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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.

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Java ::: Classes e Componentes ::: JTextArea

Java Swing - Como detectar alterações no conteúdo de um JTextArea

Quantidade de visualizações: 4 vezes
Nesta dica veremos como é possível escrever uma aplicação Java Swing que detecta quando o conteúdo de um controle JTextArea é alterado. Para isso nós vamos fazer a janela JFrame implementar a interface DocumentListener e fornecer comportamento para seus método insertUpdate(), removeUpdate() e changedUpdate().

O resultado do código é refletido na imagem abaixo:



E agora o código Java Swing completo para o exemplo:

package arquivodecodigos;

import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import javax.swing.event.*;
 
public class Estudos extends JFrame implements DocumentListener{
  JTextArea textArea;
  JLabel aviso;
 
  public Estudos() {
    super("Detectando alterações em um JTextArea");
    Container c = getContentPane();
    FlowLayout layout = new FlowLayout(FlowLayout.LEFT);
    c.setLayout(layout);
     
    textArea = new JTextArea(10, 20);
    textArea.setLineWrap(true);
    textArea.getDocument().addDocumentListener(this);
     
    aviso = new JLabel("Aviso de alterações");   
        
    c.add(textArea);
    c.add(aviso);
     
    setSize(350, 250);
    setVisible(true);
  }
   
  public static void main(String args[]){
    Estudos app = new Estudos();
    app.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
  }
   
  public void insertUpdate(DocumentEvent e) {
    aviso.setText("Aviso de Inserção: " + e.toString());
  }
 
  public void removeUpdate(DocumentEvent e) {
    aviso.setText("Aviso de Remoção: " + e.toString());
  }
 
  public void changedUpdate(DocumentEvent e) {
    // pode obter os dois anteriores aqui
    // aviso.setText("Aviso de Alteração: " + e.toString());
  }
}



C# ::: Dicas & Truques ::: Strings e Caracteres

Como substituir todos os espaços em uma string pelo caractere de underline em C# usando o método Replace() da classe String

Quantidade de visualizações: 8814 vezes
Nesta dica de C# eu trago um trecho de código que mostra como substituir todos os espaços em uma string pelo caractere de sublinhado (underline). Para a realização desta tarefa nós vamos usar o método Replace() da classe String da linguagem C#.

Veja o código completo para o exemplo:

using System;

namespace Estudos {
  class Program {
    static void Main(string[] args) {
      string frase = "Gosto muito de C#";
      Console.WriteLine("Frase original: " + frase);

      // substitui os espaços por underline
      frase = frase.Replace(" ", "_");
      Console.WriteLine("Depois da substituição: " + frase);

      Console.WriteLine("\n\nPressione uma tecla para sair...");
      Console.ReadKey();
    }
  }
}

Ao executar este código C# nós teremos o seguinte resultado:

Frase original: Gosto muito de C#
Depois da substituição: Gosto_muito_de_C#


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

Python Insertion Sort - Como ordenar um vetor de inteiros usando a ordenação Insertion Sort (Ordenação por Inserção)

Quantidade de visualizações: 4567 vezes
Nesta dica veremos como implementar a ordenação Insertion Sort, Insertion-Sort, ou Ordenação por Inserção na linguagem Python.

A ordenação Insertion Sort, Insertion-Sort, ou Ordenação por Inserção, possui uma complexidade de tempo de execução igual à ordenação Bubble Sort (Ordenação da Bolha), ou seja, O(n2). Embora mais rápido que o Bubble Sort, e ser um algorítmo de ordenação quadrática, a ordenação Insertion Sort é bastante eficiente para problemas com pequenas entradas, sendo o mais eficiente entre os algoritmos desta ordem de classificação, porém, nunca recomendada para um grande conjunto de dados.

A forma mais comum para o entendimento da ordenação Insertion Sort é compará-la com a forma pela qual algumas pessoas organizam um baralho num jogo de cartas. Imagine que você está jogando cartas. Você está com as cartas na mão e elas estão ordenadas. Você recebe uma nova carta e deve colocá-la na posição correta da sua mão de cartas, de forma que as cartas obedeçam à ordenação.

A cada nova carta adicionada à sua mão de cartas, a nova carta pode ser menor que algumas das cartas que você já tem na mão ou maior, e assim, você começa a comparar a nova carta com todas as cartas na sua mão até encontrar sua posição correta. Você insere a nova carta na posição correta, e, novamente, a sua mão é composta de cartas totalmente ordenadas. Então, você recebe outra carta e repete o mesmo procedimento. Então outra carta, e outra, e assim por diante, até não receber mais cartas.

Esta é a ideia por trás da ordenação por inserção. Percorra as posições do vetor (array), começando com o índice 1 (um). Cada nova posição é como a nova carta que você recebeu, e você precisa inseri-la no lugar correto no sub-vetor ordenado à esquerda daquela posição.

Vamos ver a implementação na linguagem Python agora? Observe o seguinte código, no qual temos um vetor de inteiros com os elementos {4, 6, 2, 8, 1, 9, 3, 0, 11}:

# método que permite ordenar o vetor de inteiros
# usando a ordenação Insertion Sort
def insertionSort(vetor):
  # percorre todos os elementos do vetor começando
  # pelo segundo elemento
  for i in range(len(vetor)):
    atual = vetor[i] # o valor atual a ser inserido
    # começa a comparar com a célula à esquerda de i
    j = i - 1
      
    # enquanto vetor[j] estiver fora de ordem em relação
    # a atual
    while((j >= 0) and (vetor[j] > atual)):
      # movemos vetor[j] para a direita e decrementamos j
      vetor[j + 1] = vetor[j]
      j = j - 1
      
      # colocamos atual em seu devido lugar
      vetor[j + 1] = atual

# função principal do programa
def main():
  # cria uma lista de inteiros
  valores = [4, 6, 2, 8, 1, 9, 3, 0, 11]
  
  # exibimos o vetor na ordem original
  print("Ordem original:\n")
  for i in range(len(valores)):
    print(valores[i], end = "  ")
    
  # vamos ordenar o vetor agora
  insertionSort(valores)
    
  # exibimos o vetor ordenado
  print("\n\nOrdenado:\n")
  for i in range(len(valores)):
    print(valores[i], end = "  ")

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Sem ordenação:

4 6 2 8 1 9 3 0 11

Ordenada usando Insertion Sort:

0 1 2 3 4 6 8 9 11


Java ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística

Regressão linear - Como calcular o coeficiente de correlação linear de Pearson em Java - Java para Machine Learning

Quantidade de visualizações: 892 vezes


No estudo de Machine Learning, uma das primeiras ferramentas que aprendemos é Regressão Linear. E, para o bom entendimento da regressão linear, temos que aprender sobre o coeficiente de correlação linear, mais especificamente o coeficiente de correlação linear de Pearson.

A fórmula do coeficiente de correlação linear de Pearson é:

\[r_\text{xy} = \frac{n \sum x_i y_i - \sum x_i \sum y_i}{\sqrt{n \sum {x_i}^2 - \left(\sum {x_i}\right)^2} \cdot \sqrt{n \sum {y_i}^2 - \left(\sum {y_i}\right)^2}} \]

Onde:

x e y são os conjuntos de valores cuja correlação queremos testar.

É claro que encontraremos algumas variações desta fórmula na internet e também em livros de estatística, mas o resultado é sempre o mesmo.

A correlação de Pearson é uma técnica estatística para medir se duas variáveis estão linearmente relacionadas. Essa técnica também pode ser chamada de r de Pearson, correlação produto-momento de Pearson ou, mais coloquialmente, de correlação de Pearson.

O r de Pearson é uma métrica que expressa a relação linear entre variáveis por meio de um número que vai de -1 a +1. Isto é, quanto mais próximo dos extremos (-1 ou +1), maior é a força da correlação. Por outro lado, valores próximos de zero indicam que a correlação é fraca.

O sinal da correlação, por sua vez, indica a direção da relação entre variáveis. Se a correlação é positiva, então o aumento em uma variável implica o aumento na outra variável. Por outro lado, se a correlação é negativa, então o aumento em uma variável implica o decréscimo na outra variável.

Veja agora o código Java completo no qual calculamps o coeficiente de correlação linear de Pearson a partir de valores x e y, dispostos em dois vetores, ou seja, dois arrays unidimensionais:

package estudos;

public class Estudos {
  public static void main(String[] args) {
    // vamos criar os vetores com os valores x e y
    double x[] = {13, 32, 47, 54, 69, 73};
    double y[] = {208, 184, 145, 14, 65, 32};
    // as variáveis para os somatórios
    double soma_x = 0, soma_y = 0, soma_x_quadrado = 0;
    double soma_y_quadrado = 0, soma_x_vezes_y = 0;
    
    // vamos percorrer os vetores e efetuar as somas
    for (int i = 0; i < x.length; i++) {
      // primeiro o somatório de x
      soma_x = soma_x + x[i];
      // agora o somatório de y
      soma_y = soma_y + y[i];
      // então o somatório de x^2
      soma_x_quadrado = soma_x_quadrado + Math.pow(x[i], 2);
      // e o somatório de y^2
      soma_y_quadrado = soma_y_quadrado + Math.pow(y[i], 2);
      // e finalmente o somatório de x*y 
      soma_x_vezes_y = soma_x_vezes_y + x[i] * y[i];
    }
    
    // vamos obter a quantidade de valores na observação
    int n = x.length;
    
    // e finalmente calculamos o coeficiente de correlação
    // linear
    double r_xy = ((n * soma_x_vezes_y) - (soma_x * soma_y)) /
      (Math.sqrt((n * soma_x_quadrado) - Math.pow(soma_x, 2)) *
      Math.sqrt((n * soma_y_quadrado) - Math.pow(soma_y, 2)));
    
    // e mostramos o resultado
    System.out.println("O coeficiente de correlação é: " +
      r_xy);
  }
}

Ao executar este código Java nós teremos o seguinte resultado:

O coeficiente de correlação é: -0.8713675107044452


PHP ::: Dicas & Truques ::: Arquivos e Diretórios

Como renomear um diretório em PHP usando a função rename()

Quantidade de visualizações: 12379 vezes
Diretórios podem ser renomeados usando a função rename() da linguagem PHP. Esta função recebe o nome atual do diretório e o novo nome e retorna um valor boolean (true ou false) informando o sucesso ou não da operação. Antes de usar esta função verifique se você possui as permissões adequadas para renomear o diretório.

Veja um trecho de código no qual renomeamos um diretório no diretório public_html:

<?php
  // renomeia o diretório "recentes" para "atuais"
  $diretorio_antigo = "/site/public_html/recentes";
  $diretorio_novo = "/site/public_html/atuais";
  
  if(rename($diretorio_antigo, $diretorio_novo)){
    echo "Diretório renomeado com sucesso.";
  }
  else{
    echo "Não foi possível renomear o diretório.";
  }
?>

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

Diretório renomeado com sucesso.

Seja cuidadoso. Se você não tiver as permissões adequadas para renomear um diretório, a seguinte mensagem de erro será exibida:

Warning: rename(imagens,imagens_novas)
[function.rename]: Permission denied in
/site/public_html/testes.php on line 9
Não foi possível renomear o diretório.


Desafios, Exercícios e Algoritmos Resolvidos de PHP

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