O trabalho consiste na implementação de certas estruturas de dados vistas em aulas para auxiliar e agilizar a pesquisa de jogadores dentro do dataset do FIFA 21, aqui disponível. O código foi feito pelos alunos Nathan Alonso e João Vítor Schimuneck, inteiramente na linguagem C++, levando aproximadamente 40 segundos para construir todas as estruturas.
Como entrada, o código recebe 3 arquivos do dataset, sendo eles:
players.csv: contém as informações sobre o ID, nome completo e posições de cada um dos quase 19 mil jogadores contidos no jogo;rating.csv: contém 24 milhões de avaliações de usuários, que podem atribuir uma nota de 0 a 5 para um jogador específico do jogo. Como este arquivo é muito pesado para o GitHub, ele não está disponível no repositório, mas pode ser baixado no site do dataset;tags.csv: contém 360 mil características atribuídas aos jogadores do jogo, para caracterizá-los.
- Sintaxe e modo de uso:
player <nome do jogador>ouplayer <iniciais do nome>. - Retorno: lista com todos os jogadores cujo nome se iniciam com o argumento passado.
- Exemplo:
> player Cristiano
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| Player ID | Full Name | Positions | Rating | Count |
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| 201389 | Cristiano Biraghi | LM, LB | 2.81 | 1588 |
| 205068 | Cristiano Pereira Figueiredo | GK | 2.60 | 1205 |
| 201939 | Cristiano Piccini | RB | 2.86 | 1650 |
| 20801 | Cristiano Ronaldo dos Santos Aveiro | ST, LW | 4.25 | 11144 |
| 207722 | Cristiano da Silva | LM, ST, LW | 2.74 | 1427 |
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- Sintaxe e modo de uso:
surname <sobrenome do jogador>ousurname <iniciais do sobrenome>. - Retorno: lista com todos os jogadores que tenham pelo menos um dos sobrenomes se iniciando com o argumento passado.
- Exemplo:
> surname Messi
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| Player ID | Full Name | Positions | Rating | Count |
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| 202350 | Fabricio dos Santos Messias | CF, ST | 2.68 | 1519 |
| 240938 | Junior Messias | CF, ST | 2.48 | 701 |
| 233774 | Alexis Nahuel Messidoro | CAM, RM | 2.57 | 1386 |
| 236341 | Nicolas Ariel Messiniti | ST | 2.54 | 743 |
| 158023 | Lionel Andres Messi Cuccittini | RW, ST, CF | 4.26 | 12887 |
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- Sintaxe e modo de uso:
user <Número do usuário>. - Retorno: lista com os 20 jogadores mais bem avaliados pelo dado usuário.
- Exemplo:
> user 2469
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| User ID | Full Name | Global Rating | Count | User Rating |
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| 172871 | Jan Bert Lieve Vertonghen | 3.71 | 7040 | 5.00 |
| 182521 | Toni Kroos | 4.02 | 10184 | 5.00 |
| 211688 | Jose Luis Gaya Pena | 3.49 | 4894 | 5.00 |
| 205569 | James Ward-Prowse | 3.37 | 5221 | 5.00 |
| 168542 | David Josue Jimenez Silva | 3.99 | 8717 | 5.00 |
| 178603 | Mats Hummels | 3.98 | 11787 | 5.00 |
| 193082 | Juan Guillermo Cuadrado Bello | 3.66 | 5013 | 5.00 |
| 183907 | Jerome Boateng | 3.92 | 12164 | 5.00 |
| 200888 | Danilo Luis Helio Pereira | 3.67 | 8673 | 5.00 |
| 189509 | Thiago Alcantara do Nascimento | 3.75 | 4242 | 4.50 |
| 176009 | Sven Kums | 3.14 | 3427 | 4.50 |
| 193847 | Osmar Ibanez Barba | 3.15 | 4301 | 4.50 |
| 159171 | Jose Manuel Jurado Marin | 2.98 | 5068 | 4.50 |
| 202652 | Raheem Shaquille Sterling | 3.85 | 9643 | 4.50 |
| 216201 | Inaki Williams Arthuer | 3.40 | 4934 | 4.50 |
| 197655 | Sebastian Coates Nion | 3.64 | 8554 | 4.50 |
| 205175 | Arkadiusz Milik | 3.69 | 8349 | 4.50 |
| 213400 | Diego Sebastian Laxalt Suarez | 3.22 | 5146 | 4.50 |
| 207664 | Carlos Arturo Bacca Ahumada | 3.53 | 8974 | 4.50 |
| 209658 | Leon Goretzka | 3.76 | 8973 | 4.00 |
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- Sintaxe e modo de uso:
top<N> '<posição do jogador>'. - Retorno: lista com os
Nmelhores jogadores para a dada posição, ordenados pelas suas médias de avaliações. - Exemplo:
> top5 'GK'
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| Player ID | Full Name | Positions | Rating | Count |
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| 167495 | Manuel Neuer | GK | 4.21 | 8017 |
| 192119 | Thibaut Courtois | GK | 4.07 | 9996 |
| 167948 | Hugo Lloris | GK | 4.00 | 13895 |
| 193080 | David De Gea Quintana | GK | 3.99 | 12873 |
| 1179 | Gianluigi Buffon | GK | 3.90 | 11980 |
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- Sintaxe e modo de uso:
bottom<N> '<posição do jogador>'. - Retorno: lista com os
Npiores jogadores para a dada posição, ordenados pelas suas médias de avaliações. - Exemplo:
> bottom5 'GK'
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| Player ID | Full Name | Positions | Rating | Count |
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| 250978 | Ma Zhen | GK | 1.98 | 1854 |
| 243073 | Teng Shangkun | GK | 1.99 | 1797 |
| 252519 | Li Xuebo | GK | 2.04 | 1396 |
| 255986 | Patrick McGarvey | GK | 2.07 | 1432 |
| 247524 | Daniel Enrique Retamal Vargas | GK | 2.09 | 1220 |
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- Sintaxe e modo de uso:
tags '<tag1>' '<tag2>' ... '<tagN>'. - Retorno: lista com a intersecção de jogadores que contenham todas as dadas tags.
- Exemplo:
> tags 'Brazil' 'Manchester City'
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| Player ID | Full Name | Positions | Rating | Count |
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| 135507 | Fernando Luiz Rosa | CB, CDM | 3.72 | 6402 |
| 210257 | Ederson Santana de Moraes | GK | 3.60 | 3346 |
| 230666 | Gabriel Fernando de Jesus | ST | 3.48 | 4340 |
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Para a realização da função de pesquisa player, foi montada uma Árvore Trie, que armazena o nome completo de todos os jogadores e guarda seus IDs nas folhas. Juntamente à árvore, foi necessária a implementação de uma Tabela Hash, que armazena todos os dados satélites dos jogadores e que usa como chave de pesquisa o ID do jogador. Assim, primeiro o nome dado é pesquisado dentro da árvore, retornando o ID do jogador. Este ID é usado na tabela para se obter os demais dados que serão impressos na tela.
Na função surname, também montamos uma Árvore Trie, que contém todos os sobrenomes existentes no jogo. Diferentemente da árvore da primeira pesquisa, suas folhas armazenam um vetor de IDs pois mais de um jogador pode conter o mesmo sobrenome. Assim, se pesquisa na árvore o sobrenome dado, e é retornado uma lista com todos os IDs de jogadores que contém esse nome. De forma análoga, os IDs são utilizados para fazer uma busca na mesma tabela da função player, afim de se imprimir os dados satélites.
Já na função user, uma estratégia semelhante foi utilizada. Foi criada um Tabela Hash que utiliza como chave o número do usuário, e que armazena os dados satélites daquele usuário: os jogadores que ele avaliou e a nota que lhes foi dada. Portanto, assim que a pesquisa recebe o número do usuário, é feita uma busca na tabela, que retorna e imprime todos os daddos do usuário dado.
Na função top e bottom, criamos outra Tabela Hash que separa todos os jogadores em suas devidas posições. Portanto, a chave da tabela é justamente a posição do jogador. Assim, conseguimos vetores que contém dentro de si todos os jogadores para cada posição do jogo. Mas, antes de imprimir os dados, o vetor da posição dada é ordenado conforme a avaliação média dos jogadores, e seus dados satélites são novamente retirados da mesma tabela montada na função players.
Por fim, na função tags, nos valemos de outra Árvore Trie, que guarda em suas folhas todos os IDs de jogadores que receberam a dada tag. Assim, é feita a pesquisa na árvore para todas as tags passadas para a função; é feita a intersecção delas, afim de se encontrar quais jogadores receberam ambas as tags; e, na hora de imprimir, os dados satélites são novamente retirados da tabela de jogadores.
Ou seja, ao todo, foram utilizadas:
- 3 Árvores Trie;
- 3 Tabelas Hash;
- 1 Algoritmo de ordenamento, sendo ele o quicksort.