Egy matematika érettségi feladat megoldása programozással 2020

érettségi logó

érettségi logóA 2020-as emelt szintű matematika érettségi feladatsor 9. feladata inspirált arra, hogy a programozás eszköztárával oldjuk meg ezt a feladatot. Szükséges hozzá kollekció adatszerkezet és néhány programozási tétel. Érdekes belegondolni, hogy mennyire más lehetne a problémamegoldás, ha programozhatnánk a matematika érettségi vizsgán. A teljes feladatsor a megoldásokkal együtt letölthető az oktatas.hu-ról.

2018-ban és 2019-ben is kiválasztottam egy-egy matematika érettségi feladatot a középszintű feladatlapról és megoldottam Java nyelven. 2020-ban az emelt szintű feladatsornál lelkesedtem eléggé, hogy blogoljak róla.

9. feladat

Egy városban a közösségi közlekedést kizárólag vonaljeggyel lehet igénybe venni, minden utazáshoz egy vonaljegyet kell váltani. A vonaljegy ára jelenleg 300 tallér. Az utazások száma naponta átlagosan 100 ezer. Ismert az is, hogy ennek kb. 10%-ában nem váltanak jegyet (bliccelnek).
A városi közlekedési társaság vezetői hatástanulmányt készíttettek a vonaljegy árának esetleges megváltoztatásáról. A vonaljegy árát 5 talléronként lehet emelni vagy csökkenteni. A hatástanulmány szerint a vonaljegy árának 5 talléros emelése várhatóan 1000-rel csökkenti a napi utazások számát, és 1 százalékponttal növeli a jegy nélküli utazások (bliccelések) arányát. (Tehát például 310 talléros jegyár esetén naponta 98000 utazás lenne, és ennek 12%-a lenne bliccelés.) Ugyanez fordítva is igaz: a vonaljegy árának minden 5 talléros csökkentése 1000-rel növelné a napi utazások számát, és 1 százalékponttal csökkentené a bliccelések arányát. A tanulmány az alkalmazott modellben csak a 245 tallérnál drágább, de 455 tallérnál olcsóbb lehetséges jegyárakat vizsgálta.

  • a) Mekkora lenne a közlekedési társaság vonaljegyekből származó napi bevétele a hatástanulmány becslései alapján, ha 350 tallérra emelnék a vonaljegyek árát?
  • b) Hány talléros vonaljegy esetén lenne maximális a napi bevétel?

Tervezés

Értelmezve a feladatot és a feltett kérdéseket: adódik, hogy a megoldáshoz szükséges egy POJO, ami az összetartozó adatokat fogja egybe objektumként. Mivel több kell belőle, célszerű egy indexelhető adatszerkezet, például tömb vagy lista. Ékezettelen magyar elnevezéseket fogok használni. A POJO osztály neve legyen Kozlekedes és a beszédes nevű tulajdonságai legyenek a következők: vonaljegyAr, napiUtasszam, bliccelesSzazalek, napiBevetel. Mindegyik nemnegatív egész szám és belefér az int primitív típus számábrázolási tartományába.

Ha a konstruktor paraméterként átveszi az input vonaljegyAr-at, akkor abból a többi adatot egyszerű képletekkel előállíthatja. Hasznos, ha a konstruktor ellenőrzést is végez. A tanulmány az alkalmazott modellben limitálja a vonaljegy árát (250 és 450 közötti öttel osztható számként). Az öttel oszthatóság az emelés/árváltozás mértékéből adódik. Ha a vonaljegy ára nem megfelelő, akkor a konstruktor kivételt dob, amivel megakadályozza, hogy az alkalmazott modellhez nem illeszkedő tulajdonságokkal rendelkező objektum létrejöjjön.

Az output meghatározásához az a) és b) feladatban megfogalmazott kérdésekből kell kiindulni. Ezekből adódik, hogy szükséges két getter metódus a POJO-ba:  getVonaljegyAr() és getNapiBevetel(). Persze könnyen generáltatható az összes getter is, de setter nem kell. Ezeken kívül a tesztelés megkönnyítésére hasznos egy toString() metódus is, amellyel a 4 összetartozó adat hozzáférhető és megjeleníthető a konzolon.

A belépési pont és egyben a vezérlés egy másik osztályban valósul meg. Itt feltöltjük a tanulmány alkalmazott modelljének megfelelően előállított objektumokkal (memóriacímeikkel) a generikus listát, amit programozási tételekkel (kiválasztás, szélsőérték-kiválasztás) dolgozunk fel.

A POJO osztály forráskódja

A vezérlő osztály forráskódja

A main() metódus feltölti a generikus lista adatszerkezetet az alkalmazott modellben lehetséges/előforduló vonaljegyAr alapján létrehozott objektumokkal (a memóriacímükkel). A feladat9Megoldas1() metódus paraméterként átveszi a feldolgozandó listát.

Az a) feladatra a választ kiválasztás programozási tétellel kapjuk meg. A kérdés így szól: melyik az (első) olyan objektum, amelyben a vonaljegyAr egyenlő 350-nel? A ciklust követően megkapjuk, hogy az i-edik az, amelyikre igaz a feltétel. (Az nem merül fel, hogy van-e ilyen objektum, hiszen tudjuk, hogy van. Csak az a kérdés, hogy melyik az. Több sem lehet.) A  lista.get(i).getNapiBevetel() művelettel elkérjük az i-edik objektumtól a válaszadáshoz szükséges napi bevételt.

A b) feladatra a választ szélsőérték-kiválasztás programozási tétellel kapjuk meg. A kérdés így szól: melyik az (első) olyan objektum, amelyben a napiBevetel a maximális? (Mivel a lista nem üres, így létezik a legnagyobb napi bevétel. Mivel nem biztos, hogy a legnagyobb napi bevétel egyedi, ezért merül fel az első a kérdésben.) Tegyük fel, hogy a nulladik objektumra igaz a feltétel: azaz maxIndex=0. Később a ciklusban változtassuk meg a maxIndex-et, ha a feldolgozás során találunk nagyobb értéket. Szélsőérték-kiválasztásnál a kezdeti elemet nem hasonlítjuk össze saját magával (hiszen úgysem különbözne), ezért indul a for ciklus 1-ről. A ciklust követően a  lista.get(maxIndex).getVonaljegyAr() művelettel elkérhetjük a maxIndex-edik objektumtól a válaszadáshoz szükséges vonaljegy árát.

A program által felépített adatszerkezet

Ha a vezérlőben aktiváljuk a megjegyzésben szereplő kiíratást, akkor a konzolon megjelennek a main() metódusban létrehozott listában lévő objektumok adatai (amilyen viselkedést a POJO toString()-jébe programoztunk. A 246 soros szöveg görgetéssel megtekinthető.

Az eredmény

A program konzolon/szövegesen jeleníti meg a válaszokat a feltett két kérdésre:

Gondoljuk újra

Az első megoldás 41 elemű listát épít. Persze ez a lista több mindenre is jó lehet, ha több(féle) kérdést kell(ene) megválaszolni. Ezért tekinthetjük strukturális tartaléknak.

A két konkrét kérdésre azonban úgy is adhatunk választ, hogy nem építünk lista adatszerkezetet. Ez a második megoldás. A feladat9Megoldas2() metódusnak nincs paramétere és azonos eredmény ad.

Az a) feladat: egy névtelen objektumként létrehozott POJO-tól azonnal elkérhetjük a választ, ami mehet rögtön a konzolra. Ez a kiválasztás programozási tétel extrém/legjobb esete, hiszen az első objektum jó is lesz, ciklust sem kell szervezni.

A b) feladat: kiindulunk a legolcsóbb vonaljegyből és tegyük fel, hogy ekkor a legnagyobb a napi bevétel. Ciklussal léptessük a vonaljegy árát ötösével legfeljebb a legdrágábbig. Léptetés közben mindig csak azt a dinamikusan létrehozott objektumot „jegyezzük meg”, amelyiktől a röptében elkért napi bevétel a korábbihoz – az addig legnagyobbnak vélthez – képest nagyobb. Végül a megmaradó POJO-tól elkérhető a maximális napi bevételhez tartozó vonaljegy ára. Ez a szélsőérték-kiválasztás programozási tétel megvalósítása dinamikusan: kezdetben nem áll rendelkezésre az összes adat, ami alapján döntést kell hozni, ehelyett az adatokat menet/feldolgozás közben állítjuk elő és „eldobjuk” azt, ami már nem kell.

Nekem ezek a programozással való megoldások sokkal jobban tetszenek, mint az oktatas.hu-n elérhető hivatalos, matematikai megoldás, amihez differenciálszámítás is kell. Persze aki emelt szinten érettségizik matematikából, annak az sem jelenthet gondot és biztosan izgalmasnak találja.

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

Ajánljuk matematika érettségi feladat címkénket, mert a témában évről-évre blogolunk.

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának 5-8. óra: Vezérlési szerkezetek, 9-12. óra: Metódusok, rekurzió, valamint 17-24. óra: Objektumorientált programozás alkalmaihoz kötődik.

Címkefelhő generálása

szófelhő logó

szófelhő logóA címkefelhők/szófelhők népszerűek, sok weboldalon megtalálhatóak. A CMS rendszerekben beépített szolgáltatás is lehet, vagy külön bővítmény/plugin is megvalósíthatja. Egy szövegben előforduló szavakból a gyakrabban előfordulókat nagyobb betűmérettel emeli ki. Eredménye lehet listás, táblázatos, esetleg képpé generált is. Kétféleképpen is megközelíthető, erre utal a Word Cloud és a Tag Cloud elnevezés. Utóbbi inkább egy blog taxonomiájához kapcsolódik és kategóriákra/címkékre érvényesül. A szakmai blogunkhoz is tartozik egy táblázatos címkefelhő. A szófelhő a szöveg betűméretén túl megjelenítheti a szavak előfordulását, például Java forráskód (31).

Példánkban tetszőleges szöveget dolgozunk fel. Ebből felépítünk egy előfordulást is mutató listás szófelhőt, amely rendezett, és a szavak betűmérete 32-16-ig változik. Azok a szavak kerülnek a szófelhőbe, amelyek legalább 5-ször előfordulnak. Kezelünk kivételeket is, például olyan szavakat, amiket nem érdemes szófelhőbe tenni. Lépésenként haladva ismertetjük a megvalósító forráskódot, és külön megjeleníthetők az egyes lépések részeredményei.

A Java programozási nyelv csomagjait, osztályait, interfészeit, metódusait, műveleteit használjuk. Különböző adatszerkezetek kerülnek elő: tömb, generikus lista, generikus map, generikus folyam. Építünk a Stream API szolgáltatásaira és a lambda kifejezésekre. A megvalósítás könnyen testre szabható, kezeli a tipikusan előforduló igényeket.

1. Szövegforrás előkészítése

Generálunk egy 10 bekezdésből álló szöveget a Lorem Ipsum – All the facts – Lipsum generator weboldalon és a későbbi feldolgozáshoz mentjük a Java projekt files mappájába  lorem.txt néven. A fájl mérete: 5781 bájt. Szövegfájl:

2. Szöveges tartalom előkészítése

A megadott útvonalról a java.nio csomag metódusaival betöltjük a szövegfájl tartalmát byte[]-be, majd az s szövegbe. A replace() metódus hívásaival eltávolítjuk a szövegből a sor és bekezdés végét jelző soremelés ( LF="\n") és kocsi vissza ( CR="\r") vezérlőkaraktereket, a vessző és a pont írásjeleket (mindet külön-külön cseréljük a semmire), végül kisbetűssé alakítjuk ( toLowerCase()) a szöveget. A szöveg 5563 db karakterből áll. Előkészített szöveg:

3. Szólista elkészítése

A szóközök mentén darabolva ( split()) a szöveget elkészül belőle egy névtelen szövegtömb ( String[]), amit rögtön átalakítunk ( Arrays.asList()) szöveg típusú generikus listává ( List<String>). A lista 826 db elemből áll. Generikus lista:

4. Csoportosítás és megszámolás

A szólistát csoportosítjuk és megszámoljuk, hogy az egyes szavak hányszor fordulnak elő (másképpen: egy-egy csoport hány elemű). Elkészül a wordCountMap generikus map, amely kulcs-érték párok halmaza (leképezés). A kulcs a szó ( String), az érték a darabszáma ( Long). Alkalmazkodunk ahhoz, hogy a csoportosítás során használt counting() megszámoló művelet Long típusú értéket ad vissza. 188 db kulcs-érték párt kapunk. Generikus map:

5. Szűrés és rendezés

A generikus map-et kétszer szűrjük ( filter() művelet) úgy, hogy a kivételeket tartalmazó exceptList-ben ne szerepeljen a szó, valamint csak a legalább 5-ször előforduló szavakat hagyjuk meg. 71 db elemből álló folyam marad. Ebből a maradékból készítünk rendezett generikus folyamot ( sortedWordCountStream). A sorted() művelet két kulcs-érték párt hasonlít össze. A rendezés érték/darabszám szerint ( getValue()) csökkenő, azon belül kulcs/szavak szerint ( getKey()) növekvő sorrendet biztosít. Másképpen: ha az értékek megegyeznek, akkor a növekvő sorrendet a szavak ábécé sorrendje határozza meg, egyébként a darabszámok csökkenő sorrendje dönti el. Most már könnyen látható, hogy a leggyakrabban előforduló kevés szóból 15 van, 14 előfordulás nincs… Rendezett generikus folyam:

6. Saját típusú listává konvertálás

Definiálunk egy WordCount POJO-t, String típusú word nevű, Long típusú count nevű, int típusú fontSize nevű tulajdonságokkal, getter/setter metódusokkal, és toString() függvénnyel.

A map() intermediate művelettel a rendezett generikus folyamot bejárva, előállítjuk a POJO/ WordCount  típusú kimeneti objektumok rendezett generikus listáját. Továbbra is 71 elemmel dolgozunk. Rendezett generikus lista:

7. Darabszámok összegyűjtése

A POJO típusú rendezett generikus listában lévő objektumoktól elkért darabszámok ( getCount() POJO függvény) közül a különbözőeket ( distinct() művelet) összegyűjtjük egy Long típusú generikus listába ( distinctCountList). Az egyediesítő művelet nincs hatással az adatok sorrendjére. Tízféle előfordulást kapunk. Generikus lista:

8. Betűméret lépésköze

A szófelhőben a szavak gyakorisága alapján határozzuk meg a betűméretet. A betűméret 32-ről indul és fokozatosan csökken 16-ig. A betűméret léptetéséhez a tízféle gyakoriság/előfordulás meghatározza a stepFontSize  lépésközt. Lépésköz:

9. Betűméret kiszámítása

Csoportváltást alkalmazunk és a csoportot gi-vel indexeljük. Egy csoportba azok a POJO objektumok tartoznak, amelyeknél a szavak előfordulása megegyezik. Az algoritmus 2. lépésében az aktuális csoportra érvényesen kiszámítjuk a betűméretet ( fontSize), ami az algoritmus 3. lépésében a csoportba tartozó minden POJO objektumnál beállításra kerül a setFontSize() POJO eljárással. Az algoritmus 4. lépésében léptetjük a csoport gi indexét. A POJO-k esetén először csak a word és count tulajdonságok kerültek beállításra, de most már a fontSize tulajdonság is értéket kapott. Generikus lista:

10. HTML tartalom előállítása

A generikus lista POJO objektumain végighaladva, a forEach() záró művelettel összeállítható a weboldal szófelhőt tartalmazó része ( sbHTML). A 71 db szóból álló szófelhő HTML forráskódjának mérete 3409 bájt. HTML forráskód:

Eredmény

Szöveges formában:

lorem ipsum szófelhő

Képként (a 3. lépés részeredményéből a WordClouds.com weboldalon generálva):

lorem ipsum szófelhő eredmény

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

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának több alkalmához is kötődik. A Stream API-val és a lambda kifejezésekkel sokszor foglalkozunk.

Stream API lambda kifejezésekkel

lambda kifejezés logo

lambda kifejezés logoKorábban blogoltunk már a Stream API-ról és a lambda kifejezésekről: Ismerkedjünk lambda kifejezésekkel! Most másképpen közelítve újra foglalkozunk a témával.

Tanfolyamainkon szinte minden adatszerkezethez, tömbhöz, kollekcióhoz, fájlkezeléshez kötődő témakörben használjuk mindkettőt. Áttekintjük az ezekhez szükséges minimális verziószámot, a szintaktika fejlődését, az együttes használat elvi és gyakorlati lehetőségeit. A szükséges alapfogalmakat definiáljuk: hozzárendelési szabály, funkcionális interfész, metódus referencia, alapértelmezett metódusok, típus kikövetkeztetés képessége, generikus és funkcionális programozás. párhuzamos adatfeldolgozás lehetőségei.

Összehasonlításokat is végzünk: a lambda előtti verziók lehetőségei, korlátai, tipikus lambda hibák, mikor mit érdemes és mit nem érdemes használni, paraméterek típusait megadjuk vagy elhagyjuk, hagyományos kollekciós műveletek (azért a generikusság előtti időkre már nem térünk ki) és folyam feldolgozás (adatforrás meghatározása, közbenső és végső műveletek).

Most azokat a Stream API-hoz és lambda kifejezésekhez kötődő bevezető mintapéldákat ismertetjük, amiket részletesen elemzünk tanfolyamaink szakmai moduljának kontakt óráin. Ezek közül közösen meg is írunk néhányat, kombinálunk is néhányat egy-egy összetett adatfeldolgozó művelet megvalósítása során. Programozási tételenként specifikáljuk a feladatokat és megmutatunk néhány megoldást.

1. Adatforrás

100 db olyan véletlen kétjegyű számot állítunk elő generikus listában, amelyek között biztosan előfordul legalább egyszer a 80.

2. Elemi programozási tételek

2.1. Sorozatszámítás

Kiírjuk, hogy mennyi a listában lévő számok összege:

2.2. Eldöntés

Két kérdésre adunk választ. Van-e a listába lévő számok között 35 (konkrét elem), illetve páros (adott tulajdonságú elem)?

2.3. Kiválasztás

Kiírjuk, hogy a biztosan előforduló (legalább 1 db közül balról az első) 80, hányadik helyen (index) található meg:

2.4. Keresés

Keressük a 35-öt az eldöntés és a kiválasztás összeépítésével:

2.5. Megszámolás

Kiírjuk, hogy hány db öttel osztható szám (adott tulajdonságú elem) található a listában:

2.6. Szélsőérték-kiválasztás

Kiírjuk a listában lévő legkisebb számot (értéket, nem indexet):

3. Összetett programozási tételek

3.1. Másolás

Készítünk egy másolatot a lista elemeiről (közben esetleg mindegyiket meg is változtathatjuk):

3.2. Kiválogatás

A listában lévő számok közül kiválogatjuk az öttel osztható számokat:

3.3. Szétválogatás

Külön-külön szétválogatjuk a listában lévő páros és páratlan számokat:

3.4. Unió

A korábban szétválogatott páros és páratlan számokat tartalmazó halmazok unióját állítjuk elő:

3.5. Metszet

A korábban szétválogatott páros és páratlan számokat tartalmazó halmazok metszetét állítjuk elő:

3.6. Összefésülés

A korábban szétválogatott páros és páratlan számokat összefésüljük:

4. A program eredménye a konzolon

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

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam, a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam és a Java adatbázis-kezelő tanfolyam szakmai moduljának több alkalmához és az orientáló moduljának 1-4. óra: Programozási tételek alkalmához is kötődik. A Stream API-val és a lambda kifejezésekkel sokszor foglalkozunk.

Korábban is blogoltunk már a Stream API-ról és a lambda kifejezésekről: Ismerkedjünk lambda kifejezésekkel!

Táblázatos komponens testreszabása

táblázat logo

táblázat logoA Java programozási nyelv egyik ismert GUI csomagja a swing. Ennek népszerű grafikus komponense az adatok táblázatos megjelenítését biztosító JTable komponens. A táblázatos megjelenítéshez több beállítás is szükséges. A JTable egy MVC komponens, így külön kezelendők a modell, nézet és a vezérlő funkcióihoz kötődő beállítások. A modell tárolja az adatokat például DefaultTableModel típusú objektumban, amiben szétválaszthatók a fejlécben és a többi cellákban található adatok. A nézethez tartozik a betűméret, a cellák színezése, az adatok igazítása, megjelenítése, a gördítősáv. A viselkedést, a felhasználói reakciót a vezérlő határozza meg, például rendezés, görgetés, fókusz, kijelölés, oszlopok sorrendjének cseréje.

Feladat

Készítsünk olyan Java swing-es kliensprogramot, amely tetszőleges adatforrásból (XML vagy JSON a hálózatról, JDBC adatbázis kapcsolatból, ORM leképzésből származó objektumokból) képes az átvett adatok grafikus felületen való táblázatos megjelenítésére JTable komponenssel! Építsünk arra, hogy az adatokon kívül metaadatok is rendelkezésünkre állnak! A megoldás legyen univerzális!

Képernyőkép

OracleHR képernyőkép

Modell

A táblázatos GUI komponenst kezdetben inicializálni kell, illetve a benne tárolt adatok is törölhetők, ha újrahasznosításra kerül a sor:

Ki kell nyerni a tároláshoz és a megjelenítéshez kötődő adatokat (1. lépés). A metaadatokból a for() ciklus előállítja az oszlopTomb-öt, és az oszlopTipusTomb-be kerülnek az Oracle adattípusból Java objektumtípusként megfeleltetett adatok. Előbbi a fejléc feliratainak szövegeit tartalmazza, és az utóbbi befolyásolja az egyes cellákban az igazítást, illetve hatással van adott oszlop rendezésére is:

Ki kell nyerni a tároláshoz és a megjelenítéshez kötődő adatokat (2. lépés). A while() ciklus végigjárja az eredménytábla sorait és Object típusú tömböt állít elő az összetartozó rekord mezőiből. Ezek először generikus listába kerülnek, majd onnan kétdimenziós Object típusú tömbbe:

Mi indokolja a tömbökből álló generikus lista ( adatLista) alkalmazását?

A while() ciklus végrehajtása előtt nem tudjuk lekérdezni, hogy mennyi rekordot kaptunk vissza, így nem tudjuk rögtön az adatTomb-be tenni az adatokat. A Java nyelvben a tömbök mérete fix, és a deklaráció során meg kell adni. Az eredménytábla metaadatai között megtalálható a mezők száma, ami felhasználható a kétdimenziós tömb oszlopszámaként. A generikus lista dinamikus, annyi elemből fog állni, ahány lépésben végrehajtódik a while() ciklus. Ezután a listától lekérdezhető az elemszáma ( adatLista.size()), és ezzel megvan a kétdimenziós tömb sorainak száma, ami eddig hiányzott. Persze használhatnánk Vector-t is a tömbökből álló generikus lista helyett (mert a DefaultTableModel-nek van olyan túlterhelt konstruktora, ami átvenné paraméterként), de ezt inkább nem tesszük, hiszen a Vector már régóta obsolete kollekció.

Előállítjuk a vizuális komponens mögötti adatmodellt. Öröklődéssel kiegészítjük két hasznos függvénnyel, így cellák rajzolása/renderelése és rendezése megkaphatja a szükséges adattípust ( getColumnClass()), valamint letiltható a cellák szerkeszthetősége ( isCellEditable()). Utóbbiak inkább a vezérléshez kötődnek, de modellen keresztül itt és így kell beállítani:

Végül a vizuális komponens mögötti adatmodellt kell átadni:

Nézet

Adott betűtípus, betűstílus és betűméret használható a táblázat fejlécében, celláiban, illetve a betűmérettől függhet a sorok magassága:

Hasznos ha JScrollPane típusú gördítősáv tartozik a táblázathoz, így dinamikusan megjeleníthető/elrejthető a függőleges/vízszintes gördítősáv:

Vezérlés

Az adatokhoz valahogyan hozzá kell jutni. Most JDBC kapcsolatot használunk és az Oracle HR sémából kérdezünk le adatokat, de a forráskód-részlet univerzális. A folyamat a következő:

  • A driver osztályt betöltjük.
  • Autentikációval c kapcsolatot nyitunk az adatbázis-szerver felé.
  • Végrehajtjuk a lekérdező SQL parancsot.
  • Feldolgozzuk az eredményül kapott ResultSet típusú rs objektumot.
  • Végül lezárjuk a c hálózati kapcsolatot.

Ha engedélyezzük, akkor a megjelenő táblázat fejlécében az egyes oszlopok felirataira kattintva elérhetjük, hogy az adott oszlop típusának megfelelően növekvő vagy csökkenő sorrendbe átrendeződjenek az adatok:

A kivételkezelést nem részleteztük a fenti forráskódoknál, de természetesen kötelezően adott.

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

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 45-52. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon, illetve Java adatbázis-kezelő tanfolyam 9-12. óra: Oracle HR séma elemzése, 33-36. óra: Grafikus kliensalkalmazás fejlesztése JDBC alapon, 2. rész alkalmaihoz kapcsolódik.

Ismerkedjünk lambda kifejezésekkel!

lambda kifejezés logo

lambda kifejezés logoA Java 8-tól használhatunk lambda kifejezéseket, amivel hatékonyabban, rövidebben és könnyebben valósíthatunk meg tipikus műveleteket.

Korábban általában az eseménykezelést globálisan (interfészek implementálásával), vagy lokálisan (névtelen interfész implementálásával) oldottuk meg, illetve besegítettek adapterek is. Sok- és többféle eseménynél ez a forráskódunk elaprózódásához vezetett, ami nehézkes olvashatóságot és karbantarthatóságot eredményezett.

A lambda kifejezés egy olyan kódrészlet, amelyben valamihez hozzárendelünk valamit, például egy metódus paraméteréhez a végrehajtandó forráskódot ( x -> y). Ehhez építünk a funkcionális interfészekre és a metódus referenciákra (szintén Java 8-tól), illetve a típus kikövetkeztetés képességére is (Java 7-től).

A kiválogatás programozási tételt valósítjuk meg többféle implementációval, felhasználva a Java nyelv újdonságait, és a fentieken kívül még a Stream API-t is.

Adatforrás

Először is kellenek adatok, hiszen azokat dolgozzuk fel. Egy Termek osztályú egyszerű POJO-val dolgozunk, nev és ar tulajdonságokkal, generált konstruktorral, getter metódusokkal és toString()-gel. Az adatforrást biztosító absztrakt Lista ősosztályban a POJO-kból felépítünk egy termekLista nevű generikus listát (például CSV vagy XML fájlból beolvasva az összetartozó adatokat) – listaFeltolt() eljárás – és implementálunk egy univerzálisan használható listaKiir(String uzenet, List termekLista) eljárást is.

Örökítünk három utódosztályt a Lista osztályból, amelyek különbözőképpen dolgozzák fel a termekLista-t, bemutatva a fejlődés útját, illetve a rendelkezésre álló lehetőségeket.

Válogassunk a termékek közül négyféleképpen és adjuk vissza azon termékeket, amelyek:

  • limit alatti áron kaphatók,
  • ára limit1 és limit2 közé esik (zárt intervallumban),
  • neve adott szöveggel kezdődik (kis- és nagybetű különbözik),
  • neve adott szöveget tartalmaz (kis- és nagybetű nem különbözik)!

1. változat

Hagyományos megközelítéssel a fentiek megvalósításához külön egy-egy függvény tartozik, ahogyan az alábbiakban látható:

A termekListaLimitAr1() függvényben látható ötféle lehetőség a kiválogatásra a termekLista-ból:

  • //1: hagyományos, index alapú változat,
  • //2: iterátorra közvetlenül építő változat,
  • //3: bejáró ciklus, iterátorra közvetve építő változat,
  • //4: Stream API-ra építő változat, kiválogatás lambda-kifejezéssel ( filter), a megmaradó termékekre végrehajtandó forEach művelet lambda kifejezéssel,
  • //5: Stream API-ra építő változat, kiválogatás lambda-kifejezéssel ( filter), a megmaradó termékeket összegyűjtő/leképező collect művelettel.

Jól megfigyelhető, hogy négy függvény vázszerkezete megegyezik, és csupán a filter-ben található lambda-kifejezések különböznek. Ez a megoldás meglehetősen redundáns, nem általánosítható, valamint további műveletek megvalósítása további függvények implementálását igényli.

2. változat

Őrizzük meg a négyféle funkciót, sőt tegyük lehetővé, hogy ez tetszőlegesen bővíthető legyen. Használjunk saját generikus, funkcionális Feltetel interfészt saját döntés megvalósítását biztosítani tudó implementálandó teszt() függvénnyel, az alábbiak szerint:

A termekListaFeltetel() függvény paramétere a saját Feltetel interfészünket implementáló névtelen osztály példánya, amely felhasználható:

  • //6: ciklusban egyszerű feltételként,
  • //7: Stream API filter műveletében megadott lambda-kifejezésben,
  • //8: a listaKiir() metódusban paraméterként átadva névtelen osztály példányaként,
  • //9-től: a listaKiir() metódusban paraméterként átadva lambda-kifejezésként.

Látszik, hogy többféle kiválogató művelethez egyetlen implementált függvény szükséges. Ez a megoldás már jóval általánosabb.

3. változat

A saját interfész helyett használjuk fel a beépített Predicate generikus, funkcionális interfészt, építve annak test() függvényére az alábbiak szerint:

Belépési pont

Végül következzen a közös belépési pont, amelyben tetszőlegesen aktiválható és tesztelhető mindhárom változat működése:

Mit ír ki a program a konzolra?

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

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának 21-24. óra: Objektumorientált programozás 2. rész, 25-28. óra: Objektumorientált programozás 3. rész, valamint a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának 9-12. óra: XML feldolgozás alkalmaihoz kötődik.

Máskor is blogolunk a témakörben: Stream API lambda kifejezésekkel.