{"id":"informatyka-2015-maj-matura-rozszerzona/zad/6.4","paper_id":"informatyka-2015-maj-matura-rozszerzona","number":"6.4","points":3,"ptype":"open","subject":"informatyka","category":"matura","year":2015,"month":"maj","level":"rozszerzona","text":"Kontekst - patrz zadanie 6.1.\n\nDla każdego kraju, którego reprezentanci zdobywali punkty w sezonie 2012, podaj liczbę tych reprezentantów.","answer":null,"answer_text":null,"solution":"## Poprawna odpowiedź\n\n| Kraj | Liczba zawodników |\n| Australia | 2 |\n| Brazylia | 2 |\n| Finlandia | 1 |\n| Francja | 2 |\n| Hiszpania | 1 |\n| Japonia | 1 |\n| Meksyk | 1 |\n| Niemcy | 4 |\n| Wenezuela | 1 |\n| Wielka Brytania | 3 |\n\nŁącznie 10 krajów, 18 punktujących kierowców w sezonie 2012.\n\n## Sposób 1 - SQL (DISTINCT + GROUP BY + filtr Punkty > 0)\n\nKluczowa idea: liczyć tylko tych kierowców, którzy ZDOBYWALI punkty w 2012, nie wszystkich kierowców z kraju.\n\n```sql\nSELECT k.Kraj, COUNT(DISTINCT k.Id_kierowcy) AS LiczbaZawodnikow\nFROM Kierowcy k\nINNER JOIN Wyniki wn ON k.Id_kierowcy = wn.Id_kierowcy\nINNER JOIN Wyscigi w ON wn.Id_wyscigu = w.Id_wyscigu\nWHERE w.Rok = 2012 AND wn.Punkty > 0\nGROUP BY k.Kraj\nORDER BY k.Kraj;\n\n**Wynik:**\nAustralia 2\nBrazylia 2\nFinlandia 1\nFrancja 2\nHiszpania 1\nJaponia 1\nMeksyk 1\nNiemcy 4\nWenezuela 1\nWielka Brytania 3\n\n## Sposób 2 - Python (pandas)\n\n```python\nimport pandas as pd\n\nkierowcy = pd.read_csv('Kierowcy.txt', sep=';', header=None,\nnames=['Id_k', 'Nazwisko', 'Imie', 'Kraj'])\nwyscigi = pd.read_csv('Wyscigi.txt', sep=';', header=None,\nnames=['Id_w', 'Rok', 'GrandPrix'])\nwyniki = pd.read_csv('Wyniki.txt', sep=';', header=None,\nnames=['Id_k', 'Punkty', 'Id_w'])\n\n# Filtr: rok 2012 i punkty > 0\nw2012 = wyniki.merge(wyscigi, on='Id_w')\nw2012 = w2012[(w2012['Rok'] == 2012) & (w2012['Punkty'] > 0)]\n\n# Unikalne ID kierowcow w 2012\nid_punktujacych = w2012['Id_k'].unique()\nkierowcy_2012 = kierowcy[kierowcy['Id_k'].isin(id_punktujacych)]\n\n# Liczba unikalnych kierowcow per kraj\nwynik = kierowcy_2012.groupby('Kraj')['Id_k'].nunique().sort_index()\nprint(wynik)\n\n## Sposób 3 - arkusz kalkulacyjny\n\n**Krok 1:** Wczytaj 3 pliki. Połącz Wyniki + Wyscigi po Id_w (dodaj kolumnę Rok).\n\n**Krok 2:** Filtruj: Rok = 2012 i Punkty > 0.\n\n**Krok 3:** Usuń duplikaty po Id_kierowcy (pozostawiamy każdego kierowcę raz).\n\n**Krok 4:** Dodaj kolumnę Kraj przez WYSZUKAJ.PIONOWO po Id_k.\n\n**Krok 5:** Tabela przestawna: Wiersze = Kraj, Wartości = LICZ(Id_k).\n\n## Reference informatyczny - DISTINCT + GROUP BY\n\n> Reference - Liczenie unikalnych w grupach:\n> - **COUNT(DISTINCT kol)** - liczy unikalne wartości w grupie (kluczowe, bo jeden kierowca może mieć kilka wyników w 2012).\n> - **WHERE Punkty > 0** - filtruje wyniki PRZED grupowaniem (ważne: zadanie mówi \"zdobywali punkty\", więc Punkty = 0 nie liczy się).\n> - Bez DISTINCT zliczalibyśmy liczbę punktujących WYNIKÓW per kraj, a nie liczbę kierowców.\n\n## Schemat oceniania CKE\n\n> Klucz CKE (zadanie 6.4, max 3 pkt):\n> - **3 pkt** - poprawne zestawienie wszystkich odpowiedzi (10 krajów z prawidłowymi liczbami zawodników).\n> - **1 pkt** - zestawienie z błędnym grupowaniem (zliczenie WSZYSTKICH kierowców kraju, nie tylko punktujących w 2012).\n> - **0 pkt** - odpowiedź niepełna lub błędna albo brak.\n> - **UWAGA:** Nie przyznaje się 2 pkt.\n\n## Typowe pułapki\n\n- **\"Zdobywali punkty\" = Punkty > 0** - krytyczny warunek. Pominięcie tego filtra to typowy błąd punktowany 1 pkt zamiast 3.\n- **DISTINCT obowiązkowe** - bez niego liczymy wyniki, nie kierowców. Jeden kierowca może mieć 5+ punktujących wyników w 2012.\n- **Filtr sezonu 2012** - bez tego filtra otrzymujemy wszystkich punktujących kierowców z całych 13 sezonów.\n- **Polskie nazwy krajów** - zachowaj pisownię z pliku (Wielka Brytania z dużej, nie \"Wlk. Brytania\").\n- **Sortowanie alfabetyczne** - zalecane (`ORDER BY k.Kraj`), choć nie wymagane.\n\n## Złożoność obliczeniowa\n\n- 2 JOIN-y po kluczach: O(N log N) z indeksami.\n- GROUP BY z DISTINCT (hash set): O(N).\n- ORDER BY: O(K log K), gdzie K = liczba krajów (małe).\n- **Całkowita: O(N log N)**.","image":null,"solution_image":null,"topics":null,"page_from":null,"source":"maturazai","answer_source":null,"answer_text_source":null,"solution_source":"maturazai","text_source":"maturazai","source_label":"Informatyka · Matura · maj 2015 (rozszerzona)","subject_label":"Informatyka","category_label":"Matura","text_html":"

Kontekst - patrz zadanie 6.1.

\n

Dla każdego kraju, którego reprezentanci zdobywali punkty w sezonie 2012, podaj liczbę tych reprezentantów.

","solutions":[{"source":"maturazai","label":"maturazai.pl (AI)","kind":"text","html":"

Poprawna odpowiedź

\n

| Kraj | Liczba zawodników |
| Australia | 2 |
| Brazylia | 2 |
| Finlandia | 1 |
| Francja | 2 |
| Hiszpania | 1 |
| Japonia | 1 |
| Meksyk | 1 |
| Niemcy | 4 |
| Wenezuela | 1 |
| Wielka Brytania | 3 |

\n

Łącznie 10 krajów, 18 punktujących kierowców w sezonie 2012.

\n

Sposób 1 - SQL (DISTINCT + GROUP BY + filtr Punkty > 0)

\n

Kluczowa idea: liczyć tylko tych kierowców, którzy ZDOBYWALI punkty w 2012, nie wszystkich kierowców z kraju.

\n

```sql
SELECT k.Kraj, COUNT(DISTINCT k.Id_kierowcy) AS LiczbaZawodnikow
FROM Kierowcy k
INNER JOIN Wyniki wn ON k.Id_kierowcy = wn.Id_kierowcy
INNER JOIN Wyscigi w ON wn.Id_wyscigu = w.Id_wyscigu
WHERE w.Rok = 2012 AND wn.Punkty > 0
GROUP BY k.Kraj
ORDER BY k.Kraj;

\n

Wynik:
Australia 2
Brazylia 2
Finlandia 1
Francja 2
Hiszpania 1
Japonia 1
Meksyk 1
Niemcy 4
Wenezuela 1
Wielka Brytania 3

\n

Sposób 2 - Python (pandas)

\n

```python
import pandas as pd

\n

kierowcy = pd.read_csv('Kierowcy.txt', sep=';', header=None,
names=['Id_k', 'Nazwisko', 'Imie', 'Kraj'])
wyscigi = pd.read_csv('Wyscigi.txt', sep=';', header=None,
names=['Id_w', 'Rok', 'GrandPrix'])
wyniki = pd.read_csv('Wyniki.txt', sep=';', header=None,
names=['Id_k', 'Punkty', 'Id_w'])

\n

Filtr: rok 2012 i punkty > 0

\n

w2012 = wyniki.merge(wyscigi, on='Id_w')
w2012 = w2012[(w2012['Rok'] == 2012) & (w2012['Punkty'] > 0)]

\n

Unikalne ID kierowcow w 2012

\n

id_punktujacych = w2012['Id_k'].unique()
kierowcy_2012 = kierowcy[kierowcy['Id_k'].isin(id_punktujacych)]

\n

Liczba unikalnych kierowcow per kraj

\n

wynik = kierowcy_2012.groupby('Kraj')['Id_k'].nunique().sort_index()
print(wynik)

\n

Sposób 3 - arkusz kalkulacyjny

\n

Krok 1: Wczytaj 3 pliki. Połącz Wyniki + Wyscigi po Id_w (dodaj kolumnę Rok).

\n

Krok 2: Filtruj: Rok = 2012 i Punkty > 0.

\n

Krok 3: Usuń duplikaty po Id_kierowcy (pozostawiamy każdego kierowcę raz).

\n

Krok 4: Dodaj kolumnę Kraj przez WYSZUKAJ.PIONOWO po Id_k.

\n

Krok 5: Tabela przestawna: Wiersze = Kraj, Wartości = LICZ(Id_k).

\n

Reference informatyczny - DISTINCT + GROUP BY

\n
Reference - Liczenie unikalnych w grupach:
- COUNT(DISTINCT kol) - liczy unikalne wartości w grupie (kluczowe, bo jeden kierowca może mieć kilka wyników w 2012).
- WHERE Punkty > 0 - filtruje wyniki PRZED grupowaniem (ważne: zadanie mówi "zdobywali punkty", więc Punkty = 0 nie liczy się).
- Bez DISTINCT zliczalibyśmy liczbę punktujących WYNIKÓW per kraj, a nie liczbę kierowców.
\n

Schemat oceniania CKE

\n
Klucz CKE (zadanie 6.4, max 3 pkt):
- 3 pkt - poprawne zestawienie wszystkich odpowiedzi (10 krajów z prawidłowymi liczbami zawodników).
- 1 pkt - zestawienie z błędnym grupowaniem (zliczenie WSZYSTKICH kierowców kraju, nie tylko punktujących w 2012).
- 0 pkt - odpowiedź niepełna lub błędna albo brak.
- UWAGA: Nie przyznaje się 2 pkt.
\n

Typowe pułapki

\n\n

Złożoność obliczeniowa

\n"}]}