MAC113 - Introdução à Computação

Administração - 1o. Semestre de 2020

Aula 09: Decomposição de problema complexa

Os assuntos de hoje:
1. Decompor um problema complexo em problemas menores.
2. Uso de programa (funções) auxiliares.

Aquecimento:

Arquivo notaMac113.csv:

              Nome,   P1,   P2,  EP1,  EP2,  EP3
	     Andre,  6.5,  7.5,  9.0,  8.7,  7.5
	       Bel , 5.5,  6.5,  6.8,  7.0,  7.5
               Cris, 8.5,  9.5, 10.0, 10.0,  9.5

Arquivo Arquivo1.r:

            colP <- function(x){
               x[,'P'] <- (x[,2] +  x[,3])/2 
               return(x)
	    }

Arquivo Arquivo2.r:

            colEP <- function(x){
               x[,'EP'] <- (4*x[,4] +  5*x[,5] + 11*x[,6])/20 
               return(x)
	    }

Arquivo Arquivo3.r:

            dirTrab <- "..."
            setwd(dirTrab)
            source(".../Arquivo1.r")
            source(".../Arquivo2.r")

	    a <- read.csv("notaMac113.csv")		      
            print(a)
            print("  ", quote=F)

	    b <- colP(a)
	    print(b)
            print("  ", quote=F)

  	    c <- colP(b)
	    print(c)
            print("  ", quote=F)

A saida:

              Nome   P1   P2  EP1  EP2  EP3
	  1  Andre  6.5  7.5  9.0  8.7  7.5
	  2    Bel  5.5  6.5  6.8  7.0  7.5
          3   Cris  8.5  9.5 10.0 10.0  9.5
 
              Nome   P1   P2  EP1  EP2  EP3     P
	  1  Andre  6.5  7.5  9.0  8.7  7.5  9.75
	  2    Bel  5.5  6.5  6.8  7.0  7.5  5.25
          3   Cris  8.5  9.5 10.0 10.0  9.5  9.00
 
              Nome   P1   P2  EP1  EP2  EP3     P     EP
	  1  Andre  6.5  7.5  9.0  8.7  7.5  9.75  9.325
	  2    Bel  5.5  6.5  6.8  7.0  7.5  5.25  8.125.
          3   Cris  8.5  9.5 10.0 10.0  9.5  9.00  9.725

Quebrando um problema complexo em problemas menores:
- Objetivo: Como resolver 1 probrema computacional grande, dividindo em problemas bastante menores.
- Dividir para conquistar (Julio Cesar ou filofofo chines??)
- Imagine 1 planilha de 1 loja de bebidas e temos que calcular o custo de reposição de estoque.
- Ao encontrar 1 problema computacional grande, vamos utilizar programas (funções) auxiliares que resolverão parte do problema.
- Em seguida, vamos criar outros programas que utilizam estes pequenas soluções para compor soluções maiores, e desta forma comporemos soluções progressivamente mais complexas.

Reposição de estoque diária:

Vamos ver 1 exemplo propositalmente bem simples para ilustrar o esquema.
Imagine 1 planilha, em arquivo estoque.csv de 1 loja de bebidas e temos que calcular o custo de reposição de cada produto.

Arquivo estoque.csv:

               Prod,   EmEstoque,   EstoqueMin,  preçoUnit
	      vinho,         132,          150,         85
	      wisky,          43,           50,        160
            cachaça,          82,           50,         45
               sake,          37,           40,        120
              vodka,          52,           50,         60
                rum,          76,           80,         55
              licor,          28,           15,         70

cada dia após fechar a loja, se 1determinado produto tiver menos que estoque mínima, a loja faz pedido para chegar ao estoque mínimo.

Nossa estratégia:
- passo 1: Criar a coluna de pedido.
- passo 2: Preencher esta coluna.
- passo 3: Criar a coluna de custo.
- passo 4: Preencher esta coluna.

passo 0:

            dirTrab <- "..."
            set(dirTrab)
	    pl <- read.csv("estoque.csv")

passo 1:
```
            pl[,'Pedido'] <- NA
 	
```

passo 2:

Vou dividir em 2 etapas:.
Criar 1 função que recebe a linha (e arquivo) e calcula e retorna a quantidade necessária para repor o produto nesta linha. Caso o estoque é maior ou igual ao estoque mínimo, ele retorna 0 (zero).
Criar 1 função que usa a função acima para preencher a coluna de pedido.

passo 2-1:

            arquivo fçReporEstoque.r

            # caldula quantidade para repor.
	    reporEstoque <- function(lin, x){
              estoque <- x[lin,2]
              estoqueMin <- x[lin,3]
              if(estoque < estoqueMin){
                repor <- estoqueMin - estoque
	      }else{
                repor <- 0
              }
              return(repor)
	    }

passo 2-2:

            arquivo fçColPedido.r

            # preenche a coluna de pedido.
	    colPedido <- function(x){
              tam <- nrow(x)
	      for(i in(1:tam)){
                x[i, 5] <- reporEstoque(i, x)
             }
              return(x)
	    }

passo 3:
```
            pl[,'Custo'] <- NA
 	
```

passo 4:

Vou dividir em 2 etapas:.
Criar 1 função que recebe a linha (e arquivo) e calcula o custo necessário para repor este produto.
Criar 1 função que usa a função acima para preencher a coluna de Custo.

passo 4-1:

            arquivo fçCustoProd.r

            # caldula o custo de reposição de cada produto.
	    custo <- function(lin, x){
              preço <- x[lin,5]
              quant <- x[lin,6]
              custoProd <- quant * preço
              }
              return(custoProd)
	    }

passo 4-2:

            arquivo fçColCusto.r

            # preenche a coluna de pedido.
	    colCusto <- function(x){
              tam <- nrow(x)
	      for(i in(1:tam)){
                x[i, 6] <- custo(i, x)
             }
              return(x)
	    }

Agora juntamos tudo:

            arquivo planilhaEstoque.r

            dirTrab <- "..."
            setwd(dirTrab)
            pl <- read.csv("estoque.csv")
            source(".../fçReporEstoque.r")
            source(".../fçColPedido.r")
            source(".../fçCustoProd.r")
            source(".../fçColCusto.r")

	    pl[,'Pedido'] <- NA
	    pl <-ColPedido(pl)
	    pl[,'Custo'] <- NA
	    pl <-ColCusto(pl)		 
            print(pl)

A saida:

               Prod   EmEstoque   EstoqueMin  preçoUnit   Pedido   Custo
	      vinho         132          150         85       18    1530
	      wisky          43           50        160        7    1120
            cachaça          82           50         45        0       0
               sake          37           40        120        3     360
              vodka          52           50         60        0       0
                rum          76           80         55        4     220
              licor          28           15         70	       0       0

Se fizer:

arquivo tentativa1.r:

            
	    reporEstoque <- function(x){
              if(x[, 2] < x[, 3]){
                x[, 5] <- x[, 3] - x[, 2]
	      }else{
                x[, 5] <- 0
              }
              return(x)
	    }

arquivo tentativa2.r:

           dirTrab <- "..."
            setwd(dirTrab)
            pl <- read.csv("estoque.csv")
            source("../tentativa1.r")	  

	    pl[,'Pedido'] <- NA
	    pl <-reporEstoque(pl)
            print(pl)

A saida:

               Prod   EmEstoque   EstoqueMin  preçoUnit   Pedido   
	      vinho         132          150         85       18    
	      wisky          43           50        160        7   
            cachaça          82           50         45      -32       
               sake          37           40        120        3     
              vodka          52           50         60       -2      
                rum          76           80         55        4     
              licor          28           15         70	     -13

O problema:A função tratou as colunas não linha por linha mas deu tratamento uniforme às colunas do seguite jeito:
1. Na primeira linha ( de vinho) "(x[, 2] < x[, 3])" era TRUE então fez "x[, 5] <- x[, 3] - x[, 2]"
2. E aplicou o mesmo tratamento para todas as linhas.
3. E onde deve aparecer 0 (zero), aparece 1 número negativo.