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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.

C# ::: LINQ ::: LINQ to Objects

Como retornar o último elemento de um array de strings em C# usando a função Last() do LINQ

Quantidade de visualizações: 1749 vezes
Nesta dica mostrarei um exemplo bem simples do uso do método Last() do LINQ (Language-Integrated Query) do C# para retornar o último elemento de um vetor de strings.

É claro que este método funciona com qualquer coleção, mas um exemplo simples nos ajudará a entender melhor o seu funcionamento. Em outras dicas eu aprofundo o uso deste método.

Vamos ao código então. Veja:

using System;
using System.Linq;

namespace Estudos {
  class Principal {
    static void Main(string[] args) {
      // vamos construir um vetor de strings
      string[] linguagens = {"Java", "Python", "PHP", "Ruby"};
      
      // vamos obter o último elemento do vetor
      string ultimo = linguagens.Last();

      // vamos mostrar o resultado
      Console.WriteLine("A última linguagem é: {0}", ultimo);

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

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

A última linguagem é: Ruby

Fique atento ao fato de que o método Last() pode atirar uma exceção do tipo InvalidOperation se o array ou coleção estiver vazia ou não incluir nenhum elemento que se encaixe nas condições testadas.

Veja o resultado ao chamarmos este método em um vetor vazio:

System.InvalidOperationException
HResult=0x80131509
Message=Sequence contains no elements
Source=System.Linq
StackTrace:
at System.Linq.ThrowHelper.ThrowNoElementsException()
at System.Linq.Enumerable.Last[TSource](IEnumerable`1 source)
at Estudos.Principal.Main(String[] args) in C:\estudos_c#\Estudos\Principal.cs:line 11


Python ::: Dicas & Truques ::: Lista (List)

Vetores e matrizes em Python - Como inserir itens em posições aleatórias de uma lista

Quantidade de visualizações: 10332 vezes
Este exemplo mostra como adicionar itens em posições aleatórias de uma lista Python. Note como usamos o método insert() da classe List passando um valor randômico para o índice no qual o novo elemento será inserido.

Veja o código completo para a dica:

# vamos importar o módulo random
import random

def main():
  # cria uma lista vazia
  valores = []
 
  # início do laço for
  for i in range(1, 11):
    valor = int(input("Informe um inteiro: "))
   
    if(len(valores) == 0):
      valores.insert(0, valor)
    else:
      # insere o valor em um posição aleatória
      valores.insert(random.randrange(0, 
        len(valores)), valor)
 
    # exibe os valores da lista
    print("Valores na lista:", valores, "\n")
    # fim do laço for

if __name__== "__main__":
  main()

Ao executarmos este código Python nós teremos o seguinte resultado:

Informe um inteiro: 9
Valores na lista: [9]

Informe um inteiro: 3
Valores na lista: [3, 9]

Informe um inteiro: 2
Valores na lista: [2, 3, 9]

Informe um inteiro: 8
Valores na lista: [2, 3, 8, 9]

Informe um inteiro: 10
Valores na lista: [10, 2, 3, 8, 9]

Informe um inteiro: 18
Valores na lista: [18, 10, 2, 3, 8, 9]

Informe um inteiro: 30
Valores na lista: [18, 10, 30, 2, 3, 8, 9]

Informe um inteiro: 60
Valores na lista: [18, 10, 30, 2, 3, 8, 60, 9]

Informe um inteiro: 67
Valores na lista: [18, 10, 67, 30, 2, 3, 8, 60, 9]

Informe um inteiro: 82
Valores na lista: [18, 10, 67, 30, 2, 3, 8, 82, 60, 9]


PHP ::: Dicas & Truques ::: Data e Hora

Datas e horas em PHP - Como subtrair horas de uma data usando a função mktime() da linguagem PHP

Quantidade de visualizações: 5 vezes
Nesta dica veremos como é possível subtrair horas de uma data. Para isso nós usaremos a função mktime() da linguagem PHP, com as horas subtraídas da parte date("H") da nova data e hora.

Veja o código PHP completo para o exemplo:

<html>
<head>
<title>Estudando PHP</title>
</head>
<body>
 
<?php
  echo "Agora é: " . date("d/m/Y - H:i:s") . "<br>";
  $data_anterior = mktime(date("H") - 15, date("i"), 
    date("s"), date("m"), date("d"), date("Y"));
  echo "15 horas atrás era: " . 
    date("d/m/Y - H:i:s", $data_anterior);
?>
  
</body>
</html>

Ao executar este código PHP nós teremos o seguinte resultado:

Agora é: 21/04/2020 - 22:53:06
15 horas atrás era: 21/04/2020 - 07:53:06


Python ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Pesquisa Operacional

Exercício Resolvido de Python - Programação Linear em Python - Uma madeireira deseja obter 1000kg de lenha, 2000kg de madeira para móveis e 50 metros

Quantidade de visualizações: 1137 vezes
Pergunta/Tarefa:

Este exercício de Python aborda o uso da biblioteca PuLP para resolver um problema de Pesquisa Operacional usando Programação Linear.

Uma madeireira deseja obter 1000kg de lenha, 2000kg de madeira para móveis e 50 metros quadrados de casca de árvore, dispondo de carvalho e pinheiro, sendo que o carvalho gera 40kg de lenha, 150kg de madeira e 3 metros quadrados de casca aproveitável; o pinheiro 100kg de lenha, 60kg de madeira e 8 metros quadrados de casca aproveitável.

Formule o problema, de modo a minimizar os custos, sabendo que cada carvalho custa R$ 1500,00 para a empresa e cada pinheiro R$ 1200,00. Em seguida use a API de Programação Linear do PuLP para resolver o problema e mostrar a melhor solução.

Sua saída deverá ser parecida com:

x: 11.111111
y: 5.5555556
Resposta/Solução:

Antes de passarmos para o código Python é importante entendermos e fazermos a modelagem do problema. Neste exercício busca-se encontrar o custo mínimo. Assim, a nossa função objetivo será dada pela combinação dos preços do carvalho e do pinheiro. Veja:

Zmin = 1500x + 1200y

Aqui nós definimos a variável x para o carvalho e a variável y para o pinheiro.

Agora que já temos a função Z, o próximo passo é analizarmos as restrições. Note que a empresa precisa de 1000kg de lenha. O carvalho gera 40kg de lenha, enquanto o pinheiro gera 100kg. Então nossa primeira restrição é:

R1 = 40x + 100y >= 1000

Para a segunda restrição nós temos que a empresa precisa de 2000kg de madeira. O carvalho gera 150kg de madeira, enquanto o pinheiro gera 60kg. Assim, nossa segunda restrição é:

R2 = 150x + 60y >= 2000

Finalmente, para a terceira restrição, sabemos que a empresa necessita de 50 metros quadrados de casca de árvore. O carvalho gera 3 metros quadrados de casca aproveitável, enquanto o pinheiro gera 8 metros quadradros. Então a terceira restrição é:

R3 = 3x + 8y >= 50

As restrições 4 e 5 dizem que tanto o x quanto o y devem ser maiores ou iguais a zero, e que ambos devem pertencer aos números reais.

Veja agora como usamos os dados de formulação para resolver este exercício usando Python e a biblioteca PuLP:

# vamos importar as ferramentas necessárias
from pulp import LpMinimize, LpProblem, LpVariable

# método principal
def main():
  # vamos criar o modelo
  modelo = LpProblem(name="Pesquisa Operacional em Python", sense=LpMinimize)

  # agora inicializamos as variáveis de decisão
  x = LpVariable(name="x", lowBound=0)
  y = LpVariable(name="y", lowBound=0)

  # vamos adicionar as restrições de acordo com a formulação do problema
  modelo += (40 * x + 100 * y >= 1000, "R1")
  modelo += (150 * x + 60 * y >= 2000, "R2")
  modelo += (3 * x + 8 * y >= 50, "R3")

  # definimos a função objetivo e a adicionamos ao modelo
  funcao_objetivo = 1500 * x + 1200 * y
  modelo += funcao_objetivo

  # e tentamos resolver o problema
  modelo.solve()
  
  # assumindo que o problema foi resolvido com sucesso, vamos
  # mostrar os valores das variáveis x e y
  for var in modelo.variables():
    print(f"{var.name}: {var.value()}")

if __name__== "__main__":
  main()

Note como o PuLP nos deu o custo mínimo de 23333.33 para atingir o objetivo desejado pela madeireira.


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