public class CaptchaController : Controller
    {
        public ActionResult CaptchaImage(string prefix, bool noisy = true)
        {
            var rand = new Random((int)DateTime.Now.Ticks);
            //generate new question
            int a = rand.Next(10, 99);
            int b = rand.Next(0, 9);
            var captcha = string.Format("{0} + {1} = ?", a, b);

            //store answer
            Session["Captcha" + prefix] = a + b;

            //image stream
            FileContentResult img = null;

            using (var mem = new MemoryStream())
            using (var bmp = new Bitmap(130, 30))
            using (var gfx = Graphics.FromImage((Image)bmp))
            {
                gfx.TextRenderingHint = TextRenderingHint.ClearTypeGridFit;
                gfx.SmoothingMode = SmoothingMode.AntiAlias;
                gfx.FillRectangle(Brushes.White, new Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height));

                //add noise
                if (noisy)
                {
                    int i, r, x, y;
                    var pen = new Pen(Color.Yellow);
                    for (i = 1; i < 10; i++)
                    {
                        pen.Color = Color.FromArgb(
                        (rand.Next(0, 255)),
                        (rand.Next(0, 255)),
                        (rand.Next(0, 255)));

                        r = rand.Next(0, (130 / 3));
                        x = rand.Next(0, 130);
                        y = rand.Next(0, 30);

                        gfx.DrawEllipse(pen, x - r, y - r, r, r);
                    }
                }

                //add question
                gfx.DrawString(captcha, new Font("Tahoma", 15), Brushes.Gray, 2, 3);

                //render as Jpeg
                bmp.Save(mem, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
                img = this.File(mem.GetBuffer(), "image/Jpeg");
            }

            return img;
        }

[Required(ErrorMessage = "لطفا {0} را وارد کنید")]
         [Display(Name = "حاصل جمع")]
         public string Captcha { get; set; }

<div class="form-group">
                        <input type="button" value="" id="refresh" />

                        @Html.LabelFor(model => model.Captcha)

                        <img alt="Captcha" id="imgcpatcha" src="@Url.Action("CaptchaImage","Captcha")" style="" />
                    </div>

<script type="text/javascript">
    $(function () {
        $('#refresh').click(function () {


            $.ajax({
                url: '@Url.Action("CaptchaImage","Captcha")',
                type: "GET",
                data: null
            })
            .done(function (functionResult) {
                $("#imgcpatcha").attr("src", "/Captcha/CaptchaImage?" + functionResult);
            });

        });
    });
</script>

if (Session["Captcha"] == null || Session["Captcha"].ToString() != model.Captcha)
            {
                ModelState.AddModelError("Captcha", "مجموع اشتباه است");
            }

  $('#refresh').click(function () {
         
            var d = new Date();
            $("#imgcpatcha").attr("src", "Captcha/CaptchaImage?" + d.getTime());

        });

جدول حقایق : قلب حجم داده‌ای ما را تشکیل می‌دهد و شامل دو سری فیلد است : کلیدهای خارجی به ابعاد و شاخص‌ها (Measure). 

شاخص‌ها (Measure) : معیارهایی هستند که بر روی آن‌ها تحلیل انجام می‌گیرد و درون جدول حقایق قرار دارند. شاخص‌ها قبل از شکل‌گیری انبار داده توسط مدیران و تحلیل‌گران به دقت مشخص می‌‌شوند. چون در مرحله کار با انبار اطلاعات اساسی هر تحلیل بر اساس همین شاخص‌ها شکل می‌گیرد. شاخص‌‌ها تقریباً همیشه مقادیر عددی را شامل می‌شوند. مثلا برای یک فروشگاه زنجیره‌ای این شاخص‌ها می‌توانند واحدهای فروخته‌شده کالاها و مبلغ فروش به تومان باشند.

بعد (Dimension) : هر موجودیت در این مدل می‌تواند با یک بعد تعریف شود. ولی بعدها با موجودیت‌های مدل ER متفاوتند زیرا آن‌ها سازمان شاخص‌ها را تعیین می‌کنند. علاوه بر این دارای یک ساختار سلسله مراتبی هستند و به طور کلی برای حمایت از سیستم‌های تصمیم گیری سازمان‌دهی شده‌اند.

اجزای بعدها member نام دارند و تقریباٌ همه بعدها، memberهای خود را در یک یا چند سطح سلسله مراتبی (hierarchies) سازمان‌دهی می‌نمایند، که این سلسله مراتب نمایانگر مسیر تجمیع (integration) و ارتباط بین سطوح پایین‌تر (مثل روز) و سطوح بالاتر (مثل ماه و سال) است. وقتی یک دسته از memberهای خاص با هم مفهوم جدیدی را ایجاد می‌‌کنند، به آنها یک سطح (Level) می‌گوییم. ( مثلاٌ هر سی روز را ماه می‌‌گوییم. در این حالت ماه یک سطح است. ) 

حجم‌های داده‌ای (Data Cube)

حجم‌های داده‌ای یا Cube از ارتباط تعدادی بعد با تعدادی شاخص تعریف می‌‌شود. ترکیب memberهای هر بعد از حجم داده‌ای فضای منطقی را تعریف می‌کند که در آن مقادیر شاخص‌ها  ظاهر می‌‌شوند. هر بخش مجزا که شامل یکی از memberهای بعد در حجم داده‌ای است ، سلول (cell) نامیده‌می‌شود. سلول‌ها شاخص‌های مربوط به تجمیع‌های مختلف را در خود نگهداری می‌نمایند. در واقع مقادیر مربوط به حقایق (Fact) که در جدول حقایق (Fact) تعریف می‌شوند در حجم داده‌ای (Data Cube) در سلول‌ها (Cell) نمایان می‌گردند.

شماهای داده‌ای (Data Schema)  : سه نوع Schema در طراحی Data Warehouse وجود دارد 

1. Stare

2. Snowflake

3. Galaxy

• مجموعه‌ای از جدول‌های کمکی کوچک‌تر به نام‏ جدول بعد ، که به ازای هر بعد یکی از این جداول موجود خواهد بود.

• شکل این شما به صورت یک ستاره است که جدول حقایق در مرکز آن قرار گرفته و هر یک از ‏ جداول بعد‏ به وسیله شعاع‌هایی به آن مربوط هستند.

مشکل این مدل احتمال پیشامد افزونگی در آن است.

2. شمای دانه‌برفی ( Snowflake Schema ) : در واقع شمای دانه‌برفی، نوعی از شمای ستاره‌ای است که در آن بعضی از ‏ جداول بعد نرمال شده‌اند. و به همین خاطر دارای تقسیمات بیشتری به شکل جداول اضافی می‌باشد که از ‏ جداول بعد‏ جدا شده‌اند. 

تفاوت این دو شما در این است که جداول شمای دانه برف نرمال هستند و افزونگی در آن‌ها  کاهش یافته است. که این برای کار کردن با داده‌ها و از لحاظ فضای ذخیره‌سازی مفید است. ولی در عوض کارایی را پایین می‌آورد، زیرا در محاسبه کوئری‌ها به joinهای بیشتری نیاز داریم. 

3. شمای کهکشانی (galaxy schema) : در کاربرد‌های پیچیده برای به اشتراک گذاشتن ابعاد نیاز به جداول حقایق چندگانه احساس می‌شود که یک یا چند ‏ جدول بعد‏ را در بین خود به اشتراک می‌گذارند. این نوع شما به صورت مجموعه‌ای از شماهای ستاره‌ای است و به همین دلیل شمای کهکشان یا شمای منظومه‌ای نامیده‌می‌شود. این شما به ما این امکان را می‌دهد که جداول بعد بین جداول حقایق مختلف به اشتراک گذاشته شوند.

عملیات بر روی حجم‌های داده‌ای :

• Roll Up  (یا Drill-up) : با بالا رفتن در ساختار سلسله مراتبی مفهومی یک حجم داده‌ای، یا با کاهش دادن بعد، یک مجموعه با جزئیات کمتر (خلاصه شده) ایجاد می‌نماید. بالا رفتن در ساختار سلسله مراتبی به معنای حذف قسمتی از جزئیات است. برای مثال اگر قبلاٌ بعد مکان بر حسب شهر بوده آن را با بالا رفتن در ساختار سلسله مراتبی بر حسب کشور درمی‌آوریم. ولی وقتی با کاهش دادن بعد سروکار داریم منظور حذف یکی از ابعاد و جایگزین کردن مقادیر کل است. در واقع همان عمل تجمیع (aggregation) است. 

• Drill Down : بر عکس عملRoll-up است و از موقعیتی با جزئیات داده‌ای کم به جزئیات زیاد می‌رود. این کار با پایین آمدن در ساختار سلسله مراتبی( به سمت جزئیات بیشتر) یا با ایجاد ابعاد اضافی انجام می‌گیرد.

نمونه‌ای از عملیات Drill Down و Roll Up

• Slice : با انتخاب و اعمال شرط بر روی یکی از ابعاد یک subcube به شکل یک برش دو بعدی ایجاد می‌کند. در واقع همان عمل انتخاب (select) است.

• Dice : با انتخاب قسمتی از ساختار سلسله مراتبی بر روی دو یا چند بعد یک subcube ایجاد می‌نماید.

نمونه‌ای از عملیات Dice و Slice

• Pivot (یا Rotate) : این عملیات بردارهای بعد را در ظاهر می‌چرخاند.

نمونه‌ای از عملیات pivot

• Drill-across : نتیجه اجرای کوئری‌هایی که نتیجه اجرای آنها حجم‌های داده‌ایهای مرکب با بیش از یک fact-table است.

• Ranking : سلول‌هایی را باز می‌گرداند که در بالا یا پایین شرط خاصی واقع هستند. مثلاٌ ده محصولی که بهترین فروش را داشته‌اند.

سرورهای OLAP :

در تکنولوژیOALP داده‌ها به دو صورت چند‌بعدی (Multidimensional OLAP) (MOLAP) و رابطه‌ای (Relational OLAP) (ROLAP) ذخیره می‌شوند. OLAP پیوندی(HOLAP) تکنولوژیی است که دو نوع قبل را با هم ترکیب می‌کند.

MOLAP : روشی است که معمولاٌ برای تحلیل‌های OLAP در تجارت مورد استفاده قرار می‌گیرد. در MOLAP، داده‌ها با ساختار یک حجم داده‌ای ( Data Cube ) چند بعدی ذخیره می‌شوند. ذخیره‌سازی در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای انجام نمی‌گیرد، بلکه با یک فرمت خاص انجام می‌شود. اغلب محصولات موفق MOLAP از یک روش چند‌بعدی استفاده می‌نمایند که در آن یک سری حجم‌های داده‌ای کوچک، انبوه و از پیش محاسبه‌شده، یک حجم داده‌ای بزرگ (hypercube  ) را می‌سازند. 

علاوه بر‌این MOLAP به شما امکان می‌دهد داده‌های دیدهای (View) تحلیل‌گران را دسته بندی کنید، که این در حذف اشتباهات و برخورد با ترجمه‌های پرغلط کمک بزرگی است.

گذشته از همه این‌ها از آن‌جا که داده‌ها به طور فیزیکی در حجم‌های داده‌ای بزرگ چند‌بعدی ذخیره می‌شوند، سرعت انجام فعالیت‌ها بسیار زیاد خواهد بود.

از آنجا که یک کپی از داده‌های منبع در کامپیوتر Analysis server ذخیره‌می‌شود، کوئری‌‌ها می‌توانند بدون مراجعه به منابع مجدداً محاسبه شوند. کامپیوتر Analysis server ممکن است کامپیوترسرور که تقسیم بندی‌ها در آن انجام شده یا کامپیوتر دیگری باشد. این امر بستگی به این دارد که تقسیم‌بندی‌ها در کجا تعریف شده‌اند. حتی اگر پاسخ کوئری‌ها از روی تقسیمات تجمیع (integration) شده قابل دستیابی نباشند، MOLAP سریع‌ترین پاسخ را فراهم می‌کند. سرعت انجام این کار به طراحی و درصد تجمیع تقسیم‌بندی‌ها بستگی دارد. 

مزایا : کارایی عالی-  حجم‌های داده‌ای MOLAP برای بازیابی سریع داده‌ها ساخته شده‌اند و در فعالیت‌های slice و dice به صورت بهینه پاسخ می‌دهند. ترکیب سادگی و سرعت مزیت اصلی MOLAP است.

در ضمنMOLAP  قابلیت محاسبه محاسبات پیچیده را فراهم می‌کند. همه محاسبات از پیش وقتی که حجم‌های داده‌ای ساخته می‌‌شود، ایجاد می‌شوند. بنابراین نه تنها محاسبات پیچیده انجام شدنی هستند بلکه بسیار سریع هم پاسخ می‌دهند.

معایب : عیب این روش این است که تنها برای داده‌هایی با مقدار محدود کارکرد خوبی دارد. از آنجا که همه محاسبات زمانی که حجم‌های داده‌ای ساخته می‌شود، محاسبه می‌گردند، امکان این که حجم‌های داده‌ای مقدار زیادی از داده‌ها را در خود جای دهد، وجود ندارد. ولی این به این معنا نیست که داده‌‌های حجم‌های داده‌ای نمی‌توانند از مقدار زیادی داده مشتق شده باشند. داده‌ها می‌توانند از مقدار زیادی داده مشتق شده‌باشند. اما در این صورت، فقط اطلاعات level خلاصه (level ای که دارای کمترین جزئیات است یعنی سطوح بالاتر) می‌‌توانند در حجم‌های داده‌ای  موجود باشند. 

ROLAP : محدودیت MOLAP در حجم داده‌های قابل پرس‌و‌جو و نیاز به روشی که از داده‌های ذخیره‌شده به روش رابطه‌ای حمایت کند، موجب پیشرفت ROLAP شد.

مبنای این روش کارکردن با داده‌هایی که در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای ذخیره‌شده‌اند، برای انجام اعمال slicing و dicing معمولی است. با استفاده از این مدل ذخیره‌سازی می‌توان داده‌ها را بدون ایجاد واقعی تجمیع در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای به هم مربوط کرد.

مزایا : با این روش می‌توان به حجم زیادی از داده‌ها را رسیدگی کرد. محدودیت حجم داده در تکنولوژی ROLAP مربوط به محدودیت حجم داده‌های قابل ذخیره‌سازی در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای است. به بیان دیگر، خود ROLAP هیچ محدودیتی بر روی حجم داده‌ها اعمال نمی‌کند.

معایب : ممکن است کارایی پایین بیاید. زیرا هر گزارش ROLAP در واقع یک کواِری SQL (یا چند کواِری SQL )در پایگاه داده‌های رابطه‌ای است و اگر حجم داده‌ها زیاد باشد ممکن است زمان پاسخ کواِری طولانی شود. در مجموع ROLAP سنگین است، نگهداری آن سخت است و کند هم هست. بخصوص زمانی که نیاز به آدرس دهی جدول‌های ذخیره شده در سیستم چند بعدی داریم.

این محدودیت ناشی از عملکرد SQL است. زیرا تکنولوژی ROLAP بر پایه عبارات مولد SQL برای پرسش و پاسخ بر روی پایگاه داده رابطه‌ای است و عبارات SQL به همه نیازها پاسخ نمی‌دهند (مثلاٌ محاسبه حساب‌های پیچیده در SQL مشکل است)، بنابراین فعالیت‌های ROLAP به آن چه SQL قادر به انجام آن است محدود می‌گردد. 

تفاوت ROALP و MOLAP : تفاوت اصلی این دو در معماری آن‌ها است. محصولات MOLAP داده‌های مورد نیاز را در یک حافظه نهان (cache) مخصوص می‌گذارد. ولی ROLAP تحلیل‌های خود را بدون استفاده از یک حافظه میانی انجام می‌دهد، بدون آن که از یک مرحله میانی برای گذاشتن داده‌ها در یک سرور خاص استفاده کند. 

با توجه به کند بودن ROLAP در مقایسه باMOLAP ، باید توجه داشت که کاربرد این روش بیشتر در پایگاه داده‌های بسیار بزرگی است که  گاه‌گاهی پرس و جویی بر روی آن‌ها شکل می‌گیرد، مثل داده‌های تاریخی و کمتر جدید سال‌‌های گذشته.

نکته: اگر از Analysis Services که به وسیله Microsoft OLE DB Provider مهیا شده استفاده می‌کنید، تجمیع‌ها نمی‌توانند برای تقسیم‌بندی از روش ROLAP استفاده نمایند.

HOLAP : با توجه به نیاز رو به رشدی که برای کارکردن با داده‌های بلادرنگ (real time) در بخش‌های مختلف در صنعت و تجارت احساس می‌شود، مدیران تجاری انتظار دارند بتوانند با دامنه وسیعی از اطلاعات که فوراً و بدون حتی لحظه‌ای تأخیر در دسترس باشند، کار کنند. در حال حاضر شبکه اینترنت و سایر کاربرد‌ها یی که به داده‌هایی از منابع مختلف مراجعه دارند و نیاز به فعالیت با یک سیستم بلادرنگ هم دارند، همگی از سیستم HOLAP بهره می‌گیرند.

named set :

Named Set مجموعه‌ای از memberهای بعد یا مجموعه‌ای از عبارات است که برای استفاده مجدد ایجاد می‌شود.

Calculated member 

Calculated Memberها memberهایی هستند که بر اساس داده‌ها نیستند بلکه بر اساس عبارات ارزیابی MDX هستند. آنها دقیقاَ به سبک سایر memberهای معمولی هستند. MDX یک مجموعه قوی از عملیاتی را تامین میکند که میتوانند برای ساختCalculated Memberها مورد استفاده قرار گیرند به طوری که به شما امکان داشتن انعطاف زیاد در کار کردن با داده‌های چند بعدی را بدهد. 

امیدوارم در این قسمت با مفاهیم نخستین OLAP آشنا شده باشید.

تلاش خواهم کرد در قسمت بعدی در خصوص نصب SQL Server Analysis Services و نصب پایگاه داده‌ی Adventure Work DW 2008 شرح کاملی را ارایه کنم.

برای مدیریت بهتر کامپوننت‌ها جهت استفاده مجدد از آنها بهتر است ورودی‌های کامپوننت را اعتبارسنجی کنیم. این ورودی‌ها چه برای استفاده داخلی کامپوننت، یا جهت مشخص کردن وضعیت آن، بر رفتار کامپوننت تاثیر زیادی دارند. React مجموعه‌ای از اعتبار سنجی‌ها را دارد که میشود به کامپوننت اضافه کرد. باید توجه داشته باشیم که پیام‌های خطای این اعتبارسنجی‌ها فقط در حالت Development Mode قابل استفاده هستند. به زبان ساده اگر از react.min.js استفاده کنید، پیام‌های خطا را نخواهید دید. باید فایل‌ها را به نوع react.js تبدیل کنید. اعتبارسنجی React در زمان توسعه و برای توسعه دهندگان استفاده میشود. 

مثال نوشیدنی‌ها در قسمت چهارم میتوانست نام نوشیدنی و قیمت آن را نمایش دهد و همچنین میتوانستیم به لیست نوشیدنی‌ها، موردی را اضافه کنیم. اگر ورودی قیمت، اعتبارسنجی نشود، میتوان رشته‌ای را بجای عدد به عنوان قیمت به کامپوننت ارسال کرد. نحوه اعتبارسنجی قیمت نوشیدنی‌ها به صورت زیر است. 

const MenuItem = props => (
    <li className="list-group-item">
        <span className="badge">{props.price}</span>
        <p>{props.item}</p>
    </li>
)

MenuItem.propTypes = {
    price: React.PropTypes.number
};

شیء propTypes را به کامپوننت اضافه کرده‌ایم و در تنظیمات آن میتوانیم برای هر پارامتر ورودی یکی از  اعضای PropTypes از React را که مناسب حال پارامتر است، انتخاب کنیم. در مثال بالا مشخص کرده‌ایم که ورودی price باید عدد باشد و اگر مثلا رشته‌ای را بجای عدد ارسال کنیم، پیام خطای زیر را در Console خواهیم داشت. 

Warning: Failed prop type: Invalid prop `price` of type `string` supplied to `MenuItem`, expected `number`.
    in MenuItem (created by Menu)
    in Menu

یا میتوانستیم از React.PropTypes.number.isRequired استفاده کنیم تا درج مقداری برای این ورودی الزامی باشد. اگر اعتبارسنجی‌های React کافی نبودند میتوانیم اعتبارسنجی‌های سفارشی خودمان را ایجاد کنیم. در مثال زیر میخواهیم ورودی price بیشتر از 15000 نباشد.

MenuItem.propTypes = {
    price: (props, price)=>{
        if(props[price] > 15000){
            return new Error("Too expensive!");
        }
    }
};

let MenuItem = React.createClass({
    propTypes: {
        price: React.PropTypes.number
    }
});

class MenuItem extends React.Component{
    static propTypes = {
        price: React.PropTypes.number
    };
}

MenuItem.defaultProps = {
    price: 1000
};

let MenuItem = React.createClass({
    getDefaultProps() {
        return { price: 200 }
    },
    render() {
        return (
            <li className="list-group-item">
                <span className="badge">{this.props.price}</span>
                <p>{this.props.item}</p>
            </li>
        );
    }
});

public ICommand RemoveItemCommand { get; set; }

  public Book CurrentItem 
        {
            get
            {
                return currentItem;
            }
            set
            {
                if(currentItem != value)
                {
                    currentItem = value;
                    RaisePropertyChanged("CurrentItem");
                }
            }
        }
        private Book currentItem;

 [Export]
    public class BookController
    {
        [ImportingConstructor]
        public BookController(BookViewModel viewModel)
        {
            ViewModelCore = viewModel;
        }

        public BookViewModel ViewModelCore
        {
            get;
            private set;
        }

        public DelegateCommand RemoveItemCommand 
        { 
            get; 
            private set;
        }

        private void ExecuteRemoveItemCommand()
        {
            ViewModelCore.Books.Remove(ViewModelCore.CurrentItem);
        }

        private void Initialize()
        {
            RemoveItemCommand = new DelegateCommand(ExecuteRemoveItemCommand);
            ViewModelCore.RemoveItemCommand = RemoveItemCommand;
        }

        public void Run()
        {

            var result = new List<Book>();
            result.Add(new Book { Code = 1, Title = "Book1" });
            result.Add(new Book { Code = 2, Title = "Book2" });
            result.Add(new Book { Code = 3, Title = "Book3" });

            Initialize();

            ViewModelCore.Books = new ObservableCollection<Models.Book>(result);        

            (ViewModelCore.View as IBookView).Show();
        }              
    }

 <DataGrid ItemsSource="{Binding Books}" SelectedItem="{Binding CurrentItem ,Mode=TwoWay,UpdateSourceTrigger=PropertyChanged}" HorizontalAlignment="Left" Margin="10,10,0,0" VerticalAlignment="Top" Width="400" Height="200">
            <DataGrid.Columns>
                <DataGridTextColumn Header="Code" Binding="{Binding Code}" Width="100"></DataGridTextColumn>
                <DataGridTextColumn Header="Title" Binding="{Binding Title}" Width="300"></DataGridTextColumn>
            </DataGrid.Columns>
        </DataGrid>

public class Rectangle
{
    public int Length { get; set; }
    public int Height { get; set; }

    public void Grow(int length, int height)
    {
        Length += length;
        Height += height;
    }
}

Rectangle r = new Rectangle();
r.Length = 5;
r.Height = 10;
r.Grow(10, 10);// r.Length is 15, r.Height is 20, same instance of r

// After
public class ImmutableRectangle
{
    int Length { get; }
    int Height { get; }

    public ImmutableRectangle(int length, int height)
    {
        Length = length;
        Height = height;
    }

    public ImmutableRectangle Grow(int length, int height) =>
          new ImmutableRectangle(Length + length, Height + height);
}

ImmutableRectangle r = new ImmutableRectangle(5, 10);
r = r.Grow(10, 10);// r.Length is 15, r.Height is 20, is a new instance of r

public static void Main()
{
    Console.WriteLine(GetSalutation(DateTime.Now.Hour));
}

// imparitive, mutates state to produce a result
/*public static string GetSalutation(int hour)
{
    string salutation; // placeholder value

    if (hour < 12)
        salutation = "Good Morning";
    else
        salutation = "Good Afternoon";

    return salutation; // return mutated variable
}*/

public static string GetSalutation(int hour) => hour < 12 ? "Good Morning" : "Good Afternoon";

public static int Count<TSource>(this IEnumerable<TSource> source, Func<TSource, bool> predicate)
{
    int count = 0;

    foreach (TSource element in source)
    {
        checked
        {
            if (predicate(element))
            {
                count++;
            }
        }
    }

    return count;
}

public static class Extensions
{
    public static Func<T, TReturn2> Compose<T, TReturn1, TReturn2>(this Func<TReturn1, TReturn2> func1, Func<T, TReturn1> func2)
    {
        return x => func1(func2(x));
    }
}

public class Program
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        Func<int, int> square = (x) => x * x;
        Func<int, int> negate = x => x * -1;
        Func<int, string> toString = s => s.ToString();
        Func<int, string> squareNegateThenToString = toString.Compose(negate).Compose(square);
        Console.WriteLine(squareNegateThenToString(2));
    }
}

string str = new StringBuilder()
  .Append("Hello ")
  .Append("World ")
  .ToString()
  .TrimEnd()
  .ToUpper();

public static class Extensions
{
    public static StringBuilder AppendWhen(this StringBuilder sb, string value, bool predicate) => predicate ? sb.Append(value) : sb;
}

public class Program
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        // Extends the StringBuilder class to accept a predicate
        string htmlButton = new StringBuilder().Append("<button").AppendWhen(" disabled", false).Append(">Click me</button>").ToString();
    }
}

public static void Main()
{
    int[] a = { 1, 2, 3, 4, 5 };

    foreach (int n in GreaterThan(a, 3))
    {
        Console.WriteLine(n);
    }
}


/*public static IEnumerable<int> GreaterThan(int[] arr, int gt)
{
    List<int> temp = new List<int>();
    foreach (int n in arr)
    {
        if (n > gt) temp.Add(n);
    }
    return temp;
}*/

public static IEnumerable<int> GreaterThan(int[] arr, int gt)
{
    foreach (int n in arr)
    {
        if (n > gt) yield return n;
    }
}

List<int> collection = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5 };

// Imparative style of programming is verbose
List<int> results = new List<int>();

foreach(var num in collection)
{
  if (num % 2 != 0) results.Add(num);
}

// Declarative is terse and beautiful
var results = collection.Where(num => num % 2 != 0);