Открытый вебинар Разработчик JavaScript
CSS препроцессоры

Задача про список рекомендаций maxItemAssociation. *Это задание является достаточно сложным, однако может быть интересно тем, кто хочет попробовать свои силы с реальными примерами из реальных собеседований*.
Если вы хотите попробовать решить менее сложную задачу, внизу можно найти задание 2. Решение любого из заданий достаточно для зачета этого ДЗ.

Задание 1.

Написать функцию maxItemAssociation(), получающую исторические данные покупок пользователей и возвращающую максимальный список рекомендаций.

Входные данные - массив исторических покупок пользователей [["a", "b"], ["a", "c"], ["d", "e"]]. То есть пользователь 1 купил "a" и "b". Пользователь 2 купил продукты "a", "c". Пользователь 3 купил продукты "d", "e".
Надо найти максимальную группу рекомендаций. Группа рекомендаций - это продукты, которые был куплены другими пользователями при условии, если они пересекаются с исходным списком.
Если количество рекомендаций в группах одинаковое - вернуть первую группу, из отсортированных в лексикографическом порядке.

Решение:
Группа рекомендаций 1 - ["a", "b", "c"]. Покупка "a" содержится в списке 2, поэтому весь список 2 может быть добавлен в рекомендации.
Группа рекомендаций 2 - ["d", "e"].

Ответ: ["a", "b", "c"].

Пример 2:

Входные данные: [
["q", "w", 'a'],
["a", "b"],
["a", "c"],
["q", "e"],
["q", "r"],
]

Ответ ["a", "b", "c", "e", "q", "r", "w"] - это максимальная по пересечениям группа. Можно видеть, что первый массив пересекается со всеми остальными, и потому результат является всем множеством значений.


Ресурсы:
- https://akshanshweb.files.wordpress.com/2018/04/screenshot-from-2018-04-21-10-06-12.png?w=720
- https://dzone.com/articles/machinex-understanding-fp-tree-construction
- https://www.softwaretestinghelp.com/fp-growth-algorithm-data-mining/
- https://www.mygreatlearning.com/blog/understanding-fp-growth-algorithm/
- https://zims-en.kiwix.campusafrica.gos.orange.com/wikibooks_en_all_maxi/A/Data_Mining_Algorithms_[…]/Frequent_Pattern_Mining/The_FP-Growth_Algorithm

---

Задание 2.

Написать функцию sum, которая может быть исполнена любое количество раз с не `undefined` аргументом.
Если она исполнена без аргументов, то возвращает значение суммы всех переданных до этого значений.

sum(1)(2)(3)....(n)() === 1 + 2 + 3 + ... + n

promiseReduce - работа с асинхронными функциями. Пример использования

```javascript
var fn1 = () => {
console.log('fn1')
return Promise.resolve(1)
}

var fn2 = () => new Promise(resolve => {
console.log('fn2')
setTimeout(() => resolve(2), 1000)
})

function promiseReduce(asyncFunctions, reduce, initialValue) {
/*
* Реализация
*/
}

promiseReduce(
[fn1, fn2],
function (memo, value) {
console.log('reduce')
return memo * value
},
1
)
.then(console.log)
```

Вывод в консоль

```
fn1
reduce
fn2
reduce
2
```

getPath - поиск уникального селектора. Написать алгоритм и функцию `getPath()`, находяющую уникальный css-селектор для элемента в документе.
Уникальный селектор может быть использован `document.querySelector()` и возвращать исходный элемент.

Так чтобы `document.querySelectorAll()`, вызванный с этим селектором, не должен находить никаких элементов, кроме исходного.

```javascript
$0 // HTMLElement
getPath($0) // => "body div.someclass ul li:first-child"
```

Использовать TDD, добавить юнит тесты для функции