hgwood/hash-code-2020-training

Hash Code 2019 Qualificiation

Judge : https://hashcodejudge.withgoogle.com/#/home

Scripts

• Lancer une résolution sur tous les fichiers d'entrée, en parallèle : npm run all
• Lancer une résolution sur un fichier d'entrée : npm run input:1, npm run input:2, ...
• Tests : npm test
• Commit, zip, soumission au juge puis tag avec le score reçu : npm run submit
• Génère une nouvelle fonction avec son test : npm run scaffold <functionName>

Fonctions utilitaires

• Assert
• Lodash, évidemment
• Debug
• Parsing du fichier d'entrée : jolicitron
• Manipulations de grilles / matrices 2D : grid-utils.js

Préparation de l'environnement de dev

• Editeur recommandé : Visual Studio Code
  • Auto-complétion excellente, très utile pour lodash
  • Debugger intégré, et configuration fournie dans ce repo (F5 pour lancer)
• Configurer editorconfig dans l'éditeur avec auto-fix on save
• Configurer eslint dans l'éditeur avec auto-fix on save
• Configurer prettier dans l'éditeur avec format on save
• Se familiariser avec la signature des fonctions utilitaires

Configuration

Trois options sont configurables :

• Dossier où sont téléchargés l'énoncé et les fichiers d'entrée par npm run download : variable d'environnement DOWNLOAD_DIR ou config.downloadDir dans package.json, vide par défaut (équivalent au dossier de travail)
• Dossier où sont déposées les archives de sources : variable d'environnement BUILD_DIR ou config.buildDir dans package.json, .builds par défaut
• Dossier où sont déposées les solutions : variable d'environnement SOLUTION_DIR ou config.solutionDir dans package.json, vide par défaut (équivalent au dossier de travail)

Les variables d'environnement peuvent être renseignée dans un fichier .env.

Préparation juste avant le challenge

• Exécuter sh ./gcloud-auth-init.sh et suivre les instructions pour se connecter au compte Google du Hash Code.

Checklist de début de challenge

• Lancer npm run init (ce script télécharge énoncé et fichiers d'entrée, remplit les sections config et scripts du package.json utilisé par les autres scripts, commit le tout, et enfin crée des fichiers de sortie vide)

Conseils

• Pusher rapidement sur GitHub pour mettre à disposition de l'équipe
• Faire des fonctions indépendantes testées
  • Utiliser le script de scaffolding pour aller vite
  • Permet à toute l'équipe de profiter de la fonction
  • Permet d'écrire des fonctions et des tests petits
  • Permet de perdre moins de temps en debug
• Faire des tests très simples pour ne pas perdre de temps en debug
• Utiliser assert pour vérifier que tout va bien au milieu des fonctions et ne pas perdre de temps en debug
• Utiliser debug en dernier recours (i.e. préférer tests et assertions) pour afficher des valeurs

Analyse des jeux de données avec SQL

• Lancer une base de données PostgreSQL avec npm run pg:run
• Dans pg-load.js, implémenter la fonction insertDataSet qui insère un jeu de données en base
• Exécuter pg-load.js *.in.json qui va créer une base de données par jeu de données
• Lancer npm run pg:psql pour avoir une REPL SQL pour explorer les jeux de données
  • \l pour lister les bases de données (jeux de données)
  • \c <database> pour changer de base de données (jeux de données)
  • \dt pour lister les tables
  • \d <table> pour décrire une table
  • \q pour quitter
• npm run pg:stop et npm run pg:rm sont aussi disponibles pour arrêter et supprimer le conteneur Postgres respectivement