Exercitium

Recorrido de árboles binarios

PorJosé A. Alonso 19-diciembre-202218-diciembre-2022

El árbol binario

/ \

3 7

/ \

2 4

se puede representar por

   N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

1	N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

El tipo de los árboles binarios se puede definir por

   data Arbol a = H a
                | N a (Arbol a) (Arbol a)
     deriving (Show, Eq)

data Arbol a = H a

| N a (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

Definir las funciones

   preorden  :: Arbol a -> [a]
   postorden :: Arbol a -> [a]

1 2	preorden :: Arbol a -> [a] postorden :: Arbol a -> [a]

tales que

preorden es la lista correspondiente al recorrido preorden del árbol x; es decir, primero visita la raíz del árbol, a continuación recorre el subárbol izquierdo y, finalmente, recorre el subárbol derecho. Por ejemplo,

     preorden (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))  ==  [9,3,2,4,7]

1	preorden (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == [9,3,2,4,7]

postorden x es la lista correspondiente al recorrido postorden del árbol x; es decir, primero recorre el subárbol izquierdo, a continuación el subárbol derecho y, finalmente, la raíz del árbol. Por ejemplo,

     postorden (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))  ==  [2,4,3,7,9]

1	postorden (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == [2,4,3,7,9]

Comprobar con QuickCheck que la longitud de la lista obtenida recorriendo un árbol en cualquiera de los sentidos es igual al número de nodos del árbol más el número de hojas.
Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Test.QuickCheck

data Arbol a = H a
             | N a (Arbol a) (Arbol a)
  deriving (Show, Eq)

preorden :: Arbol a -> [a]
preorden (H x)     = [x]
preorden (N x i d) = x : preorden i ++ preorden d

postorden :: Arbol a -> [a]
postorden (H x)     = [x]
postorden (N x i d) = postorden i ++ postorden d ++ [x]

-- Comprobación de la propiedad
-- ============================

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,
--    λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))
--    N 0 (H 0) (H 0)
--    N 1 (N (-2) (H (-1)) (H 1)) (H 2)
--    N 3 (H 1) (H 2)
--    N 6 (N 0 (H 5) (H (-5))) (N (-5) (H (-5)) (H 4))
--    H 7
--    N (-8) (H (-8)) (H 9)
--    H 2
--    N (-1) (H 7) (N 9 (H (-2)) (H (-8)))
--    H (-3)
--    N 0 (N 16 (H (-14)) (H (-18))) (H 7)
--    N (-16) (H 18) (N (-19) (H (-15)) (H (-18)))
arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)
arbolArbitrario 0 = H <$> arbitrary
arbolArbitrario n =
  oneof [H <$> arbitrary,
         N <$> arbitrary <*> arbolArbitrario (div n 2) <*> arbolArbitrario (div n 2)]

-- Arbol es subclase de Arbitrary
instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where
  arbitrary = sized arbolArbitrario

-- La propiedad es
prop_longitud_recorrido :: Arbol Int -> Bool
prop_longitud_recorrido x =
   length (preorden x)  == n &&
   length (postorden x) == n
   where n = nNodos x + nHojas x

-- (nNodos x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,
--      nNodos (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))  ==  2
nNodos :: Arbol a -> Int
nNodos (H _)     = 0
nNodos (N _ i d) = 1 + nNodos i + nNodos d

-- (nHojas x) es el número de hojas del árbol x. Por ejemplo,
--    nHojas (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))  ==  3
nHojas :: Arbol a -> Int
nHojas (H _)     = 1
nHojas (N _ i d) = nHojas i + nHojas d

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

import Test.QuickCheck

data Arbol a = H a

| N a (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

preorden :: Arbol a -> [a]

preorden (H x) = [x]

preorden (N x i d) = x : preorden i ++ preorden d

postorden :: Arbol a -> [a]

postorden (H x) = [x]

postorden (N x i d) = postorden i ++ postorden d ++ [x]

-- Comprobación de la propiedad

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

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,

-- λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))

-- N 0 (H 0) (H 0)

-- N 1 (N (-2) (H (-1)) (H 1)) (H 2)

-- N 3 (H 1) (H 2)

-- N 6 (N 0 (H 5) (H (-5))) (N (-5) (H (-5)) (H 4))

-- H 7

-- N (-8) (H (-8)) (H 9)

-- H 2

-- N (-1) (H 7) (N 9 (H (-2)) (H (-8)))

-- H (-3)

-- N 0 (N 16 (H (-14)) (H (-18))) (H 7)

-- N (-16) (H 18) (N (-19) (H (-15)) (H (-18)))

arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)

arbolArbitrario 0 = H <$> arbitrary

arbolArbitrario n =

oneof [H <$> arbitrary,

N <$> arbitrary <*> arbolArbitrario (div n 2) <*> arbolArbitrario (div n 2)]

-- Arbol es subclase de Arbitrary

instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where

arbitrary = sized arbolArbitrario

-- La propiedad es

prop_longitud_recorrido :: Arbol Int -> Bool

prop_longitud_recorrido x =

length (preorden x) == n &&

length (postorden x) == n

where n = nNodos x + nHojas x

-- (nNodos x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,

-- nNodos (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == 2

nNodos :: Arbol a -> Int

nNodos (H _) = 0

nNodos (N _ i d) = 1 + nNodos i + nNodos d

-- (nHojas x) es el número de hojas del árbol x. Por ejemplo,

-- nHojas (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == 3

nHojas :: Arbol a -> Int

nHojas (H _) = 1

nHojas (N _ i d) = nHojas i + nHojas d

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_longitud_recorrido

-- OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from dataclasses import dataclass
from random import choice, randint
from typing import Generic, TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar("A")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class H(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class N(Arbol[A]):
    x: A
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

def preorden(a: Arbol[A]) -> list[A]:
    match a:
        case H(x):
            return [x]
        case N(x, i, d):
            return [x] + preorden(i) + preorden(d)
    assert False

def postorden(a: Arbol[A]) -> list[A]:
    match a:
        case H(x):
            return [x]
        case N(x, i, d):
            return postorden(i) + postorden(d) + [x]
    assert False

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

# (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    N(x=2, i=H(x=1), d=H(x=9))
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    H(x=10)
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    N(x=4, i=N(x=7, i=H(x=4), d=H(x=0)), d=H(x=6))
def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:
    if n <= 1:
        return H(randint(0, 10))
    m = n // 2
    return choice([H(randint(0, 10)),
                   N(randint(0, 10),
                     arbolArbitrario(m),
                     arbolArbitrario(m))])

# nNodos(x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,
#    nNodos(N(9, N(3, H(2), H(4)), H(7)))  ==  2
def nNodos(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case H(_):
            return 0
        case N(_, i, d):
            return 1 + nNodos(i) + nNodos(d)
    assert False

# (nHojas x) es el número de hojas del árbol x. Por ejemplo,
#    nHojas (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))  ==  3
def nHojas(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case H(_):
            return 1
        case N(_, i, d):
            return nHojas(i) + nHojas(d)
    assert False

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_recorrido(n: int) -> None:
    a = arbolArbitrario(n)
    m = nNodos(a) + nHojas(a)
    assert len(preorden(a)) == m
    assert len(postorden(a)) == m

# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q recorrido_de_arboles_binarios.py
#    1 passed in 0.16s

from dataclasses import dataclass

from random import choice, randint

from typing import Generic, TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar("A")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class H(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class N(Arbol[A]):

x: A

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

def preorden(a: Arbol[A]) -> list[A]:

match a:

case H(x):

return [x]

case N(x, i, d):

return [x] + preorden(i) + preorden(d)

assert False

def postorden(a: Arbol[A]) -> list[A]:

match a:

case H(x):

return [x]

case N(x, i, d):

return postorden(i) + postorden(d) + [x]

assert False

# Comprobación de la propiedad

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

# (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,

# >>> arbolArbitrario(4)

# N(x=2, i=H(x=1), d=H(x=9))

# >>> arbolArbitrario(4)

# H(x=10)

# >>> arbolArbitrario(4)

# N(x=4, i=N(x=7, i=H(x=4), d=H(x=0)), d=H(x=6))

def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:

if n <= 1:

return H(randint(0, 10))

m = n // 2

return choice([H(randint(0, 10)),

N(randint(0, 10),

arbolArbitrario(m),

arbolArbitrario(m))])

# nNodos(x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,

# nNodos(N(9, N(3, H(2), H(4)), H(7))) == 2

def nNodos(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case H(_):

return 0

case N(_, i, d):

return 1 + nNodos(i) + nNodos(d)

assert False

# (nHojas x) es el número de hojas del árbol x. Por ejemplo,

# nHojas (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == 3

def nHojas(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case H(_):

return 1

case N(_, i, d):

return nHojas(i) + nHojas(d)

assert False

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=1, max_value=10))

def test_recorrido(n: int) -> None:

a = arbolArbitrario(n)

m = nNodos(a) + nHojas(a)

assert len(preorden(a)) == m

assert len(postorden(a)) == m

# La comprobación es

# src> poetry run pytest -q recorrido_de_arboles_binarios.py

# 1 passed in 0.16s

Profundidad de un árbol binario

PorJosé A. Alonso 16-diciembre-202215-diciembre-2022

El árbol binario

/ \

3 7

/ \

2 4

se puede representar por

   N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

1	N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

El tipo de los árboles binarios se puede definir por

   data Arbol a = H a
                | N a (Arbol a) (Arbol a)
     deriving (Show, Eq)

data Arbol a = H a

| N a (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

Definir la función

   profundidad :: Arbol a -> Int

1	profundidad :: Arbol a -> Int

tal que profundidad x es la profundidad del árbol x. Por ejemplo,

   profundidad (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))              ==  2
   profundidad (N 9 (N 3 (H 2) (N 1 (H 4) (H 5))) (H 7))  ==  3
   profundidad (N 4 (N 5 (H 4) (H 2)) (N 3 (H 7) (H 4)))  ==  2

profundidad (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == 2

profundidad (N 9 (N 3 (H 2) (N 1 (H 4) (H 5))) (H 7)) == 3

profundidad (N 4 (N 5 (H 4) (H 2)) (N 3 (H 7) (H 4))) == 2

Comprobar con QuickCheck que para todo árbol biario x, se tiene que

   nNodos x <= 2^(profundidad x) - 1

1	nNodos x <= 2^(profundidad x) - 1

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Test.QuickCheck

data Arbol a = H a
             | N a (Arbol a) (Arbol a)
  deriving (Show, Eq)

profundidad :: Arbol a -> Int
profundidad (H _)     = 0
profundidad (N _ i d) = 1 + max (profundidad i) (profundidad d)

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

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,
--    λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))
--    N 0 (H 0) (H 0)
--    N 1 (N (-2) (H (-1)) (H 1)) (H 2)
--    N 3 (H 1) (H 2)
--    N 6 (N 0 (H 5) (H (-5))) (N (-5) (H (-5)) (H 4))
--    H 7
--    N (-8) (H (-8)) (H 9)
--    H 2
--    N (-1) (H 7) (N 9 (H (-2)) (H (-8)))
--    H (-3)
--    N 0 (N 16 (H (-14)) (H (-18))) (H 7)
--    N (-16) (H 18) (N (-19) (H (-15)) (H (-18)))
arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)
arbolArbitrario 0 = H <$> arbitrary
arbolArbitrario n =
  oneof [H <$> arbitrary,
         N <$> arbitrary <*> arbolArbitrario (div n 2) <*> arbolArbitrario (div n 2)]

-- Arbol es subclase de Arbitrary
instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where
  arbitrary = sized arbolArbitrario

-- La propiedad es
prop_nNodosProfundidad :: Arbol Int -> Bool
prop_nNodosProfundidad x =
   nNodos x <= 2 ^ profundidad x - 1

-- (nNodos x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,
--      nNodos (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))  ==  2
nNodos :: Arbol a -> Int
nNodos (H _)     = 0
nNodos (N _ i d) = 1 + nNodos i + nNodos d

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

import Test.QuickCheck

data Arbol a = H a

| N a (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

profundidad :: Arbol a -> Int

profundidad (H _) = 0

profundidad (N _ i d) = 1 + max (profundidad i) (profundidad d)

-- Comprobación de equivalencia

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

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,

-- λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))

-- N 0 (H 0) (H 0)

-- N 1 (N (-2) (H (-1)) (H 1)) (H 2)

-- N 3 (H 1) (H 2)

-- N 6 (N 0 (H 5) (H (-5))) (N (-5) (H (-5)) (H 4))

-- H 7

-- N (-8) (H (-8)) (H 9)

-- H 2

-- N (-1) (H 7) (N 9 (H (-2)) (H (-8)))

-- H (-3)

-- N 0 (N 16 (H (-14)) (H (-18))) (H 7)

-- N (-16) (H 18) (N (-19) (H (-15)) (H (-18)))

arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)

arbolArbitrario 0 = H <$> arbitrary

arbolArbitrario n =

oneof [H <$> arbitrary,

N <$> arbitrary <*> arbolArbitrario (div n 2) <*> arbolArbitrario (div n 2)]

-- Arbol es subclase de Arbitrary

instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where

arbitrary = sized arbolArbitrario

-- La propiedad es

prop_nNodosProfundidad :: Arbol Int -> Bool

prop_nNodosProfundidad x =

nNodos x <= 2 ^ profundidad x - 1

-- (nNodos x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,

-- nNodos (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == 2

nNodos :: Arbol a -> Int

nNodos (H _) = 0

nNodos (N _ i d) = 1 + nNodos i + nNodos d

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_nNodosProfundidad

-- OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from dataclasses import dataclass
from random import choice, randint
from typing import Generic, TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar("A")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class H(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class N(Arbol[A]):
    x: A
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

def profundidad(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case H(_):
            return 0
        case N(_, i, d):
            return 1 + max(profundidad(i), profundidad(d))
    assert False

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

# (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    N(x=2, i=H(x=1), d=H(x=9))
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    H(x=10)
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    N(x=4, i=N(x=7, i=H(x=4), d=H(x=0)), d=H(x=6))
def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:
    if n <= 1:
        return H(randint(0, 10))
    m = n // 2
    return choice([H(randint(0, 10)),
                   N(randint(0, 10),
                     arbolArbitrario(m),
                     arbolArbitrario(m))])

# nNodos(x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,
#    nNodos(N(9, N(3, H(2), H(4)), H(7)))  ==  2
def nNodos(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case H(_):
            return 0
        case N(_, i, d):
            return 1 + nNodos(i) + nNodos(d)
    assert False

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_nHojas(n: int) -> None:
    a = arbolArbitrario(n)
    assert nNodos(a) <= 2 ** profundidad(a) - 1

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

from dataclasses import dataclass

from random import choice, randint

from typing import Generic, TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar("A")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class H(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class N(Arbol[A]):

x: A

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

def profundidad(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case H(_):

return 0

case N(_, i, d):

return 1 + max(profundidad(i), profundidad(d))

assert False

# Comprobación de equivalencia

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

# (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,

# >>> arbolArbitrario(4)

# N(x=2, i=H(x=1), d=H(x=9))

# >>> arbolArbitrario(4)

# H(x=10)

# >>> arbolArbitrario(4)

# N(x=4, i=N(x=7, i=H(x=4), d=H(x=0)), d=H(x=6))

def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:

if n <= 1:

return H(randint(0, 10))

m = n // 2

return choice([H(randint(0, 10)),

N(randint(0, 10),

arbolArbitrario(m),

arbolArbitrario(m))])

# nNodos(x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,

# nNodos(N(9, N(3, H(2), H(4)), H(7))) == 2

def nNodos(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case H(_):

return 0

case N(_, i, d):

return 1 + nNodos(i) + nNodos(d)

assert False

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=1, max_value=10))

def test_nHojas(n: int) -> None:

a = arbolArbitrario(n)

assert nNodos(a) <= 2 ** profundidad(a) - 1

# La comprobación es

# src> poetry run pytest -q profundidad_de_un_arbol_binario.py

# 1 passed in 0.11s

Número de hojas de un árbol binario

PorJosé A. Alonso 15-diciembre-202214-diciembre-2022

El árbol binario

/ \

3 7

/ \

2 4

se puede representar por

   N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

1	N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

El tipo de los árboles binarios se puede definir por

   data Arbol a = H a
                | N a (Arbol a) (Arbol a)

1 2	data Arbol a = H a \| N a (Arbol a) (Arbol a)

Definir las funciones

   nHojas :: Arbol a -> Int
   nNodos :: Arbol a -> Int

1 2	nHojas :: Arbol a -> Int nNodos :: Arbol a -> Int

tales que

(nHojas x) es el número de hojas del árbol x. Por ejemplo,

     nHojas (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))  ==  3

1	nHojas (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == 3

(nNodos x) es el número de nodos del árbol x. Por ejemplo,

     nNodos (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7))  ==  2

1	nNodos (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == 2

Comprobar con QuickCheck que en todo árbol binario el número de sus hojas es igual al número de sus nodos más uno.

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Test.QuickCheck

data Arbol a = H a
             | N a (Arbol a) (Arbol a)
  deriving (Show, Eq)

nHojas :: Arbol a -> Int
nHojas (H _)     = 1
nHojas (N _ i d) = nHojas i + nHojas d

nNodos :: Arbol a -> Int
nNodos (H _)     = 0
nNodos (N _ i d) = 1 + nNodos i + nNodos d

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

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,
--    λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))
--    N 0 (H 0) (H 0)
--    N 1 (N (-2) (H (-1)) (H 1)) (H 2)
--    N 3 (H 1) (H 2)
--    N 6 (N 0 (H 5) (H (-5))) (N (-5) (H (-5)) (H 4))
--    H 7
--    N (-8) (H (-8)) (H 9)
--    H 2
--    N (-1) (H 7) (N 9 (H (-2)) (H (-8)))
--    H (-3)
--    N 0 (N 16 (H (-14)) (H (-18))) (H 7)
--    N (-16) (H 18) (N (-19) (H (-15)) (H (-18)))
arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)
arbolArbitrario 0 = H <$> arbitrary
arbolArbitrario n =
  oneof [H <$> arbitrary,
         N <$> arbitrary <*> arbolArbitrario (div n 2) <*> arbolArbitrario (div n 2)]

-- Arbol es subclase de Arbitrary
instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where
  arbitrary = sized arbolArbitrario

-- La propiedad es
prop_nHojas :: Arbol Int -> Bool
prop_nHojas x =
  nHojas x == nNodos x + 1

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

import Test.QuickCheck

data Arbol a = H a

| N a (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

nHojas :: Arbol a -> Int

nHojas (H _) = 1

nHojas (N _ i d) = nHojas i + nHojas d

nNodos :: Arbol a -> Int

nNodos (H _) = 0

nNodos (N _ i d) = 1 + nNodos i + nNodos d

-- Comprobación de equivalencia

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

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,

-- λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))

-- N 0 (H 0) (H 0)

-- N 1 (N (-2) (H (-1)) (H 1)) (H 2)

-- N 3 (H 1) (H 2)

-- N 6 (N 0 (H 5) (H (-5))) (N (-5) (H (-5)) (H 4))

-- H 7

-- N (-8) (H (-8)) (H 9)

-- H 2

-- N (-1) (H 7) (N 9 (H (-2)) (H (-8)))

-- H (-3)

-- N 0 (N 16 (H (-14)) (H (-18))) (H 7)

-- N (-16) (H 18) (N (-19) (H (-15)) (H (-18)))

arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)

arbolArbitrario 0 = H <$> arbitrary

arbolArbitrario n =

oneof [H <$> arbitrary,

N <$> arbitrary <*> arbolArbitrario (div n 2) <*> arbolArbitrario (div n 2)]

-- Arbol es subclase de Arbitrary

instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where

arbitrary = sized arbolArbitrario

-- La propiedad es

prop_nHojas :: Arbol Int -> Bool

prop_nHojas x =

nHojas x == nNodos x + 1

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_nHojas

-- OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from dataclasses import dataclass
from random import choice, randint
from typing import Generic, TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar("A")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class H(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class N(Arbol[A]):
    x: A
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

def nHojas(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case H(_):
            return 1
        case N(_, i, d):
            return nHojas(i) + nHojas(d)
    assert False

def nNodos(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case H(_):
            return 0
        case N(_, i, d):
            return 1 + nNodos(i) + nNodos(d)
    assert False

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

# (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    N(x=2, i=H(x=1), d=H(x=9))
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    H(x=10)
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    N(x=4, i=N(x=7, i=H(x=4), d=H(x=0)), d=H(x=6))
def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:
    if n <= 1:
        return H(randint(0, 10))
    m = n // 2
    return choice([H(randint(0, 10)),
                   N(randint(0, 10),
                     arbolArbitrario(m),
                     arbolArbitrario(m))])

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_nHojas(n: int) -> None:
    a = arbolArbitrario(n)
    assert nHojas(a) == nNodos(a) + 1

# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q numero_de_hojas_de_un_arbol_binario.py
#    1 passed in 0.10s

from dataclasses import dataclass

from random import choice, randint

from typing import Generic, TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar("A")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class H(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class N(Arbol[A]):

x: A

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

def nHojas(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case H(_):

return 1

case N(_, i, d):

return nHojas(i) + nHojas(d)

assert False

def nNodos(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case H(_):

return 0

case N(_, i, d):

return 1 + nNodos(i) + nNodos(d)

assert False

# Comprobación de equivalencia

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

# (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,

# >>> arbolArbitrario(4)

# N(x=2, i=H(x=1), d=H(x=9))

# >>> arbolArbitrario(4)

# H(x=10)

# >>> arbolArbitrario(4)

# N(x=4, i=N(x=7, i=H(x=4), d=H(x=0)), d=H(x=6))

def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:

if n <= 1:

return H(randint(0, 10))

m = n // 2

return choice([H(randint(0, 10)),

N(randint(0, 10),

arbolArbitrario(m),

arbolArbitrario(m))])

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=1, max_value=10))

def test_nHojas(n: int) -> None:

a = arbolArbitrario(n)

assert nHojas(a) == nNodos(a) + 1

# La comprobación es

# src> poetry run pytest -q numero_de_hojas_de_un_arbol_binario.py

# 1 passed in 0.10s

El tipo de los árboles binarios

PorJosé A. Alonso 15-diciembre-202222-abril-2023

1. El tipo de los árboles binarios en Haskell

El árbol binario

/ \

3 7

/ \

2 4

se puede representar por

   N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

1	N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

usando el tipo de los árboles binarios definido como se muestra a continuación.

import Test.QuickCheck

data Arbol a = H a
             | N a (Arbol a) (Arbol a)
  deriving (Show, Eq)

-- Generador de árboles binarios
-- =============================

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,
--    λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))
--    N 0 (H 0) (H 0)
--    N 1 (N (-2) (H (-1)) (H 1)) (H 2)
--    N 3 (H 1) (H 2)
--    N 6 (N 0 (H 5) (H (-5))) (N (-5) (H (-5)) (H 4))
--    H 7
--    N (-8) (H (-8)) (H 9)
--    H 2
--    N (-1) (H 7) (N 9 (H (-2)) (H (-8)))
--    H (-3)
--    N 0 (N 16 (H (-14)) (H (-18))) (H 7)
--    N (-16) (H 18) (N (-19) (H (-15)) (H (-18)))
arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)
arbolArbitrario 0 = H <$> arbitrary
arbolArbitrario n =
  oneof [H <$> arbitrary,
         N <$> arbitrary <*> arbolArbitrario (div n 2) <*> arbolArbitrario (div n 2)]

-- Arbol es subclase de Arbitrary
instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where
  arbitrary = sized arbolArbitrario

import Test.QuickCheck

data Arbol a = H a

| N a (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

-- Generador de árboles binarios

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

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,

-- λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))

-- N 0 (H 0) (H 0)

-- N 1 (N (-2) (H (-1)) (H 1)) (H 2)

-- N 3 (H 1) (H 2)

-- N 6 (N 0 (H 5) (H (-5))) (N (-5) (H (-5)) (H 4))

-- H 7

-- N (-8) (H (-8)) (H 9)

-- H 2

-- N (-1) (H 7) (N 9 (H (-2)) (H (-8)))

-- H (-3)

-- N 0 (N 16 (H (-14)) (H (-18))) (H 7)

-- N (-16) (H 18) (N (-19) (H (-15)) (H (-18)))

arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)

arbolArbitrario 0 = H <$> arbitrary

arbolArbitrario n =

oneof [H <$> arbitrary,

N <$> arbitrary <*> arbolArbitrario (div n 2) <*> arbolArbitrario (div n 2)]

-- Arbol es subclase de Arbitrary

instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where

arbitrary = sized arbolArbitrario

2. El tipo de los árboles binarios en Python

El árbol binario

/ \

3 7

/ \

2 4

se puede representar por

   N(9, N(3, H(2), H(4)), H(7))

1	N(9, N(3, H(2), H(4)), H(7))

usando la definición de los árboles binarios que se muestra a continuación.

from dataclasses import dataclass
from random import choice, randint
from typing import Generic, TypeVar

A = TypeVar("A")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class H(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class N(Arbol[A]):
    x: A
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

def nHojas(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case H(_):
            return 1
        case N(_, i, d):
            return nHojas(i) + nHojas(d)
    assert False

def nNodos(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case H(_):
            return 0
        case N(_, i, d):
            return 1 + nNodos(i) + nNodos(d)
    assert False

# Generador de árboles
# ====================

# (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    N(x=2, i=H(x=1), d=H(x=9))
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    H(x=10)
#    >>> arbolArbitrario(4)
#    N(x=4, i=N(x=7, i=H(x=4), d=H(x=0)), d=H(x=6))
def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:
    if n <= 1:
        return H(randint(0, 10))
    m = n // 2
    return choice([H(randint(0, 10)),
                   N(randint(0, 10),
                     arbolArbitrario(m),
                     arbolArbitrario(m))])

from dataclasses import dataclass

from random import choice, randint

from typing import Generic, TypeVar

A = TypeVar("A")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class H(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class N(Arbol[A]):

x: A

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

def nHojas(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case H(_):

return 1

case N(_, i, d):

return nHojas(i) + nHojas(d)

assert False

def nNodos(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case H(_):

return 0

case N(_, i, d):

return 1 + nNodos(i) + nNodos(d)

assert False

# Generador de árboles

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

# (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,

# >>> arbolArbitrario(4)

# N(x=2, i=H(x=1), d=H(x=9))

# >>> arbolArbitrario(4)

# H(x=10)

# >>> arbolArbitrario(4)

# N(x=4, i=N(x=7, i=H(x=4), d=H(x=0)), d=H(x=6))

def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:

if n <= 1:

return H(randint(0, 10))

m = n // 2

return choice([H(randint(0, 10)),

N(randint(0, 10),

arbolArbitrario(m),

arbolArbitrario(m))])

El tipo de las expresiones aritméticas: Número de operaciones en una expresión

PorJosé A. Alonso 14-diciembre-202220-abril-2023

Usando el tipo de las expresiones aritméticas, definir la función

   numeroOps :: Expr -> Int

1	numeroOps :: Expr -> Int

tal que numeroOps e es el número de operaciones de e. Por ejemplo,

   numeroOps (Lit 3)                      ==  0
   numeroOps (Suma (Lit 7) (Op (Lit 5)))  ==  2

1 2	numeroOps (Lit 3) == 0 numeroOps (Suma (Lit 7) (Op (Lit 5))) == 2

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Tipo_expresion_aritmetica (Expr (..))

numeroOps :: Expr -> Int
numeroOps (Lit _)        = 0
numeroOps (Suma x y)     = 1 + numeroOps x + numeroOps y
numeroOps (Op x)         = 1 + numeroOps x
numeroOps (SiCero x y z) = 1 + numeroOps x + numeroOps y + numeroOps z

import Tipo_expresion_aritmetica (Expr (..))

numeroOps :: Expr -> Int

numeroOps (Lit _) = 0

numeroOps (Suma x y) = 1 + numeroOps x + numeroOps y

numeroOps (Op x) = 1 + numeroOps x

numeroOps (SiCero x y z) = 1 + numeroOps x + numeroOps y + numeroOps z

Soluciones en Python

from src.tipo_expresion_aritmetica import Expr, Lit, Op, SiCero, Suma


def numeroOps(e: Expr) -> int:
    match e:
        case Lit(_):
            return 0
        case Suma(x, y):
            return 1 + numeroOps(x) + numeroOps(y)
        case Op(x):
            return 1 + numeroOps(x)
        case SiCero(x, y, z):
            return 1 + numeroOps(x) + numeroOps(y) + numeroOps(z)
    assert False

from src.tipo_expresion_aritmetica import Expr, Lit, Op, SiCero, Suma

def numeroOps(e: Expr) -> int:

match e:

case Lit(_):

return 0

case Suma(x, y):

return 1 + numeroOps(x) + numeroOps(y)

case Op(x):

return 1 + numeroOps(x)

case SiCero(x, y, z):

return 1 + numeroOps(x) + numeroOps(y) + numeroOps(z)

assert False

El tipo de las expresiones aritméticas: Valor de la resta

PorJosé A. Alonso 13-diciembre-202220-abril-2023

Usando el tipo de las expresiones aritméticas, definir la función

   resta :: Expr -> Expr -> Expr

1	resta :: Expr -> Expr -> Expr

tal que resta e1 e2 es la expresión correspondiente a la diferencia de e1 y e2. Por ejemplo,

   resta (Lit 42) (Lit 2)  ==  Suma (Lit 42) (Op (Lit 2))

1	resta (Lit 42) (Lit 2) == Suma (Lit 42) (Op (Lit 2))

Comprobar con QuickCheck que

   valor (resta x y) == valor x - valor y

1	valor (resta x y) == valor x - valor y

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Tipo_expresion_aritmetica (Expr (..))
import Valor_de_una_expresion_aritmetica (valor)
import Test.QuickCheck

resta :: Expr -> Expr -> Expr
resta x y = Suma x (Op y)

-- Comprobación de la propiedad
-- ============================

-- (exprArbitraria n) es una expresión aleatoria de tamaño n. Por
-- ejemplo,
--    λ> sample (exprArbitraria 3)
--    Op (Op (Lit 0))
--    SiCero (Lit 0) (Lit (-2)) (Lit (-1))
--    Op (Suma (Lit 3) (Lit 0))
--    Op (Lit 5)
--    Op (Lit (-1))
--    Op (Op (Lit 9))
--    Suma (Lit (-12)) (Lit (-12))
--    Suma (Lit (-9)) (Lit 10)
--    Op (Suma (Lit 8) (Lit 15))
--    SiCero (Lit 16) (Lit 9) (Lit (-5))
--    Suma (Lit (-3)) (Lit 1)
exprArbitraria :: Int -> Gen Expr
exprArbitraria n
  | n <= 1 = Lit <$> arbitrary
  | otherwise = oneof
                [ Lit <$> arbitrary
                , let m = div n 2
                  in Suma <$> exprArbitraria m <*> exprArbitraria m
                , Op <$> exprArbitraria (n - 1)
                , let m = div n 3
                  in SiCero <$> exprArbitraria m
                            <*> exprArbitraria m
                            <*> exprArbitraria m ]

-- Expr es subclase de Arbitrary
instance Arbitrary Expr where
  arbitrary = sized exprArbitraria


-- La propiedad es
prop_resta :: Expr -> Expr -> Property
prop_resta x y =
  valor (resta x y) === valor x - valor y

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

import Tipo_expresion_aritmetica (Expr (..))

import Valor_de_una_expresion_aritmetica (valor)

import Test.QuickCheck

resta :: Expr -> Expr -> Expr

resta x y = Suma x (Op y)

-- Comprobación de la propiedad

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

-- (exprArbitraria n) es una expresión aleatoria de tamaño n. Por

-- ejemplo,

-- λ> sample (exprArbitraria 3)

-- Op (Op (Lit 0))

-- SiCero (Lit 0) (Lit (-2)) (Lit (-1))

-- Op (Suma (Lit 3) (Lit 0))

-- Op (Lit 5)

-- Op (Lit (-1))

-- Op (Op (Lit 9))

-- Suma (Lit (-12)) (Lit (-12))

-- Suma (Lit (-9)) (Lit 10)

-- Op (Suma (Lit 8) (Lit 15))

-- SiCero (Lit 16) (Lit 9) (Lit (-5))

-- Suma (Lit (-3)) (Lit 1)

exprArbitraria :: Int -> Gen Expr

exprArbitraria n

| n <= 1 = Lit <$> arbitrary

| otherwise = oneof

[ Lit <$> arbitrary

, let m = div n 2

in Suma <$> exprArbitraria m <*> exprArbitraria m

, Op <$> exprArbitraria (n - 1)

, let m = div n 3

in SiCero <$> exprArbitraria m

<*> exprArbitraria m

<*> exprArbitraria m ]

-- Expr es subclase de Arbitrary

instance Arbitrary Expr where

arbitrary = sized exprArbitraria

-- La propiedad es

prop_resta :: Expr -> Expr -> Property

prop_resta x y =

valor (resta x y) === valor x - valor y

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_resta

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from random import choice, randint

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

from src.tipo_expresion_aritmetica import Expr, Lit, Op, SiCero, Suma
from src.valor_de_una_expresion_aritmetica import valor


def resta(x: Expr, y: Expr) -> Expr:
    return Suma(x, Op(y))

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

# exprArbitraria(n) es una expresión aleatoria de tamaño n. Por
# ejemplo,
#    >>> exprArbitraria(3)
#    Op(x=Op(x=Lit(x=9)))
#    >>> exprArbitraria(3)
#    Op(x=SiCero(x=Lit(x=6), y=Lit(x=2), z=Lit(x=6)))
#    >>> exprArbitraria(3)
#    Suma(x=Lit(x=8), y=Lit(x=2))
def exprArbitraria(n: int) -> Expr:
    if n <= 1:
        return Lit(randint(0, 10))
    m = n // 2
    return choice([Lit(randint(0, 10)),
                   Suma(exprArbitraria(m), exprArbitraria(m)),
                   Op(exprArbitraria(n - 1)),
                   SiCero(exprArbitraria(m),
                          exprArbitraria(m),
                          exprArbitraria(m))])

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=1, max_value=10),
       st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_mismaForma(n1: int, n2: int) -> None:
    x = exprArbitraria(n1)
    y = exprArbitraria(n2)
    assert valor(resta(x, y)) == valor(x) - valor(y)

# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q valor_de_la_resta.py
#    1 passed in 0.21s

from random import choice, randint

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

from src.tipo_expresion_aritmetica import Expr, Lit, Op, SiCero, Suma

from src.valor_de_una_expresion_aritmetica import valor

def resta(x: Expr, y: Expr) -> Expr:

return Suma(x, Op(y))

# Comprobación de la propiedad

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

# exprArbitraria(n) es una expresión aleatoria de tamaño n. Por

# ejemplo,

# >>> exprArbitraria(3)

# Op(x=Op(x=Lit(x=9)))

# >>> exprArbitraria(3)

# Op(x=SiCero(x=Lit(x=6), y=Lit(x=2), z=Lit(x=6)))

# >>> exprArbitraria(3)

# Suma(x=Lit(x=8), y=Lit(x=2))

def exprArbitraria(n: int) -> Expr:

if n <= 1:

return Lit(randint(0, 10))

m = n // 2

return choice([Lit(randint(0, 10)),

Suma(exprArbitraria(m), exprArbitraria(m)),

Op(exprArbitraria(n - 1)),

SiCero(exprArbitraria(m),

exprArbitraria(m),

exprArbitraria(m))])

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=1, max_value=10),

st.integers(min_value=1, max_value=10))

def test_mismaForma(n1: int, n2: int) -> None:

x = exprArbitraria(n1)

y = exprArbitraria(n2)

assert valor(resta(x, y)) == valor(x) - valor(y)

# La comprobación es

# src> poetry run pytest -q valor_de_la_resta.py

# 1 passed in 0.21s

El tipo de las expresiones aritméticas: Valor de una expresión

PorJosé A. Alonso 12-diciembre-202220-abril-2023

Usando el tipo de las expresiones aritméticas, definir la función

   valor :: Expr -> Int

1	valor :: Expr -> Int

tal que valor e es el valor de la expresión e (donde el valor de SiCero e e1 e2 es el valor de e1 si el valor de e es cero y el es el valor de e2, en caso contrario). Por ejemplo,

   valor (Op (Suma (Lit 3) (Lit 5)))      ==  -8
   valor (SiCero (Lit 0) (Lit 4) (Lit 5)) == 4
   valor (SiCero (Lit 1) (Lit 4) (Lit 5)) == 5

valor (Op (Suma (Lit 3) (Lit 5))) == -8

valor (SiCero (Lit 0) (Lit 4) (Lit 5)) == 4

valor (SiCero (Lit 1) (Lit 4) (Lit 5)) == 5

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Tipo_expresion_aritmetica (Expr (..))

valor :: Expr -> Int
valor (Lit n)        = n
valor (Suma x y)     = valor x + valor y
valor (Op x)         = - valor x
valor (SiCero x y z) | valor x == 0 = valor y
                     | otherwise    = valor z

import Tipo_expresion_aritmetica (Expr (..))

valor :: Expr -> Int

valor (Lit n) = n

valor (Suma x y) = valor x + valor y

valor (Op x) = - valor x

valor (SiCero x y z) | valor x == 0 = valor y

| otherwise = valor z

Soluciones en Python

from src.tipo_expresion_aritmetica import Expr, Lit, Op, SiCero, Suma

# 1ª solución
# ===========

def valor(e: Expr) -> int:
    match e:
        case Lit(n):
            return n
        case Suma(x, y):
            return valor(x) + valor(y)
        case Op(x):
            return -valor(x)
        case SiCero(x, y, z):
            return valor(y) if valor(x) == 0 else valor(z)
    assert False

# 2ª solución
# ===========

def valor2(e: Expr) -> int:
    if isinstance(e, Lit):
        return e.x
    if isinstance(e, Suma):
        return valor2(e.x) + valor2(e.y)
    if isinstance(e, Op):
        return -valor2(e.x)
    if isinstance(e, SiCero):
        if valor2(e.x) == 0:
            return valor2(e.y)
        return valor2(e.z)
    assert False

from src.tipo_expresion_aritmetica import Expr, Lit, Op, SiCero, Suma

# 1ª solución

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

def valor(e: Expr) -> int:

match e:

case Lit(n):

return n

case Suma(x, y):

return valor(x) + valor(y)

case Op(x):

return -valor(x)

case SiCero(x, y, z):

return valor(y) if valor(x) == 0 else valor(z)

assert False

# 2ª solución

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

def valor2(e: Expr) -> int:

if isinstance(e, Lit):

return e.x

if isinstance(e, Suma):

return valor2(e.x) + valor2(e.y)

if isinstance(e, Op):

return -valor2(e.x)

if isinstance(e, SiCero):

if valor2(e.x) == 0:

return valor2(e.y)

return valor2(e.z)

assert False

El tipo de las expresiones aritméticas

PorJosé A. Alonso 12-diciembre-202220-abril-2023

1. El tipo de las expresiones aritméticas en Haskell

El tipo de las expresiones aritméticas formadas por

literales (p.e. Lit 7),
sumas (p.e. Suma (Lit 7) (Suma (Lit 3) (Lit 5)))
opuestos (p.e. Op (Suma (Op (Lit 7)) (Suma (Lit 3) (Lit 5))))
expresiones condicionales (p.e. (SiCero (Lit 3) (Lit 4) (Lit 5))

se define como se muestra a continuación.

data Expr = Lit Int
          | Suma Expr Expr
          | Op Expr
          | SiCero Expr Expr Expr
  deriving (Eq, Show)

data Expr = Lit Int

| Suma Expr Expr

| Op Expr

| SiCero Expr Expr Expr

deriving (Eq, Show)

2. El tipo de las expresiones aritméticas en Python

El tipo de las expresiones aritméticas formadas por

literales (p.e. Lit 7),
sumas (p.e. Suma (Lit 7) (Suma (Lit 3) (Lit 5)))
opuestos (p.e. Op (Suma (Op (Lit 7)) (Suma (Lit 3) (Lit 5))))
expresiones condicionales (p.e. (SiCero (Lit 3) (Lit 4) (Lit 5))

se define como se muestra a continuación.

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Expr:
    pass

@dataclass
class Lit(Expr):
    x: int

@dataclass
class Suma(Expr):
    x: Expr
    y: Expr

@dataclass
class Op(Expr):
    x: Expr

@dataclass
class SiCero(Expr):
    x: Expr
    y: Expr
    z: Expr

from dataclasses import dataclass

@dataclass

class Expr:

pass

@dataclass

class Lit(Expr):

x: int

@dataclass

class Suma(Expr):

x: Expr

y: Expr

@dataclass

class Op(Expr):

x: Expr

@dataclass

class SiCero(Expr):

x: Expr

y: Expr

z: Expr

Árbol con las hojas en la profundidad dada

PorJosé A. Alonso 9-diciembre-202214-diciembre-2022

El árbol binario

        ·
       / \
      /   \
     ·     ·
    / \   / \
   1   4 6   9

/ \

· ·

/ \ / \

1 4 6 9

se puede representar por

   ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4))
                  (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

1 2	ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4)) (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

El tipo de los árboles binarios se puede definir por

   data Arbol a = Hoja a
                | Nodo (Arbol a) (Arbol a)
     deriving (Show, Eq)

data Arbol a = Hoja a

| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

Definir la función

   creaArbol :: Int -> Arbol ()

1	creaArbol :: Int -> Arbol ()

tal que creaArbol n es el árbol cuyas hoyas están en la profundidad n. Por ejemplo,

   λ> creaArbol 2
   Nodo (Nodo (Hoja ()) (Hoja ())) (Nodo (Hoja ()) (Hoja ()))

1 2	λ> creaArbol 2 Nodo (Nodo (Hoja ()) (Hoja ())) (Nodo (Hoja ()) (Hoja ()))

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

data Arbol a = Hoja a
             | Nodo (Arbol a) (Arbol a)
  deriving (Show, Eq)

creaArbol :: Int -> Arbol ()
creaArbol h
  | h <= 0    = Hoja ()
  | otherwise = Nodo x x
  where x = creaArbol (h - 1)

data Arbol a = Hoja a

| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

creaArbol :: Int -> Arbol ()

creaArbol h

| h <= 0 = Hoja ()

| otherwise = Nodo x x

where x = creaArbol (h - 1)

Soluciones en Python

from dataclasses import dataclass
from typing import Any, Generic, TypeVar

A = TypeVar("A")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class Hoja(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class Nodo(Arbol[A]):
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

def creaArbol(h: int) -> Arbol[Any]:
    if h <= 0:
        return Hoja(None)
    x = creaArbol(h - 1)
    return Nodo(x, x)

from dataclasses import dataclass

from typing import Any, Generic, TypeVar

A = TypeVar("A")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class Hoja(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class Nodo(Arbol[A]):

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

def creaArbol(h: int) -> Arbol[Any]:

if h <= 0:

return Hoja(None)

x = creaArbol(h - 1)

return Nodo(x, x)

Árboles con la misma forma

PorJosé A. Alonso 8-diciembre-202214-diciembre-2022

El árbol binario

        ·
       / \
      /   \
     ·     ·
    / \   / \
   1   4 6   9

/ \

· ·

/ \ / \

1 4 6 9

se puede representar por

   ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4))
                  (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

1 2	ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4)) (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

El tipo de los árboles binarios se puede definir por

   data Arbol a = Hoja a
                | Nodo (Arbol a) (Arbol a)
     deriving (Show, Eq)

data Arbol a = Hoja a

| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

Definir la función

   mismaForma :: Arbol a -> Arbol b -> Bool

1	mismaForma :: Arbol a -> Arbol b -> Bool

tal que mismaForma t1 t2 se verifica si t1 y t2 tienen la misma estructura. Por ejemplo,

   λ> arbol1 = Hoja 5
   λ> arbol2 = Hoja 3
   λ> mismaForma arbol1 arbol2
   True
   λ> arbol3 = Nodo (Hoja 6) (Hoja 7)
   λ> mismaForma arbol1 arbol3
   False
   λ> arbol4 = Nodo (Hoja 9) (Hoja 5)
   λ> mismaForma arbol3 arbol4
   True

λ> arbol1 = Hoja 5

λ> arbol2 = Hoja 3

λ> mismaForma arbol1 arbol2

True

λ> arbol3 = Nodo (Hoja 6) (Hoja 7)

λ> mismaForma arbol1 arbol3

False

λ> arbol4 = Nodo (Hoja 9) (Hoja 5)

λ> mismaForma arbol3 arbol4

True

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Test.QuickCheck

data Arbol a = Hoja a
             | Nodo (Arbol a) (Arbol a)
  deriving (Show, Eq)

-- 1ª solución
-- ===========

mismaForma1 :: Arbol a -> Arbol b -> Bool
mismaForma1 (Hoja _)   (Hoja _)     = True
mismaForma1 (Nodo l r) (Nodo l' r') = mismaForma1 l l' && mismaForma1 r r'
mismaForma1 _          _            = False

-- 2ª solución
-- ===========

mismaForma2 :: Arbol a -> Arbol b -> Bool
mismaForma2 x y = f x == f y
  where
    f = mapArbol (const ())

-- (mapArbol f t) es el árbol obtenido aplicando la función f a los
-- elementos del árbol t. Por ejemplo,
--    λ> mapArbol (+ 1) (Nodo (Hoja 2) (Hoja 4))
--    Nodo (Hoja 3) (Hoja 5)
mapArbol :: (a -> b) -> Arbol a -> Arbol b
mapArbol f (Hoja a)   = Hoja (f a)
mapArbol f (Nodo i d) = Nodo (mapArbol f i) (mapArbol f d)

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

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,
--    λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))
--    Nodo (Nodo (Nodo (Hoja 0) (Hoja 0)) (Hoja 0)) (Hoja 0)
--    Nodo (Nodo (Hoja 4) (Hoja 8)) (Hoja (-4))
--    Nodo (Nodo (Nodo (Hoja 4) (Hoja 10)) (Hoja (-6))) (Hoja (-1))
--    Nodo (Nodo (Hoja 3) (Hoja 6)) (Hoja (-5))
--    Nodo (Nodo (Hoja (-11)) (Hoja (-13))) (Hoja 14)
--    Nodo (Nodo (Hoja (-7)) (Hoja 15)) (Hoja (-2))
--    Nodo (Nodo (Hoja (-9)) (Hoja (-2))) (Hoja (-6))
--    Nodo (Nodo (Hoja (-15)) (Hoja (-16))) (Hoja (-20))
arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)
arbolArbitrario n
  | n <= 1    = Hoja <$> arbitrary
  | otherwise = do
      k <- choose (2, n - 1)
      Nodo <$> arbolArbitrario k <*> arbolArbitrario (n - k)

-- Arbol es subclase de Arbitraria
instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where
  arbitrary = sized arbolArbitrario
  shrink (Hoja x)   = Hoja <$> shrink x
  shrink (Nodo l r) = l :
                      r :
                      [Nodo l' r | l' <- shrink l] ++
                      [Nodo l r' | r' <- shrink r]

-- La propiedad es
prop_mismaForma :: Arbol Int -> Arbol Int -> Property
prop_mismaForma a1 a2 =
  mismaForma1 a1 a2 === mismaForma2 a1 a2

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

import Test.QuickCheck

data Arbol a = Hoja a

| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

-- 1ª solución

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

mismaForma1 :: Arbol a -> Arbol b -> Bool

mismaForma1 (Hoja _) (Hoja _) = True

mismaForma1 (Nodo l r) (Nodo l' r') = mismaForma1 l l' && mismaForma1 r r'

mismaForma1 _ _ = False

-- 2ª solución

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

mismaForma2 :: Arbol a -> Arbol b -> Bool

mismaForma2 x y = f x == f y

where

f = mapArbol (const ())

-- (mapArbol f t) es el árbol obtenido aplicando la función f a los

-- elementos del árbol t. Por ejemplo,

-- λ> mapArbol (+ 1) (Nodo (Hoja 2) (Hoja 4))

-- Nodo (Hoja 3) (Hoja 5)

mapArbol :: (a -> b) -> Arbol a -> Arbol b

mapArbol f (Hoja a) = Hoja (f a)

mapArbol f (Nodo i d) = Nodo (mapArbol f i) (mapArbol f d)

-- Comprobación de equivalencia

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

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,

-- λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))

-- Nodo (Nodo (Nodo (Hoja 0) (Hoja 0)) (Hoja 0)) (Hoja 0)

-- Nodo (Nodo (Hoja 4) (Hoja 8)) (Hoja (-4))

-- Nodo (Nodo (Nodo (Hoja 4) (Hoja 10)) (Hoja (-6))) (Hoja (-1))

-- Nodo (Nodo (Hoja 3) (Hoja 6)) (Hoja (-5))

-- Nodo (Nodo (Hoja (-11)) (Hoja (-13))) (Hoja 14)

-- Nodo (Nodo (Hoja (-7)) (Hoja 15)) (Hoja (-2))

-- Nodo (Nodo (Hoja (-9)) (Hoja (-2))) (Hoja (-6))

-- Nodo (Nodo (Hoja (-15)) (Hoja (-16))) (Hoja (-20))

arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)

arbolArbitrario n

| n <= 1 = Hoja <$> arbitrary

| otherwise = do

k <- choose (2, n - 1)

Nodo <$> arbolArbitrario k <*> arbolArbitrario (n - k)

-- Arbol es subclase de Arbitraria

instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where

arbitrary = sized arbolArbitrario

shrink (Hoja x) = Hoja <$> shrink x

shrink (Nodo l r) = l :

r :

[Nodo l' r | l' <- shrink l] ++

[Nodo l r' | r' <- shrink r]

-- La propiedad es

prop_mismaForma :: Arbol Int -> Arbol Int -> Property

prop_mismaForma a1 a2 =

mismaForma1 a1 a2 === mismaForma2 a1 a2

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_mismaForma

-- +++ OK, passed 100 tests.

Soluciones en Python

from dataclasses import dataclass
from random import randint
from typing import Callable, Generic, TypeVar

from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar("A")
B = TypeVar("B")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class Hoja(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class Nodo(Arbol[A]):
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

# -- 1ª solución
# -- ===========

def mismaForma1(a: Arbol[A], b: Arbol[B]) -> bool:
    match (a, b):
        case (Hoja(_), Hoja(_)):
            return True
        case (Nodo(i1, d1), Nodo(i2, d2)):
            return mismaForma1(i1, i2) and mismaForma1(d1, d2)
        case (_, _):
            return False
    assert False

# -- 2ª solución
# -- ===========

# mapArbol(f, t) es el árbolo obtenido aplicando la función f a
# los elementos del árbol t. Por ejemplo,
#    >>> mapArbol(lambda x: 1 + x, Nodo(Hoja(2), Hoja(4)))
#    Nodo(i=Hoja(x=3), d=Hoja(x=5))
def mapArbol(f: Callable[[A], B], a: Arbol[A]) -> Arbol[B]:
    match a:
        case Hoja(x):
            return Hoja(f(x))
        case Nodo(i, d):
            return Nodo(mapArbol(f, i), mapArbol(f, d))
    assert False

def mismaForma2(a: Arbol[A], b: Arbol[B]) -> bool:
    return mapArbol(lambda x: 0, a) == mapArbol(lambda x: 0, b)

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

# arbolArbitrario(n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,
#    >>> arbolArbitrario(3)
#    Nodo(i=Hoja(x=2), d=Nodo(i=Hoja(x=5), d=Hoja(x=2)))
#    >>> arbolArbitrario(3)
#    Nodo(i=Nodo(i=Hoja(x=6), d=Hoja(x=9)), d=Hoja(x=1))
def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:
    if n <= 1:
        return Hoja(randint(1, 10 * n))
    k = min(randint(1, n), n - 1)
    return Nodo(arbolArbitrario(k), arbolArbitrario(n - k))

# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=1, max_value=10),
       st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_mismaForma(n1: int, n2: int) -> None:
    a1 = arbolArbitrario(n1)
    a2 = arbolArbitrario(n2)
    assert mismaForma1(a1, a2) == mismaForma2(a1, a2)

# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q arboles_con_la_misma_forma.py
#    1 passed in 0.22s

from dataclasses import dataclass

from random import randint

from typing import Callable, Generic, TypeVar

from hypothesis import given

from hypothesis import strategies as st

A = TypeVar("A")

B = TypeVar("B")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class Hoja(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class Nodo(Arbol[A]):

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

# -- 1ª solución

# -- ===========

def mismaForma1(a: Arbol[A], b: Arbol[B]) -> bool:

match (a, b):

case (Hoja(_), Hoja(_)):

return True

case (Nodo(i1, d1), Nodo(i2, d2)):

return mismaForma1(i1, i2) and mismaForma1(d1, d2)

case (_, _):

return False

assert False

# -- 2ª solución

# -- ===========

# mapArbol(f, t) es el árbolo obtenido aplicando la función f a

# los elementos del árbol t. Por ejemplo,

# >>> mapArbol(lambda x: 1 + x, Nodo(Hoja(2), Hoja(4)))

# Nodo(i=Hoja(x=3), d=Hoja(x=5))

def mapArbol(f: Callable[[A], B], a: Arbol[A]) -> Arbol[B]:

match a:

case Hoja(x):

return Hoja(f(x))

case Nodo(i, d):

return Nodo(mapArbol(f, i), mapArbol(f, d))

assert False

def mismaForma2(a: Arbol[A], b: Arbol[B]) -> bool:

return mapArbol(lambda x: 0, a) == mapArbol(lambda x: 0, b)

# Comprobación de equivalencia

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

# arbolArbitrario(n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,

# >>> arbolArbitrario(3)

# Nodo(i=Hoja(x=2), d=Nodo(i=Hoja(x=5), d=Hoja(x=2)))

# >>> arbolArbitrario(3)

# Nodo(i=Nodo(i=Hoja(x=6), d=Hoja(x=9)), d=Hoja(x=1))

def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:

if n <= 1:

return Hoja(randint(1, 10 * n))

k = min(randint(1, n), n - 1)

return Nodo(arbolArbitrario(k), arbolArbitrario(n - k))

# La propiedad es

@given(st.integers(min_value=1, max_value=10),

st.integers(min_value=1, max_value=10))

def test_mismaForma(n1: int, n2: int) -> None:

a1 = arbolArbitrario(n1)

a2 = arbolArbitrario(n2)

assert mismaForma1(a1, a2) == mismaForma2(a1, a2)

# La comprobación es

# src> poetry run pytest -q arboles_con_la_misma_forma.py

# 1 passed in 0.22s

Aplicación de una función a un árbol

PorJosé A. Alonso 7-diciembre-202214-diciembre-2022

El árbol binario

        ·
       / \
      /   \
     ·     ·
    / \   / \
   1   4 6   9

/ \

· ·

/ \ / \

1 4 6 9

se puede representar por

   ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4))
                  (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

1 2	ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4)) (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

El tipo de los árboles binarios se puede definir por

   data Arbol a = Hoja a
                | Nodo (Arbol a) (Arbol a)
     deriving (Show, Eq)

data Arbol a = Hoja a

| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

Definir la función

   mapArbol :: (a -> b) -> Arbol a -> Arbol b

1	mapArbol :: (a -> b) -> Arbol a -> Arbol b

tal que mapArbol f t es el árbolo obtenido aplicando la función f a los elementos del árbol t. Por ejemplo,

   λ> mapArbol (+ 1) (Nodo (Hoja 2) (Hoja 4))
   Nodo (Hoja 3) (Hoja 5)

1 2	λ> mapArbol (+ 1) (Nodo (Hoja 2) (Hoja 4)) Nodo (Hoja 3) (Hoja 5)

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

data Arbol a = Hoja a
             | Nodo (Arbol a) (Arbol a)
  deriving (Show, Eq)

mapArbol :: (a -> b) -> Arbol a -> Arbol b
mapArbol f (Hoja a)   = Hoja (f a)
mapArbol f (Nodo l r) = Nodo (mapArbol f l) (mapArbol f r)

data Arbol a = Hoja a

| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Show, Eq)

mapArbol :: (a -> b) -> Arbol a -> Arbol b

mapArbol f (Hoja a) = Hoja (f a)

mapArbol f (Nodo l r) = Nodo (mapArbol f l) (mapArbol f r)

Soluciones en Python

from dataclasses import dataclass
from typing import Callable, Generic, TypeVar

A = TypeVar("A")
B = TypeVar("B")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class Hoja(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class Nodo(Arbol[A]):
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

def mapArbol(f: Callable[[A], B], a: Arbol[A]) -> Arbol[B]:
    match a:
        case Hoja(x):
            return Hoja(f(x))
        case Nodo(i, d):
            return Nodo(mapArbol(f, i), mapArbol(f, d))
    assert False

from dataclasses import dataclass

from typing import Callable, Generic, TypeVar

A = TypeVar("A")

B = TypeVar("B")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class Hoja(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class Nodo(Arbol[A]):

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

def mapArbol(f: Callable[[A], B], a: Arbol[A]) -> Arbol[B]:

match a:

case Hoja(x):

return Hoja(f(x))

case Nodo(i, d):

return Nodo(mapArbol(f, i), mapArbol(f, d))

assert False

Altura de un árbol binario

PorJosé A. Alonso 6-diciembre-202214-diciembre-2022

El árbol binario

        ·
       / \
      /   \
     ·     ·
    / \   / \
   1   4 6   9

/ \

· ·

/ \ / \

1 4 6 9

se puede representar por

   ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4))
                  (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

1 2	ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4)) (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

El tipo de los árboles binarios se puede definir por

data Arbol a = Hoja a
| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

Definir la función

   altura :: Arbol a -> Int

1	altura :: Arbol a -> Int

tal que altura t es la altura del árbol t. Por ejemplo,

   λ> altura (Hoja 1)
   0
   λ> altura (Nodo (Hoja 1) (Hoja 6))
   1
   λ> altura (Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 6)) (Hoja 2))
   2
   λ> altura (Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 6)) (Nodo (Hoja 2) (Hoja 7)))
   2

λ> altura (Hoja 1)

λ> altura (Nodo (Hoja 1) (Hoja 6))

λ> altura (Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 6)) (Hoja 2))

λ> altura (Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 6)) (Nodo (Hoja 2) (Hoja 7)))

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

data Arbol a = Hoja a
             | Nodo (Arbol a) (Arbol a)

altura :: Arbol a -> Int
altura (Hoja _)   = 0
altura (Nodo i d) = 1 + max (altura i) (altura d)

data Arbol a = Hoja a

| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

altura :: Arbol a -> Int

altura (Hoja _) = 0

altura (Nodo i d) = 1 + max (altura i) (altura d)

Soluciones en Python

from dataclasses import dataclass
from typing import Generic, TypeVar

A = TypeVar("A")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class Hoja(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class Nodo(Arbol[A]):
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

def altura(a: Arbol[A]) -> int:
    match a:
        case Hoja(_):
            return 0
        case Nodo(i, d):
            return 1 + max(altura(i), altura(d))
    assert False

from dataclasses import dataclass

from typing import Generic, TypeVar

A = TypeVar("A")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class Hoja(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class Nodo(Arbol[A]):

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

def altura(a: Arbol[A]) -> int:

match a:

case Hoja(_):

return 0

case Nodo(i, d):

return 1 + max(altura(i), altura(d))

assert False

El tipo de los árboles binarios con valores en las hojas

PorJosé A. Alonso 6-diciembre-202223-abril-2023

1. El tipo de los árboles binarios con valores en las hojas en Haskell

El árbol binario

        ·
       / \
      /   \
     ·     ·
    / \   / \
   1   4 6   9

/ \

· ·

/ \ / \

1 4 6 9

se puede representar por

   ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4))
                  (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

1 2	ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) (Hoja 4)) (Nodo (Hoja 6) (Hoja 9))

usando el tipo de los árboles binarios con valores en las hojas definido como se muestra a continuación.

data Arbol a = Hoja a
             | Nodo (Arbol a) (Arbol a)
  deriving (Eq, Show)

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,
--    λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))
--    Nodo (Nodo (Nodo (Hoja 0) (Hoja 0)) (Hoja 0)) (Hoja 0)
--    Nodo (Nodo (Hoja 4) (Hoja 8)) (Hoja (-4))
--    Nodo (Nodo (Nodo (Hoja 4) (Hoja 10)) (Hoja (-6))) (Hoja (-1))
--    Nodo (Nodo (Hoja 3) (Hoja 6)) (Hoja (-5))
--    Nodo (Nodo (Hoja (-11)) (Hoja (-13))) (Hoja 14)
--    Nodo (Nodo (Hoja (-7)) (Hoja 15)) (Hoja (-2))
--    Nodo (Nodo (Hoja (-9)) (Hoja (-2))) (Hoja (-6))
--    Nodo (Nodo (Hoja (-15)) (Hoja (-16))) (Hoja (-20))
arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)
arbolArbitrario n
  | n <= 1    = Hoja <$> arbitrary
  | otherwise = do
      k <- choose (2, n - 1)
      Nodo <$> arbolArbitrario k <*> arbolArbitrario (n - k)

-- Arbol es subclase de Arbitraria
instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where
  arbitrary = sized arbolArbitrario
  shrink (Hoja x)   = Hoja <$> shrink x
  shrink (Nodo l r) = l :
                      r :
                      [Nodo l' r | l' <- shrink l] ++
                      [Nodo l r' | r' <- shrink r]

data Arbol a = Hoja a

| Nodo (Arbol a) (Arbol a)

deriving (Eq, Show)

-- (arbolArbitrario n) es un árbol aleatorio de altura n. Por ejemplo,

-- λ> sample (arbolArbitrario 3 :: Gen (Arbol Int))

-- Nodo (Nodo (Nodo (Hoja 0) (Hoja 0)) (Hoja 0)) (Hoja 0)

-- Nodo (Nodo (Hoja 4) (Hoja 8)) (Hoja (-4))

-- Nodo (Nodo (Nodo (Hoja 4) (Hoja 10)) (Hoja (-6))) (Hoja (-1))

-- Nodo (Nodo (Hoja 3) (Hoja 6)) (Hoja (-5))

-- Nodo (Nodo (Hoja (-11)) (Hoja (-13))) (Hoja 14)

-- Nodo (Nodo (Hoja (-7)) (Hoja 15)) (Hoja (-2))

-- Nodo (Nodo (Hoja (-9)) (Hoja (-2))) (Hoja (-6))

-- Nodo (Nodo (Hoja (-15)) (Hoja (-16))) (Hoja (-20))

arbolArbitrario :: Arbitrary a => Int -> Gen (Arbol a)

arbolArbitrario n

| n <= 1 = Hoja <$> arbitrary

| otherwise = do

k <- choose (2, n - 1)

Nodo <$> arbolArbitrario k <*> arbolArbitrario (n - k)

-- Arbol es subclase de Arbitraria

instance Arbitrary a => Arbitrary (Arbol a) where

arbitrary = sized arbolArbitrario

shrink (Hoja x) = Hoja <$> shrink x

shrink (Nodo l r) = l :

r :

[Nodo l' r | l' <- shrink l] ++

[Nodo l r' | r' <- shrink r]

2. El tipo de los árboles binarios con valores en las hojas en Python

El árbol binario

        ·
       / \
      /   \
     ·     ·
    / \   / \
   1   4 6   9

/ \

· ·

/ \ / \

1 4 6 9

se puede representar por

   ejArbol = Nodo(Nodo(Hoja(1), Hoja(4)),
                  Nodo(Hoja(6), Hoja(9)))

1 2	ejArbol = Nodo(Nodo(Hoja(1), Hoja(4)), Nodo(Hoja(6), Hoja(9)))

usando el tipo de los árboles binarios con valores en las hojas definido como se muestra a continuación.

from dataclasses import dataclass
from typing import Generic, TypeVar
from random import randint

A = TypeVar("A")

@dataclass
class Arbol(Generic[A]):
    pass

@dataclass
class Hoja(Arbol[A]):
    x: A

@dataclass
class Nodo(Arbol[A]):
    i: Arbol[A]
    d: Arbol[A]

# Generador
# =========

# arbolArbitrario(n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,
#    >>> arbolArbitrario(2)
#    Nodo(i=Nodo(i=Hoja(x=6), d=Hoja(x=3)), d=Nodo(i=Hoja(x=4), d=Hoja(x=4)))
#    >>> arbolArbitrario(2)
#    Nodo(i=Nodo(i=Hoja(x=9), d=Hoja(x=6)), d=Nodo(i=Hoja(x=9), d=Hoja(x=8)))
def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:
    if n == 0:
        return Hoja(randint(1, 10))
    if n == 1:
        return Nodo(arbolArbitrario(0), arbolArbitrario(0))
    k = min(randint(1, n + 1), n - 1)
    return Nodo(arbolArbitrario(k), arbolArbitrario(n - k))

from dataclasses import dataclass

from typing import Generic, TypeVar

from random import randint

A = TypeVar("A")

@dataclass

class Arbol(Generic[A]):

pass

@dataclass

class Hoja(Arbol[A]):

x: A

@dataclass

class Nodo(Arbol[A]):

i: Arbol[A]

d: Arbol[A]

# Generador

# =========

# arbolArbitrario(n) es un árbol aleatorio de orden n. Por ejemplo,

# >>> arbolArbitrario(2)

# Nodo(i=Nodo(i=Hoja(x=6), d=Hoja(x=3)), d=Nodo(i=Hoja(x=4), d=Hoja(x=4)))

# >>> arbolArbitrario(2)

# Nodo(i=Nodo(i=Hoja(x=9), d=Hoja(x=6)), d=Nodo(i=Hoja(x=9), d=Hoja(x=8)))

def arbolArbitrario(n: int) -> Arbol[int]:

if n == 0:

return Hoja(randint(1, 10))

if n == 1:

return Nodo(arbolArbitrario(0), arbolArbitrario(0))

k = min(randint(1, n + 1), n - 1)

return Nodo(arbolArbitrario(k), arbolArbitrario(n - k))

El tipo de las fórmulas proposicionales: Reconocedor de tautologías

PorJosé A. Alonso 5-diciembre-202215-abril-2023

Una fórmula es una tautología si es verdadera en todas sus interpretaciones. Por ejemplo,

(A ∧ B) → A es una tautología
A → (A ∧ B) no es una tautología

Usando el tipo de las fórmulas proposicionales definido en el ejercicio anterior, definir la función

   esTautologia :: FProp -> Bool

1	esTautologia :: FProp -> Bool

tal que esTautologia p se verifica si la fórmula p es una tautología. Por ejemplo,

   λ> esTautologia (Impl (Conj (Var 'A') (Var 'B')) (Var 'A'))
   True
   λ> esTautologia (Impl (Var 'A') (Conj (Var 'A') (Var 'B')))
   False

λ> esTautologia (Impl (Conj (Var 'A') (Var 'B')) (Var 'A'))

True

λ> esTautologia (Impl (Var 'A') (Conj (Var 'A') (Var 'B')))

False

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Tipo_de_formulas (FProp(..))
import Valor_de_una_formula (valor)
import Interpretaciones_de_una_formula (interpretaciones)

esTautologia :: FProp -> Bool
esTautologia p =
  and [valor i p | i <- interpretaciones p]

import Tipo_de_formulas (FProp(..))

import Valor_de_una_formula (valor)

import Interpretaciones_de_una_formula (interpretaciones)

esTautologia :: FProp -> Bool

esTautologia p =

and [valor i p | i <- interpretaciones p]

Soluciones en Python

from src.interpretaciones_de_una_formula import interpretaciones
from src.tipo_de_formulas import Conj, Const, FProp, Impl, Neg, Var
from src.valor_de_una_formula import valor

def esTautologia(p: FProp) -> bool:
    return all((valor(i, p) for i in interpretaciones(p)))

from src.interpretaciones_de_una_formula import interpretaciones

from src.tipo_de_formulas import Conj, Const, FProp, Impl, Neg, Var

from src.valor_de_una_formula import valor

def esTautologia(p: FProp) -> bool:

return all((valor(i, p) for i in interpretaciones(p)))

El tipo de las fórmulas proposicionales: Interpretaciones de una fórmula

PorJosé A. Alonso 2-diciembre-202215-abril-2023

Usando el tipo de las fórmulas proposicionales definido en el ejercicio anterior, definir la función

   interpretaciones :: FProp -> [Interpretacion]

1	interpretaciones :: FProp -> [Interpretacion]

tal que interpretaciones p es la lista de las interpretaciones de la fórmula p. Por ejemplo,

   λ> interpretaciones (Impl (Var 'A') (Conj (Var 'A') (Var 'B')))
   [[('A',False),('B',False)],
    [('A',False),('B',True)],
    [('A',True),('B',False)],
    [('A',True),('B',True)]]

λ> interpretaciones (Impl (Var 'A') (Conj (Var 'A') (Var 'B')))

[[('A',False),('B',False)],

[('A',False),('B',True)],

[('A',True),('B',False)],

[('A',True),('B',True)]]

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Tipo_de_formulas (FProp(..))
import Variables_de_una_formula (variables)
import Valor_de_una_formula (Interpretacion)
import Data.List (nub)

interpretaciones :: FProp -> [Interpretacion]
interpretaciones p =
  [zip vs i | i <- interpretacionesVar (length vs)]
  where vs = nub (variables p)

-- (interpretacionesVar n) es la lista de las interpretaciones de n
-- variables. Por ejemplo,
--    λ> interpretacionesVar 2
--    [[False,False],
--     [False,True],
--     [True,False],
--     [True,True]]
interpretacionesVar :: Int -> [[Bool]]
interpretacionesVar 0 = [[]]
interpretacionesVar n = map (False:) bss ++ map (True:) bss
  where bss = interpretacionesVar (n-1)

import Tipo_de_formulas (FProp(..))

import Variables_de_una_formula (variables)

import Valor_de_una_formula (Interpretacion)

import Data.List (nub)

interpretaciones :: FProp -> [Interpretacion]

interpretaciones p =

[zip vs i | i <- interpretacionesVar (length vs)]

where vs = nub (variables p)

-- (interpretacionesVar n) es la lista de las interpretaciones de n

-- variables. Por ejemplo,

-- λ> interpretacionesVar 2

-- [[False,False],

-- [False,True],

-- [True,False],

-- [True,True]]

interpretacionesVar :: Int -> [[Bool]]

interpretacionesVar 0 = [[]]

interpretacionesVar n = map (False:) bss ++ map (True:) bss

where bss = interpretacionesVar (n-1)

Soluciones en Python

from src.tipo_de_formulas import Conj, Const, FProp, Impl, Neg, Var
from src.valor_de_una_formula import Interpretacion
from src.variables_de_una_formula import variables

# interpretacionesVar(n) es la lista de las interpretaciones de n
# variables. Por ejemplo,
#    >>> interpretacionesVar 2
#    [[False, False],
#     [False, True],
#     [True, False],
#     [True, True]]
def interpretacionesVar(n: int) -> list[list[bool]]:
    if n == 0:
        return [[]]
    bss = interpretacionesVar(n-1)
    return [[False] + x for x in bss] + [[True] + x for x in bss]

def interpretaciones(f: FProp) -> list[Interpretacion]:
    vs = list(set(variables(f)))
    return [list(zip(vs, i)) for i in interpretacionesVar(len(vs))]

from src.tipo_de_formulas import Conj, Const, FProp, Impl, Neg, Var

from src.valor_de_una_formula import Interpretacion

from src.variables_de_una_formula import variables

# interpretacionesVar(n) es la lista de las interpretaciones de n

# variables. Por ejemplo,

# >>> interpretacionesVar 2

# [[False, False],

# [False, True],

# [True, False],

# [True, True]]

def interpretacionesVar(n: int) -> list[list[bool]]:

if n == 0:

return [[]]

bss = interpretacionesVar(n-1)

return [[False] + x for x in bss] + [[True] + x for x in bss]

def interpretaciones(f: FProp) -> list[Interpretacion]:

vs = list(set(variables(f)))

return [list(zip(vs, i)) for i in interpretacionesVar(len(vs))]

El tipo de las fórmulas proposicionales: Valor de una fórmula

PorJosé A. Alonso 1-diciembre-202215-abril-2023

Una interpretación de una fórmula es una función de sus variables en los booleanos. Por ejemplo, la interpretación que a la variable A le asigna verdadero y a la B falso se puede representar por

   [('A', True), ('B', False)]

1	[('A', True), ('B', False)]

El tipo de las intepretaciones de puede definir por

   type Interpretacion = [(Char, Bool)]

1	type Interpretacion = [(Char, Bool)]

El valor de una fórmula en una interpretación se calcula usando las funciones de verdad de las conectivas que se muestran a continuación

   |---+----|   |---+---+-------+-------|
   | p | ¬p |   | p | q | p ∧ q | p → q |
   |---+----|   |---+---+-------+-------|
   | T | F  |   | T | T | T     | T     |
   | F | T  |   | T | F | F     | F     |
   |---+----|   | F | T | F     | T     |
                | F | F | F     | T     |
                |---+---+-------+-------|

|---+----| |---+---+-------+-------|

| p | ¬p | | p | q | p ∧ q | p → q |

|---+----| |---+---+-------+-------|

| T | F | | T | T | T | T |

| F | T | | T | F | F | F |

|---+----| | F | T | F | T |

| F | F | F | T |

|---+---+-------+-------|

Usando el tipo de las fórmulas proposicionales definido en el ejercicio anterior, definir la función

   valor :: Interpretacion -> FProp -> Bool

1	valor :: Interpretacion -> FProp -> Bool

tal que valor i p es el valor de la fórmula p en la interpretación i. Por ejemplo,

   λ> p = Impl (Var 'A') (Conj (Var 'A') (Var 'B'))
   λ> valor [('A',False),('B',False)] p
   True
   λ> valor [('A',True),('B',False)] p
   False

λ> p = Impl (Var 'A') (Conj (Var 'A') (Var 'B'))

λ> valor [('A',False),('B',False)] p

True

λ> valor [('A',True),('B',False)] p

False

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Tipo_de_formulas (FProp(..))

type Interpretacion = [(Char, Bool)]

valor :: Interpretacion -> FProp -> Bool
valor _ (Const b)  = b
valor i (Var x)    = busca x i
valor i (Neg p)    = not (valor i p)
valor i (Conj p q) = valor i p && valor i q
valor i (Impl p q) = valor i p <= valor i q

-- (busca c t) es el valor del primer elemento de la lista de asociación
-- t cuya clave es c. Por ejemplo,
--    busca 2 [(1,'a'),(3,'d'),(2,'c')]  ==  'c'
busca :: Eq c => c -> [(c,v)] -> v
busca c t = head [v | (c',v) <- t, c == c']

import Tipo_de_formulas (FProp(..))

type Interpretacion = [(Char, Bool)]

valor :: Interpretacion -> FProp -> Bool

valor _ (Const b) = b

valor i (Var x) = busca x i

valor i (Neg p) = not (valor i p)

valor i (Conj p q) = valor i p && valor i q

valor i (Impl p q) = valor i p <= valor i q

-- (busca c t) es el valor del primer elemento de la lista de asociación

-- t cuya clave es c. Por ejemplo,

-- busca 2 [(1,'a'),(3,'d'),(2,'c')] == 'c'

busca :: Eq c => c -> [(c,v)] -> v

busca c t = head [v | (c',v) <- t, c == c']

Soluciones en Python

from src.tipo_de_formulas import Conj, Const, FProp, Impl, Neg, Var

Interpretacion = list[tuple[str, bool]]

# busca(c, t) es el valor del primer elemento de la lista de asociación
# t cuya clave es c. Por ejemplo,
#    >>> busca('B', [('A', True), ('B', False), ('C', True)])
#    False
def busca(c: str, i: Interpretacion) -> bool:
    return [v for (d, v) in i if d == c][0]

def valor(i: Interpretacion, f: FProp) -> bool:
    match f:
        case Const(b):
            return b
        case Var(x):
            return busca(x, i)
        case Neg(p):
            return not valor(i, p)
        case Conj(p, q):
            return valor(i, p) and valor(i, q)
        case Impl(p, q):
            return valor(i, p) <= valor(i, q)
    assert False

from src.tipo_de_formulas import Conj, Const, FProp, Impl, Neg, Var

Interpretacion = list[tuple[str, bool]]

# busca(c, t) es el valor del primer elemento de la lista de asociación

# t cuya clave es c. Por ejemplo,

# >>> busca('B', [('A', True), ('B', False), ('C', True)])

# False

def busca(c: str, i: Interpretacion) -> bool:

return [v for (d, v) in i if d == c][0]

def valor(i: Interpretacion, f: FProp) -> bool:

match f:

case Const(b):

return b

case Var(x):

return busca(x, i)

case Neg(p):

return not valor(i, p)

case Conj(p, q):

return valor(i, p) and valor(i, q)

case Impl(p, q):

return valor(i, p) <= valor(i, q)

assert False

El tipo de las fórmulas proposicionales: Variables de una fórmula

PorJosé A. Alonso 30-noviembre-202215-abril-2023

Usando el tipo de las fórmulas proposicionales definido en el ejercicio anterior, definir la función

   variables :: FProp -> [Char]

1	variables :: FProp -> [Char]

tal que variables p es la lista de las variables de la fórmula p. Por ejemplo,

   λ> variables (Impl (Var 'A') (Conj (Const False) (Neg (Var 'B'))))
   "AB"
   λ> variables (Impl (Var 'A') (Conj (Var 'A') (Neg (Var 'B'))))
   "AAB"

λ> variables (Impl (Var 'A') (Conj (Const False) (Neg (Var 'B'))))

"AB"

λ> variables (Impl (Var 'A') (Conj (Var 'A') (Neg (Var 'B'))))

"AAB"

Soluciones

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

Soluciones en Haskell

import Tipo_de_formulas (FProp(..))

variables :: FProp -> [Char]
variables (Const _)  = []
variables (Var x)    = [x]
variables (Neg p)    = variables p
variables (Conj p q) = variables p ++ variables q
variables (Impl p q) = variables p ++ variables q

import Tipo_de_formulas (FProp(..))

variables :: FProp -> [Char]

variables (Const _) = []

variables (Var x) = [x]

variables (Neg p) = variables p

variables (Conj p q) = variables p ++ variables q

variables (Impl p q) = variables p ++ variables q

Soluciones en Python

from src.tipo_de_formulas import Conj, Const, FProp, Impl, Neg, Var

def variables(f: FProp) -> list[str]:
    match f:
        case Const(_):
            return []
        case Var(x):
            return [x]
        case Neg(p):
            return variables(p)
        case Conj(p, q):
            return variables(p) + variables(q)
        case Impl(p, q):
            return variables(p) + variables(q)
    assert False

from src.tipo_de_formulas import Conj, Const, FProp, Impl, Neg, Var

def variables(f: FProp) -> list[str]:

match f:

case Const(_):

return []

case Var(x):

return [x]

case Neg(p):

return variables(p)

case Conj(p, q):

return variables(p) + variables(q)

case Impl(p, q):

return variables(p) + variables(q)

assert False

El tipo de las fórmulas proposicionales

PorJosé A. Alonso 30-noviembre-202215-abril-2023

1. El tipo de las fórmulas proposicionales en Haskell

La fórmula A → ⊥ ∧ ¬B se representa por

   Impl (Var 'A') (Conj (Const False) (Neg (Var 'B')))

1	Impl (Var 'A') (Conj (Const False) (Neg (Var 'B')))

usando el tipo de las fórmulas proposicionales definido por

data FProp = Const Bool
           | Var Char
           | Neg FProp
           | Conj FProp FProp
           | Impl FProp FProp
  deriving Show

data FProp = Const Bool

| Var Char

| Neg FProp

| Conj FProp FProp

| Impl FProp FProp

deriving Show

1. El tipo de las fórmulas proposicionales en Haskell

La fórmula A → ⊥ ∧ ¬B se representa por

   Impl(Var('A'), Conj(Const(False), Neg (Var('B'))))

1	Impl(Var('A'), Conj(Const(False), Neg (Var('B'))))

usando el tipo de las fórmulas proposicionales definido por

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class FProp:
    pass

@dataclass
class Const(FProp):
    x: bool

@dataclass
class Var(FProp):
    x: str

@dataclass
class Neg(FProp):
    x: FProp

@dataclass
class Conj(FProp):
    x: FProp
    y: FProp

@dataclass
class Impl(FProp):
    x: FProp
    y: FProp

from dataclasses import dataclass

@dataclass

class FProp:

pass

@dataclass

class Const(FProp):

x: bool

@dataclass

class Var(FProp):

x: str

@dataclass

class Neg(FProp):

x: FProp

@dataclass

class Conj(FProp):

x: FProp

y: FProp

@dataclass

class Impl(FProp):

x: FProp

y: FProp

El tipo de los árboles binarios

PorJosé A. Alonso 29-noviembre-202214-diciembre-2022

El árbol binario

        5
       / \
      /   \
     3     7
    / \   / \
   1   4 6   9

/ \

3 7

/ \ / \

1 4 6 9

se puede representar por

   ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) 3 (Hoja 4))
                  5
                  (Nodo (Hoja 6) 7 (Hoja 9))

ejArbol = Nodo (Nodo (Hoja 1) 3 (Hoja 4))

(Nodo (Hoja 6) 7 (Hoja 9))

El tipo de los árboles binarios se puede definir por