lambda kifejezés - címke - it-tanfolyam.hu

Táblázatos hőtérkép készítése

2023. november 6. Szerző: Kaczur Sándor

Ebben a projektben táblázatos hőtérképet készítünk Java és JS nyelveken. Java programot készítünk az adatok véletlenszerű előállításához és a sablon alapján történő HTML fájl generálásához. JavaScript program fogja a grafikont megjeleníteni a weboldalon. Tervezünk, kódolunk, tesztelünk. Lássunk hozzá!

Mi az a hőtérkép?

A hőtérkép (heatmap) olyan grafikon, amely könnyen áttekinthetővé tesz nagy mennyiségű adatot úgy, hogy kategorizál/csoportosít és az előfordulások tartományai alapján különböző színeket rendel azokhoz. A szín hozzárendelése egy intervallumból történik. Például a világosabb a ritkább, a sötétedő szín az egyre gyakoribb értékeket jelenti. A tipikus hőtérkép kétdimenziós és az előforduló adatok mennyiségét, azok arányait, eloszlását, szóródását (nem szórását), gyakoriságát jeleníti meg. A hőtérkép gyors vizuális összefoglalást, áttekintést biztosít. A projekt során sorokból és oszlopokból álló táblázatos hőtérképet készítünk.

A táblázatos hőtérkép nem összekeverendő a következő két megközelítéssel:

Ha az adatok lokációhoz kötődnek és térképen jelennek meg, akkor azt tematikus térképnek nevezzük. Erről már blogoltam korábban, lásd: Céline Dion – Courage World Tour, amikor az énekesnő USA-beli államokban előforduló koncertjeinek számát jelenítettem meg. Ehhez hasonlók az amerikai elnökválasztás során használt tematikus térképek, amelyek a(z egyes) jelöltek szavazatainak arányát ábrázolják meg szintén államonként.
Ha az adatok webergonómiához, bannervaksághoz, inkább fókuszban lévő tartalmakhoz, felhasználói élmény (UX) tervezéshez kötődnek, akkor a weboldal grafikus elemeihez (azok pozíciója) alapján rendelünk hozzá színeket attól függően, hogy mennyi ideig nézi azt a felhasználó.

Mi a feladat (koncepcionálisan)?

Adott egy konditerem, amely hétköznapokon egy megadott időintervallumban használható. Ehhez kulcsot kell felvenni és leadni. Az első belépő nyitja és az utolsó távozó zárja az ajtót. A teremhasználat offline nyilvántartott, így nehézkes bármiféle kimutatás, statisztika. A „menet közbeni” jövés-menést nem tudjuk követni. Természetesen adott számos szabály (felelősség, biztonság, balesetvédelem, létszámkorlát), amit most nem részletezek.

Elhelyezünk az ajtó mellett, belülről egy belépéshez és egy távozáshoz tartozó QR kódot. Készítünk egy egyszerű mobil alkalmazást és megkérjük a konditermek használóit, hogy belépéskor és távozáskor „csekkoljanak”. Anonim gyűjtjük a belépések és távozások időpontját (valahol egy szerveren, bármilyen fájlban, adatbázisban).

A konditermek használatára vonatkozó összesített adatokat könnyen átlátható módon szeretnénk weboldalon megjeleníteni: heti bontásban, a nyitva tartás időszakát órás blokkokra bontva az igénybevételtől függően jelenjenek meg az adatok táblázatos hőtérképen.

Ez az állapot átmeneti. Segítheti a konditermekbe tervezett – egyéni használattól független – események ütemezését. Ezeket akkor lenne célszerű időzíteni, amikor nem, alig, vagy kevésbé használt, foglalt az adott konditerem. A továbbfejlesztés következő állapotában könnyen lecserélhető a QR kód RFID alapú proximity kártyára, proxy kulcstartóra: először csak a jelenlét nyilvántartásához, később akár az ajtó nyitásához is.

Mit valósítunk meg mindebből Java nyelven?

Egyetlen konditeremre fókuszálunk. A hétköznaponként nyitva tartás legyen 16 órától 21 óráig. Aki edzésre jön, véletlenszerűen 20 és 40 perc közötti időszakot tölt a konditeremben. 16 órától lehet belépni. Az utolsó belépés 20:40-kor lehet (érdemes). 21 órakor mindenki elhagyja a konditermet. Nem fordul elő, hogy valaki nem jelzi a belépését vagy a távozását. Mivel anonim a nyilvántartás, így elegendő a dátum/időhöz, időbélyeghez egyetlen állapotot tárolni: be vagy ki. Valaki belépett nyitáskor vagy valamikor utána, majd távozott 20-40 perccel később, de legfeljebb záráskor.

A szükséges adatokat véletlenszerűen állítjuk elő. Egy hétre vonatkozó adatokat generálunk. Ezek a fenti paramétereknek megfelelő, összetartozó belépéshez és távozáshoz köthető időpontok. Kiegészítve a napok ciklusban való léptetésével hétfőtől péntekig. Az adatokat feldolgozva, összegyűjtve, csoportosítva, kategorizálva olyan (kimeneti) formátumra alakítjuk, amely kompatibilis a táblázatos hőtérkép adatmodelljével (bemenetével). Mindez Java nyelven valósul meg.

Mi történik JavaScript nyelven?

A webes megjelenítéshez szükséges egy HTML fájl, amelyben beágyazva található meg egy téglalap alakú területként megjelenő táblázatos hőtérkép. Ez sokféleképpen testre szabható: adható hozzá felirat, beállítható a sorokhoz és oszlopokhoz tartozó szöveg és a táblázat celláiban megjelenő értékek, adott a lebegő, az egér kurzor helyzetétől függő – cellánként különböző – jelmagyarázat, és persze mindennek van formátuma (betűtípus, méret, szín, igazítás, kitöltés). A fix, adatoktól nem függő beállításokat tartalmazó weboldalt sablonként elkészítjük. Mindez JavaScript nyelven történik. Ezután Java program a weboldal sablonját kiegészíti (cseréli, behelyettesíti, feltölti) a szükséges adatokkal.

Hogyan alakul az időintervallumok átfedése?

A konditerem használatának alakulását követjük, amihez táblázatos hőtérképet készítünk. Ehhez a nyitva tartás időintervallumát órás blokkokra bontjuk. Blokkonként összesítjük a jelenlétet, azaz megszámoljuk, hogy éppen akkor hányan veszik igénybe a konditermet, hányan vannak jelen/benn.

A konkrét paraméterektől függően az alábbi képen látható 3 eset egyike fordulhat elő. A és B jelöli az órás blokk elejét és végén, tehát ez 60 perces intervallum. Tarthat például: 16:00:00-16:59:59-ig. X és Y jelöli a jelenlét intervallumát, azaz a belépés és távozás időpontjait. Ez 20 és 40 perc között alakul. Haladjunk balról jobbra az ábrán.

Az első esetben ugyanarra az órára esik a belépés és a távozás. Ez az eset egyértelmű. A másik két esetben átfedés van több órás blokk között, mert különböző órára esik a belépés és a távozás. El kell dönteni, hogy ekkor hogyan összesítjük a jelenlétet. Válasszunk az alábbi két módszer közül:

Az első módszer szerint mindkét órához – ahol átfedés van – összesítjük a jelenlétet 1-1 főként, hiszen ha nem is végig, de jelen volt mindkét órás blokkban. Például: egy 16:50:00-17:20:00 jelenlétet a 16 és 17 órás blokkban is figyelembe veszünk.
A második módszer szerint időarányosan tesszük mindezt, azaz súlyozunk aszerint, hogy milyen hosszú jelenlét esik az egymást követő órákban. Például: egy 16:50:00-17:20:00 jelenlétet a 16 órás blokk esetében egyharmad, a 17 órás blokk esetében kétharmad a jelenlét adott órára eső aránya, súlya.

Az első módszert valósítjuk meg. Ez a döntés jelentősen befolyásolja, hogyan kell értelmezni később az elkészült táblázatos hőtérképet.

Objektumorientált tervezés

A koncepcionális terv alapján modellezünk. A szükséges adatok tárolására és alapfunkcióira fókuszálunk. Az osztály tárolja az összetartozó adatokat és megvalósít rajtuk értelmezhető műveleteket. Az időintervallum/időtartam kezelését a Duration ősosztály oldja meg. Tárolja a start és stop – naptól független időpontokat tároló – adatok és a rájuk vonatkozó FORMAT – megjelenítéshez kötődő – konstanst. Biztosítja a szükséges műveleteket: konstruktor, getterek, megvalósítja az időintervallumok átfedését az isOverlapped() függvénnyel, valamint ad szöveges reprezentációt a toString() függvénnyel. Az ősosztályból öröklődik az utódosztály. A DurationMap osztály a naptól független időpontokat kibővíti a hozzájuk tartozó day nappal, valamint képes tárolni az összesített, megszámolt jelenlétet a count változóban. Részt vesz a megszámolás folyamatában azzal, hogy lépésenként meghívható az incrementCount() eljárása.

A java.time csomagbeli LocalTime osztály képes a dátumtól független, napon belüli időpont tárolására és biztosít néhány alapvető funkciót a kezelésükre. Az adattárolás a napon belül eltelt időn alapul és nekünk (bőven) elegendő a másodperc alapú megjelenítés. A DateTimeFormatter alkalmas ezen időpontok formátumának tárolására, például óó:pp:mm alakban.

A Duration osztályból annyi objektum készül, ahány jelenlét adódik véletlenszerűen. Akár több száz is lehet. A DurationMap osztályból generált objektumok száma jóval kevesebb. Heti 5 napra, napi 5 órás blokkra 25 db készül belőle.

A vezérléshez kötődő osztály tervezését nem részletezem.

Íme a Java forráskód

public class Heatmap {

private final DayOfWeek[] WORKDAYS=new DayOfWeek[] {

DayOfWeek.MONDAY, DayOfWeek.TUESDAY, DayOfWeek.WEDNESDAY,

DayOfWeek.THURSDAY, DayOfWeek.FRIDAY};

private final LocalTime ENTER_START_TIME=LocalTime.of(16, 0, 0);

private final LocalTime ENTER_STOP_TIME=LocalTime.of(20, 40, 0);

private final LocalTime EXIT_TIME=LocalTime.of(20, 59, 59);

private final DateTimeFormatter FORMAT=

DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_TIME;

private final Path HEATMAP_TEMPLATE_FILE=

Paths.get("./files/heatmap-template.html");

private final Path HEATMAP_FILE=Paths.get("./files/heatmap.html");

private ArrayList<DurationMap> durationMapAllList=new ArrayList<>();

public Heatmap() {

overlapTest();

createHeatmapFile();

}

private void overlapTest() {

for(DayOfWeek day: WORKDAYS) {

LocalTime intervalStart=ENTER_START_TIME;

LocalTime intervalStop=

intervalStart.plusHours(1).minusSeconds(1);

ArrayList<DurationMap> durationMapDayList=new ArrayList<>();

for(int i=1; i<=5; i++) {

DurationMap interval=

new DurationMap(day, intervalStart, intervalStop);

durationMapDayList.add(interval);

intervalStart=intervalStart.plusHours(1);

intervalStop=intervalStop.plusHours(1);

}

ArrayList<Duration> durationList=new ArrayList<>();

for(int i=1; i<=10; i++) {

int startSec=ENTER_START_TIME.toSecondOfDay(),

stopSec=ENTER_STOP_TIME.toSecondOfDay();

int randomSec=

(int)(Math.random()*(stopSec-startSec+1)+startSec);

LocalTime startTime=LocalTime.ofSecondOfDay(randomSec);

int presenceMin=(int)(Math.random()*21+20);

LocalTime stopTime=LocalTime.ofSecondOfDay(Math.min(

startTime.toSecondOfDay()+presenceMin*60,

EXIT_TIME.toSecondOfDay()));

durationList.add(new Duration(startTime, stopTime));

}

durationMapDayList.stream().forEach((durationMap) -> {

durationList.stream().

filter((duration) -> (duration.isOverlapped(durationMap))).

forEach((duration) -> {

durationMap.incrementCount();

});

durationMapAllList.addAll(durationMapDayList);

}

private void createHeatmapFile() {

String heatmapData=durationMapAllList.stream().

map(DurationMap::toString).collect(Collectors.joining(",\n"));

try {

String html=Files.readAllLines(HEATMAP_TEMPLATE_FILE).stream().

collect(Collectors.joining("\n"));

html=html.replace("##HEATMAP_DATA##", heatmapData);

Files.write(HEATMAP_FILE, html.getBytes(),

StandardOpenOption.CREATE);

}

catch(IOException e) {

e.printStackTrace();

}

public static void main(String[] args) {

new Heatmap();

}

A Java forráskód minden megtervezett funkciót megvalósít, támogatva a koncepciót. Most nem részletezem a működését.

A véletlenszerűen előállított adatok

A lista görgethető:

{x: "hétfő", y: "16:00:00-16:59:59", heat: 4},

{x: "hétfő", y: "17:00:00-17:59:59", heat: 6},

{x: "hétfő", y: "18:00:00-18:59:59", heat: 9},

{x: "hétfő", y: "19:00:00-19:59:59", heat: 6},

{x: "hétfő", y: "20:00:00-20:59:59", heat: 6},

{x: "kedd", y: "16:00:00-16:59:59", heat: 6},

{x: "kedd", y: "17:00:00-17:59:59", heat: 10},

{x: "kedd", y: "18:00:00-18:59:59", heat: 6},

{x: "kedd", y: "19:00:00-19:59:59", heat: 7},

{x: "kedd", y: "20:00:00-20:59:59", heat: 3},

{x: "szerda", y: "16:00:00-16:59:59", heat: 5},

{x: "szerda", y: "17:00:00-17:59:59", heat: 9},

{x: "szerda", y: "18:00:00-18:59:59", heat: 5},

{x: "szerda", y: "19:00:00-19:59:59", heat: 7},

{x: "szerda", y: "20:00:00-20:59:59", heat: 7},

{x: "csütörtök", y: "16:00:00-16:59:59", heat: 4},

{x: "csütörtök", y: "17:00:00-17:59:59", heat: 6},

{x: "csütörtök", y: "18:00:00-18:59:59", heat: 11},

{x: "csütörtök", y: "19:00:00-19:59:59", heat: 7},

{x: "csütörtök", y: "20:00:00-20:59:59", heat: 5},

{x: "péntek", y: "16:00:00-16:59:59", heat: 4},

{x: "péntek", y: "17:00:00-17:59:59", heat: 8},

{x: "péntek", y: "18:00:00-18:59:59", heat: 4},

{x: "péntek", y: "19:00:00-19:59:59", heat: 7},

{x: "péntek", y: "20:00:00-20:59:59", heat: 4}

A weboldal sablonja

HTML és JavaScript nyelvű forráskód vegyesen. A Java program a fájl 31. sorában lévő ##HEATMAP_DATA## szöveget cseréli le a táblázatos hőtérkép megjelenítéséhez szükséges véletlenszerűen előállított adatokra.

<html>

<head>

<title>Heatmap in JavaScript</title>

html, body, #container {

width: 80%; height: 80%; margin: 20pt; padding: 20pt;

}

</style>

</head>

<body>

anychart.onDocumentReady(function () {

let chart=anychart.heatMap(getData());

chart.title("Hogyan alakul a konditerem látogatottsága?");

chart.tooltip().useHtml(true).titleFormat(function () {

return "Látogatottság: "+this.heat;

}).format(function () {

return (

'<span style="color: #CECECE">Nap: </span>'+this.x+"<br/>"+

'<span style="color: #CECECE">Időtartam: </span>'+this.y

);

});

chart.container("container");

chart.draw();

});

function getData() {

return [

##HEATMAP_DATA##

];

}

</script>

</body>

</html>

További részletekért, beállításra vonatkozó, testre szabási lehetőségekért érdemes tanulmányozni az AnyChart dokumentáció Heat Map Chart fejezetét.

Az eredmény

Az előállított weboldalt böngészőben megjelenítve ezt kaphatjuk eredményként (vagy a véletlenszerűen generált adatoktól függően hasonlót):

A táblázatos hőtérkép hasznos eszköz. Elemezve könnyen döntéseket hozhatunk a koncepcionális tervezés során vázoltak alapján.

Továbbfejlesztési lehetőségek

Lehetne több konditerem is. Ekkor rögtön felmerül az összehasonlítás lehetősége, egyben igénye is.
Lehetne hétköznaponként eltérő a konditerem nyitva tartása.
Az időpontok kezelési precíz. Egy másodpercen múlik, hogy nem fedik át egymást. Az időpontok megjelenítése lehetne óó:pp alapú is.
Az időintervallumok jelenleg állandóak, mindig 1 órásak. Könnyen megoldható lenne, hogy dinamikusak legyenek: például a népszerűbb időszakok felbonthatók lennének két 30 perces blokkra. A népszerűség értelmezhető minden nap (héten) másképp. Egyszerű képlettel: átlag felett, medián felett.
Általánosíthatnánk a létesítménygazdálkodáshoz kötődő erőforrást nem (feltétlenül) helyhez kötött, mozgatható, kölcsönözhető eszközökre is: hangszer, projektor, stúdió felszerelés.
Másképpen valósulna meg az adatgyűjtés, ha egyetlen QR kód állna rendelkezésre és back-end helyett a „mobil alkalmazás emlékezne” a belépésre és távozásra. Ez jelentheti legalább az aznapi adatokat, de tárolható historikusan is.
Hibát is kellene, lehetne kezelni. Például a kiléptetés lehetne automatikus a nyitva tartás végén. A jelenlét igazából igaz-hamis állapot: ha eddig hamis volt és történt valami, akkor igaz lesz és fordítva. Ha van mögötte állapotmegőrző emlékezet (mivel programozunk, így nyilvánvalóan azonnal objektumra gondolunk, vagy annak valamilyen fájlba vagy adatbázisba történő leképezésére).
A nyilvántartás könnyen megvalósítható személy hozzárendelésével, azaz lehetne nem anonim is a jelenlét.
Egymást átfedő időpontok esetén (ha nincsenek a hosszukra vonatkozó korlátozó feltételek) általánosítva 6 eset fordulhat elő. Például ha a jelenlét lehetne 60 percnél hosszabb, de 120 percnél rövidebb is, akkor nem lenne elegendő a fenti 3 esetet kezelni a jelenlét összesítése során.
Valósítsuk meg az időintervallumok átfedésénél bemutatott második – időarányos – módszert!
A napi jelenlét 20 fővel valósul meg a programban. Lehetne ez a paraméter is véletlenszerű, például 15-30 fő között, vagy esetleg népszerűbb a péntek.
Jelenleg a táblázatos hőtérkép statikus. Csak a (befejezett egész heti) múltbeli adatokat tudja megjeleníteni. Az aktuális, jelenlegi állapothoz szinkronizáció, ütemezés kell. Óránként (a blokkok végén automatizáltan), de akár 5 percenként is aktualizálható a hőtérkép.
A táblázatos hőtérkép megjelenítése önálló weboldal helyett beágyazható widget felületén is történhet.
Többféleképpen is készítettünk már grafikonokat, íme néhány a szakmai blogunkból: Kockadobás kliens-szerver alkalmazás, Sankey-diagram készítése, JFreeChart grafikon készítése.

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

A projektfeladat – attól függően, milyen szinten valósítjuk meg – kapcsolódhat több tanfolyamunk tematikájához. A fenti forráskód a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 17-28. óra: Objektumorientált programozás és a 37-44. óra Fájlkezelés alkalmaihoz kötődik. Ha többrétegű, elosztott alkalmazásként valósítjuk meg, akkor a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam a 9-16. óra: XML és JSON feldolgozás, dinamikusan generált weboldalba beépítve a 33-40. óra: Java Server Pages alkalmaihoz kapcsolódik. Ha fájlok helyett egyszerű adatbázist használnánk, akkor a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 45-52. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon, ha objektumrelációs leképezéssel oldanánk meg, akkor a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam 25-32. óra: Adatbázis-kezelés JPA alapon alkalmakhoz kötődhet.

Születésnap-paradoxon

2023. szeptember 3.2023. szeptember 2. Szerző: Kaczur Sándor

Mennyi a valószínűsége, hogy n ember között van kettő, akiknek egy napon van a születésnapja? A meglepő a dologban az, hogy már 23 ember esetén a kérdéses valószínűség 1/2-nél nagyobb. Másképpen: már 23 ember esetén nagyobb annak az esélye, hogy megegyezik a születésnapjuk, mint az ellenkezőjének. Ez a 23 nagyon kevésnek tűnik. Ezért paradoxon.

Közismert néhány hétköznapi valószínűség. Íme néhány szabályos eset. A pénzfeldobás során 1/2 az esélye a fej és 1/2 az esélye az írás eredménynek (másképpen 50%-50%, azaz fifty-fifty). A kockadobás esetén 1/6 az esélye bármelyik számnak 1-től 6-ig. Két kocka esetén blogoltam már a dobott számok összegének alakulásáról, eloszlásáról: Kockadobás kliens-szerver alkalmazás.

Néhány egyszerűsítés

Az év 365 napból áll. Nem számítanak a 366 napos szökőévek.
A születések eloszlása egyenletes, azaz minden nap körülbelül ugyanannyian születnek. Nem számít, hogy hétköznap, hétvége, ünnepnap. Az áramszüneti városi legendák sem.
Nem vesszük figyelembe az azonos napon született ikreket. Persze ikrek születhetnek különböző napokon is.

Azonos születésnap valószínűsége grafikonon

Lássuk, hogyan alakul az azonos születésnap valószínűsége az emberek számától függően! Grafikonon ábrázolva:

A fenti grafikonhoz szükséges adatok könnyen előállíthatók az alábbi Java forráskóddal:

private static String scatterChartData() {

List<String> list=IntStream.range(1, 71).boxed().

map(n->String.format(Locale.US,

"%10c[ %d, %.4f ]", ' ', n, 1-Math.pow(364.0/365, n*(n-1)/2))).

collect(Collectors.toList());

return String.join(",\n", list);

}

A fenti Google Chart típusú szórásgrafikon (Scatter Chart, korrelációs diagram) megjelenítéséhez adatpárok sorozata szükséges. Ezek a konkrétumok (70 db adatpár), görgethető:

[ 1, 0.0000 ],

[ 2, 0.0027 ],

[ 3, 0.0082 ],

[ 4, 0.0163 ],

[ 5, 0.0271 ],

[ 6, 0.0403 ],

[ 7, 0.0560 ],

[ 8, 0.0739 ],

[ 9, 0.0940 ],

[ 10, 0.1161 ],

[ 11, 0.1401 ],

[ 12, 0.1656 ],

[ 13, 0.1926 ],

[ 14, 0.2209 ],

[ 15, 0.2503 ],

[ 16, 0.2805 ],

[ 17, 0.3114 ],

[ 18, 0.3428 ],

[ 19, 0.3745 ],

[ 20, 0.4062 ],

[ 21, 0.4379 ],

[ 22, 0.4694 ],

[ 23, 0.5005 ],

[ 24, 0.5310 ],

[ 25, 0.5609 ],

[ 26, 0.5900 ],

[ 27, 0.6182 ],

[ 28, 0.6455 ],

[ 29, 0.6717 ],

[ 30, 0.6968 ],

[ 31, 0.7208 ],

[ 32, 0.7435 ],

[ 33, 0.7651 ],

[ 34, 0.7854 ],

[ 35, 0.8045 ],

[ 36, 0.8224 ],

[ 37, 0.8391 ],

[ 38, 0.8547 ],

[ 39, 0.8690 ],

[ 40, 0.8823 ],

[ 41, 0.8946 ],

[ 42, 0.9058 ],

[ 43, 0.9160 ],

[ 44, 0.9254 ],

[ 45, 0.9339 ],

[ 46, 0.9415 ],

[ 47, 0.9485 ],

[ 48, 0.9547 ],

[ 49, 0.9603 ],

[ 50, 0.9653 ],

[ 51, 0.9697 ],

[ 52, 0.9737 ],

[ 53, 0.9772 ],

[ 54, 0.9803 ],

[ 55, 0.9830 ],

[ 56, 0.9854 ],

[ 57, 0.9875 ],

[ 58, 0.9893 ],

[ 59, 0.9909 ],

[ 60, 0.9922 ],

[ 61, 0.9934 ],

[ 62, 0.9944 ],

[ 63, 0.9953 ],

[ 64, 0.9960 ],

[ 65, 0.9967 ],

[ 66, 0.9972 ],

[ 67, 0.9977 ],

[ 68, 0.9981 ],

[ 69, 0.9984 ],

[ 70, 0.9987 ]

Hasonló grafikon készítéséről szintén blogoltam már: Céline Dion – Courage World Tour.

Párok előállítása

Az emberek születésnapjainak összehasonlítása párokban történik. 23 ember esetén 23*22/2=253 pár van. Általános esetben n ember esetén (n*(n-1))/2 pár adódik. A levezetés részletei a források között megtalálható. 59 ember esetén 1711 pár adódik és szinte garantált az előforduló azonos születésnap, hiszen már 0,99 ennek a valószínűsége.

Az alábbi Java forráskód – rekurzív módon – előállítja a 23 konkrét esetre a párokat, az embereket 1-23-ig sorszámozva. Kombinációk:

private static void combinationsInternal(

List<Integer> input, int k,

List<List<Integer>> output,

ArrayList<Integer> acc, int i) {

int needToAcc=k-acc.size(), canAcc=input.size()-i;

if(acc.size()==k)

output.add(new ArrayList<>(acc));

else if(needToAcc<=canAcc) {

combinationsInternal(input, k, output, acc, i + 1);

acc.add(input.get(i));

combinationsInternal(input, k, output, acc, i + 1);

acc.remove(acc.size()-1);

}

public static List<List<Integer>> combinations(

List<Integer> input, int k) {

List<List<Integer>> output=new ArrayList<>();

combinationsInternal(input, k, output, new ArrayList<>(), 0);

return output;

}

public static void main(String[] args) {

for(int i=23; i<=23; i++) {

List<Integer> list=IntStream.range(1, i+1).

mapToObj(x->x).collect(Collectors.toList());

List<List<Integer>> combinationList=combinations(list, 2);

Collections.reverse(combinationList);

System.out.println(

i+" db elemből:\n"+

list+"\n"+

combinationList.size()+" db pár:\n"+

combinationList);

}

A main() metódusban az i változó paraméterezhető és a konkrét eset könnyen intervallumra változtatható. Eredményül ezt írja ki a program a konzolra, görgethető:

23 db elemből:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]

253 db pár:

[[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5], [1, 6], [1, 7], [1, 8], [1, 9], [1, 10], [1, 11], [1, 12], [1, 13], [1, 14], [1, 15], [1, 16], [1, 17], [1, 18], [1, 19], [1, 20], [1, 21], [1, 22], [1, 23],

[2, 3], [2, 4], [2, 5], [2, 6], [2, 7], [2, 8], [2, 9], [2, 10], [2, 11], [2, 12], [2, 13], [2, 14], [2, 15], [2, 16], [2, 17], [2, 18], [2, 19], [2, 20], [2, 21], [2, 22], [2, 23],

[3, 4], [3, 5], [3, 6], [3, 7], [3, 8], [3, 9], [3, 10], [3, 11], [3, 12], [3, 13], [3, 14], [3, 15], [3, 16], [3, 17], [3, 18], [3, 19], [3, 20], [3, 21], [3, 22], [3, 23],

[4, 5], [4, 6], [4, 7], [4, 8], [4, 9], [4, 10], [4, 11], [4, 12], [4, 13], [4, 14], [4, 15], [4, 16], [4, 17], [4, 18], [4, 19], [4, 20], [4, 21], [4, 22], [4, 23],

[5, 6], [5, 7], [5, 8], [5, 9], [5, 10], [5, 11], [5, 12], [5, 13], [5, 14], [5, 15], [5, 16], [5, 17], [5, 18], [5, 19], [5, 20], [5, 21], [5, 22], [5, 23],

[6, 7], [6, 8], [6, 9], [6, 10], [6, 11], [6, 12], [6, 13], [6, 14], [6, 15], [6, 16], [6, 17], [6, 18], [6, 19], [6, 20], [6, 21], [6, 22], [6, 23],

[7, 8], [7, 9], [7, 10], [7, 11], [7, 12], [7, 13], [7, 14], [7, 15], [7, 16], [7, 17], [7, 18], [7, 19], [7, 20], [7, 21], [7, 22], [7, 23],

[8, 9], [8, 10], [8, 11], [8, 12], [8, 13], [8, 14], [8, 15], [8, 16], [8, 17], [8, 18], [8, 19], [8, 20], [8, 21], [8, 22], [8, 23],

[9, 10], [9, 11], [9, 12], [9, 13], [9, 14], [9, 15], [9, 16], [9, 17], [9, 18], [9, 19], [9, 20], [9, 21], [9, 22], [9, 23],

[10, 11], [10, 12], [10, 13], [10, 14], [10, 15], [10, 16], [10, 17], [10, 18], [10, 19], [10, 20], [10, 21], [10, 22], [10, 23],

[11, 12], [11, 13], [11, 14], [11, 15], [11, 16], [11, 17], [11, 18], [11, 19], [11, 20], [11, 21], [11, 22], [11, 23],

[12, 13], [12, 14], [12, 15], [12, 16], [12, 17], [12, 18], [12, 19], [12, 20], [12, 21], [12, 22], [12, 23],

[13, 14], [13, 15], [13, 16], [13, 17], [13, 18], [13, 19], [13, 20], [13, 21], [13, 22], [13, 23],

[14, 15], [14, 16], [14, 17], [14, 18], [14, 19], [14, 20], [14, 21], [14, 22], [14, 23],

[15, 16], [15, 17], [15, 18], [15, 19], [15, 20], [15, 21], [15, 22], [15, 23],

[16, 17], [16, 18], [16, 19], [16, 20], [16, 21], [16, 22], [16, 23],

[17, 18], [17, 19], [17, 20], [17, 21], [17, 22], [17, 23],

[18, 19], [18, 20], [18, 21], [18, 22], [18, 23],

[19, 20], [19, 21], [19, 22], [19, 23],

[20, 21], [20, 22], [20, 23],

[21, 22], [21, 23],

[22, 23]]

Kísérleti ellenőrzés

Tekintsünk például 1000 esetet! Készítsünk Java programot, amely 23 db véletlen születésnapot generál! Legyen ez a születésnap sorszáma az évben (másképpen hányadik napon született az ember az évben). Ez lényegesen egyszerűsíti a megoldást, összevetve a dátumkezelésen alapuló megközelítéssel. Ajánljuk a szakmai blog dátumkezelés címkéjét az érdeklődőknek, ahol megtalálhatók a témához kapcsolódó Java forráskódrészletek részletes magyarázatokkal kiegészítve. Íme a többféle generikus listát és programozási tételt használó forráskód:

public static void main(String[] args) {

final int COUNT=1000;

ArrayList<String> list1=new ArrayList<>();

int count2=0;

for(int i=1; i<=COUNT; i++) {

ArrayList<Integer> dayList=new ArrayList<>();

for(int n=1; n<=23; n++) {

int day=(int)(Math.random()*365+1); //1-365

dayList.add(day);

}

Collections.sort(dayList);

System.out.println(dayList);

ArrayList<String> list2=new ArrayList<>();

int n=0;

while(n<dayList.size()) {

int currentDay=dayList.get(n), count1=0;

while(n<dayList.size() && dayList.get(n)==currentDay) {

count1++;

n++;

}

if(count1>1)

list2.add(i+","+currentDay+","+count1);

}

if(!list2.isEmpty()) {

list1.add(list2.toString());

count2++;

}

System.out.println("\n"+list1+"\n"+COUNT+" esetből "+

count2+" kedvező eset fordult elő");

}

Érdemes elemezni, tesztelni a fenti forráskódot: milyen lépésekben, milyen adatszerkezeteket épít. Hasznos lehet lambda kifejezésekkel kiegészíteni, módosítani a programot. Részlet a program szöveges eredményéből:

[4, 14, 31, 34, 73, 85, 88, 110, 119, 125, 132, 140, 148, 183, 241, 249, 255, 265, 272, 289, 303, 353, 355]

[7, 16, 40, 67, 72, 72, 79, 89, 96, 128, 141, 142, 203, 215, 217, 219, 230, 243, 250, 272, 273, 321, 325]

[63, 70, 70, 87, 92, 106, 112, 113, 115, 123, 124, 131, 138, 139, 164, 165, 173, 177, 179, 180, 241, 310, 357]

[45, 48, 73, 75, 94, 103, 117, 161, 168, 170, 202, 223, 231, 235, 240, 252, 254, 255, 260, 272, 274, 284, 301]

[2, 2, 3, 13, 39, 47, 66, 94, 148, 151, 153, 160, 161, 166, 179, 212, 223, 254, 280, 311, 316, 324, 340]

[5, 32, 36, 71, 74, 80, 96, 115, 120, 150, 167, 167, 169, 219, 255, 259, 283, 289, 304, 306, 317, 336, 359]

[4, 5, 17, 46, 65, 78, 78, 79, 95, 106, 116, 138, 189, 228, 251, 253, 304, 332, 332, 334, 337, 347, 362]

[12, 14, 15, 67, 76, 77, 113, 126, 154, 161, 184, 195, 204, 214, 216, 225, 225, 225, 227, 229, 235, 236, 348]

[5, 7, 18, 28, 55, 71, 83, 126, 126, 129, 150, 158, 169, 221, 224, 231, 242, 253, 267, 300, 321, 326, 329]

[19, 37, 47, 49, 80, 89, 94, 122, 145, 165, 174, 190, 211, 215, 241, 265, 286, 287, 295, 297, 325, 354, 361]

...

[[2,72,2], [3,70,2], [5,2,2], [6,167,2], [7,78,2, 7,332,2], [8,225,3], [9,126,2]...

1000 esetből 506 kedvező eset fordult elő.

A 12. sorban lévő számhármasok jelentése: esetszám 1-től, azonos nap, előfordulás száma. Például: a kísérlet során a 8. esetben az év 225. napja azonos 3 embernél. Természetesen nincs garancia arra, hogy az 1000 eset vizsgálatánál mindig 500-nál nagyobb kedvező esetet kapunk.

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

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam szakmai moduljának 17-28. óra Objektumorientált programozás alkalmaihoz kötődik.

Források

Születésnap-paradoxon – Wikipédia
Stráhl, I. (2016): Születésnap paradoxon – lesz olyan, aki osztozik a tortán?
Kasnyik, M. (2019): Harmadával kevesebb gyerek születik hétvégéken és ünnepnapokon, mint hétköznap
J. Frost (2020): Answering the Birthday Problem in Statistics
K. Azad (2018): Understanding the Birthday Paradox
Vsause2 (2019): The Birthday Paradox – YouTube
P. Com, M. Habib, T. Suresh, L. Weinstein, C. Lin, J. Khlm, E. Ross (2022): Birthday Problem | Brilliant Math & Science Wiki
Baeldung (2022): Overview of Combinatorial Problems in Java

Galéria véletlen sorrendben

2023. november 2.2023. augusztus 11. Szerző: Kiss Balázs

Adott egy mappában lévő sok-sok képfájl, többféle formátumban, kiterjesztéssel. A feladat az, hogy időzítve jelenítsük meg ezeket a képeket véletlen sorrendben saját fejlesztésű Java program segítségével. A tervezés során áttekintünk többféle lehetőséget. Bemutatjuk a megoldáshoz szükséges lépéseket és a program működését.

A program tervezése

A szükséges bemeneti adatok

Egy mappa, abszolút vagy relatív útvonal, ahol a képfájlok megtalálhatók. A mappa átvehető a program paramétereként (ha parancssorban meghívva átadjuk) vagy lehet az aktuális mappa (ahonnan a programot jar fájlként elindítjuk). A program a mappában közvetlenül megtalálható képeket olvassa be. Az ott található almappákba nem megy bele.
A képfájlok különböző kiterjesztéseit tárolni kell. Többféle is lehet, így ehhez szükséges alkalmas adatszerkezet. A listában nem szereplő kiterjesztéssel rendelkező fájlok nem kerülnek feldolgozásra.
Érdemes a képfájlokat egy lépésben betölteni a memóriába. Így a program takarékos erőforrásként bánik a tárhellyel (merevlemez, pen-drive, SSD, hálózati meghajtó). Csak egyszer dolgozza fel (olvassa végig) a mappát. Feltételezzük, hogy a képfájlok beférnek a memóriába.
A program teljes képernyős, amiből elérhető a rendelkezésre álló terület mérete, ahol megjeleníthetők a képek. A program a betöltött képfájlok méreteihez is hozzáfér. Ez a méret kétféle lehet: bájtban kifejezhető a képfájl elfoglalt tárhelye, illetve pixelben kifejezhető a képfájl dimenziója (másképpen a megjelentéséhez szükséges terület mérete a képernyőn).

Hogyan működik a program?

Egyszerre egy kép jelenik meg. Időzítő befolyásolja a képfájlok közötti váltást. Meghatározza, hogy a képfájlok meddig látszanak (másképpen: eltelt idő, késleltetés, várakoztatás). A swing GUI-hoz tartozó időzítőt kell hozzá használni.
A program alkalmazkodik a képernyő, kijelző felbontásához, képarányához. A program végtelenítve működik, Alt + F4 billentyűkombinációval lehet kilépni belőle.
A képfájlok megjelenítésük során optimálisan, dinamikusan kitöltik a rendelkezésre álló téglalap alakú területet. A túl kicsi képeket nagyítani kell. A túl nagy képeket kicsinyíteni kell. Mindezt úgy, hogy a képarányt (aspect ratio) meg kell tartani, hogy a képek ne torzuljanak el. Az alábbi három példa balról-jobbra mutatja az optimális kitöltést, illetve azt a két esetet, ami akkor történik, amikor a kép méretéhez képest a megjelenítésre használható terület túl magas vagy túl széles:
A galériába tartozó képek közötti véletlen sorrendet meg kell oldani. A program a memóriába betöltött képek sorszámai alapján valósítja meg a véletlenszerű kiválasztást. A sorszámok összekeverednek. Egymás után nem jöhet ugyanaz a kép többször. Ha a képek „elfogynak”, akkor a program végtelenített működése szerint a képek sorszámai újra összekeverednek és „lejátszásra kerülnek”.

A program megvalósítása

A mappát a java.io csomag File osztályából létrehozott folder objektum tárolja (a "./" szövegliterál jelöli az aktuális mappát). A feldolgozandó képfájlok kiterjesztéseinek listáját egy dinamikus tömbből létrehozott generikus lista oldja meg: ArrayList<String> imageFileExtensionList=new ArrayList<>(Arrays.asList("JPG", "JPEG", "PNG", "GIF")). Egy képfájl memóriabeli tárolását a java.awt.image.BufferedImage típus valósítja meg, amelyekből szintén generikus lista épül: ArrayList<BufferedImage> imageList. A grafikus felhasználói felülethez tartozó javax.swing csomagbeli Timer osztály szükséges, például 2 mp-es várakoztatás és eseménykezelés: timer=new Timer(2000, (ActionEvent) -> { showRandomImage(); }). A GUI JFrame leszármazott keretobjektum. A grafikus felhasználói felület a teljes képernyőt elfoglalja: setExtendedState(MAXIMIZED_BOTH) és setUndecorated(true). A keretre egyetlen JLabel típusú, fekete hátterű lbImage objektum kerül, az alapértelmezett határmenti elrendezésmenedzser közepére (vízszintesen és függőlegesen egyaránt). A képfájlok sorszámai (a későbbi véletlen kiválasztáshoz) az imageIndexList generikus listába/kollekcióba kerülnek. Az index változó jelöli az aktuális, memóriába betöltött képfájl sorszámát, ami kezdetben nulláról indul.

A képfájlok betöltése az alábbiak szerinti:

private void createImageList() {

File[] imageArray=folder.listFiles((File path) -> {

String extension=path.getName().toUpperCase().

substring(path.getName().lastIndexOf(".")+1);

return imageFileExtensionList.contains(extension);

});

try {

for(int i=0; i<imageArray.length; i++) {

imageList.add(ImageIO.read(imageArray[i]));

imageIndexList.add(i);

}

Collections.shuffle(imageIndexList);

}

catch(IOException e) {

}

A fájlok kiterjesztésének szűrése a FileFilter interfész accept() metódusának megvalósításával történik. A fenti forráskódban mindez tömör, lambda kifejezéssel (művelettel) valósul meg. A fájlszűrőn az képfájl megy át, aminek a nagybetűssé alakított kiterjesztését tartalmazza az imageFileExtensionList kollekció. Az i-edik képfájl memóriába való betöltését az ImageIO osztály statikus read() függvénye oldja meg. A képfájlok sorszámainak véletlen összekeverése kezdetben megtörténik: Collections.shuffle(imageIndexList). A fájlkezelés miatt kötelező kivételkezelést most – itt a szakmai blogban – nem részletezzük.

Az időzítő eseménykezelése, a 2 másodpercenkénti képváltás így valósul meg:

private void showRandomImage() {

BufferedImage img=imageList.get(imageIndexList.get(index));

Dimension d=getScaledDimension(new Dimension(

img.getWidth(), img.getHeight()), lbImage.getSize());

ImageIcon imageIcon=new ImageIcon(img.getScaledInstance(

(int)d.getWidth(), (int)d.getHeight(), Image.SCALE_SMOOTH));

lbImage.setIcon(imageIcon);

index++;

if(index==imageIndexList.size()) {

Collections.shuffle(imageIndexList);

index=0;

}

A program alábbi metódusa felel a képarányhoz kötődő műveletekért:

private Dimension getScaledDimension(

Dimension imageSize, Dimension area) {

double widthRatio=area.getWidth()/imageSize.getWidth();

double heightRatio=area.getHeight()/imageSize.getHeight();

double ratio=Math.min(widthRatio, heightRatio);

return new Dimension((int)(imageSize.width*ratio),

(int)(imageSize.height*ratio));

}

A program tesztelése

Érdemes lehet tesztelni nem ajánlott (rossz) megoldásként azt, hogy a program az időzítőnek megfelelően, dinamikusan olvasná be a képfájlokat, amivel lényegesen kevesebb memóriát igényelne.
Van-e reális korlát arra, hogy mennyi, mekkora képek „férnek el” a memóriában?
Hogyan befolyásolja a képfájlok száma és az általuk elfoglalt tárhely a program indulását?
Mi történik, ha nincs megfelelő kiterjesztésű képfájl a mappában? És ha több 1000 kép van benne?
Hogyan jelennek meg (megjelennek-e) az animációt tartalmazó képfájlok? Például a GIF képformátum nem csak statikus egyetlen képet tartalmazhat, hanem lehet animált is.
Teljesen megvalósul-e a reszponzivitás? Ha igen, mi indokolja? Ha nem, miért nem és hogyan lehetne megoldani?

Ha átmenetileg kikapcsoljuk a teljes képernyős megjelenítést, akkor könnyen tesztelhetővé válik a megvalósuló reszponzivitás. Másképpen a program dinamikusan alkalmazkodik a rendelkezésre álló (rajzolható) terület méreteihez (szélesség és magasság):

A program továbbfejlesztési lehetőségei

A program rekurzívan bejárhatná a folder által megjegyzett útvonalból kiindulva a teljes (al)mappaszerkezetet.
A program paraméterezhető lehetne a képfájlok kiterjesztéseivel. Akár konfigurációs fájlból is beolvashatná az imageFileExtensionList adatszerkezetet, például XML, JSON formátumban is.
A program ellenőrizhetné, hogy a mappában lévő összes kép befér-e a memóriába. A program kezelhetne ehhez kötődően többféle limitet: például az első 100 db képet töltené be, és/vagy csak annyi képet tölt be, ami belefér például 64 MB-ba.
A program mutathatná folyamatindikátorral induláskor a képfájlok betöltését. Vagy betölthetné például az első 5 db-ot és háttérszálon a többit, amíg az első 5-öt „lejátssza”.
Ha például a program 10 képet tölt be mappában lévő képfájlokból, akkor ezek 0-tól 9-ig sorszámozódnak. A sorszámok összekeverve következnek. Ha az első menetben az utolsó kép sorszáma például a 7 volt, akkor a következő ismétlődő menet nem kezdődhetne 7-tel.
A programból ki lehetne lépni az Esc billentyűvel is. KeyListener interfésszel megoldható.
A program kezelhetne egyéb képfájlformátumokat is: például animált GIF, statikus WebP, animált WebP.
A program könnyen kiegészíthető prezentációk diáinak időzített/felülbírált megjelenítésére.
A program által beolvasott képfájlokból generálható PDF fájl is (rácsos sablonnal, például 6 db kép laponként). A feldolgoztt mappában lévő képfájlok könnyen feltölthetők FTP szerver adott mappájába, átméretezhetőek csoportosan, elküldhetők nyomtatási sorba is.
Érdemes megismerni a JDK-n kívüli egyéb, képfájlokat kezelő osztályok, csomagok funkcióit, például: OpenIMAJ, TwelveMonkeys ImageIO.
A swing-es felület kiegészíthető mappatallózással, egyéni fájl(típus)szűrőkkel, paraméterezhető lehet a véletlenszerű kiválasztás algoritmusa, változtatható az időzítés késleltetése.
Mivel a program teljes képernyős, így elrejthető az egérmutató.
A képek „lejátszásából” lehetne generálni animált GIF-et.

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

A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamunkon, a szakmai modul Objektumorientált programozás témakörét követő 29-36. óra Grafikus felhasználói felület alkalmain már tudunk egyszerűbb animációs, szimulációs programot tervezni, kódolni, tesztelni.

Egy matematika érettségi feladat megoldása programozással 2023

2023. május 12.2023. május 9. Szerző: Kaczur Sándor

A 2023-as középszintű matematika érettségi feladatsorból az 5. feladat alkalmasnak bizonyult arra, hogy a programozás eszköztárával oldjuk meg. Rögtön többféleképpen is, hogy összehasonlíthatóak legyenek egymással. Érdekes belegondolni, hogy mennyire más lehetne a problémamegoldás, ha programozhatnánk a matematika érettségi vizsgán. A teljes feladatsor letölthető az oktatas.hu-ról.

5. feladat

Adja meg a 420 és az 504 legnagyobb közös osztóját! Megoldását részletezze!

Íme kulcsszavakban, mit érdemes átgondolni a megoldás előtt: számelmélet alaptétele, prímfelbontás (prímtényezős felbontás, faktorizáció), osztópár, prímek szorzata, prímtényezők szorzata, kanonikus alak, euklideszi algoritmus.

1. megoldás

private void lnko1(int aa, int bb) {

if(aa>0 && bb>0) {

int a=Math.max(aa, bb), b=Math.min(aa, bb), m=a%b;

while(m!=0) {

//System.out.println(a+" = "+a/b+" * "+b+" + "+m);

a=b;

b=m;

m=a%b;

}

//System.out.println(a+" = "+a/b+" * "+b+" + "+m);

int lnko=b;

System.out.println("lnko ("+aa+"; "+bb+") = "+lnko);

}

else

System.out.println("Mindkét számnak pozitívnak kell lennie!");

}

Az első megoldás az euklideszi algoritmus alkalmazása. A metódus paraméterezhető. Pozitív paramétereket vár és képes kiírni a konzolra a két szám legnagyobb közös osztóját. A módszer alapötlete: a legnagyobb közös osztó nem változik, ha a nagyobb számot a két szám különbségével helyettesítjük. Ezzel csökken a nagyobb szám, így a cserék ismétlésével egyre kisebb számokat kapunk, amíg a két szám egyenlővé nem válik. Ez az eddigi számpároknak, így az eredeti számpárnak is a legnagyobb közös osztója. Az eredményt az utolsó nem nulla maradék while(m!=0) adja meg int lnko=b;. Az algoritmus lépésszáma csökkenthető, ha a>b, de ennek ellenőrzése nélkül is működik. Mivel a feladat kéri a megoldás részletezését, így aktiválva a megjegyzésbe tett forráskódokat, a kiírásból könnyen érthető, mi és hogyan történik:

504 = 1 * 420 + 84

420 = 5 * 84 + 0

lnko (420; 504) = 84

A konkrét esetben a metódus eredménye: lnko (420; 504) = 84. Nagyobb számok esetében „beszédesebb” a program kiírása, több lépésben írja ki a megoldáshoz vezető utat, ezért érdemes többféle paraméterrel is tesztelni a metódust.

2. megoldás

private List<Integer> primtenyezok(int n) {

List<Integer> primtenyezokLista=new ArrayList<>();

if(n>0)

for(int i=2; i<=n; i++)

while(n%i==0) {

//System.out.printf("%5d | %d\n", n, i);

primtenyezokLista.add(i);

n/=i;

}

//System.out.printf("%5d | \n", n);

return primtenyezokLista;

}

private String primtenyezokSzorzatkent(

List<Integer> primtenyezok) {

return primtenyezok.stream().map(i->i.toString()).

collect(Collectors.joining(" * "));

}

private void lnko2(int a, int b) {

if(a>0 && b>0) {

List<Integer> aPrimtenyezok=primtenyezok(a);

//System.out.println(a+" = "+

// primtenyezokSzorzatkent(aPrimtenyezok));

List<Integer> bPrimtenyezok=primTenyezok(b);

//System.out.println(b+" = "+

// primtenyezokSzorzatkent(bPrimtenyezok));

List<Integer> kozosPrimtenyezok=new ArrayList<>();

aPrimtenyezok.stream().distinct().forEach((prim)->{

long aPrimDb=aPrimtenyezok.stream().filter(p->p==prim).count();

long bPrimDb=bPrimtenyezok.stream().filter(p->p==prim).count();

long minEgyediPrimDb=Math.min(aPrimDb, bPrimDb);

if(minEgyediPrimDb>0)

for(int i=1; i<=minEgyediPrimDb; i++)

kozosPrimtenyezok.add(prim);

});

int lnko=kozosPrimtenyezok.stream().reduce(1, (p1, p2)->p1*p2);

System.out.println("lnko ("+a+"; "+b+") = "+

/*primtenyezokSzorzatkent(kozosPrimtenyezok)+" = "+*/lnko);

}

else

System.out.println("Mindkét számnak pozitívnak kell lennie!");

}

A második megoldás a prímtényezős felbontásokon alapul. Mindkét szám esetén gyűjtsük össze listában ezeket, majd vegyük a két lista közös részét. (Ha lista helyett halmazok lennének, akkor metszet programozási tétel lenne.) A generikus listákba prímszámok kerülnek és bármelyik többször is előfordulhat. (Ezért most a leghosszabb közös részsorozat(ok) előállítása szükséges.) Addig osztjuk a számot 2-vel, amíg lehet, utána következik a többi prímosztó, amíg vannak. Érdemes több metódusra szétosztani a megoldást, mert jóval áttekinthetőbb és karbantarthatóbb Java forráskódot eredményez. A beszédes változó, objektum és metódusnevek is segítenek a megértésben. A második megoldás természetesen ugyanazt az eredményt adja, mint az első megoldás. Aktiválva a megjegyzésbe tett forráskódokat, a kiírásból most is könnyen érthetővé válik (középiskolás matematikaóra-szerűen), mi és hogyan történik:

420 | 2

210 | 2

105 | 3

35 | 5

7 | 7

1 |

420 = 2 * 2 * 3 * 5 * 7

504 | 2

252 | 2

126 | 2

63 | 3

21 | 3

7 | 7

1 |

504 = 2 * 2 * 2 * 3 * 3 * 7

lnko (420; 504) = 2 * 2 * 3 * 7 = 84

Kanonikus alakban: 420 = 2² * 3 * 5 * 7, 504 = 2³ * 3² * 7, így lnko (420; 504) = 2² * 3 * 7. Azaz összeszorozzuk a közös prímtényezőket az előforduló legkisebb hatványon.
A megoldás erősen épít a generikus kollekciók esetén jól használható Stream API lambda kifejezéseire. Ezeket most nem részletezem, helyette ajánlom a szakmai blogból a lambda kifejezés címkét.

Érdemes átgondolni

Nagy prímszámok esetén az euklideszi algoritmus nem hatékony. Az algoritmus végrehajtása kifejezetten lassú például a Fibonacci-számok esetén. A prímtényezőkre bontás feltételezett bonyolultságát számos kriptográfiai algoritmus használja ki. Vannak különleges esetek is, például: egyforma számok, az egyik szám 1, a két szám egymás többszöröse.
A feladat nem kérte a legkisebb közös többszörös meghatározását, de ha tudjuk a lnko(a, b)-t, akkor abból könnyen adódik a lkkt(a, b)=a*b/lnko(a, b).
A legnagyobb közös osztó tulajdonságait megismerve az euklideszi algoritmus könnyen optimalizálható. Számos esetben ellenőrzést végezhetünk, illetve triviális alapesetek is vannak. Létezik kiterjesztett euklideszi algoritmus is.

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 17-28. óra: Objektumorientált programozás alkalmaihoz kötődik.

Egy matematika érettségi feladat megoldása programozással 2021

2023. augusztus 4.2021. május 4. Szerző: Kaczur Sándor

A 2021-es középszintű matematika érettségi feladatsor 12. feladata inspirált arra, hogy a programozás eszköztárával oldjuk meg ezt a feladatot. Szükséges hozzá néhány programozási tétel: sorozatszámítás, eldöntés, megszámolás, kiválogatás. Többféle megoldás/megközelítés is előkerül. 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.

12. feladat

A háromjegyű pozitív egész számok közül véletlenszerűen kiválasztunk egyet. Mennyi annak a valószínűsége, hogy a kiválasztott szám számjegyei különbözők? Megoldását részletezze!

1. megoldás

static void feladat12Megoldas1() {

int db=0;

for(int szazas=1; szazas<=9; szazas++)

for(int tizes=0; tizes<=9; tizes++)

for(int egyes=0; egyes<=9; egyes++)

if(szazas!=tizes && tizes!=egyes && szazas!=egyes)

db++;

System.out.println("1. megoldás: "+db/900.0);

}

Az 1. megoldás egymásba ágyazott ciklusokkal behelyettesíti a szóba jöhető 900 db háromjegyű szám számjegyeit. A feltétel 648 esetben teljesül. Három számjegy azonosságát két részfeltétel és kapcsolatával eldönthetnénk a trichotómia miatt. Három számjegy különbözőségéhez három részfeltétel és kapcsolatából áll össze a feltétel. A válasz a kedvező és összes eset aránya/hányadosa, azaz 0,72. Másképpen 648 db szám a 900 db háromjegyű szám közül. A megoldás lépésszáma 900.

2. megoldás

static void feladat12Megoldas2() {

int db=0;

for(int szazas=1; szazas<=9; szazas++)

for(int tizes=0; tizes<=9; tizes++)

if(szazas!=tizes)

for(int egyes=0; egyes<=9; egyes++)

if(tizes!=egyes && szazas!=egyes)

db++;

System.out.println("2. megoldás: "+db/900.0);

}

Az egymásba ágyazott ciklusok lépésszáma összeszorzódik. A legbelső ciklus az előtte lévő feltételtől függően kevesebbszer is végrehajtódhat, hiszen a százas és tízes helyiértéken lévő számjegyek egyezése esetén nincs értelme az egyes helyiértéken lévő számjegy vizsgálatának. Így a 2. megoldás lépésszáma 810, azaz 10%-kal kevesebb. Ez a három részből álló feltétel két részre bontásával érhető el.

3. megoldás

static void feladat12Megoldas3() {

int db=0;

for(int i=100; i<=999; i++) {

int szazas=i/100;

int tizes=i%100/10;

int egyes=i%100%10;

if(szazas!=tizes && tizes!=egyes && szazas!=egyes)

db++;

}

System.out.println("3. megoldás: "+db/900.0);

}

A 3. megoldásban egyetlen ciklus végzi a vizsgálatot, a megszámolást. A ciklusváltozó már nem számjegy, hanem maga a háromjegyű szám, amiről döntést kell hozni: különbözik-e mindegyik számjegye vagy sem. Három beszédes nevű segédváltozó segít értelmezni a Java forráskódot. Ezek az egész osztás és a maradékos osztás műveleteivel állíthatók elő.

4. megoldás

static boolean kulonbozoSzamjegyek(int i) {

int szazas=i/100;

int tizes=i%100/10;

if(szazas==tizes)

return false;

int egyes=i%100%10;

if(tizes==egyes || szazas==egyes)

return false;

return true;

}

static void feladat12Megoldas4() {

int db=0;

for(int i=100; i<=999; i++)

if(kulonbozoSzamjegyek(i))

db++;

System.out.println("4. megoldás: "+db/900.0);

}

A 4. megoldás logikai visszatérési értékű segédfüggvényt alkalmaz. Ez egy menekülőutas megoldás. Ha kizáró feltétel szerint már döntést tudunk hozni (például megegyezik a százas és a tízes helyiértéken lévő számjegy), akkor hamis értékkel menekülünk. Egyébként ág nélkül ezután következhet az egyes helyiértéken lévő számjegy összehasonlítása a többivel. A második feltétel az eddigiekhez képest tagadott, mert a menekülés a cél. Ha nincs menekülés amiatt, hogy volt két megegyező számjegy, akkor – a feltételek egymásra épülése miatt – nincs más hátra, mint igaz értékkel visszatérni (ami azt jelenti, hogy nem volt egyezés, azaz minden számjegy különbözött).

5. megoldás

static long kulonbozoSzamjegyDb(int i) {

return IntStream.of(i/100, i%100/10, i%100%10).distinct().count();

}

static void feladat12Megoldas5() {

int db=0;

for(int i=100; i<=999; i++)

if(kulonbozoSzamjegyDb(i)==3)

db++;

System.out.println("5. megoldás: "+db/900.0);

}

Az 5. megoldás segédfüggvénye a háromjegyű szám esetén a különböző számjegyek darabszámával tér vissza. A röptében előállított százaz, tízes, egyes helyiértékeken lévő számjegyekből folyam adatszerkezet készül, aminek feldolgozását a Stream API műveletei (egyediesítő, megszámoló) végzik el. Ezt a vezérlő ciklusban hárommal összehasonlítva léptethető a megszámolást megvalósító változó, hiszen ha teljesül a feltétel, akkor eggyel több megfelelő szám van, mint előtte volt.

6. megoldás

static void feladat12Megoldas6() {

int db=0;

for(int i=100; i<=999; i++) {

int szazas=i/100;

int tizes=i%100/10;

int egyes=i%100%10;

if(szazas==tizes || tizes==egyes || szazas==egyes)

db++;

}

System.out.println("6. megoldás: "+(900-db)/900.0);

}

Az 6. megoldás újra másképpen közelít. Ha könnyebbnek tűnik az a feltétel, hogy mikor nem jó (kedvezőtlen) nekünk egy szám, akkor beépíthetjük ezt is. Megszámoljuk azokat a háromjegyű számokat, amelyeknél egy vagy két számjegy azonos, majd ez kivonjuk a háromjegyű számok darabszámából.

7. megoldás

static void feladat12Megoldas7() {

long db=IntStream.range(100, 1000).

filter(i -> IntStream.of(i/100, i%100/10, i%100%10).

distinct().count()==3).count();

System.out.println("7. megoldás: "+db/900.0);

}

A 7. megoldás már mindent folyamokkal old meg, azok képességeire építve. Az összes háromjegyű számot előállítja, majd rajtuk kiválogatás programozási tételt (szűrőt) használ (az 5. megoldás segédfüggvényére építve), végül a folyamban maradó számokat megszámolja. Ez a megoldás már olyan haladóknak való, akik magabiztosan építik össze a Stream API műveleteit és a lambda kifejezéseket. Mindent egyben. Persze hol itt a hatékonyság? Hozzászólásokban megbeszélhetjük.

8. megoldás

static void feladat12Megoldas8() {

long db=IntStream.range(100, 1000).

filter(i -> !(i/100==i%100/10 && i%100/10==i%100%10)). //1. szűrő

filter(i -> !(i/100==i%100/10)). //2. szűrő

filter(i -> !(i%100/10==i%100%10)). //3. szűrő

filter(i -> !(i/100==i%100%10)). //4. szűrő

count();

System.out.println("8. megoldás: "+db/900.0);

}

A 8. megoldás szintén folyam adatszerkezettel működik, de négy egymást követő lépésben végez szűrést (kiválogatást). A 900 db háromjegyű számból indulunk ki. Az 1. szűrő kihagyja a 9 db AAA számot, amelyek számjegyei azonosak és így marad utána 891 db szám. A 2. szűrő után marad 810 db szám, mert kimarad az a 81 db AAB alakú szám (ahol a százas és tízes helyiértéken lévő számjegyek megegyeznek) az összesen 90 db-ból, ami még a folyamban maradt az 1. szűrő után. A 3. szűrő kihagy 81 db ABB alakú számot és meghagy 729 db számot. A 4. szűrő kihagy 80 db ABA alakú számot és meghagy 648 db ABC alakú számot.

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, 13-16. óra: Tömbök, valamint 21-24. óra: Objektumorientált programozás, 2. és 3. rész alkalmaihoz kötődik.