1. gyakorlat Strukturális modellezés Megoldások
|
|
- Zsigmond Török
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 1. gyakorlat Strukturális modellezés ok Közösségi fuvarszolgáltatást tervezünk, ahol bárki meghirdetheti a közeljövőben tervezett autós utazásait; mások pedig a rendszerünkön keresztül értesülhetnek erről, és utasként csatlakozhatnak (akár csak egy rövidebb szakaszon is), ha beszállnak az üzemanyagköltségbe. Az egyes fuvarokat különböző fuvarszakaszokra osztjuk. Nem feltétlenül végig az autó gazdája fog vezetni, ez megbeszélhető, azonban minden fuvarszakasz során jelen kell lennie. A szolgáltatásunk eddig zárt tesztüzemben futott, a fuvarokat ad-hoc szerveztük, és az adatokat nem rögzítettük szisztematikus módon. Hamarosan szeretnénk nyilvánosan is elindítani a szolgáltatást. A webes felületen az utazásszervezéssel kapcsolatos információkat elérhetővé kell tenni, ezért valamilyen módon nyilván kell ezeket tartanunk. 1. Struktúra modellezése gráffal Szeretnénk a rendszer mögöttes adatmodelljét megtervezni. Ehhez az eddigi fuvarok tapasztalatai alapján összeállítottunk néhány tipikus forgatókönyvet. a) Anna Szombathelyről autóutat tervez Győr és Budapest érintésével Debrecenbe. Balázs Győrből indít fuvart Budapestre, majd onnan tovább Kecskemétre. Alkossunk gráfmodellt a szövegben megadott viszonyok alapján! Itt egyszerűen (példány)gráfot kell építeni a szöveges leírás alapján. Ezt sokféleképpen lehet, például lehetnek a városok a csomópontok és a közöttük futó irányított élek a fuvarszakaszok (a kocsi gazdájával címkézve). Természetesen máshogy is ábrázolható ugyanez de erről majd egy későbbi pontban. b) Dani győri, és nincs kocsija. Milyen gráfelméleti művelet ad választ arra, hogy a felajánlott fuvarokba utasként becsatlakozva mely városokba lehet Győrből eljutni? (Feltehetjük, hogy az autósok az utazás időpontját tekintve rugalmasak.) A Győrből irányított utakon elérhető csomópontokat keressük. Ha az átszállásokat ki akarjuk zárni (ott ugye figyelembe kellene venni az érkezés és indulás időzítését, amely egyelőre nem része a modellünknek), akkor a csupa egyforma élcímkéjű irányított utakra van szükségünk. Ezeket Győrből induló gráfbejárással határozhatjuk meg, amelyre ismertek algoritmusok. c) Csilla úgy döntött, hogy Anna autójával fog utazni Szombathelytől Budapestig; Dani Győrből Kecskemétre kért fuvart. Mivel Anna előző este sokáig dolgozott, az indulás után aludna, ezért úgy beszélték meg, hogy Budapestig Csilla vezet. Balázs végig maga vezet. Alakítsuk át a gráfot olyan módon, hogy kifejezze ezt a tudást! A fuvarszakasz kiindulópontja, célja, sofőre és utasai között többes viszony áll fent. Ezen viszonyokat úgy tudjuk gráfként kezelni, ha bevezetünk egy személyt ( ) és egy fuvarszakaszt reprezentáló csompontot ( ), amelyhez utána élekkel köthető a többi elem. Így tehát a meglévő éleket csomóponttal és több új éllel helyettesítjük; élet csomóponttá transzformáltunk. Fontos észrevétel, hogy személy és fuvarszakasz között lehet kínál, vezet és utazik jelentésű él is, ezeket legcélszerűbben címkével tudjuk megkülönböztetni. A vezet él implicit azt is jelenti, hogy az illető az adott fuvarszakaszon utazik. 1
2 d) Balázsnak nem ez az első közösségi fuvarja; korábban Kecskemétről hirdetett utazást Győrbe Budapesten keresztül. Egészítsük ki a gráfot olyan módon, hogy megjelenjen benne ez az információ is! Most szigorúan csak bővítjük a gráfot. Megjelenik a fuvarszakaszokat összefoglaló fuvar csomópont ( ), amely a hirdetővel van összekötve. Ez például arra is jó, hogy lássuk, hogy Budapest- Győr-Budapest fuvar például nincs: ez a fuvar fogalom nélkül nem lenne egyértelmű. e) Milyen művelettel kaphatunk a teljes tudást reprezentáló gráfból egy egyszerűsített nézetet, amelyik csak a hirdetőket, az utazásaikat, és az utazásokat alkotó szakaszokat mutatja? Milyen jellegű lesz az így kapott nézeti gráf? Csomópontokra és élcímkére szűrjük a részgráfot. 2. Tulajdonságmodellezés Az eddigi fuvarok során összegyűjtöttünk néhány adatot. Ezeket az alábbi táblázat tartalmazza. ért. száma ért. összege kategória név jelszó rendszám dohányos A/C díjfizetés jog.sz kocsi ABC-123 nincs személy Anna qwe nem KL személy Balázs pass igen MN személy Csilla igen kártya 1 5 személy Dani barát nem utalás 0 0 kocsi DEF-456 van 7 31 személy Eszter 2501 nem kártya 2 8 személy Feri almafa nem Bitcoin Egy-egy fuvar után 1 5 skálán lehet értékelni, hogy az útitársak és az autó mennyire járultak hozzá a kellemes utazáshoz. A fenti táblázat többek között a begyűjtött értékeléseket is mutatja. 2
3 a) Amikor valaki a lehetséges fuvarok közül válogat, az útitársak és az autó értékelése mellett a légkondicionáló megléte, ill. a dohányzás is fontos szempont lehet. A döntéshez azonban nem kell, és nem is szabad a felhasználóknak megismernie a sofőrök jelszavát és jogosítványszámát, valamint hogy a többi útitárs a fuvar megegyezéses díját milyen módszerrel rendezi a cég felé. Milyen (tulajdonságmodellezésnél megismert) művelettel kapható meg az ehhez a nézethez szükséges információ? Ez egy vetítés művelet, amely a három megnevezett jellemzőt eldobja, a többit megtartja. b) A rangsorolás az értékelések pontszámának nem az összege, hanem az átlaga alapján történik. Milyen művelettel bővíthető ki a tulajdonságmodell ezen számítás eredményével? Vegyük fel egy új értékelések átlaga oszlopot (jellemzőt), amely származtatott tulajdonságként az alábbi képlettel számítható (ha legalább egy értékelés van már): értékelések átlaga = értékelések összege értékelések száma c) Eszter és Feri most keres fuvart. Eszter lehetőleg 4 pont feletti értékelésű sofőrt szeretne. Feri csak légkondicionálóval rendelkező kocsik közül hajlandó válogatni. Milyen műveletekkel kaphatóak meg a választási lehetőségeik? Ezek szűrés műveletek lesznek, amelyek csak azokat a sorokat tartják meg, amelyekben a értékelések átlaga jellemző értéke egy adott tartományba esik, illetve a légkondicionáló jellemző értéke van. d) (Emelt szintű feladat.) Eszter meggondolta magát, a sofőr értékelése mellett a sofőrön kívüli leendő útitárs(ak) értékelését is figyelembe szeretné venni, mielőtt kiválasztja, melyik autóba száll be Győrből Budapestre tartva. Készítsünk táblázatot a két kínálkozó lehetőségről, a fuvar meghirdetőjével azonosítva, továbbá a sofőr ill. az (átlagos) útitárs értékelésével jellemezve őket. Van-e olyan opció, amelyik egyértelműen jobb a másiknál? Jelenleg szerencsére mindkét esetben csak egyetlen útitárs van a sofőrön kívül, nem kell átlagot számolni. Ahogy az alábbi táblán is látszik, egyik opció se mondható minden szempontból jobbnak a másiknál (tehát mindkettő Pareto optimum) mérlegelni kell az előnyöket és hátrányokat. Hirdető sofőr értékelése átlagos útitárs értékelése Anna 3,21 4,18 Balázs 3,06 5,00 3. Űrlap Az alábbi metamodell alapján készítsünk egy űrlapot, amelynek segítségével az utasok egy-egy utazást követően visszajelzést adhatnak a sofőrről. Nem szeretnék túl sok időt elvenni az utastól, ezért a legtöbb információt eldöntendő, illetve feleletválasztós kérdések formájában gyűjtjük be. Az utasnak lehetősége van arra is, hogy saját szavaival összefoglalja tapasztalatait egy rövid szöveges vélemény keretében. a) Milyen információra van szükségünk a sofőr azonosításához? A sofőrt azonosíthatjuk a személyi vagy a jogosítványszáma alapján, de mindkettő adatvédelmi 3
4 kérdéseket vet fel. Általános esetben az a megoldás, hogy a rendszerünk utazás azonosítót generál, amely amely arra szolgál, hogy az utazás adatokat (indulás, cél, sofőr, utasok stb.) egy (nem publikus) adatbázisban tárolja, így az utasnak elég ezt megadnia. b) Gyűjtsünk össze pár kérdést, csoportosítsuk őket, majd adjuk meg az elkészült űrlapnak egy modelljét. (Ez már példánymodell lesz a későbbiekben.) Lehetséges kérdések (a teljesség igénye nélkül): Utazás azonosító (Rövid válasz) Szolgáltatás értékelése (1-től 5-ig) (Feleletválasztás) Minek kapcsán tapasztalt esetlegesen hiányosságokat: pontos indulás és/vagy érkezés, megállások gyakorisága, ülés kényelmessége, autó felszereltsége (Többszörös feleletválasztás) Szöveges vélemény, egyéb tapasztalatok (Hosszú válasz) c) Top-down vagy bottom-up tervezést alkalmaztunk? Ebben az esetben bottom-up tervezés volt (a kérdésektől a szekciókon át az űrlap megalkotásáig), míg a metamodellt top-down terveztük (az űrlaptól a szekciókon át eljutottunk a kérdésekig, majd összegyűjtöttük a lehetséges típusokat). d) Ha az utas az ötös skálán való értékelésnél hármasnál rosszabbat ad a sofőrre, akkor mindenképpen szeretnénk szöveges véleményt. Hogyan tudnánk ezt a modellben megfogalmazni (és melyikben)? Jólformáltsági kényszerrel jelezhetjük a metamodellben, amely alapján a példánymodell maga már validálható. 4. Típusok modellezése A szolgáltatáshoz szeretnénk adatbázist tervezni. Ehhez fontos, hogy megkülönböztessük a típusokat a rendszerünkben és keressünk validációs szabályokat. a) Milyen alapvető elem- és kapcsolattípusokat sugallnak a gráfmodellben látható megadott viszonyok? Ábrázoljuk típusgráffal! Észrevehetjük, hogy sofőrje címkéjű él mindig fuvarszakasz jelentésű csomópontból megy egy személyt jelentő csomópontba: lehet, hogy itt rögtön két csomóponttípust és egy éltípust fogtunk! A csomóponttípusok és éltípusok megválasztása elég egyértelmű, de persze az élek elnevezése, irányítása egyedi is lehet; például él helyett lehet (fuvarszakasz) [sofőrje] (személy) (személy) [vezet] (fuvarszakasz) él is, akár összevissza is. Érdemes időt szentelni arra, hogy ezekben az esetekben konzisztensen egyféle nevezéktant használjunk. Ez alapján egy lehetséges típusgráf: (Megjegyzés: a gráfban nem jelent meg az autó, ezzel a típusgráfban most nem foglalkoztunk.) b) (Emelt szintű feladat.) Milyen formális állításokat tehetünk a típusgráf alapján az éltípusok példányaira? Az élek forrásának (rendre céljának) típusa az éltípus forrástípusának (rendre céltípusának) 4
5 felel meg. (Ezt a kijelentést majd a típushierarchia bevezetésekor pontosítani kell, mert altípus is lehet.) A konkrét példára nézve a következő matematikai állítások írhatóak fel, ha a típusa(x, t) reláció-jelölést használjuk a példány-típus viszonyra, ill. forrás(e), cél(e) függvényjelöléseket használjuk az élvégződésekre mint jellemzőkre. e : típusa(e, utasa) = típusa(forrás(e), fuvarszakasz) e : típusa(e, utasa) = típusa(cél(e), személy) c) Milyen típusokba sorolhatóak a táblázatban szereplő elemek a rajtuk értelmezett jellemzőik köre és a kapcsolataik alapján? Észrevehetjük, hogy a jellemzők egy köre (pl. rendszám ) csak az értékelhető elemek egy részén, míg más jellemzők (pl. jogosítványszám ) csak a többi értékelhető dolgon értelmezettek. Hasonló megfigyelésre juthatunk a gráfban tapasztalt kapcsolattípusok alapján is. A két csoportot épp a kategória jellemző értéke alapján különíthető el. Vegyük észre, hogy egy értékelhető elemet alapvetően jellemez, hogy személy vagy jármű-e, és ez nem fog később megváltozni. Ez tehát két típusnak tekinthető. d) Definiáljunk egy típushierarchiát a problémára! Vegyük észre, hogy az értékelhető elem mégis közös általánosítása a kocsiknak és személyeknek, hiszen bizonyos aspektusból hasonló a kezelésük. Tehát a személy és a kocsi az értékelhető elem két altípusának tekinthető. Kézenfekvőnek tűnhet, hogy megkülönböztessük a sofőr (autóval és jogsival rendelkező) felhasználókat az utasoktól (akik csak betársulnak és fizetnek ezért). Ez azonban nem jó típusbesorolás, mivel az idő folyamán változhat (pl. Feri idővel jogosítványt szerezhet és autót vehet; Balázs legközelebb dönthet úgy, hogy más autójával utazik), és az is lehet, hogy nem az autó gazdája vezet egy adott szakaszon. Általában a típus szót (szemben pl. a fogalom szóval) csak olyan kategorizálásnál használjuk, amikor egy elem besorolása nem változik az időben, ezért nem javasolt típusrendszert alapozni arra, ki sofőr és ki utas. Azonban egy-egy fuvar(szakasz) esetén vannak olyan szerepek, hogy kik ülnek az autóban, ki közülük a kocsi gazdája, és ki vezet. Tanulság: a szerep és a típus nem ugyanaz. e) (Emelt szintű feladat.) Milyen további formális állításokat tehetünk a típushierarchia alapján? Aki az altípus példánya, az az őstípusnak is példánya, vagyis: x : típusa(x, személy) = típusa(x, értékelhető_elem) x : típusa(x, kocsi) = típusa(x, értékelhető_elem) Másként fogalmazva, ha a példányok(t) jelölést vezetjük be a t típus példányhalmazára, akkor: példányok(személy) példányok(értékelhető_elem) példányok(kocsi) példányok(értékelhető_elem) f) (Kiegészítő feladat) A típusgráf, a típushierarchia és a jellemzők értelmezési tartománya alapján rajzoljunk metamodellt! Milyen további megkötésekkel (jólformáltsági kényszerekkel) egészíthetjük ki? Jólformáltsági kényszerre példák: Minden fuvarnak legyen legalább egy szakasza. A fuvar szakaszai egymáshoz csatlakozzanak, tehát a harmadik szakasz ott végződjön, ahonnan a negyedik indul 5
6 Kiegészítő feladat: megvalósítás programmal a) Készítsünk olyan adatstruktúrát (tetszőleges programozási nyelven), amely egy ilyen fuvarszervező információtartalmának reprezentálására szolgál! b) Egészítsük ki olyan eljárással (metódussal) a programot, amely képes felsorolni, hogy egy megadott városból hova juthatunk el (átszállás nélkül) a meghirdetett fuvarokkal! c) Készítsük el az előző eljárás okosabb változatát, amelyik igény szerint elkerüli azokat a fuvarokat, ahol legalább egy szakaszon dohányzó útitársunk lenne! Kiindulási ötlet: készítsünk egy-egy C struktúrát a Fuvar és a Fuvarszakasz jellemzőivel, valamint hivatkozásokkal egymásra: 1 typedef struct { 2 char* felhasznaloi_nev; 3 //... 4 BOOL dohanyzik_e; 5 } Szemely; 6 7 typedef struct { 8 char* kiindulasi_telepules; 9 char* cel_telepules; 10 time_t datum; 11 // Szemely* utasok_tombje; 13 } Fuvarszakasz; typedef struct { 16 Fuvarszakasz* szakaszok; 17 // } Fuvar; 6
1. gyakorlat Strukturális modellezés Megoldások
1. gyakorlat Strukturális modellezés ok Közösségi fuvarszolgáltatást tervezünk, ahol bárki meghirdetheti a közeljövőben tervezett autós utazásait; mások pedig a rendszerünkön keresztül értesülhetnek erről,
1. gyakorlat Strukturális modellezés Megoldások
1. gyakorlat Strukturális modellezés ok Közösségi fuvarszolgáltatás Közösségi fuvarszolgáltatást tervezünk, ahol bárki meghirdetheti a közeljövőben tervezett autós utazásait; mások pedig a rendszerünkön
1. gyakorlat Strukturális modellezés Megoldások
1. gyakorlat Strukturális modellezés ok Figyelem: Jelen anyag belső használatra készült megoldási útmutató, melyet a ZH felkészülés segítése érdekében publikáltunk. A feladatok részletesebb megoldása magyarázattal
Adatbázismodellek. 1. ábra Hierarchikus modell
Eddig az adatbázisokkal általános szempontból foglalkoztunk: mire valók, milyen elemekből épülnek fel. Ennek során tisztáztuk, hogy létezik az adatbázis fogalmi modellje (adatbázisterv), amely az egyedek,
Tájékoztató. Használható segédeszköz: -
A 35/2016. (VIII. 31.) NFM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosítószáma és megnevezése 54 213 05 Szoftverfejlesztő Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja fel a nevét!
Az adatbázis-alapú rendszerek tervezésének alapvető része az adatok modellezése. Ez legtöbbször két fázisban zajlik:
2. gyakorlat Az adatbázis-alapú rendszerek tervezésének alapvető része az adatok modellezése. Ez legtöbbször két fázisban zajlik: Egyed-kapcsolat diagram szemléletes ábrázolás Relációs adatbázis séma implementáció-közeli
GRÁFELMÉLET. 7. előadás. Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus
GRÁFELMÉLET 7. előadás Javító utak, javító utak keresése, Edmonds-algoritmus Definíció: egy P utat javító útnak nevezünk egy M párosításra nézve, ha az út páratlan hosszú, kezdő- és végpontjai nem párosítottak,
Rendszermodellezés 1. ZH, A csoport, nagyfeladatok
Rendszermodellezés 1. ZH, A csoport, nagyfeladatok 2017. március 30. Beugró /10 + F1 /13 F2 /12 Szumma /35 1. nagyfeladat Állapot alapú modellezés (13+3 pont) Antropológusok körében nagy népszerűségnek
5. Gyakorlat. struct diak {
Rövid elméleti összefoglaló 5. Gyakorlat Felhasználó által definiált adattípusok: A typedef egy speciális tárolási osztály, mellyel érvényes típusokhoz szinonim nevet rendelhetünk. typedef létező_típus
1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.
1. tétel Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. A valószínűségszámítás tárgya: véletlen tömegjelenségek vizsgálata. véletlen: a kísérlet kimenetelét
5. Gyakorlat. 5.1 Hálós adatbázis modell műveleti része. NDQL, hálós lekérdező nyelv:
5. Gyakorlat 5.1 Hálós adatbázis modell műveleti része NDQL, hálós lekérdező nyelv: A lekérdezés navigációs jellegű, vagyis a lekérdezés megfogalmazása során azt kell meghatározni, hogy milyen irányban
A programozás alapjai 1 Rekurzió
A programozás alapjai Rekurzió. előadás Híradástechnikai Tanszék - preorder (gyökér bal gyerek jobb gyerek) mentés - visszaállítás - inorder (bal gyerek gyökér jobb gyerek) rendezés 4 5 6 4 6 7 5 7 - posztorder
22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA
22. GRÁFOK ÁBRÁZOLÁSA A megoldandó feladatok, problémák modellezése során sokszor gráfokat alkalmazunk. A gráf fogalmát a matematikából ismertnek vehetjük. A modellezés során a gráfok több változata is
Fogalmak: Adatbázis Tábla Adatbázis sorai: Adatbázis oszlopai azonosító mező, egyedi kulcs Lekérdezések Jelentés Adattípusok: Szöveg Feljegyzés Szám
Fogalmak: Adatbázis: logikailag összefüggő információ vagy adatgyőjtemény. Tábla: logikailag összetartozó adatok sorokból és oszlopokból álló elrendezése. Adatbázis sorai: (adat)rekord Adatbázis oszlopai:
Programozás 5. Dr. Iványi Péter
Programozás 5. Dr. Iványi Péter 1 Struktúra Véges számú különböző típusú, logikailag összetartozó változó együttese, amelyeket az egyszerű kezelhetőség érdekében gyűjtünk össze. Rekord-nak felel meg struct
Adatbáziskezelés alapjai. jegyzet
Juhász Adrienn Adatbáziskezelés alapja 1 Adatbáziskezelés alapjai jegyzet Készítette: Juhász Adrienn Juhász Adrienn Adatbáziskezelés alapja 2 Fogalmak: Adatbázis: logikailag összefüggı információ vagy
1. előadás Alapfogalmak Modellezés, a Bachman-féle fogalomrendszer, adatmodell,
1. előadás, a Bachman-féle, adatmodell, Adatbázisrendszerek előadás 2008. szeptember 8. Az szemlélet és Debreceni Egyetem Informatikai Kar 1.1 A hagyományos adatkezelés problémái állománykezelés egyéni
Strukturális modellezés
Strukturális modellezés Rendszermodellezés 2018.02.14. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs
ADATBÁZIS-KEZELÉS. Relációs modell
ADATBÁZIS-KEZELÉS Relációs modell Relációséma neve attribútumok ORSZÁGOK Azon Ország Terület Lakosság Főváros Földrész 131 Magyarország 93036 10041000 Budapest Európa 3 Algéria 2381740 33769669 Algír Afrika
Nagy HF u tmutato 2011/2012 II. fe le v
A programozás alapjai 1. BMEVIHIA106 Nagy HF u tmutato 2011/2012 II. fe le v Analízis (Nyelv független) 1. A Házi feladat téma szöveges leírása. 2. A feladat résztvevőinek azonosítása 3. A résztvevők tulajdonságai
ADATBÁZIS-KEZELÉS. Modellek
ADATBÁZIS-KEZELÉS Modellek MODELLEZÉS Információsűrítés, egyszerűsítés Absztrakciós lépésekkel eljutunk egy egyszerűbb modellig, mely hűen tükrözi a modellezni kívánt világot. ADATMODELL Információ vagy
Átlag (standard hiba)
Képességpont A képességpont valószínűségi modellel számított érték, amely a tanuló teszten elért eredményét egy mesterséges, a matematikai eszköztudást, illetve szövegértési képességet jelképező skálára
JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Fizika középszint ÉRETTSÉGI VIZSGA 2005. november 5. FIZIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI MINISZTÉRIUM A dolgozatokat az útmutató utasításai szerint, jól követhetően
Próbaérettségi 2004 MATEMATIKA. PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május EMELT SZINT. 240 perc
PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május MATEMATIKA EMELT SZINT 240 perc A feladatok megoldására 240 perc fordítható, az idő leteltével a munkát be kell fejeznie. A feladatok megoldási sorrendje tetszőleges. A II. részben
Műveletek egész számokkal
Mit tudunk az egész számokról? 1. Döntsd el, hogy igazak-e a következő állítások az A halmaz elemeire! a) Az A halmaz elemei között 3 pozitív szám van. b) A legkisebb szám abszolút értéke a legnagyobb.
MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUMERIKUS MÓDSZEREK
MÉSZÁROS JÓZSEFNÉ, NUmERIKUS módszerek 9 FÜGGVÉNYKÖZELÍTÉSEK IX. SPLINE INTERPOLÁCIÓ 1. SPLINE FÜGGVÉNYEK A Lagrange interpolációnál említettük, hogy az ún. globális interpoláció helyett gyakran célszerű
Nemes Tihamér Nemzetközi Informatikai Tanulmányi Verseny 2-3. korcsoport. Maximális növekedés
Maximális növekedés N napon keresztül naponta feljegyeztük az eladott mobiltelefonok számát. Készíts programot, amely megadja két olyan nap sorszámát, amelyek közötti napokon az első napon volt a legkevesebb,
Diszkrét matematika 2. estis képzés
Diszkrét matematika 2. estis képzés 2018. tavasz 1. Diszkrét matematika 2. estis képzés 10. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék
Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás
STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x
Rendszermodellezés Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport
Rendszermodellezés Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport λ λ λ μ μ μ Bergmann Gábor Darvas Dániel Molnár Vince Szárnyas Gábor Tóth Tamás 2018. december 15. Tartalomjegyzék 1. fejezet Bevezető Vajon mennyi
A relációs adatmodell
A relációs adatmodell E. Codd vezette be: 1970 A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks. Communications of ACM, 13(6). 377-387. 1982 Relational Databases: A Practical Foundation for Productivity.
2. Készítsen awk szkriptet, amely kiírja az aktuális könyvtár összes alkönyvtárának nevét, amely februári keltezésű (bármely év).
1. fejezet AWK 1.1. Szűrési feladatok 1. Készítsen awk szkriptet, ami kiírja egy állomány leghosszabb szavát. 2. Készítsen awk szkriptet, amely kiírja az aktuális könyvtár összes alkönyvtárának nevét,
GONDOLKODJUNK! A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
GONDOLKODJUNK! GONDOLJ EGY TETSZŐLEGES KÉTJEGYŰ SZÁMRA! VOND KI BELŐLE A SZÁMJEGYEINEK AZ ÖSSZEGÉT! AZ ÍGY KAPOTT SZÁMNAK VEDD A SZÁMJEGYEINEK AZ ÖSSZEGÉT! EBBŐL VONJÁL KI 5-öt! VEDD AZ ANGOL ABC-ben AZ
Online kötelező felelősségbiztosítás munkafolyamat 1 / 10
ONLINE KÖTELEZŐ FELELŐSSÉGBIZTOSÍTÁS A belépést követően a kötelező felelősségbiztosítási kötőfelület kerül megnyitásra. A legfontosabb mezők és felületek, amikkel a munkafolyamat során találkozni fogunk:
Oktatási Hivatal. A 2014/2015 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő fordulójának feladatai. II. (programozás) kategória
Oktatási Hivatal A 2014/2015 tanévi Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny döntő fordulójának feladatai II. (programozás) kategória Kedves Versenyző! A megoldások értékelése automatikusan, online módon
Programozás I. - 11. gyakorlat
Programozás I. - 11. gyakorlat Struktúrák, gyakorlás Tar Péter 1 Pannon Egyetem M szaki Informatikai Kar Rendszer- és Számítástudományi Tanszék Utolsó frissítés: November 16, 2009 1 tar@dcs.vein.hu Tar
Több felhasználó párhuzamosan olvashatja, bővítheti, módosíthatja és törölheti az adatokat Az adatok konzisztenciájának és biztonságának biztosítása
4. gyakorlat Több felhasználó párhuzamosan olvashatja, bővítheti, módosíthatja és törölheti az adatokat Az adatok konzisztenciájának és biztonságának biztosítása Eszközök az adatok biztonsági mentésére,
Adatbázisok I. Jánosi-Rancz Katalin Tünde 327A 1-1
Adatbázisok I. 2 Jánosi-Rancz Katalin Tünde tsuto@ms.sapientia.ro 327A 1-1 Egyed-kapcsolat diagramok ER=Entity Relationship diagram E-K diagram: az adatbázis fogalmi szinten való megtervezésére szolgál,
1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba
Hibaforrások Hiba A feladatok megoldása során különféle hibaforrásokkal találkozunk: Modellhiba, amikor a valóságnak egy közelítését használjuk a feladat matematikai alakjának felírásához. (Pl. egy fizikai
Haladó irodai számítógépes képzés tematika
Haladó irodai számítógépes képzés tematika Word haladó Haladó szövegszerkesztés Szöveg effektusok alkalmazása Az automatikus javítási beállítások használata Szöveg körbefuttatása, szövegtörés A szövegirány
Szakterületi modell A fogalmak megjelenítése. 9. fejezet Applying UML and Patterns Craig Larman
Szakterületi modell A fogalmak megjelenítése 9. fejezet Applying UML and Patterns Craig Larman 1 Néhány megjegyzés a diagramokhoz Ez a tárgy a rendszer elemzésről és modellezésről szól. Noha például egy
FAIPARI ALAPISMERETEK
ÉRETTSÉGI VIZSGA 2014. május 20. FAIPARI ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2014. május 20. 8:00 I. Időtartam: 120 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Faipari
Ellenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t
Ellenőrző kérdések 2. Kis dolgozat kérdései 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t 37. Ha t szintű indexet használunk,
Strukturális modellezés
Strukturális modellezés Rendszermodellezés 2017.02.15. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs
Kiskunmajsa és környéke turisztikai térinformatikai alkalmazás
Kiskunmajsa és környéke turisztikai térinformatikai alkalmazás Tartalomjegyzék 1. A RENDSZER RÖVID LEÍRÁSA...3 1.1. Elvárt funkciók:...3 1.2. Specifikáció...3 1.3. Funkciók ismertetése...3 2. RÉSZLETES
2. A példahalmazban n = 3 negatív és p = 3 pozitív példa van, azaz a példahalmazt képviselő döntési fa információtartalma: I = I(1/2, 1/2) = 1 bit.
Példa 1. Döntési fa számítása/1 1. Legyen a felhasználandó példahalmaz: Példa sz. Nagy(x) Fekete(x) Ugat(x) JóKutya(x) X1 Igen Igen Igen Nem X2 Igen Igen Nem Igen X3 Nem Nem Igen Nem X4 Nem Igen Igen Igen
Adatbázisok. 4. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása szeptember 24.
Adatbázisok 4. gyakorlat Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása 2014. szeptember 24. 2014. szeptember 24. Adatbázisok 1 / 20 Az adatbázisok szolgáltatásai
Adatbázis-kezelés az Excel 2013-ban
Molnár Mátyás Adatbázis-kezelés az Excel 2013-ban Magyar nyelvi verzió Csak a lényeg érthetően! www.csakalenyeg.hu Csak a lényeg érthetően! Microsoft Excel 2013 Kimutatás készítés relációs adatmodell alapján
A zsebrádiótól Turán tételéig
Jegyzetek egy matekóráról Lejegyezte és kiegészítésekkel ellátta: Meszéna Balázs A katedrán: Pataki János A gráfokat rengeteg életszagú példa megoldásában tudjuk segítségül hívni. Erre nézzünk egy példát:
Access gyakorlati feladatok lépésről lépésre
Access gyakorlati feladatok lépésről lépésre 1. feladat: Hajómenetrend A balatoni hajómenetrend rendelkezésünkre áll a menetrend.txt állományban. Készítsen új adatbázist HAJO néven! A mellékelt adatállományt
Felhasználói kézikönyv a WEB EDInet rendszer használatához
Felhasználói kézikönyv a WEB EDInet rendszer használatához A WEB EDInet rendszer használatához internet kapcsolat, valamint egy internet böngésző program szükséges (Mozilla Firefox, Internet Explorer).
ADATBÁZISOK. 3. gyakorlat E-K modell
ADATBÁZISOK 3. gyakorlat E-K modell EK-diagram Elemei: Egyed Kapcsolat Attribútum amiről adatokat tárolunk egyedek közötti összefüggés tárolandó adat (egyedé vagy kapcsolaté) kulcs: egyértelműen meghatározza
BGF. 4. Mi tartozik az adatmodellek szerkezeti elemei
1. Mi az elsődleges következménye a gyenge logikai redundanciának? inkonzisztencia veszélye felesleges tárfoglalás feltételes függés 2. Az olyan tulajdonság az egyeden belül, amelynek bármely előfordulása
Tanrend jelentő képző szervek részére
Tanrend jelentő képző szervek részére Felhasználói segédlet Tartalomjegyzék Belépés Tanrend jelentő felület Új tanrend jelentő Névsor megadása Névsor megadása jelentkezési lap alapján Névsor nyomtatása
Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008
Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók
Rendszermodellezés. Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport. λ λ λ. μ μ μ. Bergmann Gábor Darvas Dániel Molnár Vince Szárnyas Gábor Tóth Tamás
Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport λ λ λ μ μ μ Bergmann Gábor Darvas Dániel Molnár Vince Szárnyas Gábor Tóth Tamás 2017. február 15. Tartalomjegyzék 1. Bevezető 5 2. Modellezés és metamodellezés 8 2.1.
Adatbázisok. 3. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása szeptember 21.
Adatbázisok 3. gyakorlat Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása 2016. szeptember 21. 2016. szeptember 21. Adatbázisok 1 / 24 Az adatbázisok szolgáltatásai
UML Feladatok. UML Feladatok
UML Feladatok 2008.01.08 4. Feladat Az alábbi ábrán három UML2 modell elemet megjelöltünk. Adja meg elemenként, hogy az melyik UML2 meta-modell elem példánya! 2008.01.15 4. Feladat Jelölje meg, hogy a
Új Nemzedék Központ. EFOP pályázatok online beszámoló felülete. Felhasználói útmutató
Új Nemzedék Központ EFOP pályázatok online beszámoló felülete Felhasználói útmutató Tartalom 1. Bejelentkezés... 2 1.1. Első bejelentkezés... 2 1.2. Elfelejtett jelszó... 3 2. Saját adatok... 4 3. Dokumentumok...
Városi Tömegközlekedés. Tervezési útmutató és feladat
Városi Tömegközlekedés Tervezési útmutató és feladat Tervezési útmutató és feladat (Városi tömegközlekedés) 005. A melléklet egy városi tömegközlekedési rendszer kialakításáról tartalmaz egy kidolgozott
Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2012/2013-as tanév első (iskolai) forduló haladók II. kategória
Bolyai János Matematikai Társulat Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 2012/2013-as tanév első (iskolai) forduló haladók II. kategória Megoldások és javítási útmutató 1. A 23-as szám című misztikus filmben
26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA
26. MINIMÁLIS KÖLTSÉGŰ UTAK MINDEN CSÚCSPÁRRA Az előző két fejezetben tárgyalt feladat általánosításaként a gráfban található összes csúcspárra szeretnénk meghatározni a legkisebb költségű utat. A probléma
A RoadOn+ Flottamenedzser használata
A RoadOn+ Flottamenedzser használata 1 Elérés A webes felhasználói felület Fleet manager ikonjára kattintva új lapon nyílik meg a funkció 2 Járműadatok A menüpontban lehetőség van a rendszerben kezelt
Forrás és idéző közlemények felvitele importtal
MTMT2 lépésről lépésre Forrás és idéző közlemények felvitele importtal MTA KIK MTMT O. 2018.10.15. Közlemények importálási lehetősége Az MTMT1-ben bevált módon továbbra is lehetőség van a nagy nemzetközi
MS ACCESS 2010 ADATBÁZIS-KEZELÉS ELMÉLET SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1
SZE INFORMATIKAI KÉPZÉS 1 ADATBÁZIS-KEZELÉS MS ACCESS 2010 A feladat megoldása során a Microsoft Office Access 2010 használata a javasolt. Ebben a feladatban a következőket fogjuk gyakorolni: Adatok importálása
Matematikai modellezés
Matematikai modellezés Bevezető A diasorozat a Döntési modellek című könyvhöz készült. Készítette: Dr. Ábrahám István Döntési folyamatok matematikai modellezése Az emberi tevékenységben meghatározó szerepe
Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2005-2006. tanévi első fordulójának feladatmegoldásai. 81f 2 + 90l 2 f 2 + l 2
Az Országos Középiskolai Tanulmányi Verseny 2005-2006. tanévi első fordulójának feladatmegoldásai matematikából, a II. kategória számára 1. Két iskola tanulói műveltségi vetélkedőn vettek részt. A 100
Adatbázis, adatbázis-kezelő
Adatbázisok I. rész Adatbázis, adatbázis-kezelő Adatbázis: Nagy adathalmaz Közvetlenül elérhető háttértárolón (pl. merevlemez) Jól szervezett Osztott Adatbázis-kezelő szoftver hozzáadás, lekérdezés, módosítás,
Web-programozó Web-programozó
Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján. Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,
Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára
Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára 2010-2011 Őszi félév Heizlerné Bakonyi Viktória HBV@ludens.elte.hu Titkosítás,hitelesítés Szimmetrikus DES 56 bites kulcs (kb. 1000 év) felcserél, helyettesít
Adatbázis-kezelés. alapfogalmak
Adatbázis-kezelés alapfogalmak Témakörök Alapfogalmak Adatmodellek Relációalgebra Normalizálás VÉGE Adatbázis-kezelő rendszer Database Management System - DBMS Integrált programcsomag, melynek funkciói:
Felhasználói kézikönyv
Felhasználói kézikönyv Fuvarszervező / Partner időpont foglalás (GLABS v1.0.0413) Regisztráció A rendszerbe történő belépéshez regisztrációra van szüksége. Az Ön cégét csak egy már licenccel vagy hozzáféréssel
SZÁMÍTÓGÉPES PROBLÉMAMEGOLDÁS
SZÁMÍTÓGÉPES PROBLÉMAMEGOLDÁS 2.ELŐADÁS A VB programozási nyelv Az Excel programozása 2 A VB programozási nyelv Adattípusok Adatok kezelése Vezérlőszerkezetek Adattípusok és műveletek Egész adattípusok
Adat és folyamat modellek
Adat és folyamat modellek Előadásvázlat dr. Kovács László Folyamatmodell nyersanyag miből termék mit funkció ki munkaerő eszköz mivel Objektumok Tevékenységek Adatmodell Funkció modell Folyamat modell
Tartalom Keresés és rendezés. Vektoralgoritmusok. 1. fejezet. Keresés adatvektorban. A programozás alapjai I.
Keresés Rendezés Feladat Keresés Rendezés Feladat Tartalom Keresés és rendezés A programozás alapjai I. Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Farkas Balázs, Fiala Péter, Vitéz András, Zsóka Zoltán
C++ programozási nyelv Konstruktorok-destruktorok
C++ programozási nyelv Konstruktorok-destruktorok Nyugat-Magyarországi Egyetem Faipari Mérnöki Kar Informatikai Intézet Soós Sándor 2004. szeptember A C++ programozási nyelv Soós Sándor 1/20 Tartalomjegyzék
FIZIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ
Fizika középszint 1413 ÉRETTSÉGI VIZSGA 014. május 19. FIZIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA A dolgozatokat az útmutató utasításai szerint,
Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Gráfelmélet II. Gráfok végigjárása
Gráfelmélet II. Gráfok végigjárása DEFINÍCIÓ: (Séta) A G gráf egy olyan élsorozatát, amelyben a csúcsok és élek többször is szerepelhetnek, sétának nevezzük. Egy lehetséges séta: A; 1; B; 2; C; 3; D; 4;
Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése
Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése A dinamikus programozás minden egyes részfeladatot és annak minden részfeladatát pontosan egyszer oldja meg, az eredményt egy táblázatban tárolja, és ezáltal
CEEGEX OTC. Működési Szabályzat
CEEGEX OTC Működési Szabályzat Érvényes: 2014. október 1. napjától Verzió 1.0 1/26 Tartalom 1. Általános szervezeti alapelvek... 4 1.1. Preambulum... 4 2. CEEGEX OTC... 4 2.1. A szabályzat célja... 4 2.2.
Ügyeljen a számítások kijelölésére, pontos kerekítésre és a mértékegységek megadására.
A 29/2016. (VIII. 26.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosító száma és megnevezése 54 341 01 Kereskedő Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja fel a nevét! Ha a
Bolyai János Matematikai Társulat. 1. Az a és b valós számra a 2 + b 2 = 1 teljesül, ahol ab 0. Határozzuk meg az. szorzat minimumát. Megoldás.
Bolyai János Matematikai Társulat Oktatási Minisztérium Alapkezelő Igazgatósága támogatásával Arany Dániel Matematikai Tanulóverseny 005/00-os tanév első iskolai) forduló haladók II. kategória nem speciális
Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben
Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta Számított változó A már meglévő adatokból (változókból) további adatokat származtathatunk. munkavállalók.sav
Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája
Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája A táblázatkezelés alapjai A táblázat szerkesztése A táblázat formázása A táblázat formázása Számítások a táblázatban Oldalbeállítás és nyomtatás
Kriptográfia házi használatra Szeptember 26
Kriptográfia házi használatra 1 / 16 Kriptográfia házi használatra Csirmaz László CEU Rényi ELTE 2018 Szeptember 26 Kriptográfia házi használatra 2 / 16 A fagylaltos kocsik hová álljanak? Szomszédos sarkokon
Diszkrét matematika 2.C szakirány
Diszkrét matematika 2.C szakirány 2017. tavasz 1. Diszkrét matematika 2.C szakirány 4. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Komputeralgebra Tanszék 2017.
Gábor Dénes Számítástechnikai Emlékverseny 2005/2006 Alkalmazói kategória, III. korcsoport Második forduló
Gábor Dénes Számítástechnikai Emlékverseny 2005/2006 Alkalmazói kategória, III. korcsoport Második forduló Kedves Versenyző! A három feladat megoldására 3 óra áll rendelkezésedre. A feladatok megoldásához
Chomsky-féle hierarchia
http://www.ms.sapientia.ro/ kasa/formalis.htm Chomsky-féle hierarchia G = (N, T, P, S) nyelvtan: 0-s típusú (általános vagy mondatszerkezetű), ha semmilyen megkötést nem teszünk a helyettesítési szabályaira.
Keresés és rendezés. A programozás alapjai I. Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Farkas Balázs, Fiala Péter, Vitéz András, Zsóka Zoltán
Keresés Rendezés Feladat Keresés és rendezés A programozás alapjai I. Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Farkas Balázs, Fiala Péter, Vitéz András, Zsóka Zoltán 2016. november 7. Farkas B., Fiala
A matematikai feladatok és megoldások konvenciói
A matematikai feladatok és megoldások konvenciói Kozárné Fazekas Anna Kántor Sándor Matematika és Informatika Didaktikai Konferencia - Szatmárnémeti 2011. január 28-30. Konvenciók Mindenki által elfogadott
Programozási alapismeretek 4.
Programozási alapismeretek 4. Obejktum-Orientált Programozás Kis Balázs Bevezetés I. Az OO programozási szemlélet, egy merőben más szemlélet, az összes előző szemlélettel (strukturális, moduláris, stb.)
NETFIT modul NETFIT adminisztrátori felület Felhasználói útmutató. Magyar Diáksport Szövetség
NETFIT modul NETFIT adminisztrátori felület Felhasználói útmutató Magyar Diáksport Szövetség 2015 Tartalom 1 Bevezetés... 3 2 Nyitóoldal... 4 3 Belépés... 5 4 Intézményválasztás... 7 5 Kezdőoldal... 8
Gráfelméleti feladatok (középszint)
Gráfelméleti feladatok (középszint) 1. (KSZÉV Minta (1) 2004.05/I/7) Egy öttagú társaságban a házigazda mindenkit ismer, minden egyes vendége pedig pontosan két embert ismer. (Az ismeretségek kölcsönösek.)
Függőségek felismerése és attribútum halmazok lezártja
Függőségek felismerése és attribútum halmazok lezártja Elméleti összefoglaló Függőségek: mezők közötti érték kapcsolatok leírása. A Funkcionális függőség (FD=Functional Dependency): Ha R két sora megegyezik
NMS közösségi tér a hallgatói weben
NEPTUN MEET STREET (NMS) HALLGATÓI WEB Felhasználói dokumentáció verzió 3.6. Budapest, 2013. Változáskezelés Verzió Dátum Változás Pont Cím Oldal 2.0. 2011.03.03. 2.2 A virtuális terek megjelenítése 9.
RELÁCIÓS ADATBÁZISSÉMÁK. Egyed-kapcsolat modellről átírás
RELÁCIÓS ADATBÁZISSÉMÁK Egyed-kapcsolat modellről átírás A RELÁCIÓS ADATMODELL Az adatokat egyszerűen reprezentálja: kétdimenziós adattáblákban Minden sor azonos számú oszlopból áll; egy sor egy rekord,
Egyszerű programozási tételek
Egyszerű programozási tételek 2. előadás Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar 2011. szeptember 15. Sergyán (OE NIK) AAO 02 2011. szeptember 15.
Minden feladat teljes megoldása 7 pont
Postacím: 11 Budapest, Pf. 17. ORSZÁGOS TIT KALMÁR LÁSZLÓ MATEMATIKAVERSENY ORSZÁGOS DÖNTŐ 1. nap NEGYEDIK OSZTÁLY JAVÍTÁSI ÚTMUTATÓ Minden feladat teljes megoldása 7 pont 1. Hat futó: András, Bence, Csaba,