1

1.kt

fun main(args: Array<String>) {
    val enter = 5900
    val rez = Operation.getFakeData().getRecommendedCategories(enter)
    println(rez)
}

/**
 * Фильтруем историю операций по сумме + - 15 %, например.
 * После группируем назваиния категорий и сортируем по количеству названий в каждой категории (в обратном порядке),
 * чтобы получить наиболее часто используемые . Можено сделать за какой то период времени, например. 
 * Далее берем первые несколько названий категорий и показываем пользователю.
 * 
 * Если не находится похожих значений, то можно найти самые приближенные по сумме и отдать пользователю их.
 * Также можно группировать операции по датам (месяцам). Находить одинаковые,
 * которые периодически повторяются приблизительно в одно и тоже время  + - 2 дня, например.
 * И если вводимое пользователем значение приблизительно совпадают, то добавлять в список рекомендованных категорий (например оплата ЖКХ).
 */

fun List<Operation>.getRecommendedCategories(value: Int, percents: Int = 15): List<String> = this
	.filter { value < it.sum + it.sum.calcPercennts(percents) && value > it.sum - it.sum.calcPercennts(percents) }
	.map { it.category }
	.groupBy { it }
	.toList()
    	.sortedByDescending { it.second.size }
	.map { it.first }
	.take(3)

fun Int.calcPercennts(percent: Int): Int = ((this * percent) / 100).toInt()
                                                 
data class Operation(
	val date: String,
    	val sum: Int,
    	val category: String
) {
    companion object {
        fun getFakeData(): List<Operation> = listOf(
		Operation("9.9.17", 7200, "ЖКХ"),
		Operation("1.3.17", 2000, "Заправка"),
		Operation("11.3.17", 2900, "Развлечения"),
		Operation("1.3.17", 55, "Проезд"),
		Operation("5.3.17", 6800, "Авто"),
		Operation("1.3.17", 1500, "Продукты"),
		Operation("6.3.17", 5900, "Фитнес"),
		Operation("11.3.17", 1700, "Продукты"),
		Operation("11.3.17", 35, "Проезд"),
		Operation("11.3.17", 2900, "Развлечения"),
		Operation("11.3.17", 7000, "ЖКХ"),
		Operation("5.3.17", 6500, "Авто")
        )
    }
}