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Planilha de Dimensionamento de Tubulações Hidráulicas Água Fria e Água Quente Completa
Nossa planilha automática de dimensionamento de tubulações de água fria e quente é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar engenheiros e projetistas no cálculo rápido e preciso das redes hidráulicas de edificaçoes. Por meio da inserçao de dados como vazao, diâmetro da tubulaçao, comprimento da rede, material do tubo e coeficientes hidráulicos, a planilha realiza automaticamente os cálculos necessários para verificar velocidade da água, perda de carga e dimensionamento adequado das tubulaçoes.

LISP ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Lisp Básico

Exercícios Resolvidos de Lisp - Como converter quilômetros em metros, centímetros e milímetros usando Lisp

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Pergunta/Tarefa:

Escreva um programa em Common Lisp para converter quilômetros em metros, centímetros e milímetros. Seu programa deverá pedir para o usuário informar a quantidade de quilômetros e exibir as conversões solicitadas.

Como sabemos, um Quilômetro = 1000 Metros, 100.000 Centímetros ou 1.000.000 Milímetros.

Seu programa deverá exibir uma saída parecida com:

Informe a distância em quilômetros: 2.5
Distância em Quilômetros: 2.5
Distância em Metros: 2500.0
Distância em Centímetros: 250000.0
Distância em Milímetros: 2500000.0
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Common Lisp:

; Variáveis usadas na resolução do problema
(let ((quilometros)(metros)(centimetros)(milimetros))
  ; vamos ler a quantidade de quilômetros
  (princ "Informe a distância em quilômetros: ")
  ; talvez o seu compilador não precise disso
  (force-output)
  ; atribui o valor lido à variável quilometros
  (setq quilometros (read))
  
  ; vamos calcular a distância em metros
  (setq metros (* quilometros 1000.0))
  ; vamos calcular a distância em centímetros
  (setq centimetros (* quilometros 100000.0))
  ; e agora a distância em milímetros
  (setq milimetros (* quilometros 1000000.0))
  
  ; E mostramos o resultado
  (format t "Distância em Quilômetros: ~F" quilometros)
  (format t "~%Distância em Metros: ~F" metros)
  (format t "~%Distância em Centímetros: ~F" centimetros)
  (format t "~%Distância em Milímetros: ~F" milimetros)
)



PHP ::: PHP + MySQL ::: MySQL Improved Extension (mysqli)

Como estabelecer uma conexão PHP + MySQL (Improved Extension (mysqli)) no modo Programação Orientada a Objetos - Atualizado

Quantidade de visualizações: 10587 vezes
Nesta dica eu mostro como fazer uma conexão PHP + MySQL usando a extensão mysqli no modo POO (Programação Orientada a Objetos). Este modelo difere do modelo procedimental porque, em orientação a objetos, nós criamos um novo objeto da classe mysqli, em vez de simplesmente chamar a função mysqli_connect().

Veja o código completo:

<?
  // constrói um novo objeto mysqli chamado conexao
  $conexao = new mysqli("localhost", "root",
    "osmar1234", "estudos");
 
  // testa se a conexão foi efetuada com sucesso
  if(mysqli_connect_errno()){
    die("Houve um erro de conexão: " . mysqli_connect_error());
  } 
  else{
    print "Conexão com " . $conexao->host_info 
      . " efetuada com sucesso.";
  } 

  // fecha a conexão com o banco de dados
  $conexao->close(); // fecha a conexão
?>

Se os parâmetros de conexão estiverem corretos, o seguinte resultado será exibido:

Conexão com localhost via TCP/IP efetuada com sucesso.

Esta dica foi revisada e atualizada para o PHP 8.


C# ::: C# + MySQL ::: MySqlCommand

Como inserir dados em uma tabela MySQL usando INSERT INTO e consultas parametrizadas no C#

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As consultas parametrizadas podem ser definidas para o método ExecuteNonQuery() da classe MySqlCommand por meio dos métodos Add() e AddWithValue() do objeto Parameters. Neste exemplo eu mostrarei como usar AddWithValue(), já que ele nos permite informar tanto o parâmetro quanto o seu valor.

Observe que a tabela usada nesta dica possui os campos id, titulo, autor, paginas e data_cadastro. O campo id é auto-incremento (recebendo o valor NULL) e o campo data_cadastro é do tipo DATETIME (e recebe o valor NOW()).

Veja o código completo para o exemplo (incluindo a conexão C# + MySQL usando a classe MySqlConnection):

using System;
using System.Data;
using System.Windows.Forms;
using MySql.Data.MySqlClient;

namespace EstudosMySQL {
  public partial class Form1 : Form {
    public Form1() {
      InitializeComponent();
    }

    private void button1_Click(object sender, EventArgs e) {
      // objeto de conexão
      MySqlConnection conn = null;

      // string de conexão
      string connStr = "server=localhost;user id=root; " +
        "password=osmar1234; database=estudos; pooling=false";

      try {
        conn = new MySqlConnection(connStr);
        conn.Open();

        if (conn.State == ConnectionState.Open) {
          // primeiro criamos um novo objeto MySqlCommand
          MySqlCommand comando = new MySqlCommand();
          // definimos a conexão para este comando
          comando.Connection = conn;

          // definimos o comando SQL a ser executado usando parâmetros
          comando.CommandText = "INSERT INTO livros (id, titulo, autor, paginas, data_cadastro) " +
            "VALUES(NULL, @titulo, @autor, @paginas, NOW())";

          // agora definimos os valores para os parâmetros
          comando.Parameters.AddWithValue("@titulo", "APLICAÇÕES PHP REST");
          comando.Parameters.AddWithValue("@autor", "CARLOS JUNIOR SOUZA");
          comando.Parameters.AddWithValue("@paginas", 280);
          comando.Prepare();

          // e executamos o comando SQL
          int res = comando.ExecuteNonQuery();
          if (res > 0) {
            MessageBox.Show("Operação realizada com sucesso. " + res + " linhas afetadas.");
          }
          else {
            MessageBox.Show("Deve ter acontecido alguma coisa. " + res + " linhas afetadas.");
          }
        }
      }
      catch (MySqlException ex) {
        MessageBox.Show("Erro: " +
          ex.Message);
      }
    }
  }
}



Python ::: Dicas & Truques ::: Ordenação e Pesquisa (Busca)

Como usar a busca binária em Python - Pesquisa binária na linguagem Python

Quantidade de visualizações: 968 vezes
A busca binária, ou pesquisa binária, é um algoritmo eficiente para encontrar um item em uma lista (vetor ou array) ordenada. Sim, os itens devem, obrigatoriamente, estar ordenados.

O processo é bem simples. A busca binária começa a partir do meio da lista e compara o item nesta posição com o valor sendo pesquisado. Se o valor não for encontrado e for menor que o item no meio da lista, o algoritmo passa para a porção à esquerda da lista, eliminando, assim, metade dos elementos do vetor ou array (a porção maior que o valor pesquisado).

Se o valor não for encontrado e for maior que o item no meio da lista, então a busca reinicia a partir da metade da sub-lista à direita (os itens maiores que o valor pesquisado). Essa divisão continua até que o valor seja encontrado ou não seja mais possível dividir a lista pela metade.

Se um array ou vetor possuir 100 elementos e usarmos a busca binária nele, precisaremos efetuar no máximo 7 tentativas para encontrar o valor desejado. Se a lista possuir 4 bilhões de itens nós teremos que fazer no máximo 32 tentativas.

Isso acontece porque a pesquisa binária é executada em tempo logarítmico, ou seja, log2 n, onde n é a quantidade de itens no vetor. Dessa forma, se tivemos 1.000 itens em um array, log2 1000 = 10 tentativas. Lembre-se de que, na programação log e log2 retornam resultados diferentes: log(10) = 2.302585092994046 enquanto log2(10) = 3.321928094887362. Na análise da busca binária nós usamos sempre log2.

Vamos agora ver como podemos codificar a busca binária em Python. Veja o código a seguir:

# função principal do programa
def main():
  # vamos criar uma lista ordenada de inteiros
  valores = [3, 5, 7, 8, 9, 12, 43, 50, 52, 60]
  print("Os valores da lista são: {0}".format(valores))

  # vamos pedir o item a ser pesquisado
  numero = int(input("Informe o número a ser pesquisado: "))

  # agora vamos pesquisar o número no array usando a pesquisa
  # binária
  # a variável esquerda aponta para o primeiro elemento do vetor
  esquerda = 0
  # a variável direita aponta para o último elemento do vetor
  direita = len(valores) - 1
  # para indicar se o valor foi encontrado
  encontrado = False

  # enquanto houver mais de um elemento a ser comparado
  while esquerda <= direita:
    # obtemos o elemento na metade da lista
    meio = (esquerda + direita) // 2
    
    # fazemos a comparação
    if numero == valores[meio]:
      print("O número foi encontrado no índice {0}".format(
        meio))
      encontrado = True
      break # sai do laço  

    # o item atual é maior que o valor pesquisado?
    if valores[meio] > numero:
      direita = meio - 1
    # o item atual é menor que o valor pesquisado?
    else:
      esquerda = meio + 1

  # o valor foi encontrado?
  if not encontrado:
    print("O valor pesquisado não foi encontrado")  

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Os valores da lista são: [3, 5, 7, 8, 9, 12, 43, 50, 52, 60]
Informe o número a ser pesquisado: 9
O número foi encontrado no índice 4


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