felhőalapú szolgáltatások,
    • multimédia és a tudományos kutatás összefonódása,
    • multimédia-fejlesztések, eredmények, alkalmazások bemutatása.

    Letölthető a konferencia absztrakt kötete, benne a konferencia programjával.

    Már többször is részt vettem előadóként ezen a konferencián szakmai előadással, magyar és/vagy angol nyelvű cikkel, poszterrel az oktatói csapat tagjaival együtt. Ezek a publikációs listámban megtalálhatók. Legutóbb tavaly is, lásd Multimédia az oktatásban 2019.

    2020-ban előadást tartottam “Analysis of the Sorting with distribution and counting algorithm; is it worth or not?” (Szétosztva leszámoló rendezési algoritmus hatékonyságának vizsgálata, jobb vagy sem?) címmel 20 percben, amely a konferencia “Multimédia-fejlesztések, eredmények, alkalmazások bemutatása/ Az űrkutatás és űrtevékenység a modern oktatásban” című szekciójába került. Előadásom rövid, angol nyelvű összefoglalója az absztrakt kötet 19-20. oldalán olvasható. Előadásom prezentációját ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

    Előadásom témája a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 5-8. óra: Vezérlési szerkezetek, 9-12. óra: Metódusok, rekurzió, 13-16. óra: Tömbök alkalmaihoz kapcsolódik.

    Multimédia az oktatásban online nemzetközi konferencia 2020

    A teljes konferencia élő közvetítésben zajlott. 2 nap alatt 51 előadás hangzott el. 5 országból 300 fő követte. Egy-egy szekciót átlagosan 50 fő látogatott. A plenáris előadások a mesterséges intelligencia témakörhöz kapcsolódtak. Külön kiemelném Gulyás István kiváló összefoglalóját a 4 ipari forradalomról. A program szerteágazó, színvonalas és izgalmas volt. Az aktuális digitális oktatás technológiai és módszertani kihívásaival több előadás is foglalkozott. Számomra hasznosnak bizonyult az ezekhez kötődő többféle nézőpontból való megközelítés. A szakmai társalgás virtuális konferenciaszobákban folyt, és a szervezők még további 3 beszélgetős sarkot is létrehoztak a kötetlen kommunikáció biztosítására. A szervezés abszolút profi volt, a korábbi évek offline eseményeihez hasonlóan. Jövőre is szívesen csatlakozom a rendezvényhez. 2021-ben a Multimédia az oktatásban konferencia helyszíne a Dunaújvárosi Egyetem lesz.

    Dátumtartományok kezelése

    dátumintervallumok logó

    dátumintervallumok logóAki webáruházat üzemeltet és raktároz, befektet áruk raktározásába, biztosan folyamatosan követi a raktárkészlet (és egyúttal pénzügyei) alakulását különböző lekérdezésekkel. Aki online marketinggel foglalkozik, szintén mérheti/követheti/összevetheti egy-egy reklámkampány eszközeinek (Facebook hirdetés, Google Ads hirdetés, e-mail marketing, Instagram hirdetés, blog) eredményességét, hatékonyságát. Az adatok elemzése mindenképpen része a tervezésnek és folyamatosnak/periodikusnak kell lennie.

    Tipikus felmerülő kérdések/problémák

    • Hány offline és/vagy online vásárlás/tranzakció volt eddig az aktuális hónapban?
    • Hogyan változott a raktárkészlet az előző hónapban? Miből kell utánrendelni? Mik a kifutó termékek?
    • A bevétel milyen arányban érkezett offline vagy online vásárlásból az aktuális hónapban?
    • Kik vásároltak az előző negyedévben nyomtatót? Küldjünk nekik e-mailt arról, most 10%-kal olcsóbban rendelhetnek tonert, ha kettőt vesznek!
    • Milyen értékben adtak le rendelést a webáruházban két adott dátum által megadott napon? Például hogyan alakult az utóbbi két Black Friday? Esetleg GLAMOUR-napok, húsvét, hosszú hétvége…
    • Kik azok a rendszeres visszatérő vásárlóink, akik nem vásároltak az előző hónapban?
    • Hogyan alakultak „a számok” az előző két év 3. negyedévében!

    Egy webáruház raktárkészletének és számláinak nyilvántartása biztosan adatbázisban tárolódik, így könnyen megfogalmazható SQL lekérdező parancsok segíthetik a fenti kérdésekre/problémákra való válaszadást. Természetesen ezeket a műveleteket okosan ki kell vezetni a felhasználói felületre, hogy könnyen paraméterezhetők legyenek.

    Lássunk néhány megoldást! A Java forráskódokból azokat a részeket mutatjuk be, amelyek egy lekérdező parancsba beágyazható dátumokra vonatkozó feltételeket kiírják. A dátumok megjelenítésére rövid formátumot használunk konstansként: SimpleDateFormat SHORT_DATE=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");.

    Aktuális hónap

    Érdemes készíteni két túlterhelt metódust. A paraméter nélküli változat az aktuális napot, a paraméteres változat a megadott napot tekinti maximálisnak és ehhez adja meg az adott hónap első/minimális napját. A két dátumnál az év és hónap megegyezik, a nap többnyire különbözik (ritkán megegyezik). A maxDate nem lehet jövőbeli és teljesül a minDate<=maxDate feltétel.

    Előző hónap

    Itt is érdemes készíteni két túlterhelt metódust. A paraméter nélküli változat az aktuális napot, a paraméteres változat a megadott napot tekinti kiinduló napnak, és ehhez adja meg az előző hónap első és utolsó napját. A két dátumnál az év és hónap megegyezik, a nap mindig különbözik. Mindkét dátum múltbeli és teljesül a minDate<maxDate feltétel. A megvalósítás kezeli az eltérő hosszúságú hónapokat és a szökőévet is. Ha a kiinduló dátum az adott év első hónapjába esik, akkor az előző hónap az előző év utolsó hónapja (ez most automatikusan teljesül, külön nem kell rá figyelni). Hasznos a dátumobjektum add() metódusa, ami az első paraméterében megadott dátummező alapján a második paraméterében megadott értékkel tudja változtatni a dátumot.

    Előző negyedév

    Itt is hasznos lehet a két túlterhelt metódus. A paraméter nélküli változat az aktuális napot, a paraméteres változat a megadott napot tekinti kiinduló napnak, és ehhez adja meg az előző negyedév első hónapjának első napját és az előző negyedév utolsó hónapjának utolsó napját. A két dátumnál az év megegyezik, a hónap és a nap mindig különbözik. Mindkét dátum múltbeli és teljesül a minDate<maxDate feltétel. A megvalósítás kezeli az eltérő hosszúságú hónapokat. A szökőév most nem számít. Ha a kiinduló dátum az adott év első negyedévébe esik, akkor az előző negyedév az előző év utolsó negyedéve (erre most külön figyelni kell). A negyedév ( quarter) képletén látszik, hogy épít arra, hogy a dátumobjektumtól elkért hónap ( month) 0 bázisú.

    Eredmény

    dátumintervallumok eredmény

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

    A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 21-24. óra: Objektumorientált programozás, 2. rész kapcsolódik alapvetően, de a két visszakapott dátum használható több programozási tétellel (kiválogatás, szétválogatás) tömbbel, lambda kifejezésekkel kollekciókkal, SQL lekérdező parancsban adatbázis-kezeléshez kötődően.

    Barátságos számpárok

    számok

    Azokat a számpárokat, amelyekre igaz, hogy az egyik szám önmagánál kisebb osztóinak összege megegyezik a másik számmal és fordítva, külön-külön barátságos számoknak, együtt barátságos számpárnak hívjuk.

    Másképpen: legyen d(n) az n természetes szám önmagánál kisebb osztóinak összege. Ha d(a)=b és d(b)=a, ahol ab, akkor a és b barátságos számpár.

    Például: (220; 284), hiszen a 220 önmagánál kisebb osztói: 1, 2, 4, 5, 10, 11, 20, 22, 44, 55, 110 és ezek összege 284, illetve 284 önmagánál kisebb osztói: 1, 2, 4, 71, 142 és ezek összege 220.

    Írjunk Java programot, amely kiírja az 1-10000 zárt intervallumban található barátságos számpárokat!

    1. megoldás

    A baratsagosSzamparok1() eljárás ciklusai a brute force módszer szerint behelyesítik az összes lehetséges számot. Minimális lépésszám csökkentésre adódik lehetőség, hiszen a belső ciklus j változója i+1-ről indítható (így a megtalált számpárok nem íródnak ki fordítva is, mert teljesül, hogy i<j).

    Az osztokOsszege1(n) függvény is minden lehetséges osztót figyelembe vesz 1-től n-1-ig.

    2. megoldás

    Kisebb módosításokkal a lépésszám csökkenthető. A baratsagosSzamparok2() eljárás külső ciklusánál figyelembe vettem, hogy a legkisebb barátságos számpár kisebb tagja nagyobb 200-nál. Mivel a barátságos számpárok tagjainak paritása mindig megegyezik (azaz mindkettő páros vagy mindkettő páratlan), így a belső ciklus j változója indítható i+2-ről és léptethető kettesével ( j+=2), és továbbra is teljesül, hogy i<j.

    Az osztokOsszege2(n) függvényt is módosítottam. Mivel az 1 minden számnak osztója, illetve a 2 minden páros számnak osztója, így s lehet 3 vagy 1 és a ciklus indítható 3-ról. A páros számok esetén a számnál kisebb legnagyobb osztó maximum n/2 lehet, illetve ugyanez páratlan számok esetén n/3 lehet. Ezekre figyelve a max változó adja a ciklus léptetésének felső határát. Az i változó léptetésénél figyelembe vettem, hogy páratlan számnak csak páratlan osztói lehetnek ( i=3-mal szinkronban).

    3. megoldás

    Az eddigi két egymásba ágyazott ciklus helyett átszervezhető a baratsagosSzamparok3() eljárás. A j>i && osztokOsszege2(j)==i feltétel kiértékelése így sokkal hatékonyabb.

    Vajon milyen nagyságrendű különbségek adódnak, ha összehasonlítjuk a három megoldás futási idejét?

    Az 1. megoldás futási ideje 1104156 ms, a 2. megoldásé 257055 ms, a 3. megoldásé 121 ms. A konkrét értékek helyett a nagyságrendet megfigyelve a különbség nagyon látványos.

    Mindhárom megoldás helyes és megkapjuk az intervallumban található öt barátságos számpárt: (220; 284), (1184; 1210), (2620; 2924), (5020; 5564), (6232; 6368).

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

    Források:

    A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának 9-12. óra: Metódusok, rekurzió alkalomhoz kötődik.