Java permite que você declare vetores especificando colchetes vazios ao lado do tipo ou do nome da variável:
<tipo>[] <declaração1>, ..., <declaraçãon>;
<tipo> <declaração1>[], ..., <declaraçãon>[];A <declaração> pode ser o nome da variável apenas ou uma inicialização: <nome> = <inicialização>.
Chaves são usadas para inicializar as variáveis com valores na declaração:
Ex.: int primos[] = {1, 2, 3, 5, 7};Quando não há inicialização com valores o vetor precisa ser instanciado:
<nome> = new <tipo>[<tamanho>]Na própria declaração:
int primos[] = new int[5];Ou instanciado posteriormente (o valor antes da instanciação é null):
int primos[];
primos = new int[5];O tamanho de um vetor e encontrado a partir do atributo público length.
O código a seguir ilustra alguns desses conceitos.
A matriz de duas dimensões é um vetor de vetores e é declarada acrescentando-se mais uma chave:
int matriz[][] = {
{11, 12, 13},
{21, 22, 23}
};Quando não é dado o valor inline, deve primeiro ser inicializada a primeira dimensão com um new:
int matriz[][];
matriz = new int[2][];Depois cada linha da segunda dimensão deve ser inicializada individualmente:
matriz[0] = new int[3];
matriz[1] = new int[3];
In [1]:
System.out.println("== Vetor ==");
int primos[] = {1, 2, 3, 5, 7};
for (int i = 0; i < primos.length; i++)
System.out.println("primo: " + primos[i]);
int matriz[][] = {
{11, 12, 13},
{21, 22, 23}
};
System.out.println("== Matriz ==");
for (int i = 0; i < matriz.length; i++) {
for (int j = 0; j < matriz[i].length; j++)
System.out.print(matriz[i][j] + " ");
System.out.println();
}
No diretório /notebooks/db/zombie/ há um arquivo no formato Comma Separated Values (CSV): zombie-health-spreadsheet-ml-training.csv. Esse arquivo é usual para intercâmbio de dados, inclusive entre planilhas. Na primeira linha estão os rótulos dos campos (que chamaremos de atributos) e nas linhas subsequentes as instância. Cada linha é uma instância, que define valores para os atributos na ordem.
O arquivo CSV em questão contém sintomas observados em zumbis e os respectivos diagnósticos. Ele pode ser usado para dar suporte a diagnósticos.
Há uma classe a seguir chamada DataSetComponent cujo papel é ler na memória um CSV. A ideia é que você não precisa conhecê-la por dentro para usá-la, por isso ela está escondida. Para usá-la você só precisa saber seus métodos (quando não houver parâmetros dentro dos parênteses significa que o método não recebe parâmetros):
DataSetComponent() - construtor.void setDataSource(String dataSource) - define o caminho de um arquivo CSV que será fonte de dados (recebido como parâmetro) - uma vez definido o caminho ele será lido.String getDataSource() - retorna o caminho do CSV corrente.String[] requestAttributes() - retorna um vetor de Strings contendo os nomes dos atributos (campos).String[][] requestInstances() - retorna uma matriz em que cada linha corresponde a uma instância e cada coluna o valor da instância para o respectivo atributo`.
In [2]:
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
public class DataSetComponent {
private String dataSource = null;
private String[] attributes = null;
private String[][] instances = null;
public DataSetComponent() {
/* nothing */
}
public String getDataSource() {
return dataSource;
}
public void setDataSource(String dataSource) {
this.dataSource = dataSource;
if (dataSource == null) {
attributes = null;
instances = null;
} else
readDS();
}
public String[] requestAttributes() {
return attributes;
}
public String[][] requestInstances() {
return instances;
}
private void readDS() {
ArrayList<String[]> instArray = new ArrayList<String[]>();
try {
BufferedReader file = new BufferedReader(new FileReader(dataSource));
String line = file.readLine();
if (line != null) {
attributes = line.split(",");
line = file.readLine();
while (line != null) {
String[] instLine = line.split(",");
instArray.add(instLine);
line = file.readLine();
}
instances = instArray.toArray(new String[0][]);
}
file.close();
} catch (IOException erro) {
erro.printStackTrace();
}
}
}
In [5]:
DataSetComponent ds = new DataSetComponent();
ds.setDataSource("../../../../db/zombie/zombie-health-spreadsheet-ml-training.csv");
System.out.println("=== Attributes ===");
String attributes[] = ds.requestAttributes();
for (int a = 0; a < attributes.length-1; a++)
System.out.print(attributes[a] + ", ");
System.out.println(attributes[attributes.length-1]);
System.out.println();
System.out.println("=== Instances ===");
String instances[][] = ds.requestInstances();
for (int i = 0; i < instances.length; i++) {
for (int a = 0; a < attributes.length-1; a ++)
System.out.print(instances[i][a] + ", ");
System.out.println(instances[i][attributes.length-1]);
}
O primeiro zumbi está doente (escolha uma das instâncias do CSV) e o segundo é um médico. O médico deve fazer perguntas ao doente para diagnosticar sua doença apenas a partir dos sintomas.
Escreva duas classes que representem dois zumbis (desta vez não há preocupação com a parte visual). O primeiro zumbi está doente (Paciente) e o segundo é um médico (Doutor). Ambos têm acesso a uma matriz sintomas/diagnóstico recuperada a partir do arquivo CSV: /notebooks/db/zombie/zombie-health-spreadsheet-ml-training.csv.
O Paciente sorteia uma linha da matriz de sintomas/diagnóstico e esta será a sua doença (vide figura). O Doutor não sabe que doença foi sorteada pelo Paciente.
O Doutor deve fazer perguntas ao Paciente para diagnosticar sua doença apenas a partir dos sintomas. As perguntas podem ser simples, por exemplo, a pergunta pode ser apenas o nome do atributo do sintoma (por exemplo, chest_pain ou trembling_finger). A resposta pode se limitar a verdadeiro ou falso. Para o diagnóstico, o Doutor tem acesso a toda a matriz sintomas/diagnóstico (vide figura). Há casos em que o mesmo conjunto de sintomas leva a mais de uma doença; nesse caso, o Doutor deve diagnosticar todas as doenças possíveis.
In [ ]: