Tagadós lekérdezések

SQL tagadás logó

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

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

Oracle HR séma

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

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

SQL-1

Az eredmény:

SQL-1-eredmény

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

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

SQL-2

Az eredmény:

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

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

SQL-3

Az eredmény:

SQL-3-eredmény

4. Kik a nem vezető munkakörben dolgozó alkalmazottak?

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

SQL-4

Az eredmény:

SQL-4-eredmény

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

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

SQL-5

Az eredmény:

SQL-5-eredmény

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

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

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

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.

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.

A képernyőkép animáció a Animated GIF Maker-rel online készült.

 

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!

Kígyókockát készítünk

Kígyókocka

KígyókockaA kígyókocka (snake cube, chain cube) 27 egyforma méretű, egymáshoz képest mozgatható/forgatható kockából áll. A kockákat összeköti egy rugalmas fonal/gumi. Az első és az utolsó kocka egy-egy lapján egy-egy lyuk van. A közbenső kockák hat lapjából kettő lyukas. Fából és műanyagból is készülhetnek. Általában kétféle színnel színezettek a kockák. A cél, hogy a 27 kockát kígyózva „összehajtogatva” a kígyó (lánc) összeálljon egy nagyobb 3x3x3 méretű kockává.

A színek – a játék gyártóitól függően – nehézségi szinteket jelölhetnek (zöld, kék, piros, narancs, lila). Léteznek könnyebben és nehezebben megoldható kígyókockák. Előbbieknél többször fordul elő két egymással szemben lévő lyukas lap a közbenső kockákon, utóbbiaknál gyakoribbak az egymással szomszédos lapokon lévő lyukak. Másképpen: előbbiben több a három hosszú egyenes rész, utóbbi szinte állandóan tekereg. Általában a kocka egyik csúcsából kezdjük a megoldást, de az igazán nehéz játékok esetében a kígyó indulhat akár a kocka egyik lapjának (3×3) középső kockájától is.

Vannak olyan kígyókockák, amelyeknek több megoldása is van, azaz többféleképpen is összeállítható kockává. Ezek részletes ismertetése (típusok, gyártók, színek), a megoldások (statikusan és dinamikusan), irányokat mutató jelölésrendszer (Front, Left, Up, Back, Right, Down) elérhető Jaap Scherphuis – holland puzzle rajongó – weboldalán: Jaap’s Puzzle Page.

Kígyókocka

Olyan Java programot készítünk, amely véletlenszerű kígyókockát állít elő.

Tervezés

Szükséges egy háromdimenziós tömb adatszerkezet a kocka tárolására. Több okból is hasznos, ha a tömb mérete 5x5x5. Egyrészt így indexek 0-tól 4-ig futnak és a tömb közepén lévő 3x3x3-as kocka elemei kényelmesen – mátrixszerűen – indexelhetők 1-től 3-ig. Másrészt a tömb közepén lévő 3x3x3-as kocka minden elemére igaz, hogy egységesen van 26 db érvényesen indexelhető szomszédja. A 125 tömbelemből a széleken lévő 98 elem negatív számokkal feltölthető.

A szokásos i, j, k egységvektor rendszerben (koordináta-rendszerben) gondolkodva, i és j a képernyő síkját, k pedig a mélységet jelenti. A k-val 0-tól 4-ig „szeletelve” a tömböt, öt db négyzetet/mátrixot kapunk az alábbiak szerint. A színes tömbelemek negatív számokkal kerülnek feltöltésre, a kígyó útját határolják mindhárom irányból:

Kígyókocka tervezés

A belül lévő – fehér színű – 3x3x3-as kocka/tömb elemeit kezdőértékként célszerű 0-val feltölteni.

A szomszédos kockák kiválasztása során csak a középen lévő kocka 6 db lapszomszédját kell figyelembe venni. A középen lévő (a következő ábrán nem látszó) kocka három tengely szerinti 2-2-2 szomszédos kockája különböző színekkel jelölt.

Kígyókocka tervezés

Él- és csúcsszomszédság esetén nem tud tekeredni a kígyó. A forduláshoz/tekeredéshez legalább 3 – a kígyóban egymás utáni – kocka szükséges. Az aktuális kockának – pozíciójától függően – legfeljebb 6 lapszomszédja lehet. Ezt csökkenti, ha a kocka valamelyik csúcsban helyezkedik el, illetve menet közben is – ahogyan egyre hosszabb lesz a kígyó – folyamatosan csökken a még szabad elemek száma.

A megoldás során a belül lévő – fehér színű – 3x3x3-as kocka/tömb elemeit kell sorszámozni 1-től 27-ig, jelölve ezzel a kígyó útját. A kezdetben 0-val jelölt szabad elemek végül elfogynak.

Megállapodunk abban, hogy a kígyó az útját az (1, 1, 1) pozícióban kezdi és az 1 sorszámot kapja. Addig kell újabb szomszédos kockákat – egyesével haladva – kiválasztani módszeresen vagy véletlenszerűen próbálkozva, vagy akár visszalépéses algoritmussal is, amíg mind a 27 kiválasztásra kerül.

Megvalósítás

Létre kell hozni a háromdimenziós tömböt példányváltozóként:
int[][][] cube=new int[5][5][5];

A cubeInit() metódus kezdetben feltölti a tömb elemeit. A széleken lévő elemekbe különböző negatív értékek kerülnek, hogy jól megkülönböztethető legyen, melyik ciklus melyik pozíciókért felel. Másképpen is lehetne: például kezdetben minden elem -1, utána a belül lévők felülírhatók 0-val.

Hasznos a cubePlot() metódus, amellyel megjeleníthetők a konzolon a tömb elemei (állapota):

A getNextNeighbour() függvény egydimenziós tömbként ( int[]) visszaadja a paramétereként átvett – x, y, z koordinátával jelölt – kocka egyik kiválasztott szomszédját, amely a kígyó útját jelöli. A kiválasztás történhet módszeresen vagy véletlenszerűen próbálkozva, vagy akár visszalépéses algoritmussal is. A metódus forráskódját most nem részletezem. A metódus felelős a kígyó helyes útvonaláért, azaz a kiválasztás során a kígyó nem rekedhet meg zsákutcában, másképpen nem haraphatja meg saját magát.

A vezérlést a run() metódus végzi el az alábbiak szerint:

Addig fut a ciklus, amíg a kígyó nem tölti ki a 3x3x3-as kockát (másképpen: amíg a kígyó nem éri el a maximális hosszúságot). A tömb állapotát kezdetben és lépésenként is kiíratja a vezérlő metódus a konzolra.

Konzolos eredmény

A konzolos eredmény előállításánál fontos volt, a tömb változásait tudjuk követni. Az összes negatív szám elhagyható lehet a kiírásból, ha meggyőződtünk az implementált algoritmus helyes működéséről. Átlátva a problémát, a megoldás könnyen elállítható egy grafikus és/vagy egy irányokat mutató jelölésrendszer szerint is, például:

Kígyókocka tervezés

Hivatkozások

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

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődik. Több alkalommal is tudunk ezzel a feladattal foglalkozni, attól függően, hogy a getNextNeighbour() függvény működését hogyan tervezzük és implementáljuk:

  • A 13-16. óra: Tömbök témakör esetén a szomszédos kockák közül módszeresen – azonos sorrendben haladva a legfeljebb 6 lehetséges szomszéd közül – választjuk ki mindig az elsőt. Ekkor mindig ugyanazt az egyetlen helyes megoldást kapjuk meg.
  • A 17-28. óra: Objektumorientált programozás témakör esetén atipikusan a kivételkezelést használhatjuk vezérlésre úgy, hogy a lehetséges szomszédos kockák közül mindig véletlenszerűen választunk. Ekkor a kígyó önmagába harapását úgy előzzük meg, hogy tömb túlindexelésekor keletkező kivételt benyeljük és újrakezdjük a feladatot mindaddig, amíg találunk egy olyan megoldást, aminek lépései közben nem keletkezik kivétel.
  • Az orientáló modul 9-12. óra: Mesterséges intelligencia témakör esetén véletlenszerű kocka kiválasztási stratégiával rendelkező visszalépéses algoritmust specifikálhatunk és implementálhatunk. Ez lényegesen összetettebb feladat és mindig helyes megoldást ad több lehetséges megoldás közül.