Dr. Sheldon Cooper szólánc játéka

Szólánc - Sheldon - Bazinga!

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

A játék során Sheldon az alábbi kémiai elemeket mondja:

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

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

A szükséges lépések áttekintése

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

A grafikus felületű megvalósítás képernyőképe rövid játékmenettel

Szólánc képernyőkép

Ötletek a megvalósításra és a továbbfejlesztésre

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

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

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

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

Sankey-diagramot készítünk

Sankey-diagram-logo

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

Feladat

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

Tervezés

A KSH témastruktúrában a táblázat elérési útja:

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

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

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

A táblázatban lévő adatforrás szükséges része látható az ábrán:

KSH adatforrás Sankey-diagramhoz

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

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

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

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

Megvalósítás

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

Eredmény

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

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

Sankey-diagram

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

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

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!

KSH táblázatból dolgozunk

KSH-logo

KSH-logoA Központi Statisztikai Hivatal honlapján elérhető STADAT táblákból könnyen kinyerhetjük a nekünk szükséges adatokat. A témastruktúrába sorolt online és XLS exportként is böngészhető táblázatokban megtalálhatjuk logikusan csoportosítva összesítve az adatokat régiónként (megyénként), évenként, százalékosan. Az XLS fájlformátum Java nyelven a JExcel API-val hatékonyan feldolgozható. Lássunk erre egy példát!

Feladat

A KSH 2.1.2.35. táblázatából gyűjtsük ki a 19 magyar megyére + Budapestre vonatkozóan a gazdaságilag aktívak létszámát és az első évet alapnak tekintve adjuk meg évenként a változást százalékosan!

Tervezés

A KSH témastruktúrában a táblázat elérési útja:

  • 2. Társadalom,
  • 2.1. Munkaerőpiac,
  • 2.1.2. A munkaerőpiac alakulása Magyarországon (1998–2018) -> Területi adatok,
  • 2.1.2.35. A 15–64 éves népesség gazdasági aktivitása megyénként és régiónként (1998–2018)

Online böngészhető táblázat:
https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/mpal2_01_02_35.html.

Letölthető táblázat (XLS formátumban): https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/xls/h2_1_2_35.xls.

A táblázat A oszlopában szerepelnek a régiók, megyék, időszakok (vegyesen, szövegként) és a D oszlopában a gazdaságilag aktívak (ezer fő, valós számként). A fejlécet nem szabad feldolgozni. 1998-tól 2018-ig 546 sorból áll az adatsor. A csoportosítás 26 régiót és megyét tartalmaz, amiből a 6 régiót (például: Közép-Dunántúl) ki kell hagyni.

A megyékre vonatkozóan 440 sort kell feldolgozni. Ebből az első sor a megye (vagy Budapest) neve, a többi (2019-ben 21 db) sorban találhatók az adatok (időszak). Olyan algoritmusban érdemes gondolkodni, ami a jövőben is működik. Ha csoportváltást alkalmazunk, akkor nem számít, hogy megyénként minden évben egy sornyival több adat lesz majd. A KSH táblázatok szerkezete nagyon ritkán változik, így bátran írható rájuk testre szabott forráskód (ezeket nem kell évente frissíteni).

Az évenkénti változást százalékosan nem tartalmazza a táblázat, ezt nekünk kell kiszámítani. A valós számok formázását érdemes egységesíteni, például a gazdaságilag aktívak létszámát 3 tizedesre, a változást 2 tizedesre kerekítve.

A belső adatábrázolást érdemes átgondolni. Hasznos, ha az időszakhoz tartozó három összetartozó adatot egyetlen Data POJO-ba fogjuk össze ( String period, double active és double change). Ezeket generikus listába szervezve ( ArrayList<Data> list) könnyen hozzájuk rendelhető a megye ( String county) és ezek együtt alkotják a Region POJO-t. A Region és Data kapcsolati fokszáma: 1:N. 2019-ben N=21 .

Részlet a megoldásból

A JExcel API használatához a Java projekthez hozzá kell adni a jxl.jar fájlt. A XLS fájl olvasható közvetlenül a webről is, de egyszerűbb helyi fájlrendszerbe mentett változatból dolgozni ( ./files/h2_1_2_35.xls). A megyék nevében található ékezetes karakterek miatt ügyelni kell a megfelelő karakterkódolásra ( Cp1252). A munkafüzet azonosítását követően hivatkozni kell a feldolgozandó munkalapra ( 2.1.2.35.). Az adatfeldolgozás során kihagyott régiókat (kivételeket) érdemes listába gyűjteni ( skipRegionList). A csoportváltást a két egymásba ágyazott ciklus valósítja meg. Ügyelni kell az adatok formátumának ellenőrzésére.

Eredmények

Például Somogy megyére az alábbi adatokat kapjuk eredményként (XLS formátumban, Excel-be betöltve, tipikus háttérszín kiemeléssel: szélsőértékek a C oszlopban, negatív értékek a D oszlopban):

KSH-result

További programozható feladatok

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

A feladat a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kötődik (ha az XLS fájlt a helyi fájlrendszerből érjük el), és a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam tematikájához kapcsolódik (ha az XLS fájl tartalmát közvetlenül a webről olvassuk).

Céline Dion – Courage World Tour

Céline Dion Courage World Tour

Céline Dion Courage World TourA Céline Dion – Courage World Tour esettanulmányunkban a turné első részének koncerthelyszíneit jelenítjük meg Google Charts segítségével. Ebben a blog bejegyzésben a tervezés, megvalósítás lépéseit tekintjük át és megmutatjuk az eredményeket. A Java és JavaScript forráskódokat most nem részletezzük.

Háromféle grafikont használunk

  • idővonal (Timeline) időpontok és helyszínek Gantt diagram-szerűen,
  • térkép (Geo Chart) városok megjelölésével és időpontok jelmagyarázatban,
  • tematikus térkép az USA államaival (szintén Geo Chart), az állam területén adott koncertek száma alapján és db jelmagyarázatban.

A tervezés és megvalósítás lépései

  1. Adatokat kell szerezni egy weboldal (https://www.celinedion.com/in-concert) feldolgozásával ( saveHTML()). Ehhez a művelet a GET. Figyelni kell a megfelelő User-Agent paraméterezésére és a karakterkódolásra ( ISO-8859-1). A kapott bemeneti folyam feldolgozását pufferelt módon érdemes elvégezni. Célszerű az adatforgalom minimalizásása érdekében a weboldal tartalmát helyi fájlba menteni ( tour.html). Ügyelni kell a kötelező és az ajánlott kivételkezelésre.
  2. Értelmezni kell a tour.html fájlt. A HTML tartalom végén JSON formátumban beágyazva elérhetők a koncert turné állomásainak adatai: nekünk kell a város ( city), helyszín ( venue), dátum/idő ( startDate). Érdemes külön fájlba menteni a tour.html-ből a JSON tartalmat ( tour.json), mert abból egyszerűen betölthető ( saveJSON()).
  3. Tanulmányozni kell a Google Charts diagramok közül azt a kettőt, amiket testre kell szabni: Timeline és Geo Chart. Tudni kell: mi a diagramot tartalmazó weboldal állandónak tekinthető eleje és vége (ezeket hasznos külön interfészben konstansként tárolni: HTMLFileContent), valamint mi az adatoktól függő része (közepe). Ismerni kell a szükséges metaadatok és adatok formátumát. Érdemes átnézni a különböző testre szabási és formázási lehetőségeket a fenti diagramtípusoknál (esetleg a többi típusból is meríthetünk ötleteket).
  4. A koncert turné állomásainak összetartozó 3 adatát le kell képezni POJO-vá ( Event). Ezt érdemes privát változókkal ( city, venue, startDate) és factory metódussal megvalósítani. Célszerű, ha az adatok visszakérésére alkalmas getter metódusok is készülnek ( getTimelineChartDataTableRow(), getGeoChartDataTableRow()), amelyek kiszolgálják a megfelelő diagramtípus igényeit.
  5. A tour.json fájl feldolgozásával (parszolásával) Event típusú generikus listába vagy JSON tömbbe könnyen leképezhetők az adatok.
  6. Hasznos egy vezérlőosztály létrehozása, amely a 3 diagramtípust előállító (HTML fájlt generáló) metódust ( createTimelineChart(), createGeoChartCity(), createGeoChartCountry()) valamint a belépési pontot ( main()) tartalmazza.
  7. Generálható az idővonalat tartalmazó timelineChart.html fájl a createTimelineChart()metódussal. Ehhez 5 oszlop megadása szükséges (ebben a sorrendben): label, city, tooltip, start, end. Az első 3 adat string, az utolsó 2 adat date típusú. Egy példa Event: ['2019.09.18.', 'Québec, QC', 'Videotron Centre', new Date(2019, 09, 18, 19, 0, 0), new Date(2019, 09, 18, 21, 0, 0)].
  8. Regisztrálni kell egy Google Cloud Platform felhasználói fiókot és tanulmányozni kell a geokódolás folyamatát és lehetőségeit, hiszen a városok nevéből (formátum pl.: 'Minneapolis, MN') szükség lesz azok térképi koordinátáira. Aktiválni kell a szolgáltatás használatához szükséges mapsApiKey-t.
  9. Generálható a városokat tartalmazó geoChartCity.html fájl a createGeoChartCity() metódussal. Ehhez 3 oszlop megadása szükséges (ebben a sorrendben): city, dateCity, no . Egy példa Event: ['Minneapolis, MN', '2019.11.01. Minneapolis, MN', 1].
  10. Generálható a régiókat/államokat tartalmazó geoChartCountry.html fájl a createGeoChartCountry() metódussal. Ez egy tematikus térkép: a különböző színek jelölik az egy régió/állam városaiban tartott koncertek számát. Ehhez az adatok megfelelő rendezését követően végrehajtott csoportváltás algoritmus szükséges. 2 oszlop megadása szükséges: country, concertNo. Egy példa adatsor: ['US-TX', 3].

Az eredmények

TimelineChart grafikon:

GeoChartCity grafikon:

GeoChartCountry grafikon:

Érdemes megismerni további – térképekhez kapcsolódó – grafikontípusokat is: Geomap, Intensity Map.

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

A példák a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyam 37-44. óra: Fájlkezelés és a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam 1-4. óra: Elosztott alkalmazások, webszolgáltatások és 13-16. óra: JSON feldolgozás alkalmaihoz kötődnek.