Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
|
poo-ca-cd:laboratoare:genericitate [2021/08/24 23:14] florin.mihalache |
poo-ca-cd:laboratoare:genericitate [2023/12/17 19:13] (current) florin.subtirica [Exerciții] |
||
|---|---|---|---|
| Line 1: | Line 1: | ||
| - | ===== Laboratorul 11: Genericitate ===== | + | ===== Laboratorul 10: Genericitate ===== |
| ==== Obiective ==== | ==== Obiective ==== | ||
| Line 260: | Line 260: | ||
| </code> | </code> | ||
| + | ==== Exemple genericitate ==== | ||
| + | Probabil nu sunteți familiari încă cu termenul de “GPU Computing” (utilizarea unui procesor grafic pentru accelerarea calculelor), dar probabil ați exploatat una dintre întrebuințările ei, mai exact jocurile video. | ||
| + | |||
| + | Jocurile video sunt create cu ajutorul unor engine-uri grafice, care în esență nu reprezintă altceva decât aplicații care realizează o multitudine de operații matematice: plotări de grafice, interpolări, operații matriceale/vectoriale, derivări etc. | ||
| + | |||
| + | Aceste operații matematice pot fi făcute pe diferite tipuri de date. O matrice poate acceptă int-uri (exemplu: camera jucătorului), float-uri / double-uri (exemplu: setarea opacității unei texturi), char-uri (exemplu: reprezentarea text box-urilor pentru dialog) etc. În loc să creem câte o clasă care să adere fiecărui tip, putem scrie o singură dată o clasă care să reprezinte o matrice și care să accepte mai multe tipuri de date prin genericitate. Acest lucru devine foarte util dacă dorim să creem o bibliotecă întreagă pentru operații matematice avansate (exemplu: Jscience), fără să ne repetăm codul doar pentru a crea clase și metode specifice unor tipuri de date. | ||
| ==== Exerciții ==== | ==== Exerciții ==== | ||
| + | Scheletul laboratorului poate fi descărcat de aici: {{:poo-ca-cd:laboratoare:oop_lab10.zip|}} | ||
| + | |||
| + | Laboratorul trebuie rezolvat pe platforma LambdaChecker, fiind găsit [[https://beta.lambdachecker.io/contest/21 | aici]]. | ||
| - | - (**6p**) Implementați o **tabelă de dispersie** generică care va permite să stocaţi perechi de tip cheie-valoare. | + | - **(6 puncte)** Implementați o structură de date de tipul ''MultiMapValue<K, V>'', pe baza scheletului, care reprezintă un ''HashMap<K, ArrayList<V>>'', unde o cheie este asociată cu mai multe valori. Modalitatea de stocare a datelor este la alegere (moștenire sau agregare) și să folosiți funcționalitățile din HashMap. În schelet aveți următoarele metode de implementat: |
| - | * (**2p**) Scrieţi antetul clasei ''MyHashMap'' şi prototipul funcţiilor **put** şi **get**. Aveţi grijă la parametrizarea tipurilor. | + | - **(1 punct)** ''add(K key, V value)'' - adaugă o valoare la o cheie dată (valoarea este adăugate în lista de valori asociate cheii, dacă cheia și lista nu există, atunci lista va fi creată și asociată cheii. |
| - | * (**2p**) Implementaţi metoda **put**. Vă puteți crea o clasă internă cu rol de //entry// şi puteţi stoca //entry-urile// într-o colecţie generică existentă în Java. | + | - **(1 puncte)** ''void addAll(K key, List<V> values)'' - adaugă valorile din lista de valori dată ca parametru la lista asociată cheii. |
| - | * (**1p**) Implementaţi metoda **get**. | + | - **(1 puncte)** ''void addAll(MultiMapValue<K, V> map)'' - adaugă intrările din obiectul MultiMapValue dat ca parametru în obiectul curent (this). |
| - | * (**1p**) Testaţi implementarea voastră folosind o clasă definită de voi, care suprascrie metoda **hashCode** din ''Object''. | + | - **(0.5 puncte)** ''V getFirst(K key)'' - întoarce prima valoare asociată cheii (dacă nu există, se întoarce null). |
| - | - (**4p**) Să considerăm interfața ''Sumabil'', ce conține metoda ''void addValue(Sumabil value)''. Această metodă adună la valoarea curentă (stocată în instanța ce apelează metoda) o altă valoare, aflată într-o instanță cu același tip. Pornind de la această interfață, va trebui să: | + | - **(0.5 puncte)** ''List<V> getValues(K key)'' - se întoarce lista de valori asociată cheii. |
| - | * Definiți clasele ''MyVector3'' și ''MyMatrix'' (ce reprezintă un vector cu 3 coordonate și o matrice de dimensiune 4 x 4), ce implementează Sumabil | + | - **(0.5 puncte)** ''boolean containsKey(K key)'' - se verifică faptul dacă este prezentă cheia în MultiMapValue. |
| - | * Scrieți **o metodă generică** ce primește o colecție generică cu elemente de tipul ''Sumabil'' și returnează suma tuturor elementelor din colecție. Trebuie să utilizați //bounded types//. Care trebuie să fie, deci, antetul metodei? | + | - **(0.5 puncte)** ''boolean isEmpty()'' - se verifică dacă MultiMapValue este gol. |
| + | - **(0.5 puncte)** ''List<V> remove(K key)'' - se șterge cheia, împreună cu valorile asociate ei, din MultiMapValue. | ||
| + | - **(0.5 puncte)** ''int size()'' - se întoarce mărimea MultiMapValue. | ||
| - | ==== Resurse ==== | + | - **(4 puncte)** Implementați o structură de date de tipul Tree<T> (Arbore binar de căutare) pe baza scheletului. Analizați modalitatea de utilizare a bounded wildcards, explicați necesitatea lor laborantului (fie în cadrul orei de laborator, fie la nivel de comentariu în cod). În schelet aveți următoarele metode de implementat: |
| + | - **(1 puncte)** ''void addValue(T value)'' - adaugă o valoare în arborele binar de căutare. | ||
| + | - **(0.5 puncte)** ''void addAll(List<T> values)'' - adaugă valorile dintr-o listă în arborele binar de căutare. | ||
| + | - **(1.5 puncte)** ''HashSet<T> getValues(T inf, T sup)'' - colectează valorile din arbore între o limită inferioară și superioară într-o colecție de tipul HashSet. | ||
| + | - **(0.5 puncte)** ''int size()'' - se întoarce numărul de elemente inserate în arbore. | ||
| + | - **(0.5 puncte)** ''boolean isEmpty()'' - se întoarce dacă există vreun element inserat în arborele binar sau nu. | ||
| ====Referinţe==== | ====Referinţe==== | ||
