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Planilha de Dimensionamento de Tubulações
Hidráulicas Água Fria e Água Quente CompletaNossa 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. |
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LISP ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Lisp Básico |
Exercícios Resolvidos de Lisp - Como converter quilômetros em metros, centímetros e milímetros usando LispQuantidade de visualizações: 1287 vezes |
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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 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 - AtualizadoQuantidade de visualizações: 10587 vezes |
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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#Quantidade de visualizações: 1521 vezes |
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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);
}
}
}
}
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Python ::: Dicas & Truques ::: Ordenação e Pesquisa (Busca) |
Como usar a busca binária em Python - Pesquisa binária na linguagem PythonQuantidade de visualizações: 968 vezes |
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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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