Haskell y Python – Página 5

Clausura reflexiva

PorJosé A. Alonso 12-abril-202329-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   clausuraReflexiva :: Eq a => Rel a -> Rel a

1	clausuraReflexiva :: Eq a => Rel a -> Rel a

tal que clausuraReflexiva r es la clausura reflexiva de r; es decir, la menor relación reflexiva que contiene a r. Por ejemplo,

   λ> clausuraReflexiva (R ([1,3],[(1,1),(3,1)]))
   R ([1,3],[(1,1),(3,1),(3,3)])

1 2	λ> clausuraReflexiva (R ([1,3],[(1,1),(3,1)])) R ([1,3],[(1,1),(3,1),(3,3)])

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Data.List (union)
import Test.QuickCheck (quickCheck)

clausuraReflexiva :: Eq a => Rel a -> Rel a
clausuraReflexiva (R (u,g)) =
  R (u, g `union` [(x,x) | x <- u])

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Data.List (union)

import Test.QuickCheck (quickCheck)

clausuraReflexiva :: Eq a => Rel a -> Rel a

clausuraReflexiva (R (u,g)) =

R (u, g `union` [(x,x) | x <- u])

Soluciones en Python

from typing import TypeVar

from src.Relaciones_binarias import Rel

A = TypeVar('A')

def clausuraReflexiva(r: Rel[A]) -> Rel[A]:
    (u, g) = r
    return (u, list(set(g) | {(x, x) for x in u}))

from typing import TypeVar

from src.Relaciones_binarias import Rel

A = TypeVar('A')

def clausuraReflexiva(r: Rel[A]) -> Rel[A]:

(u, g) = r

return (u, list(set(g) | {(x, x) for x in u}))

Relaciones totales

PorJosé A. Alonso 11-abril-202323-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   total :: Eq a => Rel a -> Bool

1	total :: Eq a => Rel a -> Bool

tal que total r se verifica si la relación r es total; es decir, si para cualquier par x, y de elementos del universo de r, se tiene que x está relacionado con y o y está relacionado con x. Por ejemplo,

   total (R ([1,3],[(1,1),(3,1),(3,3)]))  ==  True
   total (R ([1,3],[(1,1),(3,1)]))        ==  False
   total (R ([1,3],[(1,1),(3,3)]))        ==  False

total (R ([1,3],[(1,1),(3,1),(3,3)])) == True

total (R ([1,3],[(1,1),(3,1)])) == False

total (R ([1,3],[(1,1),(3,3)])) == False

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Test.QuickCheck (quickCheck)

-- 1ª solución
-- ===========

total :: Eq a => Rel a -> Bool
total (R (u,g)) =
  and [(x,y) `elem` g || (y,x) `elem` g | x <- u, y <- u]

-- 2ª solución
-- ===========

total2 :: Eq a => Rel a -> Bool
total2 (R (u,g)) =
  all (relacionados g) (producto u u)

-- (producto xs ys) es el producto cartesiano de xs e ys. Por ejemplo,
--    λ> producto [2,5] [1,4,6]
--    [(2,1),(2,4),(2,6),(5,1),(5,4),(5,6)]
producto :: [a] -> [a] -> [(a,a)]
producto xs ys =
  [(x,y) | x <- xs, y <- ys]

-- (relacionados g (x,y)) se verifica si los elementos x e y están
-- relacionados por la relación de grafo g. Por ejemplo,
--    relacionados [(2,3),(3,1)] (2,3)  ==  True
--    relacionados [(2,3),(3,1)] (3,2)  ==  True
--    relacionados [(2,3),(3,1)] (1,2)  ==  False
relacionados :: Eq a => [(a,a)] -> (a,a) -> Bool
relacionados g (x,y) =
  (x,y) `elem` g || (y,x) `elem` g

-- 3ª solución
-- ===========

total3 :: Eq a => Rel a -> Bool
total3 (R (u,g)) = aux1 u
  where aux1 []       = True
        aux1 (x:xs)   = aux2 x u && aux1 xs
        aux2 _ []     = True
        aux2 x (y:ys) = relacionados g (x,y) && aux2 x ys

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_total :: Rel Int -> Bool
prop_total r =
  all (== total r)
      [total2 r,
       total3 r]

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_total
--    +++ OK, passed 100 tests.

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Test.QuickCheck (quickCheck)

-- 1ª solución

-- ===========

total :: Eq a => Rel a -> Bool

total (R (u,g)) =

and [(x,y) `elem` g || (y,x) `elem` g | x <- u, y <- u]

-- 2ª solución

-- ===========

total2 :: Eq a => Rel a -> Bool

total2 (R (u,g)) =

all (relacionados g) (producto u u)

-- (producto xs ys) es el producto cartesiano de xs e ys. Por ejemplo,

-- λ> producto [2,5] [1,4,6]

-- [(2,1),(2,4),(2,6),(5,1),(5,4),(5,6)]

producto :: [a] -> [a] -> [(a,a)]

producto xs ys =

[(x,y) | x <- xs, y <- ys]

-- (relacionados g (x,y)) se verifica si los elementos x e y están

-- relacionados por la relación de grafo g. Por ejemplo,

-- relacionados [(2,3),(3,1)] (2,3) == True

-- relacionados [(2,3),(3,1)] (3,2) == True

-- relacionados [(2,3),(3,1)] (1,2) == False

relacionados :: Eq a => [(a,a)] -> (a,a) -> Bool

relacionados g (x,y) =

(x,y) `elem` g || (y,x) `elem` g

-- 3ª solución

-- ===========

total3 :: Eq a => Rel a -> Bool

total3 (R (u,g)) = aux1 u

where aux1 [] = True

aux1 (x:xs) = aux2 x u && aux1 xs

aux2 _ [] = True

aux2 x (y:ys) = relacionados g (x,y) && aux2 x ys

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_total :: Rel Int -> Bool

prop_total r =

all (== total r)

[total2 r,

total3 r]

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_total

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución
# ===========

def total(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    return all(((x, y) in g or (y, x) in g for x in u for y in u))

# 2ª solución
# ===========

# producto(xs, ys) es el producto cartesiano de xs e ys. Por ejemplo,
#    >>> producto([2, 5], [1, 4, 6])
#    [(2, 1), (2, 4), (2, 6), (5, 1), (5, 4), (5, 6)]
def producto(xs: list[A], ys: list[A]) -> list[tuple[A,A]]:
    return [(x, y) for x in xs for y in ys]

# relacionados(g, (x, y)) se verifica si los elementos x e y están
# relacionados por la relación de grafo g. Por ejemplo,
#    relacionados([(2, 3), (3, 1)], (2, 3))  ==  True
#    relacionados([(2, 3), (3, 1)], (3, 2))  ==  True
#    relacionados([(2, 3), (3, 1)], (1, 2))  ==  False
def relacionados(g: list[tuple[A,A]], p: tuple[A,A]) -> bool:
    (x, y) = p
    return (x, y) in g or (y, x) in g

def total2(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    return all(relacionados(g, p) for p in producto(u, u))

# 3ª solución
# ===========

def total3(r: Rel[A]) -> bool:
    u, g = r
    return all(relacionados(g, (x, y)) for x in u for y in u)

# 4ª solución
# ===========

def total4(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    def aux2(x: A, ys: list[A]) -> bool:
        if not ys:
            return True
        return relacionados(g, (x, ys[0])) and aux2(x, ys[1:])

    def aux1(xs: list[A]) -> bool:
        if not xs:
            return True
        return aux2(xs[0], u) and aux1(xs[1:])

    return aux1(u)

# 5ª solución
# ===========

def total5(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    for x in u:
        for y in u:
            if not relacionados(g, (x, y)):
                return False
    return True

# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))
def test_total(n: int) -> None:
    r = relacionArbitraria(n)
    res = total(r)
    assert total2(r) == res
    assert total3(r) == res
    assert total4(r) == res
    assert total5(r) == res

# La comprobación es
#    > poetry run pytest -q Relaciones_totales.py
#    1 passed in 0.11s

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución

# ===========

def total(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

return all(((x, y) in g or (y, x) in g for x in u for y in u))

# 2ª solución

# ===========

# producto(xs, ys) es el producto cartesiano de xs e ys. Por ejemplo,

# >>> producto([2, 5], [1, 4, 6])

# [(2, 1), (2, 4), (2, 6), (5, 1), (5, 4), (5, 6)]

def producto(xs: list[A], ys: list[A]) -> list[tuple[A,A]]:

return [(x, y) for x in xs for y in ys]

# relacionados(g, (x, y)) se verifica si los elementos x e y están

# relacionados por la relación de grafo g. Por ejemplo,

# relacionados([(2, 3), (3, 1)], (2, 3)) == True

# relacionados([(2, 3), (3, 1)], (3, 2)) == True

# relacionados([(2, 3), (3, 1)], (1, 2)) == False

def relacionados(g: list[tuple[A,A]], p: tuple[A,A]) -> bool:

(x, y) = p

return (x, y) in g or (y, x) in g

def total2(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

return all(relacionados(g, p) for p in producto(u, u))

# 3ª solución

# ===========

def total3(r: Rel[A]) -> bool:

u, g = r

return all(relacionados(g, (x, y)) for x in u for y in u)

# 4ª solución

# ===========

def total4(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

def aux2(x: A, ys: list[A]) -> bool:

if not ys:

return True

return relacionados(g, (x, ys[0])) and aux2(x, ys[1:])

def aux1(xs: list[A]) -> bool:

if not xs:

return True

return aux2(xs[0], u) and aux1(xs[1:])

return aux1(u)

# 5ª solución

# ===========

def total5(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

for x in u:

for y in u:

if not relacionados(g, (x, y)):

return False

return True

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))

def test_total(n: int) -> None:

r = relacionArbitraria(n)

res = total(r)

assert total2(r) == res

assert total3(r) == res

assert total4(r) == res

assert total5(r) == res

# La comprobación es

# > poetry run pytest -q Relaciones_totales.py

# 1 passed in 0.11s

Relaciones antisimétricas

PorJosé A. Alonso 10-abril-202322-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   antisimetrica :: Eq a => Rel a -> Bool

1	antisimetrica :: Eq a => Rel a -> Bool

tal que antisimetrica r se verifica si la relación r es antisimétrica; es decir, si (x,y) e (y,x) están relacionado, entonces x=y. Por ejemplo,

   antisimetrica (R ([1,2],[(1,2)]))        ==  True
   antisimetrica (R ([1,2],[(1,2),(2,1)]))  ==  False
   antisimetrica (R ([1,2],[(1,1),(2,1)]))  ==  True

antisimetrica (R ([1,2],[(1,2)])) == True

antisimetrica (R ([1,2],[(1,2),(2,1)])) == False

antisimetrica (R ([1,2],[(1,1),(2,1)])) == True

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Test.QuickCheck

-- 1ª solución
-- ===========

antisimetrica :: Eq a => Rel a -> Bool
antisimetrica (R (_,g)) =
  null [(x,y) | (x,y) <- g, x /= y, (y,x) `elem` g]

-- 2ª solución
-- ===========

antisimetrica2 :: Eq a => Rel a -> Bool
antisimetrica2 (R (_,g)) =
  and [(y,x) `notElem` g | (x,y) <- g, x /= y]


-- 3ª solución
-- ===========

antisimetrica3 :: Eq a => Rel a -> Bool
antisimetrica3 (R (_,g)) =
  all (\(x, y) -> (y,x) `notElem` g || x == y) g


-- 4ª solución
-- ===========

antisimetrica4 :: Eq a => Rel a -> Bool
antisimetrica4 (R (u,g)) =
  and [((x,y) `elem` g && (y,x) `elem` g) --> (x == y)
       | x <- u, y <- u]
  where p --> q = not p || q

-- 5ª solución
-- ===========

antisimetrica5 :: Eq a => Rel a -> Bool
antisimetrica5 (R (_,g)) = aux g
  where aux []         = True
        aux ((x,y):g') = ((y,x) `notElem` g || x == y) && aux g'

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_antisimetrica :: Rel Int -> Bool
prop_antisimetrica r =
  all (== antisimetrica r)
      [antisimetrica2 r,
       antisimetrica3 r,
       antisimetrica4 r,
       antisimetrica5 r]

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_antisimetrica
--    +++ OK, passed 100 tests.

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Test.QuickCheck

-- 1ª solución

-- ===========

antisimetrica :: Eq a => Rel a -> Bool

antisimetrica (R (_,g)) =

null [(x,y) | (x,y) <- g, x /= y, (y,x) `elem` g]

-- 2ª solución

-- ===========

antisimetrica2 :: Eq a => Rel a -> Bool

antisimetrica2 (R (_,g)) =

and [(y,x) `notElem` g | (x,y) <- g, x /= y]

-- 3ª solución

-- ===========

antisimetrica3 :: Eq a => Rel a -> Bool

antisimetrica3 (R (_,g)) =

all (\(x, y) -> (y,x) `notElem` g || x == y) g

-- 4ª solución

-- ===========

antisimetrica4 :: Eq a => Rel a -> Bool

antisimetrica4 (R (u,g)) =

and [((x,y) `elem` g && (y,x) `elem` g) --> (x == y)

| x <- u, y <- u]

where p --> q = not p || q

-- 5ª solución

-- ===========

antisimetrica5 :: Eq a => Rel a -> Bool

antisimetrica5 (R (_,g)) = aux g

where aux [] = True

aux ((x,y):g') = ((y,x) `notElem` g || x == y) && aux g'

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_antisimetrica :: Rel Int -> Bool

prop_antisimetrica r =

all (== antisimetrica r)

[antisimetrica2 r,

antisimetrica3 r,

antisimetrica4 r,

antisimetrica5 r]

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_antisimetrica

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución
# ===========

def antisimetrica(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    return [(x, y) for (x, y) in g if x != y and (y, x) in g] == []

# 2ª solución
# ===========

def antisimetrica2(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    return all(((y, x) not in g for (x, y) in g if x != y))

# 3ª solución
# ===========

def antisimetrica3(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    return all ((not ((x, y) in g and (y, x) in g) or x == y
                 for x in u for y in u))

# 4ª solución
# ===========

def antisimetrica4(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    def aux(xys: list[tuple[A, A]]) -> bool:
        if not xys:
            return True
        (x, y) = xys[0]
        return ((y, x) not in g or x == y) and aux(xys[1:])

    return aux(g)

# 5ª solución
# ===========

def antisimetrica5(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    for (x, y) in g:
        if (y, x) in g and x != y:
            return False
    return True

# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))
def test_antisimetrica(n: int) -> None:
    r = relacionArbitraria(n)
    res = antisimetrica(r)
    assert antisimetrica2(r) == res
    assert antisimetrica3(r) == res
    assert antisimetrica4(r) == res
    assert antisimetrica5(r) == res

# La comprobación es
#    > poetry run pytest -q Relaciones_antisimetricas.py
#    1 passed in 0.13s

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución

# ===========

def antisimetrica(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

return [(x, y) for (x, y) in g if x != y and (y, x) in g] == []

# 2ª solución

# ===========

def antisimetrica2(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

return all(((y, x) not in g for (x, y) in g if x != y))

# 3ª solución

# ===========

def antisimetrica3(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

return all ((not ((x, y) in g and (y, x) in g) or x == y

for x in u for y in u))

# 4ª solución

# ===========

def antisimetrica4(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

def aux(xys: list[tuple[A, A]]) -> bool:

if not xys:

return True

(x, y) = xys[0]

return ((y, x) not in g or x == y) and aux(xys[1:])

return aux(g)

# 5ª solución

# ===========

def antisimetrica5(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

for (x, y) in g:

if (y, x) in g and x != y:

return False

return True

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))

def test_antisimetrica(n: int) -> None:

r = relacionArbitraria(n)

res = antisimetrica(r)

assert antisimetrica2(r) == res

assert antisimetrica3(r) == res

assert antisimetrica4(r) == res

assert antisimetrica5(r) == res

# La comprobación es

# > poetry run pytest -q Relaciones_antisimetricas.py

# 1 passed in 0.13s

Relaciones irreflexivas

PorJosé A. Alonso 7-abril-202318-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   irreflexiva :: Eq a => Rel a -> Bool

1	irreflexiva :: Eq a => Rel a -> Bool

tal que irreflexiva r se verifica si la relación r es irreflexiva; es decir, si ningún elemento de su universo está relacionado con él mismo. Por ejemplo,

   irreflexiva (R ([1,2,3],[(1,2),(2,1),(2,3)]))  ==  True
   irreflexiva (R ([1,2,3],[(1,2),(2,1),(3,3)]))  ==  False

1 2	irreflexiva (R ([1,2,3],[(1,2),(2,1),(2,3)])) == True irreflexiva (R ([1,2,3],[(1,2),(2,1),(3,3)])) == False

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Test.QuickCheck

-- 1ª solución
-- ===========

irreflexiva :: Eq a => Rel a -> Bool
irreflexiva (R (u,g)) = and [(x,x) `notElem` g | x <- u]

-- 2ª solución
-- ===========

irreflexiva2 :: Eq a => Rel a -> Bool
irreflexiva2 (R(u,g)) = all (\x -> (x,x) `notElem` g) u

-- 3ª solución
-- ===========

irreflexiva3 :: Eq a => Rel a -> Bool
irreflexiva3 (R(u,g)) = aux u
  where aux []     = True
        aux (x:xs) = (x,x) `notElem` g && aux xs


-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_irreflexiva :: Rel Int -> Bool
prop_irreflexiva r =
  all (== irreflexiva r)
      [irreflexiva2 r,
       irreflexiva3 r]

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_irreflexiva
--    +++ OK, passed 100 tests.

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Test.QuickCheck

-- 1ª solución

-- ===========

irreflexiva :: Eq a => Rel a -> Bool

irreflexiva (R (u,g)) = and [(x,x) `notElem` g | x <- u]

-- 2ª solución

-- ===========

irreflexiva2 :: Eq a => Rel a -> Bool

irreflexiva2 (R(u,g)) = all (\x -> (x,x) `notElem` g) u

-- 3ª solución

-- ===========

irreflexiva3 :: Eq a => Rel a -> Bool

irreflexiva3 (R(u,g)) = aux u

where aux [] = True

aux (x:xs) = (x,x) `notElem` g && aux xs

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_irreflexiva :: Rel Int -> Bool

prop_irreflexiva r =

all (== irreflexiva r)

[irreflexiva2 r,

irreflexiva3 r]

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_irreflexiva

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución
# ===========

def irreflexiva(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    return all(((x, x) not in g for x in u))

# 2ª solución
# ===========

def irreflexiva2(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    def aux(xs: list[A]) -> bool:
        if not xs:
            return True
        return (xs[0], xs[0]) not in g and aux(xs[1:])

    return aux(u)

# 3ª solución
# ===========

def irreflexiva3(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    for x in u:
        if (x, x) in g:
            return False
    return True

# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))
def test_irreflexiva(n: int) -> None:
    r = relacionArbitraria(n)
    res = irreflexiva(r)
    assert irreflexiva2(r) == res
    assert irreflexiva3(r) == res

# La comprobación es
#    > poetry run pytest -q Relaciones_irreflexivas.py
#    1 passed in 0.12s

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución

# ===========

def irreflexiva(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

return all(((x, x) not in g for x in u))

# 2ª solución

# ===========

def irreflexiva2(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

def aux(xs: list[A]) -> bool:

if not xs:

return True

return (xs[0], xs[0]) not in g and aux(xs[1:])

return aux(u)

# 3ª solución

# ===========

def irreflexiva3(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

for x in u:

if (x, x) in g:

return False

return True

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))

def test_irreflexiva(n: int) -> None:

r = relacionArbitraria(n)

res = irreflexiva(r)

assert irreflexiva2(r) == res

assert irreflexiva3(r) == res

# La comprobación es

# > poetry run pytest -q Relaciones_irreflexivas.py

# 1 passed in 0.12s

Relaciones de equivalencia

PorJosé A. Alonso 6-abril-202318-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   esEquivalencia :: Ord a => Rel a -> Bool

1	esEquivalencia :: Ord a => Rel a -> Bool

tal que esEquivalencia r se verifica si la relación r es de equivalencia. Por ejemplo,

   λ> esEquivalencia (R ([1,3,5],[(1,1),(1,3),(3,1),(3,3),(5,5)]))
   True
   λ> esEquivalencia (R ([1,2,3,5],[(1,1),(1,3),(3,1),(3,3),(5,5)]))
   False
   λ> esEquivalencia (R ([1,3,5],[(1,1),(1,3),(3,3),(5,5)]))
   False

λ> esEquivalencia (R ([1,3,5],[(1,1),(1,3),(3,1),(3,3),(5,5)]))

True

λ> esEquivalencia (R ([1,2,3,5],[(1,1),(1,3),(3,1),(3,3),(5,5)]))

False

λ> esEquivalencia (R ([1,3,5],[(1,1),(1,3),(3,3),(5,5)]))

False

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Relaciones_reflexivas (reflexiva)
import Relaciones_simetricas (simetrica)
import Relaciones_transitivas (transitiva)

esEquivalencia :: Ord a => Rel a -> Bool
esEquivalencia r = reflexiva r && simetrica r && transitiva r

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Relaciones_reflexivas (reflexiva)

import Relaciones_simetricas (simetrica)

import Relaciones_transitivas (transitiva)

esEquivalencia :: Ord a => Rel a -> Bool

esEquivalencia r = reflexiva r && simetrica r && transitiva r

Soluciones en Python

from typing import TypeVar

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria
from src.Relaciones_reflexivas import reflexiva
from src.Relaciones_simetricas import simetrica
from src.Relaciones_transitivas import transitiva

A = TypeVar('A')

def esEquivalencia(r: Rel[A]) -> bool:
    return reflexiva(r) and simetrica(r) and transitiva(r)

from typing import TypeVar

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

from src.Relaciones_reflexivas import reflexiva

from src.Relaciones_simetricas import simetrica

from src.Relaciones_transitivas import transitiva

A = TypeVar('A')

def esEquivalencia(r: Rel[A]) -> bool:

return reflexiva(r) and simetrica(r) and transitiva(r)

Relaciones transitivas

PorJosé A. Alonso 5-abril-202313-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   transitiva :: Ord a => Rel a -> Bool

1	transitiva :: Ord a => Rel a -> Bool

tal que transitiva r se verifica si la relación r es transitiva. Por ejemplo,

   transitiva (R ([1,3,5],[(1,1),(1,3),(3,1),(3,3),(5,5)])) == True
   transitiva (R ([1,3,5],[(1,1),(1,3),(3,1),(5,5)]))       == False

1 2	transitiva (R ([1,3,5],[(1,1),(1,3),(3,1),(3,3),(5,5)])) == True transitiva (R ([1,3,5],[(1,1),(1,3),(3,1),(5,5)])) == False

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Reconocimiento_de_subconjunto (subconjunto)
import Universo_y_grafo_de_una_relacion_binaria (grafo)
import Composicion_de_relaciones_binarias_v2 (composicion)
import Test.QuickCheck

-- 1ª solución
-- ===========

transitiva1 :: Ord a => Rel a -> Bool
transitiva1 r@(R (_,g)) = subconjunto (grafo (composicion r r)) g

-- La función subconjunto está definida en el ejercicio
-- "Reconocimiento de subconjunto" que se encuentra en
-- https://bit.ly/427Tyeq
--
-- La función grafo está definida en el ejercicio
-- "Universo y grafo de una relación binaria" que se encuentra en
-- https://bit.ly/3J35mpC
--
-- La función composición está definida en el ejercicio
-- "Composición de relaciones binarias" que se encuentra en
-- https://bit.ly/3JyJrs7

-- 2ª solución
-- ===========

transitiva2 :: Ord a => Rel a -> Bool
transitiva2 (R (_,g)) = aux g
  where
    aux [] = True
    aux ((x,y):g') = and [(x,z) `elem` g | (u,z) <- g, u == y] && aux g'

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_transitiva :: Rel Int -> Bool
prop_transitiva r =
  transitiva1 r == transitiva2 r

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_transitiva
--    +++ OK, passed 100 tests.

-- Comparación de eficiencia
-- =========================

-- La comparación es
--    λ> transitiva1 (R ([1..4001],[(x,x+1) | x <- [1..4000]]))
--    False
--    (3.15 secs, 898,932,776 bytes)
--    λ> transitiva2 (R ([1..4001],[(x,x+1) | x <- [1..4000]]))
--    False
--    (0.01 secs, 1,396,720 bytes)
--
--    λ> transitiva1 (R ([1..60], [(x,y) | x <- [1..60], y <- [1..60]]))
--    True
--    (2.71 secs, 852,578,456 bytes)
--    λ> transitiva2 (R ([1..60], [(x,y) | x <- [1..60], y <- [1..60]]))
--    True
--    (9.13 secs, 777,080,288 bytes)

-- En lo sucesivo, usaremos la 1ª definición
transitiva :: Ord a => Rel a -> Bool
transitiva = transitiva1

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Reconocimiento_de_subconjunto (subconjunto)

import Universo_y_grafo_de_una_relacion_binaria (grafo)

import Composicion_de_relaciones_binarias_v2 (composicion)

import Test.QuickCheck

-- 1ª solución

-- ===========

transitiva1 :: Ord a => Rel a -> Bool

transitiva1 r@(R (_,g)) = subconjunto (grafo (composicion r r)) g

-- La función subconjunto está definida en el ejercicio

-- "Reconocimiento de subconjunto" que se encuentra en

-- https://bit.ly/427Tyeq

-- La función grafo está definida en el ejercicio

-- "Universo y grafo de una relación binaria" que se encuentra en

-- https://bit.ly/3J35mpC

-- La función composición está definida en el ejercicio

-- "Composición de relaciones binarias" que se encuentra en

-- https://bit.ly/3JyJrs7

-- 2ª solución

-- ===========

transitiva2 :: Ord a => Rel a -> Bool

transitiva2 (R (_,g)) = aux g

where

aux [] = True

aux ((x,y):g') = and [(x,z) `elem` g | (u,z) <- g, u == y] && aux g'

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_transitiva :: Rel Int -> Bool

prop_transitiva r =

transitiva1 r == transitiva2 r

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_transitiva

-- +++ OK, passed 100 tests.

-- Comparación de eficiencia

-- =========================

-- La comparación es

-- λ> transitiva1 (R ([1..4001],[(x,x+1) | x <- [1..4000]]))

-- False

-- (3.15 secs, 898,932,776 bytes)

-- λ> transitiva2 (R ([1..4001],[(x,x+1) | x <- [1..4000]]))

-- False

-- (0.01 secs, 1,396,720 bytes)

-- λ> transitiva1 (R ([1..60], [(x,y) | x <- [1..60], y <- [1..60]]))

-- True

-- (2.71 secs, 852,578,456 bytes)

-- λ> transitiva2 (R ([1..60], [(x,y) | x <- [1..60], y <- [1..60]]))

-- True

-- (9.13 secs, 777,080,288 bytes)

-- En lo sucesivo, usaremos la 1ª definición

transitiva :: Ord a => Rel a -> Bool

transitiva = transitiva1

Soluciones en Python

from sys import setrecursionlimit
from timeit import Timer, default_timer
from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

from src.Composicion_de_relaciones_binarias_v2 import composicion
from src.Reconocimiento_de_subconjunto import subconjunto
from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria
from src.Universo_y_grafo_de_una_relacion_binaria import grafo

setrecursionlimit(10**6)

A = TypeVar('A')

# 1ª solución
# ===========

def transitiva1(r: Rel[A]) -> bool:
    g = grafo(r)
    return subconjunto(grafo(composicion(r, r)), g)

# La función subconjunto está definida en el ejercicio
# "Reconocimiento de subconjunto" que se encuentra en
# https://bit.ly/427Tyeq
#
# La función grafo está definida en el ejercicio
# "Universo y grafo de una relación binaria" que se encuentra en
# https://bit.ly/3J35mpC
#
# La función composición está definida en el ejercicio
# "Composición de relaciones binarias" que se encuentra en
# https://bit.ly/3JyJrs7

# 2ª solución
# ===========

def transitiva2(r: Rel[A]) -> bool:
    g = grafo(r)
    def aux(g1: list[tuple[A,A]]) -> bool:
        if not g1:
            return True
        (x, y) = g1[0]
        return all(((x, z) in g for (u,z) in g if u == y)) and aux(g1[1:])

    return aux(g)

# 3ª solución
# ===========

def transitiva3(r: Rel[A]) -> bool:
    g = grafo(r)
    g1 = list(g)
    for (x, y) in g1:
        if not all(((x, z) in g for (u,z) in g if u == y)):
            return False
    return True


# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))
def test_simetrica(n: int) -> None:
    r = relacionArbitraria(n)
    res = transitiva1(r)
    assert transitiva2(r) == res
    assert transitiva3(r) == res

# La comprobación es
#    > poetry run pytest -q Relaciones_transitivas.py
#    1 passed in 0.12s

# Comparación de eficiencia
# =========================

def tiempo(e: str) -> None:
    """Tiempo (en segundos) de evaluar la expresión e."""
    t = Timer(e, "", default_timer, globals()).timeit(1)
    print(f"{t:0.2f} segundos")

# La comparación es
#    >>> u1 = range(6001)
#    >>> g1 = [(x, x+1) for x in range(6000)]
#    >>> tiempo("transitiva1((u1, g1))")
#    1.04 segundos
#    >>> tiempo("transitiva2((u1, g1))")
#    0.00 segundos
#    >>> tiempo("transitiva3((u1, g1))")
#    0.00 segundos
#
#    >>> u2 = range(60)
#    >>> g2 = [(x, y) for x in u2 for y in u2]
#    >>> tiempo("transitiva1((u2, g2))")
#    0.42 segundos
#    >>> tiempo("transitiva2((u2, g2))")
#    5.24 segundos
#    >>> tiempo("transitiva3((u2, g2))")
#    4.83 segundos

# En lo sucesivo usaremos la 1ª definición
transitiva = transitiva1

100

101

102

103

104

from sys import setrecursionlimit

from timeit import Timer, default_timer

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

from src.Composicion_de_relaciones_binarias_v2 import composicion

from src.Reconocimiento_de_subconjunto import subconjunto

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

from src.Universo_y_grafo_de_una_relacion_binaria import grafo

setrecursionlimit(10**6)

A = TypeVar('A')

# 1ª solución

# ===========

def transitiva1(r: Rel[A]) -> bool:

g = grafo(r)

return subconjunto(grafo(composicion(r, r)), g)

# La función subconjunto está definida en el ejercicio

# "Reconocimiento de subconjunto" que se encuentra en

# https://bit.ly/427Tyeq

# La función grafo está definida en el ejercicio

# "Universo y grafo de una relación binaria" que se encuentra en

# https://bit.ly/3J35mpC

# La función composición está definida en el ejercicio

# "Composición de relaciones binarias" que se encuentra en

# https://bit.ly/3JyJrs7

# 2ª solución

# ===========

def transitiva2(r: Rel[A]) -> bool:

g = grafo(r)

def aux(g1: list[tuple[A,A]]) -> bool:

if not g1:

return True

(x, y) = g1[0]

return all(((x, z) in g for (u,z) in g if u == y)) and aux(g1[1:])

return aux(g)

# 3ª solución

# ===========

def transitiva3(r: Rel[A]) -> bool:

g = grafo(r)

g1 = list(g)

for (x, y) in g1:

if not all(((x, z) in g for (u,z) in g if u == y)):

return False

return True

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))

def test_simetrica(n: int) -> None:

r = relacionArbitraria(n)

res = transitiva1(r)

assert transitiva2(r) == res

assert transitiva3(r) == res

# La comprobación es

# > poetry run pytest -q Relaciones_transitivas.py

# 1 passed in 0.12s

# Comparación de eficiencia

# =========================

def tiempo(e: str) -> None:

"""Tiempo (en segundos) de evaluar la expresión e."""

t = Timer(e, "", default_timer, globals()).timeit(1)

print(f"{t:0.2f} segundos")

# La comparación es

# >>> u1 = range(6001)

# >>> g1 = [(x, x+1) for x in range(6000)]

# >>> tiempo("transitiva1((u1, g1))")

# 1.04 segundos

# >>> tiempo("transitiva2((u1, g1))")

# 0.00 segundos

# >>> tiempo("transitiva3((u1, g1))")

# 0.00 segundos

# >>> u2 = range(60)

# >>> g2 = [(x, y) for x in u2 for y in u2]

# >>> tiempo("transitiva1((u2, g2))")

# 0.42 segundos

# >>> tiempo("transitiva2((u2, g2))")

# 5.24 segundos

# >>> tiempo("transitiva3((u2, g2))")

# 4.83 segundos

# En lo sucesivo usaremos la 1ª definición

transitiva = transitiva1

Reconocimiento de subconjunto

PorJosé A. Alonso 4-abril-202312-marzo-2023

Definir la función

   subconjunto :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool

1	subconjunto :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool

tal que subconjunto xs ys se verifica si xs es un subconjunto de ys. Por ejemplo,

   subconjunto [3,2,3] [2,5,3,5]  ==  True
   subconjunto [3,2,3] [2,5,6,5]  ==  False

1 2	subconjunto [3,2,3] [2,5,3,5] == True subconjunto [3,2,3] [2,5,6,5] == False

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

module Reconocimiento_de_subconjunto where

import Data.List (nub, sort)
import Data.Set (fromList, isSubsetOf)
import Test.QuickCheck

-- 1ª solución
-- ===========

subconjunto1 :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool
subconjunto1 xs ys =
  [x | x <- xs, x `elem` ys] == xs

-- 2ª solución
-- ===========

subconjunto2 :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool
subconjunto2 []     _  = True
subconjunto2 (x:xs) ys = x `elem` ys && subconjunto2 xs ys

-- 3ª solución
-- ===========

subconjunto3 :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool
subconjunto3 xs ys =
  all (`elem` ys) xs

-- 4ª solución
-- ===========

subconjunto4 :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool
subconjunto4 xs ys =
  fromList xs `isSubsetOf` fromList ys

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_subconjunto :: [Int] -> [Int] -> Bool
prop_subconjunto xs ys =
  all (== subconjunto1 xs ys)
      [subconjunto2 xs ys,
       subconjunto3 xs ys,
       subconjunto4 xs ys]

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_subconjunto
--    +++ OK, passed 100 tests.

-- Comparación de eficiencia
-- =========================

-- La comparación es
--    λ> subconjunto1 [1..2*10^4] [1..2*10^4]
--    True
--    (1.81 secs, 5,992,448 bytes)
--    λ> subconjunto2 [1..2*10^4] [1..2*10^4]
--    True
--    (1.83 secs, 6,952,200 bytes)
--    λ> subconjunto3 [1..2*10^4] [1..2*10^4]
--    True
--    (1.75 secs, 4,712,304 bytes)
--    λ> subconjunto4 [1..2*10^4] [1..2*10^4]
--    True
--    (0.04 secs, 6,312,056 bytes)

-- En lo sucesivo, usaremos la 4ª definición
subconjunto :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool
subconjunto = subconjunto4

module Reconocimiento_de_subconjunto where

import Data.List (nub, sort)

import Data.Set (fromList, isSubsetOf)

import Test.QuickCheck

-- 1ª solución

-- ===========

subconjunto1 :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool

subconjunto1 xs ys =

[x | x <- xs, x `elem` ys] == xs

-- 2ª solución

-- ===========

subconjunto2 :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool

subconjunto2 [] _ = True

subconjunto2 (x:xs) ys = x `elem` ys && subconjunto2 xs ys

-- 3ª solución

-- ===========

subconjunto3 :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool

subconjunto3 xs ys =

all (`elem` ys) xs

-- 4ª solución

-- ===========

subconjunto4 :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool

subconjunto4 xs ys =

fromList xs `isSubsetOf` fromList ys

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_subconjunto :: [Int] -> [Int] -> Bool

prop_subconjunto xs ys =

all (== subconjunto1 xs ys)

[subconjunto2 xs ys,

subconjunto3 xs ys,

subconjunto4 xs ys]

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_subconjunto

-- +++ OK, passed 100 tests.

-- Comparación de eficiencia

-- =========================

-- La comparación es

-- λ> subconjunto1 [1..2*10^4] [1..2*10^4]

-- True

-- (1.81 secs, 5,992,448 bytes)

-- λ> subconjunto2 [1..2*10^4] [1..2*10^4]

-- True

-- (1.83 secs, 6,952,200 bytes)

-- λ> subconjunto3 [1..2*10^4] [1..2*10^4]

-- True

-- (1.75 secs, 4,712,304 bytes)

-- λ> subconjunto4 [1..2*10^4] [1..2*10^4]

-- True

-- (0.04 secs, 6,312,056 bytes)

-- En lo sucesivo, usaremos la 4ª definición

subconjunto :: Ord a => [a] -> [a] -> Bool

subconjunto = subconjunto4

Soluciones en Python

from sys import setrecursionlimit
from timeit import Timer, default_timer
from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

setrecursionlimit(10**6)

A = TypeVar('A')

# 1ª solución
# ===========

def subconjunto1(xs: list[A], ys: list[A]) -> bool:
    return [x for x in xs if x in ys] == xs

# 2ª solución
# ===========

def subconjunto2(xs: list[A], ys: list[A]) -> bool:
    if not xs:
        return True
    return xs[0] in ys and subconjunto2(xs[1:], ys)

# 3ª solución
# ===========

def subconjunto3(xs: list[A], ys: list[A]) -> bool:
    return all(elem in ys for elem in xs)

# 4ª solución
# ===========

def subconjunto4(xs: list[A], ys: list[A]) -> bool:
    return set(xs) <= set(ys)

# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(st.lists(st.integers()),
       st.lists(st.integers()))
def test_filtraAplica(xs: list[int], ys: list[int]) -> None:
    r = subconjunto1(xs, ys)
    assert subconjunto2(xs, ys) == r
    assert subconjunto3(xs, ys) == r
    assert subconjunto4(xs, ys) == r

# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q Reconocimiento_de_subconjunto.py
#    1 passed in 0.31s

# Comparación de eficiencia
# =========================

def tiempo(e: str) -> None:
    """Tiempo (en segundos) de evaluar la expresión e."""
    t = Timer(e, "", default_timer, globals()).timeit(1)
    print(f"{t:0.2f} segundos")

# La comparación es
#    >>> xs = list(range(2*10**4))
#    >>> tiempo("subconjunto1(xs, xs)")
#    1.15 segundos
#    >>> tiempo("subconjunto2(xs, xs)")
#    2.27 segundos
#    >>> tiempo("subconjunto3(xs, xs)")
#    1.14 segundos
#    >>> tiempo("subconjunto4(xs, xs)")
#    0.00 segundos

# En lo sucesivo usaremos la cuarta definición
subconjunto = subconjunto4

from sys import setrecursionlimit

from timeit import Timer, default_timer

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

setrecursionlimit(10**6)

A = TypeVar('A')

# 1ª solución

# ===========

def subconjunto1(xs: list[A], ys: list[A]) -> bool:

return [x for x in xs if x in ys] == xs

# 2ª solución

# ===========

def subconjunto2(xs: list[A], ys: list[A]) -> bool:

if not xs:

return True

return xs[0] in ys and subconjunto2(xs[1:], ys)

# 3ª solución

# ===========

def subconjunto3(xs: list[A], ys: list[A]) -> bool:

return all(elem in ys for elem in xs)

# 4ª solución

# ===========

def subconjunto4(xs: list[A], ys: list[A]) -> bool:

return set(xs) <= set(ys)

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(st.lists(st.integers()),

st.lists(st.integers()))

def test_filtraAplica(xs: list[int], ys: list[int]) -> None:

r = subconjunto1(xs, ys)

assert subconjunto2(xs, ys) == r

assert subconjunto3(xs, ys) == r

assert subconjunto4(xs, ys) == r

# La comprobación es

# src> poetry run pytest -q Reconocimiento_de_subconjunto.py

# 1 passed in 0.31s

# Comparación de eficiencia

# =========================

def tiempo(e: str) -> None:

"""Tiempo (en segundos) de evaluar la expresión e."""

t = Timer(e, "", default_timer, globals()).timeit(1)

print(f"{t:0.2f} segundos")

# La comparación es

# >>> xs = list(range(2*10**4))

# >>> tiempo("subconjunto1(xs, xs)")

# 1.15 segundos

# >>> tiempo("subconjunto2(xs, xs)")

# 2.27 segundos

# >>> tiempo("subconjunto3(xs, xs)")

# 1.14 segundos

# >>> tiempo("subconjunto4(xs, xs)")

# 0.00 segundos

# En lo sucesivo usaremos la cuarta definición

subconjunto = subconjunto4

Composición de relaciones binarias

PorJosé A. Alonso 3-abril-202311-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   composicion :: Eq a => Rel a -> Rel a -> Rel a

1	composicion :: Eq a => Rel a -> Rel a -> Rel a

tal que composicion r s es la composición de las relaciones r y s. Por ejemplo,

   λ> composicion (R ([1,2],[(1,2),(2,2)])) (R ([1,2],[(2,1)]))
   R ([1,2],[(1,1),(2,1)])

1 2	λ> composicion (R ([1,2],[(1,2),(2,2)])) (R ([1,2],[(2,1)])) R ([1,2],[(1,1),(2,1)])

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Test.QuickCheck

-- 1ª solución
-- ===========

composicion :: Eq a => Rel a -> Rel a -> Rel a
composicion (R (u1,g1)) (R (_,g2)) =
  R (u1,[(x,z) | (x,y) <- g1, (y',z) <- g2, y == y'])

-- 2ª solución
-- ===========

composicion2 :: Eq a => Rel a -> Rel a -> Rel a
composicion2 (R (u1,g1)) (R (_,g2)) =
  R (u1, aux g1)
  where aux [] = []
        aux ((x,y):g1') = [(x,z) | (y',z) <- g2, y == y'] ++ aux g1'

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_composicion :: Rel Int -> Rel Int -> Bool
prop_composicion r1 r2 =
  composicion r1 r2 == composicion2 r1 r2

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_composicion
--    +++ OK, passed 100 tests.

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Test.QuickCheck

-- 1ª solución

-- ===========

composicion :: Eq a => Rel a -> Rel a -> Rel a

composicion (R (u1,g1)) (R (_,g2)) =

R (u1,[(x,z) | (x,y) <- g1, (y',z) <- g2, y == y'])

-- 2ª solución

-- ===========

composicion2 :: Eq a => Rel a -> Rel a -> Rel a

composicion2 (R (u1,g1)) (R (_,g2)) =

R (u1, aux g1)

where aux [] = []

aux ((x,y):g1') = [(x,z) | (y',z) <- g2, y == y'] ++ aux g1'

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_composicion :: Rel Int -> Rel Int -> Bool

prop_composicion r1 r2 =

composicion r1 r2 == composicion2 r1 r2

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_composicion

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución
# ===========

def composicion(r1: Rel[A], r2: Rel[A]) -> Rel[A]:
    (u1, g1) = r1
    (_,  g2) = r2
    return (u1, [(x, z) for (x, y) in g1 for (u, z) in g2 if y == u])

# 2ª solución
# ===========

def composicion2(r1: Rel[A], r2: Rel[A]) -> Rel[A]:
    (u1, g1) = r1
    (_,  g2) = r2
    def aux(g: list[tuple[A, A]]) -> list[tuple[A, A]]:
        if not g:
            return []
        (x, y) = g[0]
        return [(x, z) for (u, z) in g2 if y == u] + aux(g[1:])

    return (u1, aux(g1))

# 2ª solución
# ===========

def composicion3(r1: Rel[A], r2: Rel[A]) -> Rel[A]:
    (u1, g1) = r1
    (_,  g2) = r2
    r: list[tuple[A, A]] = []
    for (x, y) in g1:
        r = r + [(x, z) for (u, z) in g2 if y == u]
    return (u1, r)

# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=10),
       st.integers(min_value=0, max_value=10))
def test_simetrica(n: int, m: int) -> None:
    r1 = relacionArbitraria(n)
    r2 = relacionArbitraria(m)
    res = composicion(r1, r2)
    assert composicion2(r1, r2) == res
    assert composicion2(r1, r2) == res

# La comprobación es
#    > poetry run pytest -q Composicion_de_relaciones_binarias_v2.py
#    1 passed in 0.19s

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución

# ===========

def composicion(r1: Rel[A], r2: Rel[A]) -> Rel[A]:

(u1, g1) = r1

(_, g2) = r2

return (u1, [(x, z) for (x, y) in g1 for (u, z) in g2 if y == u])

# 2ª solución

# ===========

def composicion2(r1: Rel[A], r2: Rel[A]) -> Rel[A]:

(u1, g1) = r1

(_, g2) = r2

def aux(g: list[tuple[A, A]]) -> list[tuple[A, A]]:

if not g:

return []

(x, y) = g[0]

return [(x, z) for (u, z) in g2 if y == u] + aux(g[1:])

return (u1, aux(g1))

# 2ª solución

# ===========

def composicion3(r1: Rel[A], r2: Rel[A]) -> Rel[A]:

(u1, g1) = r1

(_, g2) = r2

r: list[tuple[A, A]] = []

for (x, y) in g1:

r = r + [(x, z) for (u, z) in g2 if y == u]

return (u1, r)

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=0, max_value=10),

st.integers(min_value=0, max_value=10))

def test_simetrica(n: int, m: int) -> None:

r1 = relacionArbitraria(n)

r2 = relacionArbitraria(m)

res = composicion(r1, r2)

assert composicion2(r1, r2) == res

# La comprobación es

# > poetry run pytest -q Composicion_de_relaciones_binarias_v2.py

# 1 passed in 0.19s

Relaciones simétricas

PorJosé A. Alonso 31-marzo-202310-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   simetrica :: Eq a => Rel a -> Bool

1	simetrica :: Eq a => Rel a -> Bool

tal que simetrica r se verifica si la relación r es simétrica. Por ejemplo,

   simetrica (R ([1,3],[(1,1),(1,3),(3,1)]))  ==  True
   simetrica (R ([1,3],[(1,1),(1,3),(3,2)]))  ==  False
   simetrica (R ([1,3],[]))                   ==  True

simetrica (R ([1,3],[(1,1),(1,3),(3,1)])) == True

simetrica (R ([1,3],[(1,1),(1,3),(3,2)])) == False

simetrica (R ([1,3],[])) == True

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Test.QuickCheck

-- 1ª solución
-- ===========

simetrica :: Eq a => Rel a -> Bool
simetrica (R (_,g)) = and [(y,x) `elem` g | (x,y) <- g]

-- 2ª solución
-- ===========

simetrica2 :: Eq a => Rel a -> Bool
simetrica2 (R (_,g)) = all (\(x,y) -> (y,x) `elem` g) g

-- 3ª solución
-- ===========

simetrica3 :: Eq a => Rel a -> Bool
simetrica3 (R (_,g)) = aux g
  where aux [] = True
        aux ((x,y):ps) = (y,x) `elem` g && aux ps

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_simetrica :: Rel Int -> Bool
prop_simetrica r =
  all (== simetrica r)
      [simetrica2 r,
       simetrica3 r]

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_simetrica
--    +++ OK, passed 100 tests.

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Test.QuickCheck

-- 1ª solución

-- ===========

simetrica :: Eq a => Rel a -> Bool

simetrica (R (_,g)) = and [(y,x) `elem` g | (x,y) <- g]

-- 2ª solución

-- ===========

simetrica2 :: Eq a => Rel a -> Bool

simetrica2 (R (_,g)) = all (\(x,y) -> (y,x) `elem` g) g

-- 3ª solución

-- ===========

simetrica3 :: Eq a => Rel a -> Bool

simetrica3 (R (_,g)) = aux g

where aux [] = True

aux ((x,y):ps) = (y,x) `elem` g && aux ps

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_simetrica :: Rel Int -> Bool

prop_simetrica r =

all (== simetrica r)

[simetrica2 r,

simetrica3 r]

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_simetrica

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución
# ===========

def simetrica(r: Rel[A]) -> bool:
    (_, g) = r
    return all(((y, x) in g for (x, y) in g))

# 2ª solución
# ===========

def simetrica2(r: Rel[A]) -> bool:
    (_, g) = r
    def aux(ps: list[tuple[A, A]]) -> bool:
        if not ps:
            return True
        (x, y) = ps[0]
        return (y, x) in g and aux(ps[1:])

    return aux(g)

# 3ª solución
# ===========

def simetrica3(r: Rel[A]) -> bool:
    (_, g) = r
    for (x, y) in g:
        if (y, x) not in g:
            return False
    return True

# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))
def test_simetrica(n: int) -> None:
    r = relacionArbitraria(n)
    res = simetrica(r)
    assert simetrica2(r) == res
    assert simetrica3(r) == res

# La comprobación es
#    > poetry run pytest -q Relaciones_simetricas.py
#    1 passed in 0.11s

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución

# ===========

def simetrica(r: Rel[A]) -> bool:

(_, g) = r

return all(((y, x) in g for (x, y) in g))

# 2ª solución

# ===========

def simetrica2(r: Rel[A]) -> bool:

(_, g) = r

def aux(ps: list[tuple[A, A]]) -> bool:

if not ps:

return True

(x, y) = ps[0]

return (y, x) in g and aux(ps[1:])

return aux(g)

# 3ª solución

# ===========

def simetrica3(r: Rel[A]) -> bool:

(_, g) = r

for (x, y) in g:

if (y, x) not in g:

return False

return True

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))

def test_simetrica(n: int) -> None:

r = relacionArbitraria(n)

res = simetrica(r)

assert simetrica2(r) == res

assert simetrica3(r) == res

# La comprobación es

# > poetry run pytest -q Relaciones_simetricas.py

# 1 passed in 0.11s

Relaciones reflexivas

PorJosé A. Alonso 30-marzo-20239-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir la función

   reflexiva :: Eq a => Rel a -> Bool

1	reflexiva :: Eq a => Rel a -> Bool

tal que reflexiva r se verifica si la relación r es reflexiva. Por ejemplo,

   reflexiva (R ([1,3],[(1,1),(1,3),(3,3)]))    ==  True
   reflexiva (R ([1,2,3],[(1,1),(1,3),(3,3)]))  ==  False

1 2	reflexiva (R ([1,3],[(1,1),(1,3),(3,3)])) == True reflexiva (R ([1,2,3],[(1,1),(1,3),(3,3)])) == False

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

module Relaciones_reflexivas where

import Relaciones_binarias (Rel(R))
import Test.QuickCheck

-- 1ª solución
-- ===========

reflexiva :: Eq a => Rel a -> Bool
reflexiva (R ([], _))   = True
reflexiva (R (x:xs, ps)) = (x, x) `elem` ps && reflexiva  (R (xs, ps))

-- 2ª solución
-- ===========

reflexiva2 :: Eq a => Rel a -> Bool
reflexiva2 (R (us,ps)) = and [(x,x) `elem` ps | x <- us]

-- 3ª solución
-- ===========

reflexiva3 :: Eq a => Rel a -> Bool
reflexiva3 (R (us,ps)) = all (`elem` ps) [(x,x) | x <- us]

-- 4ª solución
-- ===========

reflexiva4 :: Eq a => Rel a -> Bool
reflexiva4 (R (us,ps)) = all (\x -> (x,x) `elem` ps) us

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_reflexiva :: Rel Int -> Bool
prop_reflexiva r =
  all (== reflexiva r)
      [reflexiva2 r,
       reflexiva3 r,
       reflexiva4 r]

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_reflexiva
--    +++ OK, passed 100 tests.

module Relaciones_reflexivas where

import Relaciones_binarias (Rel(R))

import Test.QuickCheck

-- 1ª solución

-- ===========

reflexiva :: Eq a => Rel a -> Bool

reflexiva (R ([], _)) = True

reflexiva (R (x:xs, ps)) = (x, x) `elem` ps && reflexiva (R (xs, ps))

-- 2ª solución

-- ===========

reflexiva2 :: Eq a => Rel a -> Bool

reflexiva2 (R (us,ps)) = and [(x,x) `elem` ps | x <- us]

-- 3ª solución

-- ===========

reflexiva3 :: Eq a => Rel a -> Bool

reflexiva3 (R (us,ps)) = all (`elem` ps) [(x,x) | x <- us]

-- 4ª solución

-- ===========

reflexiva4 :: Eq a => Rel a -> Bool

reflexiva4 (R (us,ps)) = all (\x -> (x,x) `elem` ps) us

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_reflexiva :: Rel Int -> Bool

prop_reflexiva r =

all (== reflexiva r)

[reflexiva2 r,

reflexiva3 r,

reflexiva4 r]

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_reflexiva

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from random import choice, randint, sample
from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución
# ===========

def reflexiva(r: Rel[A]) -> bool:
    (us, ps) = r
    if not us:
        return True
    return (us[0], us[0]) in ps and reflexiva((us[1:], ps))

# 2ª solución
# ===========

def reflexiva2(r: Rel[A]) -> bool:
    (us, ps) = r
    return all(((x,x) in ps for x in us))

# 3ª solución
# ===========

def reflexiva3(r: Rel[A]) -> bool:
    (us, ps) = r
    for x in us:
        if (x, x) not in ps:
            return False
    return True

# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))
def test_reflexiva(n: int) -> None:
    r = relacionArbitraria(n)
    res = reflexiva(r)
    assert reflexiva2(r) == res
    assert reflexiva3(r) == res

# La comprobación es
#    > poetry run pytest -q Relaciones_reflexivas.py
#    1 passed in 0.41s

from random import choice, randint, sample

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

from src.Relaciones_binarias import Rel, relacionArbitraria

A = TypeVar('A')

# 1ª solución

# ===========

def reflexiva(r: Rel[A]) -> bool:

(us, ps) = r

if not us:

return True

return (us[0], us[0]) in ps and reflexiva((us[1:], ps))

# 2ª solución

# ===========

def reflexiva2(r: Rel[A]) -> bool:

(us, ps) = r

return all(((x,x) in ps for x in us))

# 3ª solución

# ===========

def reflexiva3(r: Rel[A]) -> bool:

(us, ps) = r

for x in us:

if (x, x) not in ps:

return False

return True

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))

def test_reflexiva(n: int) -> None:

r = relacionArbitraria(n)

res = reflexiva(r)

assert reflexiva2(r) == res

assert reflexiva3(r) == res

# La comprobación es

# > poetry run pytest -q Relaciones_reflexivas.py

# 1 passed in 0.41s

Universo y grafo de una relación binaria

PorJosé A. Alonso 29-marzo-20236-marzo-2023

Usando el tipo de las relaciones binarias, definir las funciones

   universo :: Eq a => Rel a -> [a]
   grafo    :: Eq a => ([a],[(a,a)]) -> [(a,a)]

1 2	universo :: Eq a => Rel a -> [a] grafo :: Eq a => ([a],[(a,a)]) -> [(a,a)]

tales que

universo r es el universo de la relación r. Por ejemplo,

     λ> r = R ([1, 3],[(3, 1), (3, 3)])
     λ> universo r
     [1,3]

λ> r = R ([1, 3],[(3, 1), (3, 3)])

λ> universo r

[1,3]

grafo r es el grafo de la relación r. Por ejemplo,

     λ> grafo r
     [(3,1),(3,3)]

1 2	λ> grafo r [(3,1),(3,3)]

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Relaciones_binarias

universo :: Eq a => Rel a -> [a]
universo (R (u,_)) = u

grafo :: Eq a => Rel a -> [(a,a)]
grafo (R (_,g)) = g

import Relaciones_binarias

universo :: Eq a => Rel a -> [a]

universo (R (u,_)) = u

grafo :: Eq a => Rel a -> [(a,a)]

grafo (R (_,g)) = g

Soluciones en Python

from typing import TypeVar

A = TypeVar('A')

Rel = tuple[list[A], list[tuple[A, A]]]

def universo(r: Rel[A]) -> list[A]:
    return r[0]

def grafo(r: Rel[A]) -> list[tuple[A, A]]:
    return r[1]

from typing import TypeVar

A = TypeVar('A')

Rel = tuple[list[A], list[tuple[A, A]]]

def universo(r: Rel[A]) -> list[A]:

return r[0]

def grafo(r: Rel[A]) -> list[tuple[A, A]]:

return r[1]

Relaciones binarias

PorJosé A. Alonso 28-marzo-202311-marzo-2023

Una relación binaria R sobre un conjunto A se puede mediante un par (u,g) donde u es la lista de los elementos de tipo A (el universo de R) y g es la lista de pares de elementos de u (el grafo de R).

Definir el tipo de dato (Rel a), para representar las relaciones binarias sobre a, y la función

   esRelacionBinaria :: Eq a => Rel a -> Bool

1	esRelacionBinaria :: Eq a => Rel a -> Bool

tal que esRelacionBinaria r se verifica si r es una relación binaria. Por ejemplo,

   λ> esRelacionBinaria (R ([1, 3], [(3, 1), (3, 3)]))
   True
   λ> esRelacionBinaria (R ([1, 3], [(3, 1), (3, 2)]))
   False

λ> esRelacionBinaria (R ([1, 3], [(3, 1), (3, 3)]))

True

λ> esRelacionBinaria (R ([1, 3], [(3, 1), (3, 2)]))

False

Además, definir un generador de relaciones binarias y comprobar que las relaciones que genera son relaciones binarias.

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import Data.List (nub)
import Test.QuickCheck

newtype Rel a = R ([a], [(a,a)])
  deriving (Eq, Show)

-- 1ª solución
-- ===========

esRelacionBinaria :: Eq a => Rel a -> Bool
esRelacionBinaria (R (u, g)) =
  and [x `elem` u && y `elem` u | (x,y) <- g]

-- 2ª solución
-- ===========

esRelacionBinaria2 :: Eq a => Rel a -> Bool
esRelacionBinaria2 (R (u, g)) =
  all (\(x,y) -> x `elem` u && y `elem` u) g

-- 3ª solución
-- ===========

esRelacionBinaria3 :: Eq a => Rel a -> Bool
esRelacionBinaria3 (R (_, []))         = True
esRelacionBinaria3 (R (u, (x,y):g)) =
  x `elem` u &&
  y `elem` u &&
  esRelacionBinaria3 (R (u, g))

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- Generador de relaciones binarias. Por ejemplo,
--    λ> sample (relacionArbitraria :: Gen (Rel Int))
--    R ([0],[])
--    R ([0,-1,1],[(0,-1),(0,1),(-1,1),(1,0)])
--    R ([1],[])
--    R ([-5,3],[(-5,-5),(-5,3),(3,-5),(3,3)])
--    R ([-2,-7],[(-7,-7)])
--    R ([11,-7],[])
--    R ([0],[])
--    R ([-13,-11],[(-13,-13)])
relacionArbitraria :: (Arbitrary a, Eq a) => Gen (Rel a)
relacionArbitraria = do
  n <- choose (0, 10)
  u1 <- vectorOf n arbitrary
  let u = nub u1
  g <- sublistOf [(x,y) | x <- u, y <- u]
  return (R (u, g))

-- Relaciones es una subclase de Arbitrary.
instance (Arbitrary a, Eq a) => Arbitrary (Rel a) where
  arbitrary = relacionArbitraria

-- La propiedad es
prop_esRelacionBinaria :: Rel Int -> Bool
prop_esRelacionBinaria r =
  esRelacionBinaria r  &&
  esRelacionBinaria2 r &&
  esRelacionBinaria3 r

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_esRelacionBinaria
--    +++ OK, passed 100 tests.

import Data.List (nub)

import Test.QuickCheck

newtype Rel a = R ([a], [(a,a)])

deriving (Eq, Show)

-- 1ª solución

-- ===========

esRelacionBinaria :: Eq a => Rel a -> Bool

esRelacionBinaria (R (u, g)) =

and [x `elem` u && y `elem` u | (x,y) <- g]

-- 2ª solución

-- ===========

esRelacionBinaria2 :: Eq a => Rel a -> Bool

esRelacionBinaria2 (R (u, g)) =

all (\(x,y) -> x `elem` u && y `elem` u) g

-- 3ª solución

-- ===========

esRelacionBinaria3 :: Eq a => Rel a -> Bool

esRelacionBinaria3 (R (_, [])) = True

esRelacionBinaria3 (R (u, (x,y):g)) =

x `elem` u &&

y `elem` u &&

esRelacionBinaria3 (R (u, g))

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- Generador de relaciones binarias. Por ejemplo,

-- λ> sample (relacionArbitraria :: Gen (Rel Int))

-- R ([0],[])

-- R ([0,-1,1],[(0,-1),(0,1),(-1,1),(1,0)])

-- R ([1],[])

-- R ([-5,3],[(-5,-5),(-5,3),(3,-5),(3,3)])

-- R ([-2,-7],[(-7,-7)])

-- R ([11,-7],[])

-- R ([0],[])

-- R ([-13,-11],[(-13,-13)])

relacionArbitraria :: (Arbitrary a, Eq a) => Gen (Rel a)

relacionArbitraria = do

n <- choose (0, 10)

u1 <- vectorOf n arbitrary

let u = nub u1

g <- sublistOf [(x,y) | x <- u, y <- u]

return (R (u, g))

-- Relaciones es una subclase de Arbitrary.

instance (Arbitrary a, Eq a) => Arbitrary (Rel a) where

arbitrary = relacionArbitraria

-- La propiedad es

prop_esRelacionBinaria :: Rel Int -> Bool

prop_esRelacionBinaria r =

esRelacionBinaria r &&

esRelacionBinaria2 r &&

esRelacionBinaria3 r

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_esRelacionBinaria

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from random import choice, randint, sample
from typing import TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar('A')

Rel = tuple[list[A], list[tuple[A, A]]]

# 1ª solución
# ===========

def esRelacionBinaria(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    return all((x in u and y in u for (x, y) in g))

# 2ª solución
# ===========

def esRelacionBinaria2(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    if not g:
        return True
    (x, y) = g[0]
    return x in u and y in u and esRelacionBinaria2((u, g[1:]))

# 3ª solución
# ===========

def esRelacionBinaria3(r: Rel[A]) -> bool:
    (u, g) = r
    for (x, y) in g:
        if x not in u or y not in u:
            return False
    return True

# Generador de relaciones binarias
# ================================

# conjuntoArbitrario(n) es un conjunto arbitrario cuyos elementos están
# entre 0 y n-1. Por ejemplo,
#    >>> conjuntoArbitrario(10)
#    [8, 9, 4, 5]
#    >>> conjuntoArbitrario(10)
#    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
#    >>> conjuntoArbitrario(10)
#    [0, 1, 2, 3, 6, 7, 9]
#    >>> conjuntoArbitrario(10)
#    [8, 2, 3, 7]
def conjuntoArbitrario(n: int) -> list[int]:
    xs = sample(range(n), randint(0, n))
    return list(set(xs))

# productoCartesiano(xs, ys) es el producto cartesiano de xs e ys. Por
# ejemplo,
#    >>> productoCartesiano([2, 3], [1, 7, 5])
#    [(2, 1), (2, 7), (2, 5), (3, 1), (3, 7), (3, 5)]
def productoCartesiano(xs: list[int], ys: list[int]) -> list[tuple[int, int]]:
    return [(x, y) for x in xs for y in ys]

# sublistaArbitraria(xs) es una sublista arbitraria de xs. Por ejemplo,
#    >>> sublistaArbitraria(range(10))
#    [3, 7]
#    >>> sublistaArbitraria(range(10))
#    []
#    >>> sublistaArbitraria(range(10))
#    [4, 1, 0, 9, 8, 7, 5, 6, 2, 3]
def sublistaArbitraria(xs: list[A]) -> list[A]:
    n = len(xs)
    k = randint(0, n)
    return sample(xs, k)

# relacionArbitraria(n) es una relación arbitraria tal que los elementos
# de su universo están entre 0 y n-1. Por ejemplo,
#    >>> relacionArbitraria(3)
#    ([0, 1], [(1, 0), (1, 1)])
#    >>> relacionArbitraria(3)
#    ([], [])
#    >>> relacionArbitraria(5)
#    ([0, 2, 3, 4], [(2, 0), (3, 3), (2, 3), (4, 0), (3, 4), (4, 2)])
def relacionArbitraria(n: int) -> Rel[int]:
    u = conjuntoArbitrario(n)
    g = sublistaArbitraria(productoCartesiano(u, u))
    return (u, g)

# Comprobación de la propiedad
# ============================

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))
def test_esRelacionBinaria(n: int) -> None:
    r = relacionArbitraria(n)
    assert esRelacionBinaria(r)
    assert esRelacionBinaria2(r)
    assert esRelacionBinaria3(r)

# La comprobación es
#    > poetry run pytest -q Relaciones_binarias.py
#    1 passed in 0.14s

100

from random import choice, randint, sample

from typing import TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar('A')

Rel = tuple[list[A], list[tuple[A, A]]]

# 1ª solución

# ===========

def esRelacionBinaria(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

return all((x in u and y in u for (x, y) in g))

# 2ª solución

# ===========

def esRelacionBinaria2(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

if not g:

return True

(x, y) = g[0]

return x in u and y in u and esRelacionBinaria2((u, g[1:]))

# 3ª solución

# ===========

def esRelacionBinaria3(r: Rel[A]) -> bool:

(u, g) = r

for (x, y) in g:

if x not in u or y not in u:

return False

return True

# Generador de relaciones binarias

# ================================

# conjuntoArbitrario(n) es un conjunto arbitrario cuyos elementos están

# entre 0 y n-1. Por ejemplo,

# >>> conjuntoArbitrario(10)

# [8, 9, 4, 5]

# >>> conjuntoArbitrario(10)

# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# >>> conjuntoArbitrario(10)

# [0, 1, 2, 3, 6, 7, 9]

# >>> conjuntoArbitrario(10)

# [8, 2, 3, 7]

def conjuntoArbitrario(n: int) -> list[int]:

xs = sample(range(n), randint(0, n))

return list(set(xs))

# productoCartesiano(xs, ys) es el producto cartesiano de xs e ys. Por

# ejemplo,

# >>> productoCartesiano([2, 3], [1, 7, 5])

# [(2, 1), (2, 7), (2, 5), (3, 1), (3, 7), (3, 5)]

def productoCartesiano(xs: list[int], ys: list[int]) -> list[tuple[int, int]]:

return [(x, y) for x in xs for y in ys]

# sublistaArbitraria(xs) es una sublista arbitraria de xs. Por ejemplo,

# >>> sublistaArbitraria(range(10))

# [3, 7]

# >>> sublistaArbitraria(range(10))

# []

# >>> sublistaArbitraria(range(10))

# [4, 1, 0, 9, 8, 7, 5, 6, 2, 3]

def sublistaArbitraria(xs: list[A]) -> list[A]:

n = len(xs)

k = randint(0, n)

return sample(xs, k)

# relacionArbitraria(n) es una relación arbitraria tal que los elementos

# de su universo están entre 0 y n-1. Por ejemplo,

# >>> relacionArbitraria(3)

# ([0, 1], [(1, 0), (1, 1)])

# >>> relacionArbitraria(3)

# ([], [])

# >>> relacionArbitraria(5)

# ([0, 2, 3, 4], [(2, 0), (3, 3), (2, 3), (4, 0), (3, 4), (4, 2)])

def relacionArbitraria(n: int) -> Rel[int]:

u = conjuntoArbitrario(n)

g = sublistaArbitraria(productoCartesiano(u, u))

return (u, g)

# Comprobación de la propiedad

# ============================

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=0, max_value=10))

def test_esRelacionBinaria(n: int) -> None:

r = relacionArbitraria(n)

assert esRelacionBinaria(r)

assert esRelacionBinaria2(r)

assert esRelacionBinaria3(r)

# La comprobación es

# > poetry run pytest -q Relaciones_binarias.py

# 1 passed in 0.14s

TAD de los conjuntos: Producto cartesiano de dos conjuntos

PorJosé A. Alonso 27-marzo-20233-marzo-2023

Utilizando el tipo abstracto de datos de los conjuntos (https://bit.ly/3HbB7fo) definir la función

   productoC :: (Ord a, Ord b) => Conj a -> Conj b -> Conj (a,b)

1	productoC :: (Ord a, Ord b) => Conj a -> Conj b -> Conj (a,b)

tal que productoC c1 c2 es el producto cartesiano de los conjuntos c1 y c2. Por ejemplo,

   λ> ej1 = inserta 2 (inserta 5 vacio)
   λ> ej2 = inserta 9 (inserta 4 (inserta 3 vacio))
   λ> productoC ej1 ej2
   {(2,3), (2,4), (2,9), (5,3), (5,4), (5,9)}

λ> ej1 = inserta 2 (inserta 5 vacio)

λ> ej2 = inserta 9 (inserta 4 (inserta 3 vacio))

λ> productoC ej1 ej2

{(2,3), (2,4), (2,9), (5,3), (5,4), (5,9)}

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import TAD.Conjunto (Conj, vacio, inserta, esVacio, menor, elimina)
import TAD_Transformaciones_conjuntos_listas (conjuntoAlista, listaAconjunto)
import TAD_Union_de_dos_conjuntos (union)
import Test.QuickCheck

-- 1ª solución
-- ===========

productoC :: (Ord a, Ord b) => Conj a -> Conj b -> Conj (a,b)
productoC c1 c2
  | esVacio c1 = vacio
  | otherwise  = agrega mc1 c2 `union` productoC rc1 c2
  where mc1 = menor c1
        rc1 = elimina mc1 c1

-- (agrega x c) es el conjunto de los pares de x con los elementos de
-- c. Por ejemplo,
--    λ> agrega 2 (inserta 9 (inserta 4 (inserta 3 vacio)))
--    {(2,3), (2,4), (2,9)}
agrega :: (Ord a, Ord b) => a -> Conj b -> Conj (a,b)
agrega x c
  | esVacio c = vacio
  | otherwise = inserta (x, mc) (agrega x rc)
  where mc = menor c
        rc = elimina mc c

-- La función union está definida en el ejercicio
-- "Unión de dos conjuntos" que se encuentra en
-- https://bit.ly/3Y1jBl8

-- 2ª solución
-- ===========

productoC2 :: (Ord a, Ord b) => Conj a -> Conj b -> Conj (a,b)
productoC2 c1 c2 =
  foldr inserta vacio [(x,y) | x <- xs, y <- ys]
  where xs = conjuntoAlista c1
        ys = conjuntoAlista c2

-- 3ª solución
-- ===========

productoC3 :: (Ord a, Ord b) => Conj a -> Conj b -> Conj (a,b)
productoC3 c1 c2 =
  listaAconjunto [(x,y) | x <- xs, y <- ys]
  where xs = conjuntoAlista c1
        ys = conjuntoAlista c2

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_productoC :: Conj Int -> Conj Int -> Bool
prop_productoC c1 c2 =
  all (== productoC c1 c2)
      [productoC2 c1 c2,
       productoC3 c1 c2]

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_productoC
--    +++ OK, passed 100 tests.

import TAD.Conjunto (Conj, vacio, inserta, esVacio, menor, elimina)

import TAD_Transformaciones_conjuntos_listas (conjuntoAlista, listaAconjunto)

import TAD_Union_de_dos_conjuntos (union)

import Test.QuickCheck

-- 1ª solución

-- ===========

productoC :: (Ord a, Ord b) => Conj a -> Conj b -> Conj (a,b)

productoC c1 c2

| esVacio c1 = vacio

| otherwise = agrega mc1 c2 `union` productoC rc1 c2

where mc1 = menor c1

rc1 = elimina mc1 c1

-- (agrega x c) es el conjunto de los pares de x con los elementos de

-- c. Por ejemplo,

-- λ> agrega 2 (inserta 9 (inserta 4 (inserta 3 vacio)))

-- {(2,3), (2,4), (2,9)}

agrega :: (Ord a, Ord b) => a -> Conj b -> Conj (a,b)

agrega x c

| esVacio c = vacio

| otherwise = inserta (x, mc) (agrega x rc)

where mc = menor c

rc = elimina mc c

-- La función union está definida en el ejercicio

-- "Unión de dos conjuntos" que se encuentra en

-- https://bit.ly/3Y1jBl8

-- 2ª solución

-- ===========

productoC2 :: (Ord a, Ord b) => Conj a -> Conj b -> Conj (a,b)

productoC2 c1 c2 =

foldr inserta vacio [(x,y) | x <- xs, y <- ys]

where xs = conjuntoAlista c1

ys = conjuntoAlista c2

-- 3ª solución

-- ===========

productoC3 :: (Ord a, Ord b) => Conj a -> Conj b -> Conj (a,b)

productoC3 c1 c2 =

listaAconjunto [(x,y) | x <- xs, y <- ys]

where xs = conjuntoAlista c1

ys = conjuntoAlista c2

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_productoC :: Conj Int -> Conj Int -> Bool

prop_productoC c1 c2 =

all (== productoC c1 c2)

[productoC2 c1 c2,

productoC3 c1 c2]

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_productoC

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from __future__ import annotations

from abc import abstractmethod
from copy import deepcopy
from functools import reduce
from typing import Protocol, TypeVar

from hypothesis import given

from src.TAD.conjunto import (Conj, conjuntoAleatorio, elimina, esVacio,
                              inserta, menor, vacio)
from src.TAD_Transformaciones_conjuntos_listas import (conjuntoAlista,
                                                       listaAconjunto)
from src.TAD_Union_de_dos_conjuntos import union


class Comparable(Protocol):
    @abstractmethod
    def __lt__(self: A, otro: A) -> bool:
        pass

A = TypeVar('A', bound=Comparable)
B = TypeVar('B', bound=Comparable)

# 1ª solución
# ===========

# (agrega x c) es el conjunto de los pares de x con los elementos de
# c. Por ejemplo,
#    >>> agrega(2, inserta(9, inserta(4, inserta(3, vacio()))))
#    {(2, 3), (2, 4), (2, 9)}
def agrega(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    if esVacio(c):
        return vacio()
    mc = menor(c)
    rc = elimina(mc, c)
    return inserta((x, mc), agrega(x, rc))

def productoC(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    if esVacio(c1):
        return vacio()
    mc1 = menor(c1)
    rc1 = elimina(mc1, c1)
    return union(agrega(mc1, c2), productoC(rc1, c2))

# La función union está definida en el ejercicio
# "Unión de dos conjuntos" que se encuentra en
# https://bit.ly/3Y1jBl8

# 2ª solución
# ===========

def productoC2(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    xs = conjuntoAlista(c1)
    ys = conjuntoAlista(c2)
    return reduce(lambda bs, a: inserta(a, bs), [(x,y) for x in xs for y in ys], vacio())

# 3ª solución
# ===========

def productoC3(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    xs = conjuntoAlista(c1)
    ys = conjuntoAlista(c2)
    return listaAconjunto([(x,y) for x in xs for y in ys])

# 4ª solución
# ===========

def agrega4Aux(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    r: Conj[tuple[A, B]] = vacio()
    while not esVacio(c):
        mc = menor(c)
        c = elimina(mc, c)
        r = inserta((x, mc), r)
    return r

def agrega4(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    _c = deepcopy(c)
    return agrega4Aux(x, _c)

def productoC4(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    r: Conj[tuple[A, B]] = vacio()
    while not esVacio(c1):
        mc1 = menor(c1)
        c1 = elimina(mc1, c1)
        r = union(agrega4(mc1, c2), r)
    return r

# 5ª solución
# ===========

def agrega5Aux(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    r: Conj[tuple[A, B]] = Conj()
    while not c.esVacio():
        mc = c.menor()
        c.elimina(mc)
        r.inserta((x, mc))
    return r

def agrega5(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    _c = deepcopy(c)
    return agrega5Aux(x, _c)

def productoC5(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:
    r: Conj[tuple[A, B]] = Conj()
    while not c1.esVacio():
        mc1 = c1.menor()
        c1.elimina(mc1)
        r = union(agrega5(mc1, c2), r)
    return r

# Comprobación de equivalencia
# ============================

# La propiedad es
@given(c1=conjuntoAleatorio(), c2=conjuntoAleatorio())
def test_productoC(c1: Conj[int], c2: Conj[int]) -> None:
    r = productoC(c1, c2)
    assert productoC2(c1, c2) == r
    assert productoC3(c1, c2) == r
    assert productoC4(c1, c2) == r

# La comprobación de las propiedades es
#    > poetry run pytest -q TAD_Producto_cartesiano.py
#    1 passed in 0.35s

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

116

117

118

119

120

121

122

123

124

125

from __future__ import annotations

from abc import abstractmethod

from copy import deepcopy

from functools import reduce

from typing import Protocol, TypeVar

from hypothesis import given

from src.TAD.conjunto import (Conj, conjuntoAleatorio, elimina, esVacio,

inserta, menor, vacio)

from src.TAD_Transformaciones_conjuntos_listas import (conjuntoAlista,

listaAconjunto)

from src.TAD_Union_de_dos_conjuntos import union

class Comparable(Protocol):

@abstractmethod

def __lt__(self: A, otro: A) -> bool:

pass

A = TypeVar('A', bound=Comparable)

B = TypeVar('B', bound=Comparable)

# 1ª solución

# ===========

# (agrega x c) es el conjunto de los pares de x con los elementos de

# c. Por ejemplo,

# >>> agrega(2, inserta(9, inserta(4, inserta(3, vacio()))))

# {(2, 3), (2, 4), (2, 9)}

def agrega(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

if esVacio(c):

return vacio()

mc = menor(c)

rc = elimina(mc, c)

return inserta((x, mc), agrega(x, rc))

def productoC(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

if esVacio(c1):

return vacio()

mc1 = menor(c1)

rc1 = elimina(mc1, c1)

return union(agrega(mc1, c2), productoC(rc1, c2))

# La función union está definida en el ejercicio

# "Unión de dos conjuntos" que se encuentra en

# https://bit.ly/3Y1jBl8

# 2ª solución

# ===========

def productoC2(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

xs = conjuntoAlista(c1)

ys = conjuntoAlista(c2)

return reduce(lambda bs, a: inserta(a, bs), [(x,y) for x in xs for y in ys], vacio())

# 3ª solución

# ===========

def productoC3(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

xs = conjuntoAlista(c1)

ys = conjuntoAlista(c2)

return listaAconjunto([(x,y) for x in xs for y in ys])

# 4ª solución

# ===========

def agrega4Aux(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

r: Conj[tuple[A, B]] = vacio()

while not esVacio(c):

mc = menor(c)

c = elimina(mc, c)

r = inserta((x, mc), r)

return r

def agrega4(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

_c = deepcopy(c)

return agrega4Aux(x, _c)

def productoC4(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

r: Conj[tuple[A, B]] = vacio()

while not esVacio(c1):

mc1 = menor(c1)

c1 = elimina(mc1, c1)

r = union(agrega4(mc1, c2), r)

return r

# 5ª solución

# ===========

def agrega5Aux(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

r: Conj[tuple[A, B]] = Conj()

while not c.esVacio():

mc = c.menor()

c.elimina(mc)

r.inserta((x, mc))

return r

def agrega5(x: A, c: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

_c = deepcopy(c)

return agrega5Aux(x, _c)

def productoC5(c1: Conj[A], c2: Conj[B]) -> Conj[tuple[A, B]]:

r: Conj[tuple[A, B]] = Conj()

while not c1.esVacio():

mc1 = c1.menor()

c1.elimina(mc1)

r = union(agrega5(mc1, c2), r)

return r

# Comprobación de equivalencia

# ============================

# La propiedad es

@given(c1=conjuntoAleatorio(), c2=conjuntoAleatorio())

def test_productoC(c1: Conj[int], c2: Conj[int]) -> None:

r = productoC(c1, c2)

assert productoC2(c1, c2) == r

assert productoC3(c1, c2) == r

assert productoC4(c1, c2) == r

# La comprobación de las propiedades es

# > poetry run pytest -q TAD_Producto_cartesiano.py

# 1 passed in 0.35s

TAD de los conjuntos: Algunos elementos verifican una propiedad

PorJosé A. Alonso 24-marzo-202322-febrero-2023

Utilizando el tipo abstracto de datos de los conjuntos definir la función

   algunos :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool

1	algunos :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool

tal que algunos p c se verifica si algún elemento de c verifica el predicado p. Por ejemplo,

   algunos even (inserta 4 (inserta 7 vacio))  ==  True
   algunos even (inserta 3 (inserta 7 vacio))  ==  False

1 2	algunos even (inserta 4 (inserta 7 vacio)) == True algunos even (inserta 3 (inserta 7 vacio)) == False

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import TAD.Conjunto (Conj, vacio, inserta, esVacio, menor, elimina)
import TAD_Transformaciones_conjuntos_listas (conjuntoAlista, listaAconjunto)
import Test.QuickCheck.HigherOrder

-- 1ª solución
-- ===========

algunos :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool
algunos p c
  | esVacio c = False
  | otherwise = p mc || algunos p rc
  where mc = menor c
        rc = elimina mc c

-- 2ª solución
-- ===========

algunos2 :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool
algunos2 p c = any p (conjuntoAlista c)

-- La función conjuntoAlista está definida en el ejercicio
-- "Transformaciones entre conjuntos y listas" que se encuentra
-- en https://bit.ly/3RexzxH

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_algunos :: (Int -> Bool) -> [Int] -> Bool
prop_algunos p xs =
  algunos p c == algunos2 p c
  where c = listaAconjunto xs

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck' prop_algunos
--    +++ OK, passed 100 tests.

import TAD.Conjunto (Conj, vacio, inserta, esVacio, menor, elimina)

import TAD_Transformaciones_conjuntos_listas (conjuntoAlista, listaAconjunto)

import Test.QuickCheck.HigherOrder

-- 1ª solución

-- ===========

algunos :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool

algunos p c

| esVacio c = False

| otherwise = p mc || algunos p rc

where mc = menor c

rc = elimina mc c

-- 2ª solución

-- ===========

algunos2 :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool

algunos2 p c = any p (conjuntoAlista c)

-- La función conjuntoAlista está definida en el ejercicio

-- "Transformaciones entre conjuntos y listas" que se encuentra

-- en https://bit.ly/3RexzxH

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_algunos :: (Int -> Bool) -> [Int] -> Bool

prop_algunos p xs =

algunos p c == algunos2 p c

where c = listaAconjunto xs

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck' prop_algunos

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from __future__ import annotations

from abc import abstractmethod
from copy import deepcopy
from typing import Callable, Protocol, TypeVar

from hypothesis import given

from src.TAD.conjunto import (Conj, conjuntoAleatorio, elimina, esVacio,
                              inserta, menor, vacio)
from src.TAD_Transformaciones_conjuntos_listas import conjuntoAlista

class Comparable(Protocol):
    @abstractmethod
    def __lt__(self: A, otro: A) -> bool:
        pass

A = TypeVar('A', bound=Comparable)

# 1ª solución
# ===========

def algunos(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    if esVacio(c):
        return False
    mc = menor(c)
    rc = elimina(mc, c)
    return p(mc) or algunos(p, rc)

# 2ª solución
# ===========

def algunos2(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    return any(p(x) for x in conjuntoAlista(c))

# La función conjuntoAlista está definida en el ejercicio
# "Transformaciones entre conjuntos y listas" que se encuentra
# en https://bit.ly/3RexzxH

# 3ª solución
# ===========

def algunos3Aux(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    while not esVacio(c):
        mc = menor(c)
        c = elimina(mc, c)
        if p(mc):
            return True
    return False

def algunos3(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    _c = deepcopy(c)
    return algunos3Aux(p, _c)

# 4ª solución
# ===========

def algunos4Aux(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    while not c.esVacio():
        mc = c.menor()
        c.elimina(mc)
        if p(mc):
            return True
    return False

def algunos4(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    _c = deepcopy(c)
    return algunos4Aux(p, _c)

# Comprobación de equivalencia de las definiciones
# ================================================

# La propiedad es
@given(c=conjuntoAleatorio())
def test_algunos(c: Conj[int]) -> None:
    r = algunos(lambda x: x % 2 == 0, c)
    assert algunos2(lambda x: x % 2 == 0, c) == r
    assert algunos3(lambda x: x % 2 == 0, c) == r
    assert algunos4(lambda x: x % 2 == 0, c) == r

# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q TAD_AlgunosVerificanConj.py
#    1 passed in 0.28s

from __future__ import annotations

from abc import abstractmethod

from copy import deepcopy

from typing import Callable, Protocol, TypeVar

from hypothesis import given

from src.TAD.conjunto import (Conj, conjuntoAleatorio, elimina, esVacio,

inserta, menor, vacio)

from src.TAD_Transformaciones_conjuntos_listas import conjuntoAlista

class Comparable(Protocol):

@abstractmethod

def __lt__(self: A, otro: A) -> bool:

pass

A = TypeVar('A', bound=Comparable)

# 1ª solución

# ===========

def algunos(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:

if esVacio(c):

return False

mc = menor(c)

rc = elimina(mc, c)

return p(mc) or algunos(p, rc)

# 2ª solución

# ===========

def algunos2(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:

return any(p(x) for x in conjuntoAlista(c))

# La función conjuntoAlista está definida en el ejercicio

# "Transformaciones entre conjuntos y listas" que se encuentra

# en https://bit.ly/3RexzxH

# 3ª solución

# ===========

def algunos3Aux(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:

while not esVacio(c):

mc = menor(c)

c = elimina(mc, c)

if p(mc):

return True

return False

def algunos3(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:

_c = deepcopy(c)

return algunos3Aux(p, _c)

# 4ª solución

# ===========

def algunos4Aux(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:

while not c.esVacio():

mc = c.menor()

c.elimina(mc)

if p(mc):

return True

return False

def algunos4(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:

_c = deepcopy(c)

return algunos4Aux(p, _c)

# Comprobación de equivalencia de las definiciones

# ================================================

# La propiedad es

@given(c=conjuntoAleatorio())

def test_algunos(c: Conj[int]) -> None:

r = algunos(lambda x: x % 2 == 0, c)

assert algunos2(lambda x: x % 2 == 0, c) == r

assert algunos3(lambda x: x % 2 == 0, c) == r

assert algunos4(lambda x: x % 2 == 0, c) == r

# La comprobación es

# src> poetry run pytest -q TAD_AlgunosVerificanConj.py

# 1 passed in 0.28s

TAD de los conjuntos: Todos los elementos verifican una propiedad

PorJosé A. Alonso 23-marzo-202322-febrero-2023

Utilizando el tipo abstracto de datos de los conjuntos definir la función

   todos :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool

1	todos :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool

tal que todos p c se verifica si todos los elemsntos de c verifican el predicado p. Por ejemplo,

   todos even (inserta 4 (inserta 6 vacio))  ==  True
   todos even (inserta 4 (inserta 7 vacio))  ==  False

1 2	todos even (inserta 4 (inserta 6 vacio)) == True todos even (inserta 4 (inserta 7 vacio)) == False

Soluciones

A continuación se muestran las soluciones en Haskell y las soluciones en Python.

Soluciones en Haskell

import TAD.Conjunto (Conj, vacio, inserta, esVacio, menor, elimina)
import TAD_Transformaciones_conjuntos_listas (conjuntoAlista, listaAconjunto)
import Test.QuickCheck.HigherOrder

-- 1ª solución
-- ===========

todos :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool
todos p c
  | esVacio c = True
  | otherwise = p mc && todos p rc
  where mc = menor c
        rc = elimina mc c

-- 2ª solución
-- ===========

todos2 :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool
todos2 p c = all p (conjuntoAlista c)

-- La función conjuntoAlista está definida en el ejercicio
-- "Transformaciones entre conjuntos y listas" que se encuentra
-- en https://bit.ly/3RexzxH

-- Comprobación de equivalencia
-- ============================

-- La propiedad es
prop_todos :: (Int -> Bool) -> [Int] -> Bool
prop_todos p xs =
  todos p c == todos2 p c
  where c = listaAconjunto xs

-- La comprobación es
--    λ> quickCheck' prop_todos
--    +++ OK, passed 100 tests.

import TAD.Conjunto (Conj, vacio, inserta, esVacio, menor, elimina)

import TAD_Transformaciones_conjuntos_listas (conjuntoAlista, listaAconjunto)

import Test.QuickCheck.HigherOrder

-- 1ª solución

-- ===========

todos :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool

todos p c

| esVacio c = True

| otherwise = p mc && todos p rc

where mc = menor c

rc = elimina mc c

-- 2ª solución

-- ===========

todos2 :: Ord a => (a -> Bool) -> Conj a -> Bool

todos2 p c = all p (conjuntoAlista c)

-- La función conjuntoAlista está definida en el ejercicio

-- "Transformaciones entre conjuntos y listas" que se encuentra

-- en https://bit.ly/3RexzxH

-- Comprobación de equivalencia

-- ============================

-- La propiedad es

prop_todos :: (Int -> Bool) -> [Int] -> Bool

prop_todos p xs =

todos p c == todos2 p c

where c = listaAconjunto xs

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck' prop_todos

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from __future__ import annotations

from abc import abstractmethod
from copy import deepcopy
from typing import Callable, Protocol, TypeVar

from hypothesis import given

from src.TAD.conjunto import (Conj, conjuntoAleatorio, elimina, esVacio,
                              inserta, menor, vacio)
from src.TAD_Transformaciones_conjuntos_listas import conjuntoAlista

class Comparable(Protocol):
    @abstractmethod
    def __lt__(self: A, otro: A) -> bool:
        pass

A = TypeVar('A', bound=Comparable)

# 1ª solución
# ===========

def todos(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    if esVacio(c):
        return True
    mc = menor(c)
    rc = elimina(mc, c)
    return p(mc) and todos(p, rc)

# 2ª solución
# ===========

def todos2(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    return all(p(x) for x in conjuntoAlista(c))

# La función conjuntoAlista está definida en el ejercicio
# "Transformaciones entre conjuntos y listas" que se encuentra
# en https://bit.ly/3RexzxH

# 3ª solución
# ===========

def todos3Aux(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    while not esVacio(c):
        mc = menor(c)
        c = elimina(mc, c)
        if not p(mc):
            return False
    return True

def todos3(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    _c = deepcopy(c)
    return todos3Aux(p, _c)

# 4ª solución
# ===========

def todos4Aux(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    while not c.esVacio():
        mc = c.menor()
        c.elimina(mc)
        if not p(mc):
            return False
    return True

def todos4(p: Callable[[A], bool], c: Conj[A]) -> bool:
    _c = deepcopy(c)
    return todos4Aux(p, _c)

# Comprobación de equivalencia de las definiciones
# ================================================

# La propiedad es
@given(c=conjuntoAleatorio())
def test_todos(c: Conj[int]) -> None:
    r = todos(lambda x: x % 2 == 0, c)
    assert todos2(lambda x: x % 2 == 0, c) == r
    assert todos3(lambda x: x % 2 == 0, c) == r
    assert todos4(lambda x: x % 2 == 0, c) == r

# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q TAD_TodosVerificanConj.py
#    1 passed in 0.28s

from __future__ import annotations

from abc import abstractmethod

from copy import deepcopy

from typing import Callable, Protocol, TypeVar

from hypothesis import given

from src.TAD.conjunto import (Conj, conjuntoAleatorio, elimina, esVacio,

inserta, menor, vacio)

from src.TAD_Transformaciones_conjuntos_listas import conjuntoAlista