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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++ ::: Win32 API (Windows API) ::: Arquivos e Diretórios

Como obter o diretório atual usando a função GetCurrentDirectory() da API do Windows - C++ e WinAPI

Quantidade de visualizações: 10188 vezes
Nesta dica mostrarei como chamar, a partir de um programa C++, a função GetCurrentDirectory() da API do Windows com o propósito de obter o diretório atual, ou seja, o diretório de trabalho da nossa aplicação. Esta função é declarada no header winbase.h (que vem junto quando fazemos include do header windows.h).

Veja o exemplo completo:

#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <windows.h>
 
using namespace std;
 
int main(int argc, char *argv[])
{
  // buffer que receberá o nome do diretório
  TCHAR szDirAtual[MAX_PATH];
 
  // chama a função GetCurrentDirectory
  GetCurrentDirectory(MAX_PATH, szDirAtual);
 
  // Exibe o resultado
  cout << "O diretório atual é " << szDirAtual << "\n\n";
 
  system("PAUSE");
  return EXIT_SUCCESS;
}

Ao executar este código nós teremos o seguinte resultado:

O diretório atual é C:\estudos_c++


R ::: Dicas & Truques ::: Geometria, Trigonometria e Figuras Geométricas

Como calcular o coeficiente angular de uma reta em R dados dois pontos no plano cartesiano

Quantidade de visualizações: 2127 vezes
O Coeficiente Angular de uma reta é a variação, na vertical, ou seja, no eixo y, pela variação horizontal, no eixo x. Sim, isso mesmo. O coeficiente angular de uma reta tem tudo a ver com a derivada, que nada mais é que a taxa de variação de y em relação a x.

Vamos começar analisando o seguinte gráfico, no qual temos dois pontos distintos no plano cartesiano:



Veja que o segmento de reta AB passa pelos pontos A (x=3, y=6) e B (x=9, y=10). Dessa forma, a fórmula para obtenção do coeficiente angular m dessa reta é:

\[\ \text{m} = \frac{y_2 - y_1}{x_2 - x_1} = \frac{\Delta y}{\Delta x} = tg \theta \]

Note que __$\Delta y__$ e __$\Delta x__$ são as variações dos valores no eixo das abscissas e no eixo das ordenadas. No triângulo retângulo que desenhei acima, a variação __$\Delta y__$ se refere ao comprimento do cateto oposto e a variação __$\Delta y__$ se refere ao comprimento do cateto adjascente.

Veja agora o trecho de código na linguagem R que solicita as coordenadas x e y dos dois pontos, efetua o cálculo e mostra o coeficiente angular m da reta que passa pelos dois pontos:

# x e y do primeiro ponto
x1 <- readline("Coordenada x do primeiro ponto: ")
y1 <- readline("Coordenada y do primeiro ponto: ")
x1 <- as.numeric(x1)
y1 <- as.numeric(y1)

# x e y do segundo ponto
x2 <- readline("Coordenada x do segundo ponto: ")
y2 <- readline("Coordenada y do segundo ponto: ")
x2 <- as.numeric(x2)
y2 <- as.numeric(y2)

# agora vamos calcular o coeficiente angular
m <- (y2 - y1) / (x2 - x1)

# mostramos o resultado
paste("O coeficiente angular é:", m)

Ao executar este código em linguagem R nós teremos o seguinte resultado:

[1] "O coeficiente angular é: 0.666666666666667"

Veja agora como podemos calcular o coeficiente angular da reta que passa pelos dois pontos usando o Teorema de Pitágoras. Note que agora nós estamos tirando proveito da tangente do ângulo Theta (__$\theta__$), também chamado de ângulo Alfa ou Alpha (__$\alpha__$):

# x e y do primeiro ponto
x1 <- readline("Coordenada x do primeiro ponto: ")
y1 <- readline("Coordenada y do primeiro ponto: ")
x1 <- as.numeric(x1)
y1 <- as.numeric(y1)

# x e y do segundo ponto
x2 <- readline("Coordenada x do segundo ponto: ")
y2 <- readline("Coordenada y do segundo ponto: ")
x2 <- as.numeric(x2)
y2 <- as.numeric(y2)

# vamos obter o comprimento do cateto oposto
cateto_oposto <- y2 - y1
# e agora o cateto adjascente
cateto_adjascente <- x2 - x1
# vamos obter o ângulo tetha, ou seja, a inclinação da hipetunesa
# (em radianos, não se esqueça)
tetha <- atan2(cateto_oposto, cateto_adjascente)
# e finalmente usamos a tangente desse ângulo para calcular
# o coeficiente angular
tangente <- tan(tetha)

# mostramos o resultado
paste("O coeficiente angular é:", tangente)

Ao executar este código você verá que o resultado é o mesmo. No entanto, fique atento às propriedades do coeficiente angular da reta:

1) O coeficiente angular é positivo quando a reta for crescente, ou seja, m > 0;

2) O coeficiente angular é negativo quando a reta for decrescente, ou seja, m < 0;

3) Se a reta estiver na horizontal, ou seja, paralela ao eixo x, seu coeficiente angular é zero (0).

4) Se a reta estiver na vertical, ou seja, paralela ao eixo y, o coeficiente angular não existe.


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

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

Quantidade de visualizações: 998 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


Java ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Java Básico

Exercícios Resolvidos de Java - Ler um número inteiro na faixa 0-999 e mostrar a soma de seus dígitos

Quantidade de visualizações: 13759 vezes
Pergunta/Tarefa:

Escreva um programa Java que leia um inteiro na faixa 0-999 e mostre a soma de seus dígitos. Por exemplo, se o valor for 523, a soma de seus dígitos será 5 + 2 + 3 = 10. Seu programa deverá exibir a seguinte saída:

Informe um valor inteiro (0-999): 523
A soma dos dígitos é: 10
Resposta/Solução:

Veja a resolução comentada deste exercício usando Java console:

public static void main(String[] args){
  // não se esqueça de adicionar um import para a classe Scanner
  // import java.util.Scanner;

  // vamos criar um objeto da classe Scanner
  Scanner entrada = new Scanner(System.in);

  // vamos solicitar ao usuário que informe um valor inteiro
  // na faixa 0 a 999 (incluindo)
  System.out.print("Informe um valor inteiro (0-999): ");

  // vamos ler o valor informado
  int valor = Integer.parseInt(entrada.next());

  // vamos verificar se o valor está na faixa permitida
  if(valor < 0 || valor > 999){
    System.out.println("Valor fora da faixa permitida");
    System.exit(0);
  }

  // vamos obter o terceiro dígito
  int terceiro = valor % 10;
  // obtém os digitos restantes
  valor = valor / 10;

  // vamos obter o segundo dígito
  int segundo = valor % 10;
  // obtém os digitos restantes
  valor = valor / 10;

  // vamos obter o primeiro dígito
  int primeiro = valor % 10;
  // obtém os digitos restantes
  valor = valor / 10;

  // vamos obter a soma dos dígitos
  int soma = terceiro + segundo + primeiro;

  // vamos mostrar o resultado
  System.out.println("A soma dos dígitos é: " + soma);
}



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