fromLists

Matriz dodecafónica

PorJosé A. Alonso 10-abril-201925-abril-2019

Como se explica en Create a Twelve-Tone Melody With a Twelve-Tone Matrix una matriz dodecafónica es una matriz de 12 filas y 12 columnas construidas siguiendo los siguientes pasos:

Se escribe en la primera fila una permutación de los números del 1 al 12. Por ejemplo,

     (  3  1  9  5  4  6  8  7 12 10 11  2 )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )
     (                                     )

( 3 1 9 5 4 6 8 7 12 10 11 2 )

( )

Escribir la primera columna de forma que, para todo i (entre 2 y 12), a(i,1) es el número entre 1 y 12 que verifica la siguiente condición

     (a(1,1) - a(i,1)) = (a(1,i) - a(1,1)) (módulo 12)

1	(a(1,1) - a(i,1)) = (a(1,i) - a(1,1)) (módulo 12)

Siguiendo con el ejemplo anterior, la matriz con la 1ª fila y la 1ª columna es

     (  3  1  9  5  4  6  8  7 12 10 11  2 )
     (  5                                  )
     (  9                                  )
     (  1                                  )
     (  2                                  )
     ( 12                                  )
     ( 10                                  )
     ( 11                                  )
     (  6                                  )
     (  8                                  )
     (  7                                  )
     (  4                                  )

( 3 1 9 5 4 6 8 7 12 10 11 2 )

( 5 )

( 9 )

( 1 )

( 2 )

( 12 )

( 10 )

( 11 )

( 6 )

( 8 )

( 7 )

( 4 )

Escribir la segunda fila de forma que, para todo j (entre 2 y 12), a(j,2) es el número entre 1 y 12 que verifica la siguiente condición

     (a(2,j) - a(1,j)) = (a(2,1) - a(1,1)) (módulo 12)

1	(a(2,j) - a(1,j)) = (a(2,1) - a(1,1)) (módulo 12)

Siguiendo con el ejemplo anterior, la matriz con la 1ª fila, 1ª columna y 2ª fila es

     (  3  1  9  5  4  6  8  7 12 10 11  2 )
     (  5  3 11  7  6  8 10  9  2 12  1  4 )
     (  9                                  )
     (  1                                  )
     (  2                                  )
     ( 12                                  )
     ( 10                                  )
     ( 11                                  )
     (  6                                  )
     (  8                                  )
     (  7                                  )
     (  4                                  )

( 3 1 9 5 4 6 8 7 12 10 11 2 )

( 5 3 11 7 6 8 10 9 2 12 1 4 )

( 9 )

( 1 )

( 2 )

( 12 )

( 10 )

( 11 )

( 6 )

( 8 )

( 7 )

( 4 )

Las restantes filas se completan como la 2ª; es decir, para todo i (entre 3 y 12) y todo j (entre 2 y 12), a(i,j) es el número entre 1 y 12 que verifica la siguiente relación.

     (a(i,j) - a(1,j)) = (a(i,1) - a(1,1)) (módulo 12)

1	(a(i,j) - a(1,j)) = (a(i,1) - a(1,1)) (módulo 12)

Siguiendo con el ejemplo anterior, la matriz dodecafónica es

     (  3  1  9  5  4  6  8  7 12 10 11  2 )
     (  5  3 11  7  6  8 10  9  2 12  1  4 )
     (  9  7  3 11 10 12  2  1  6  4  5  8 )
     (  1 11  7  3  2  4  6  5 10  8  9 12 )
     (  2 12  8  4  3  5  7  6 11  9 10  1 )
     ( 12 10  6  2  1  3  5  4  9  7  8 11 )
     ( 10  8  4 12 11  1  3  2  7  5  6  9 )
     ( 11  9  5  1 12  2  4  3  8  6  7 10 )
     (  6  4 12  8  7  9 11 10  3  1  2  5 )
     (  8  6  2 10  9 11  1 12  5  3  4  7 )
     (  7  5  1  9  8 10 12 11  4  2  3  6 )
     (  4  2 10  6  5  7  9  8  1 11 12  3 )

( 3 1 9 5 4 6 8 7 12 10 11 2 )

( 5 3 11 7 6 8 10 9 2 12 1 4 )

( 9 7 3 11 10 12 2 1 6 4 5 8 )

( 1 11 7 3 2 4 6 5 10 8 9 12 )

( 2 12 8 4 3 5 7 6 11 9 10 1 )

( 12 10 6 2 1 3 5 4 9 7 8 11 )

( 10 8 4 12 11 1 3 2 7 5 6 9 )

( 11 9 5 1 12 2 4 3 8 6 7 10 )

( 6 4 12 8 7 9 11 10 3 1 2 5 )

( 8 6 2 10 9 11 1 12 5 3 4 7 )

( 7 5 1 9 8 10 12 11 4 2 3 6 )

( 4 2 10 6 5 7 9 8 1 11 12 3 )

Definir la función

   matrizDodecafonica :: [Int] -> Matrix Int

1	matrizDodecafonica :: [Int] -> Matrix Int

tal que (matrizDodecafonica xs) es la matriz dodecafónica cuya primera fila es xs (que se supone que es una permutación de los números del 1 al 12). Por ejemplo,

   λ> matrizDodecafonica [3,1,9,5,4,6,8,7,12,10,11,2]
   (  3  1  9  5  4  6  8  7 12 10 11  2 )
   (  5  3 11  7  6  8 10  9  2 12  1  4 )
   (  9  7  3 11 10 12  2  1  6  4  5  8 )
   (  1 11  7  3  2  4  6  5 10  8  9 12 )
   (  2 12  8  4  3  5  7  6 11  9 10  1 )
   ( 12 10  6  2  1  3  5  4  9  7  8 11 )
   ( 10  8  4 12 11  1  3  2  7  5  6  9 )
   ( 11  9  5  1 12  2  4  3  8  6  7 10 )
   (  6  4 12  8  7  9 11 10  3  1  2  5 )
   (  8  6  2 10  9 11  1 12  5  3  4  7 )
   (  7  5  1  9  8 10 12 11  4  2  3  6 )
   (  4  2 10  6  5  7  9  8  1 11 12  3 )

λ> matrizDodecafonica [3,1,9,5,4,6,8,7,12,10,11,2]

( 3 1 9 5 4 6 8 7 12 10 11 2 )

( 5 3 11 7 6 8 10 9 2 12 1 4 )

( 9 7 3 11 10 12 2 1 6 4 5 8 )

( 1 11 7 3 2 4 6 5 10 8 9 12 )

( 2 12 8 4 3 5 7 6 11 9 10 1 )

( 12 10 6 2 1 3 5 4 9 7 8 11 )

( 10 8 4 12 11 1 3 2 7 5 6 9 )

( 11 9 5 1 12 2 4 3 8 6 7 10 )

( 6 4 12 8 7 9 11 10 3 1 2 5 )

( 8 6 2 10 9 11 1 12 5 3 4 7 )

( 7 5 1 9 8 10 12 11 4 2 3 6 )

( 4 2 10 6 5 7 9 8 1 11 12 3 )

Comprobar con QuickCheck para toda matriz dodecafónica D se verifican las siguientes propiedades:

todas las filas de D son permutaciones de los números 1 a 12,
todos los elementos de la diagonal de D son iguales y
la suma de todos los elementos de D es 936.

Nota: Este ejercicio ha sido propuesto por Francisco J. Hidalgo.

Soluciones

import Data.List
import Test.QuickCheck
import Data.Matrix

-- 1ª solución
-- ===========

matrizDodecafonica :: [Int] -> Matrix Int
matrizDodecafonica xs = matrix 12 12 f
  where f (1,j) = xs !! (j-1)
        f (i,1) = modulo12 (2 * f (1,1) - f (1,i)) 
        f (i,j) = modulo12 (f (1,j) + f (i,1) - f (1,1)) 
        modulo12 0  = 12
        modulo12 12 = 12
        modulo12 x  = x `mod` 12
  
-- 2ª solución
-- ===========

matrizDodecafonica2 :: [Int] -> Matrix Int
matrizDodecafonica2 xs = fromLists (secuencias xs)

secuencias :: [Int] -> [[Int]]
secuencias xs = [secuencia a xs | a <- inversa xs]

inversa :: [Int] -> [Int]
inversa xs = map conv (map (\x -> (-x) + 2* (abs a)) xs)
  where a = head xs
        
secuencia :: Int -> [Int] -> [Int]
secuencia n xs = [conv (a+(n-b)) | a <- xs] 
  where b = head xs

conv :: Int -> Int
conv n | n == 0 = 12
       | n < 0 = conv (n+12)
       | n > 11 = conv (mod n 12)
       | otherwise = n          

-- Propiedades
-- ===========

-- Las propiedades son
prop_dodecafonica :: Int -> Property
prop_dodecafonica n = 
  n >= 0 ==>
  all esPermutacion (toLists d)
  && all (== d!(1,1)) [d!(i,i) | i <- [2..12]]
  && sum d == 936
  where xss = permutations [1..12]
        k   = n `mod` product [1..12]
        d   = matrizDodecafonica (xss !! k)
        esPermutacion ys = sort ys == [1..12]

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

import Data.List

import Test.QuickCheck

import Data.Matrix

-- 1ª solución

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

matrizDodecafonica :: [Int] -> Matrix Int

matrizDodecafonica xs = matrix 12 12 f

where f (1,j) = xs !! (j-1)

f (i,1) = modulo12 (2 * f (1,1) - f (1,i))

f (i,j) = modulo12 (f (1,j) + f (i,1) - f (1,1))

modulo12 0 = 12

modulo12 12 = 12

modulo12 x = x `mod` 12

-- 2ª solución

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

matrizDodecafonica2 :: [Int] -> Matrix Int

matrizDodecafonica2 xs = fromLists (secuencias xs)

secuencias :: [Int] -> [[Int]]

secuencias xs = [secuencia a xs | a <- inversa xs]

inversa :: [Int] -> [Int]

inversa xs = map conv (map (\x -> (-x) + 2* (abs a)) xs)

where a = head xs

secuencia :: Int -> [Int] -> [Int]

secuencia n xs = [conv (a+(n-b)) | a <- xs]

where b = head xs

conv :: Int -> Int

conv n | n == 0 = 12

| n < 0 = conv (n+12)

| n > 11 = conv (mod n 12)

| otherwise = n

-- Propiedades

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

-- Las propiedades son

prop_dodecafonica :: Int -> Property

prop_dodecafonica n =

n >= 0 ==>

all esPermutacion (toLists d)

&& all (== d!(1,1)) [d!(i,i) | i <- [2..12]]

&& sum d == 936

where xss = permutations [1..12]

k = n `mod` product [1..12]

d = matrizDodecafonica (xss !! k)

esPermutacion ys = sort ys == [1..12]

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_dodecafonica

-- +++ OK, passed 100 tests.

Pensamiento

Como el olivar,
mucho fruto lleva,
poca sombra da.

Antonio Machado

Matriz girada 180 grados

PorJosé A. Alonso 27-marzo-20193-abril-2019

Definir la función

   matrizGirada180 :: Matrix a -> Matrix a

1	matrizGirada180 :: Matrix a -> Matrix a

tal que (matrizGirada180 p) es la matriz obtenida girando 180 grados la matriz p. Por ejemplo,

   λ> fromList 4 3 [1..]
   (  1  2  3 )
   (  4  5  6 )
   (  7  8  9 )
   ( 10 11 12 )

   λ> matrizGirada180 (fromList 4 3 [1..])
   ( 12 11 10 )
   (  9  8  7 )
   (  6  5  4 )
   (  3  2  1 )

   λ> fromList 3 4 [1..]
   (  1  2  3  4 )
   (  5  6  7  8 )
   (  9 10 11 12 )

   λ> matrizGirada180 (fromList 3 4 [1..])
   ( 12 11 10  9 )
   (  8  7  6  5 )
   (  4  3  2  1 )

λ> fromList 4 3 [1..]

( 1 2 3 )

( 4 5 6 )

( 7 8 9 )

( 10 11 12 )

λ> matrizGirada180 (fromList 4 3 [1..])

( 12 11 10 )

( 9 8 7 )

( 6 5 4 )

( 3 2 1 )

λ> fromList 3 4 [1..]

( 1 2 3 4 )

( 5 6 7 8 )

( 9 10 11 12 )

λ> matrizGirada180 (fromList 3 4 [1..])

( 12 11 10 9 )

( 8 7 6 5 )

( 4 3 2 1 )

Soluciones

import Data.Matrix ( Matrix
                   , (!)
                   , fromList
                   , fromLists
                   , matrix
                   , ncols
                   , nrows
                   , toLists
                   )

-- 1ª solución
matrizGirada180 :: Matrix a -> Matrix a
matrizGirada180 p = matrix m n f
  where m       = nrows p
        n       = ncols p
        f (i,j) = p!(m-i+1,n-j+1)

-- 2ª solución
matrizGirada180b :: Matrix a -> Matrix a
matrizGirada180b p =
  fromLists (reverse (map reverse (toLists p)))

-- 3ª solución
matrizGirada180c :: Matrix a -> Matrix a
matrizGirada180c =
  fromLists . reverse . map reverse . toLists

import Data.Matrix ( Matrix

, (!)

, fromList

, fromLists

, matrix

, ncols

, nrows

, toLists

)

-- 1ª solución

matrizGirada180 :: Matrix a -> Matrix a

matrizGirada180 p = matrix m n f

where m = nrows p

n = ncols p

f (i,j) = p!(m-i+1,n-j+1)

-- 2ª solución

matrizGirada180b :: Matrix a -> Matrix a

matrizGirada180b p =

fromLists (reverse (map reverse (toLists p)))

-- 3ª solución

matrizGirada180c :: Matrix a -> Matrix a

matrizGirada180c =

fromLists . reverse . map reverse . toLists

Pensamiento

Bueno es recordar
las palabras viejas
que han de volver a sonar.

Antonio Machado

Representaciones de grafos

PorJosé A. Alonso 22-mayo-201829-mayo-2018

Los grafos no dirigidos puede representarse mediante matrices de adyacencia y también mediante listas de adyacencia. Por ejemplo, el grafo

   1 ----- 2
   | \     |
   |  3    |
   | /     |
   4 ----- 5

1 ----- 2

| \ |

| 3 |

| / |

4 ----- 5

se puede representar por la matriz de adyacencia

   |0 1 1 1 0|
   |1 0 0 0 1|
   |1 0 0 1 0|
   |1 0 1 0 1|
   |0 1 0 1 0|

|0 1 1 1 0|

|1 0 0 0 1|

|1 0 0 1 0|

|1 0 1 0 1|

|0 1 0 1 0|

donde el elemento (i,j) es 1 si hay una arista entre los vértices i y j y es 0 si no la hay. También se puede representar por la lista de adyacencia

   [(1,[2,3,4]),(2,[1,5]),(3,[1,4]),(4,[1,3,5]),(5,[2,4])]

1	[(1,[2,3,4]),(2,[1,5]),(3,[1,4]),(4,[1,3,5]),(5,[2,4])]

donde las primeras componentes son los vértices y las segundas la lista de los vértices conectados.

Definir las funciones

   matrizAlista :: Matrix Int -> [(Int,[Int])]
   listaAmatriz :: [(Int,[Int])] -> Matrix Int

1 2	matrizAlista :: Matrix Int -> [(Int,[Int])] listaAmatriz :: [(Int,[Int])] -> Matrix Int

tales que

(matrizAlista a) es la lista de adyacencia correspondiente a la matriz de adyacencia a. Por ejemplo, definiendo la matriz anterior por

     ejMatriz :: Matrix Int
     ejMatriz = fromLists [[0,1,1,1,0],
                           [1,0,0,0,1],
                           [1,0,0,1,0],
                           [1,0,1,0,1],
                           [0,1,0,1,0]]

ejMatriz :: Matrix Int

ejMatriz = fromLists [[0,1,1,1,0],

[1,0,0,0,1],

[1,0,0,1,0],

[1,0,1,0,1],

[0,1,0,1,0]]

se tiene que

     λ> matrizAlista ejMatriz
     [(1,[2,3,4]),(2,[1,5]),(3,[1,4]),(4,[1,3,5]),(5,[2,4])]

1 2	λ> matrizAlista ejMatriz [(1,[2,3,4]),(2,[1,5]),(3,[1,4]),(4,[1,3,5]),(5,[2,4])]

(listaAmatriz ps) es la matriz de adyacencia correspondiente a la lista de adyacencia ps. Por ejemplo,

     λ> listaAmatriz [(1,[2,3,4]),(2,[1,5]),(3,[1,4]),(4,[1,3,5]),(5,[2,4])]
     ( 0 1 1 1 0 )
     ( 1 0 0 0 1 )
     ( 1 0 0 1 0 )
     ( 1 0 1 0 1 )
     ( 0 1 0 1 0 )
     λ> matrizAlista it
     [(1,[2,3,4]),(2,[1,5]),(3,[1,4]),(4,[1,3,5]),(5,[2,4])]

λ> listaAmatriz [(1,[2,3,4]),(2,[1,5]),(3,[1,4]),(4,[1,3,5]),(5,[2,4])]

( 0 1 1 1 0 )

( 1 0 0 0 1 )

( 1 0 0 1 0 )

( 1 0 1 0 1 )

( 0 1 0 1 0 )

λ> matrizAlista it

[(1,[2,3,4]),(2,[1,5]),(3,[1,4]),(4,[1,3,5]),(5,[2,4])]

Soluciones

import Data.List (sort)
import Data.Matrix

ejMatriz :: Matrix Int
ejMatriz = fromLists [[0,1,1,1,0],
                      [1,0,0,0,1],
                      [1,0,0,1,0],
                      [1,0,1,0,1],
                      [0,1,0,1,0]]

matrizAlista :: Matrix Int -> [(Int,[Int])]
matrizAlista a = 
  [(i,[j | j <- [1..n], a!(i,j) == 1]) | i <- [1..n]]
  where n = nrows a

listaAmatriz :: [(Int,[Int])] -> Matrix Int
listaAmatriz ps = fromLists [fila n xs | (_,xs) <- sort ps]
  where n = length ps
        fila n xs = [f i | i <- [1..n]]
          where f i | i `elem` xs = 1
                    | otherwise   = 0

import Data.List (sort)

import Data.Matrix

ejMatriz :: Matrix Int

ejMatriz = fromLists [[0,1,1,1,0],

[1,0,0,0,1],

[1,0,0,1,0],

[1,0,1,0,1],

[0,1,0,1,0]]

matrizAlista :: Matrix Int -> [(Int,[Int])]

matrizAlista a =

[(i,[j | j <- [1..n], a!(i,j) == 1]) | i <- [1..n]]

where n = nrows a

listaAmatriz :: [(Int,[Int])] -> Matrix Int

listaAmatriz ps = fromLists [fila n xs | (_,xs) <- sort ps]

where n = length ps

fila n xs = [f i | i <- [1..n]]

where f i | i `elem` xs = 1

| otherwise = 0

Representación ampliada de matrices dispersas

PorJosé A. Alonso 21-febrero-201828-febrero-2018

En el ejercicio anterior se explicó una representación reducida de las matrices dispersas. A partir del número de columnas y la representación reducida se puede construir la matriz.

Definir la función

   ampliada :: Num a => Int -> [[(Int,a)]] -> Matrix a

1	ampliada :: Num a => Int -> [[(Int,a)]] -> Matrix a

tal que (ampliada n xss) es la matriz con n columnas cuya representación reducida es xss. Por ejemplo,

   λ> ampliada 3 [[(3,4)],[(2,5)],[]]
   ( 0 0 4 )
   ( 0 5 0 )
   ( 0 0 0 )
   
   λ> ampliada 3 [[],[]]
   ( 0 0 0 )
   ( 0 0 0 )
   
   λ> ampliada 2 [[],[],[]]
   ( 0 0 )
   ( 0 0 )
   ( 0 0 )

λ> ampliada 3 [[(3,4)],[(2,5)],[]]

( 0 0 4 )

( 0 5 0 )

( 0 0 0 )

λ> ampliada 3 [[],[]]

( 0 0 0 )

λ> ampliada 2 [[],[],[]]

( 0 0 )

Soluciones

import Data.Matrix (Matrix, fromLists)
import Data.List   (lookup)

ampliada :: Num a => Int -> [[(Int,a)]] -> Matrix a
ampliada n xss =
  fromLists [filaAmpliada n xs | xs <- xss]

-- Se puede redefinir con un argumento
ampliada2 :: Num a => Int -> [[(Int,a)]] -> Matrix a
ampliada2 n = fromLists . map (filaAmpliada n)

-- Se puede redefinir sin argumentos usando las siguientes reducciones
--      fromLists . map (filaAmpliada n)
--    = fromLists . ((map . filaAmpliada) n)
--    = ((fromLists .) . (map . filaAmpliada)) n
--    = ((fromLists .) . map . filaAmpliada) n
ampliada3 :: Num a => Int -> [[(Int,a)]] -> Matrix a
ampliada3 = (fromLists .) . map . filaAmpliada

-- (filaAmpliada n xs) es la fila ampliada de la representación reducida
-- xs de una matriz con n columnas. Por ejemplo, 
--    filaAmpliada 3 [(2,5)]        ==  [0,5,0]
--    filaAmpliada 7 [(2,5),(1,3)]  ==  [3,5,0,0,0,0,0]
filaAmpliada :: Num a => Int -> [(Int,a)] -> [a]
filaAmpliada n xs =
  [f (lookup i xs) | i <- [1..n]]
  where f Nothing  = 0
        f (Just x) = x

import Data.Matrix (Matrix, fromLists)

import Data.List (lookup)

ampliada :: Num a => Int -> [[(Int,a)]] -> Matrix a

ampliada n xss =

fromLists [filaAmpliada n xs | xs <- xss]

-- Se puede redefinir con un argumento

ampliada2 :: Num a => Int -> [[(Int,a)]] -> Matrix a

ampliada2 n = fromLists . map (filaAmpliada n)

-- Se puede redefinir sin argumentos usando las siguientes reducciones

-- fromLists . map (filaAmpliada n)

-- = fromLists . ((map . filaAmpliada) n)

-- = ((fromLists .) . (map . filaAmpliada)) n

-- = ((fromLists .) . map . filaAmpliada) n

ampliada3 :: Num a => Int -> [[(Int,a)]] -> Matrix a

ampliada3 = (fromLists .) . map . filaAmpliada

-- (filaAmpliada n xs) es la fila ampliada de la representación reducida

-- xs de una matriz con n columnas. Por ejemplo,

-- filaAmpliada 3 [(2,5)] == [0,5,0]

-- filaAmpliada 7 [(2,5),(1,3)] == [3,5,0,0,0,0,0]

filaAmpliada :: Num a => Int -> [(Int,a)] -> [a]

filaAmpliada n xs =

[f (lookup i xs) | i <- [1..n]]

where f Nothing = 0

f (Just x) = x

Ampliación de una matriz

PorJosé A. Alonso 12-abril-201720-abril-2017

Definir, usando Data.Matrix, la función

   ampliaMatriz :: Matrix a -> Int -> Int -> Matrix a

1	ampliaMatriz :: Matrix a -> Int -> Int -> Matrix a

tal que (ampliaMatriz p f c) es la matriz obtenida a partir de p repitiendo cada fila f veces y cada columna c veces. Por ejemplo, si ej1 es la matriz definida por

   ej1 :: Matrix Char
   ej1 = fromLists [" x ",
                    "x x",
                    " x "]

ej1 :: Matrix Char

ej1 = fromLists [" x ",

"x x",

" x "]

entonces

   λ> ampliaMatriz ej1 1 2
   ( ' ' ' ' 'x' 'x' ' ' ' ' )
   ( 'x' 'x' ' ' ' ' 'x' 'x' )
   ( ' ' ' ' 'x' 'x' ' ' ' ' )
   
   λ> (putStr . unlines . toLists) (ampliaMatriz ej1 1 2)
     xx  
   xx  xx
     xx  
   λ> (putStr . unlines . toLists) (ampliaMatriz ej1 2 1)
    x 
    x 
   x x
   x x
    x 
    x 
   λ> (putStr . unlines . toLists) (ampliaMatriz ej1 2 2)
     xx  
     xx  
   xx  xx
   xx  xx
     xx  
     xx  
   λ> (putStr . unlines . toLists) (ampliaMatriz ej1 2 3)
      xxx   
      xxx   
   xxx   xxx
   xxx   xxx
      xxx   
      xxx

λ> ampliaMatriz ej1 1 2

( ' ' ' ' 'x' 'x' ' ' ' ' )

( 'x' 'x' ' ' ' ' 'x' 'x' )

( ' ' ' ' 'x' 'x' ' ' ' ' )

λ> (putStr . unlines . toLists) (ampliaMatriz ej1 1 2)

xx xx

λ> (putStr . unlines . toLists) (ampliaMatriz ej1 2 1)

x x

λ> (putStr . unlines . toLists) (ampliaMatriz ej1 2 2)

xx xx

λ> (putStr . unlines . toLists) (ampliaMatriz ej1 2 3)

xxx

xxx xxx

xxx

Nota: Este ejercicio está basado en el problema Skener de Kattis.

Soluciones

import Data.Matrix

ej1 :: Matrix Char
ej1 = fromLists [" x ",
                 "x x",
                 " x "]

-- 1ª definición
-- =============

ampliaMatriz :: Matrix a -> Int -> Int -> Matrix a
ampliaMatriz p f c =
  ampliaColumnas (ampliaFilas p f) c

ampliaFilas :: Matrix a -> Int -> Matrix a
ampliaFilas p f =
  matrix (f*m) n (\(i,j) -> p!(1 + (i-1) `div` f, j))
  where m = nrows p
        n = ncols p

ampliaColumnas :: Matrix a -> Int -> Matrix a
ampliaColumnas p c =
  matrix m (c*n) (\(i,j) -> p!(i,1 + (j-1) `div` c))
  where m = nrows p
        n = ncols p

-- 2ª definición
-- =============

ampliaMatriz2 :: Matrix a -> Int -> Int -> Matrix a
ampliaMatriz2 p f c =
  ampliaColumnas2 (ampliaFilas2 p f) c

ampliaFilas2 :: Matrix a -> Int -> Matrix a
ampliaFilas2 p f =
  fromLists (concatMap (replicate f) (toLists p))

ampliaColumnas2 :: Matrix a -> Int -> Matrix a
ampliaColumnas2 p c =
  fromLists (map (concatMap (replicate c)) (toLists p))

-- 3ª definición
-- =============

ampliaMatriz3 :: Matrix a -> Int -> Int -> Matrix a
ampliaMatriz3 p f c =
  ( fromLists
  . concatMap (map (concatMap (replicate c)) . replicate f)
  . toLists) p

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

ejemplo :: Int -> Matrix Int
ejemplo n = fromList n n [1..]

--    λ> maximum (ampliaMatriz (ejemplo 10) 100 200)
--    100
--    (6.64 secs, 1,026,559,296 bytes)
--    λ> maximum (ampliaMatriz2 (ejemplo 10) 100 200)
--    100
--    (1.90 secs, 513,211,144 bytes)
--    λ> maximum (ampliaMatriz3 (ejemplo 10) 100 200)
--    100
--    (1.89 secs, 644,928,024 bytes)
--    λ> maximum (ampliaMatriz2 (ejemplo 10) 200 200)
--    100
--    (5.13 secs, 1,248,173,384 bytes)
--    λ> maximum (ampliaMatriz3 (ejemplo 10) 200 200)
--    100
--    (4.67 secs, 1,431,540,344 bytes)

import Data.Matrix

ej1 :: Matrix Char

ej1 = fromLists [" x ",

"x x",

" x "]

-- 1ª definición

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

ampliaMatriz :: Matrix a -> Int -> Int -> Matrix a

ampliaMatriz p f c =

ampliaColumnas (ampliaFilas p f) c

ampliaFilas :: Matrix a -> Int -> Matrix a

ampliaFilas p f =

matrix (f*m) n (\(i,j) -> p!(1 + (i-1) `div` f, j))

where m = nrows p

n = ncols p

ampliaColumnas :: Matrix a -> Int -> Matrix a

ampliaColumnas p c =

matrix m (c*n) (\(i,j) -> p!(i,1 + (j-1) `div` c))

where m = nrows p

n = ncols p

-- 2ª definición

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

ampliaMatriz2 :: Matrix a -> Int -> Int -> Matrix a

ampliaMatriz2 p f c =

ampliaColumnas2 (ampliaFilas2 p f) c

ampliaFilas2 :: Matrix a -> Int -> Matrix a

ampliaFilas2 p f =

fromLists (concatMap (replicate f) (toLists p))

ampliaColumnas2 :: Matrix a -> Int -> Matrix a

ampliaColumnas2 p c =

fromLists (map (concatMap (replicate c)) (toLists p))

-- 3ª definición

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

ampliaMatriz3 :: Matrix a -> Int -> Int -> Matrix a

ampliaMatriz3 p f c =

( fromLists

. concatMap (map (concatMap (replicate c)) . replicate f)

. toLists) p

-- Comparación de eficiencia

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

ejemplo :: Int -> Matrix Int

ejemplo n = fromList n n [1..]

-- λ> maximum (ampliaMatriz (ejemplo 10) 100 200)

-- 100

-- (6.64 secs, 1,026,559,296 bytes)

-- λ> maximum (ampliaMatriz2 (ejemplo 10) 100 200)

-- 100

-- (1.90 secs, 513,211,144 bytes)

-- λ> maximum (ampliaMatriz3 (ejemplo 10) 100 200)

-- 100

-- (1.89 secs, 644,928,024 bytes)

-- λ> maximum (ampliaMatriz2 (ejemplo 10) 200 200)

-- 100

-- (5.13 secs, 1,248,173,384 bytes)

-- λ> maximum (ampliaMatriz3 (ejemplo 10) 200 200)

-- 100

-- (4.67 secs, 1,431,540,344 bytes)

Conflictos de horarios

PorJosé A. Alonso 22-abril-201629-abril-2016

Los horarios de los cursos se pueden representar mediante matrices donde las filas indican los curso, las columnas las horas de clase y el valor correspondiente al curso i y la hora j es verdadero indica que i tiene clase a la hora j.

En Haskell, podemos usar la matrices de la librería Data.Matrix y definir el tipo de los horarios por

   type Horario = Matrix Bool

1	type Horario = Matrix Bool

Un ejemplo de horario es

   ejHorarios1 :: Horario
   ejHorarios1 = fromLists [[True,  True,  False, False],
                            [False, True,  True,  False],
                            [False, False, True,  True]]

ejHorarios1 :: Horario

ejHorarios1 = fromLists [[True, True, False, False],

[False, True, True, False],

[False, False, True, True]]

en el que el 1º curso tiene clase a la 1ª y 2ª hora, el 2º a la 2ª y a la 3ª y el 3º a la 3ª y a la 4ª.

Definir la función

   cursosConflictivos :: Horario -> [Int] -> Bool

1	cursosConflictivos :: Horario -> [Int] -> Bool

tal que (cursosConflictivos h is) se verifica para si los cursos de la lista is hay alguna hora en la que más de uno tiene clase a dicha hora. Por ejemplo,

   cursosConflictivos ejHorarios1 [1,2]  ==  True
   cursosConflictivos ejHorarios1 [1,3]  ==  False

1 2	cursosConflictivos ejHorarios1 [1,2] == True cursosConflictivos ejHorarios1 [1,3] == False

Soluciones

import Data.Matrix

type Horario = Matrix Bool

ejHorarios1 :: Horario
ejHorarios1 = fromLists [[True,  True,  False, False],
                         [False, True,  True,  False],
                         [False, False, True,  True]]

--    horaConflictiva ejHorarios1 [1,2]   2  ==  True
--    horaConflictiva ejHorarios1 [1,3]   2  ==  False
--    horaConflictiva ejHorarios1 [1,2,3] 1  ==  False
horaConflictiva :: Horario -> [Int] -> Int -> Bool
horaConflictiva h is j =
  length [i | i <- is, h ! (i,j)] > 1

cursosConflictivos :: Horario -> [Int] -> Bool
cursosConflictivos h is =
  or [horaConflictiva h is j | j <- [1..n]]
  where n = ncols h

import Data.Matrix

type Horario = Matrix Bool

ejHorarios1 :: Horario

ejHorarios1 = fromLists [[True, True, False, False],

[False, True, True, False],

[False, False, True, True]]

-- horaConflictiva ejHorarios1 [1,2] 2 == True

-- horaConflictiva ejHorarios1 [1,3] 2 == False

-- horaConflictiva ejHorarios1 [1,2,3] 1 == False

horaConflictiva :: Horario -> [Int] -> Int -> Bool

horaConflictiva h is j =

length [i | i <- is, h ! (i,j)] > 1

cursosConflictivos :: Horario -> [Int] -> Bool

cursosConflictivos h is =

or [horaConflictiva h is j | j <- [1..n]]

where n = ncols h

Diagonales de matrices como listas

PorJosé A. Alonso 16-febrero-201623-febrero-2016

Las matrices se pueden representar como listas de listas de la misma longitud, donde cada uno de sus elementos representa una fila de la matriz.

Definir la función

   diagonal :: [[a]] -> [a]

1	diagonal :: [[a]] -> [a]

tal que (diagonal xss) es la diagonal de la matriz xss. Por ejemplo,

   diagonal [[3,5,2],[4,7,1],[6,9,0]]           ==  [3,7,0]
   diagonal [[3,5],[4,7],[6,9]]                 ==  [3,7]
   diagonal [[3,5,2],[4,7,1]]                   ==  [3,7]
   sum (diagonal (replicate 20000 [1..20000]))  ==  200010000

diagonal [[3,5,2],[4,7,1],[6,9,0]] == [3,7,0]

diagonal [[3,5],[4,7],[6,9]] == [3,7]

diagonal [[3,5,2],[4,7,1]] == [3,7]

sum (diagonal (replicate 20000 [1..20000])) == 200010000

Soluciones

import Data.Array  ((!), listArray)
import Data.Matrix (fromLists, getDiag)
import Data.Vector (toList)

-- 1ª definición (por recursión):
diagonal1 :: [[a]] -> [a]
diagonal1 ((x:_):xss) = x : diagonal1 [tail xs | xs <- xss]
diagonal1 _           = []

-- 2ª definición (por comprensión):
diagonal2 :: [[a]] -> [a]
diagonal2 xss = [xs!!k | (xs,k) <- zip xss [0..n]]
    where n = length (head xss) - 1

-- 3ª definición (con Data.Matrix)
diagonal3 :: [[a]] -> [a]
diagonal3 = toList . getDiag . fromLists

-- 4ª definición (con Data.Array)
diagonal4 :: [[a]] -> [a]
diagonal4 xss = [p!(i,i) | i <- [1..k]] 
    where m = length xss
          n = length (head xss)
          k = min m n
          p = listArray ((1,1),(m,n)) (concat xss)

-- Comparación de eficiencia
--    λ> let n = 3000 in sum (diagonal1 (replicate n [1..n]))
--    4501500
--    (2.08 secs, 754,089,992 bytes)
--    λ> let n = 3000 in sum (diagonal2 (replicate n [1..n]))
--    4501500
--    (0.06 secs, 0 bytes)
--    λ> let n = 3000 in sum (diagonal3 (replicate n [1..n]))
--    4501500
--    (1.22 secs, 1,040,787,360 bytes)
--    λ> let n = 3000 in sum (diagonal4 (replicate n [1..n]))
--    4501500
--    (0.96 secs, 624,463,632 bytes)

import Data.Array ((!), listArray)

import Data.Matrix (fromLists, getDiag)

import Data.Vector (toList)

-- 1ª definición (por recursión):

diagonal1 :: [[a]] -> [a]

diagonal1 ((x:_):xss) = x : diagonal1 [tail xs | xs <- xss]

diagonal1 _ = []

-- 2ª definición (por comprensión):

diagonal2 :: [[a]] -> [a]

diagonal2 xss = [xs!!k | (xs,k) <- zip xss [0..n]]

where n = length (head xss) - 1

-- 3ª definición (con Data.Matrix)

diagonal3 :: [[a]] -> [a]

diagonal3 = toList . getDiag . fromLists

-- 4ª definición (con Data.Array)

diagonal4 :: [[a]] -> [a]

diagonal4 xss = [p!(i,i) | i <- [1..k]]

where m = length xss

n = length (head xss)

k = min m n

p = listArray ((1,1),(m,n)) (concat xss)

-- Comparación de eficiencia

-- λ> let n = 3000 in sum (diagonal1 (replicate n [1..n]))

-- 4501500

-- (2.08 secs, 754,089,992 bytes)

-- λ> let n = 3000 in sum (diagonal2 (replicate n [1..n]))

-- 4501500

-- (0.06 secs, 0 bytes)

-- λ> let n = 3000 in sum (diagonal3 (replicate n [1..n]))

-- 4501500

-- (1.22 secs, 1,040,787,360 bytes)

-- λ> let n = 3000 in sum (diagonal4 (replicate n [1..n]))

-- 4501500

-- (0.96 secs, 624,463,632 bytes)

Solución con Maxima

diagonal (xss) := block ([A],
  A : apply (matrix, xss),
  [m,n] : matrix_size (A),
  k : min (m,n),
  makelist (A[i,i],i,k))$

diagonal (xss) := block ([A],

A : apply (matrix, xss),

[m,n] : matrix_size (A),

k : min (m,n),

makelist (A[i,i],i,k))$

Buscaminas

PorJosé A. Alonso 19-junio-201425-abril-2021

Enunciado

-- El buscaminas es un juego cuyo objetivo es despejar un campo de minas
-- sin detonar ninguna. 
-- 
-- El campo de minas se representa mediante un cuadrado con NxN
-- casillas. Algunas casillas tienen un número, este número indica las
-- minas que hay en todas las casillas vecinas. Cada casilla tiene como
-- máximo 8 vecinas. Por ejemplo, el campo 4x4 de la izquierda
-- contiene dos minas, cada una representada por el número 9, y a la 
-- derecha se muestra el campo obtenido anotando las minas vecinas de
-- cada casilla
--    9 0 0 0       9 1 0 0
--    0 0 0 0       2 2 1 0
--    0 9 0 0       1 9 1 0
--    0 0 0 0       1 1 1 0
-- de la misma forma, la anotación del siguiente a la izquierda es el de
-- la derecha 
--    9 9 0 0 0     9 9 1 0 0
--    0 0 0 0 0     3 3 2 0 0
--    0 9 0 0 0     1 9 1 0 0
--
-- En el ejercicio se usará la librería Data.Matrix, cuyo manual se encuentra
-- en http://bit.ly/1hWVNJD
-- 
-- Los campos de minas se representan mediante matrices: 
--    type Campo = Matrix Int
-- Por ejemplo, los anteriores campos de la izquierda se definen por
--    ejCampo1, ejCampo2 :: Campo
--    ejCampo1 = fromLists [[9,0,0,0],
--                          [0,0,0,0], 
--                          [0,9,0,0], 
--                          [0,0,0,0]]
--    ejCampo2 = fromLists [[9,9,0,0,0],
--                          [0,0,0,0,0],
--                          [0,9,0,0,0]]
-- 
-- Definir la función
--    buscaminas :: Campo -> Campo
-- tal que (buscaminas c) es el campo obtenido anotando las minas
-- vecinas de cada casilla. Por ejemplo,
--    ghci> buscaminas ejCampo1
--    ( 9 1 0 0 )
--    ( 2 2 1 0 )
--    ( 1 9 1 0 )
--    ( 1 1 1 0 )
--
--    ghci> buscaminas ejCampo2
--    ( 9 9 1 0 0 )
--    ( 3 3 2 0 0 )
--    ( 1 9 1 0 0 )
-- 
-- Nota. Las funciones de la librería de matrices útiles para este ejercicio
-- son fromLists, matrix, nrows y ncols.

-- El buscaminas es un juego cuyo objetivo es despejar un campo de minas

-- sin detonar ninguna.

-- El campo de minas se representa mediante un cuadrado con NxN

-- casillas. Algunas casillas tienen un número, este número indica las

-- minas que hay en todas las casillas vecinas. Cada casilla tiene como

-- máximo 8 vecinas. Por ejemplo, el campo 4x4 de la izquierda

-- contiene dos minas, cada una representada por el número 9, y a la

-- derecha se muestra el campo obtenido anotando las minas vecinas de

-- cada casilla

-- 9 0 0 0 9 1 0 0

-- 0 0 0 0 2 2 1 0

-- 0 9 0 0 1 9 1 0

-- 0 0 0 0 1 1 1 0

-- de la misma forma, la anotación del siguiente a la izquierda es el de

-- la derecha

-- 9 9 0 0 0 9 9 1 0 0

-- 0 0 0 0 0 3 3 2 0 0

-- 0 9 0 0 0 1 9 1 0 0

-- En el ejercicio se usará la librería Data.Matrix, cuyo manual se encuentra

-- en http://bit.ly/1hWVNJD

-- Los campos de minas se representan mediante matrices:

-- type Campo = Matrix Int

-- Por ejemplo, los anteriores campos de la izquierda se definen por

-- ejCampo1, ejCampo2 :: Campo

-- ejCampo1 = fromLists [[9,0,0,0],

-- [0,0,0,0],

-- [0,9,0,0],

-- [0,0,0,0]]

-- ejCampo2 = fromLists [[9,9,0,0,0],

-- [0,0,0,0,0],

-- [0,9,0,0,0]]

-- Definir la función

-- buscaminas :: Campo -> Campo

-- tal que (buscaminas c) es el campo obtenido anotando las minas

-- vecinas de cada casilla. Por ejemplo,

-- ghci> buscaminas ejCampo1

-- ( 9 1 0 0 )

-- ( 2 2 1 0 )

-- ( 1 9 1 0 )

-- ( 1 1 1 0 )

-- ghci> buscaminas ejCampo2

-- ( 9 9 1 0 0 )

-- ( 3 3 2 0 0 )

-- ( 1 9 1 0 0 )

-- Nota. Las funciones de la librería de matrices útiles para este ejercicio

-- son fromLists, matrix, nrows y ncols.

Soluciones

import Data.Matrix

type Campo   = Matrix Int
type Casilla = (Int,Int)

ejCampo1, ejCampo2 :: Campo
ejCampo1 = fromLists [[9,0,0,0],
                      [0,0,0,0], 
                      [0,9,0,0], 
                      [0,0,0,0]]
ejCampo2 = fromLists [[9,9,0,0,0],
                      [0,0,0,0,0],
                      [0,9,0,0,0]]

-- 1ª solución
-- ===========

buscaminas1 :: Campo -> Campo
buscaminas1 c = matrix m n (\(i,j) -> minas c (i,j))
    where m = nrows c
          n = ncols c

-- (minas c (i,j)) es el número de minas en las casillas vecinas de la
-- (i,j) en el campo de mina c y es 9 si en (i,j) hay una mina. Por
-- ejemplo,
--    minas ejCampo (1,1)  ==  9
--    minas ejCampo (1,2)  ==  1
--    minas ejCampo (1,3)  ==  0
--    minas ejCampo (2,1)  ==  2
minas :: Campo -> Casilla -> Int
minas c (i,j) 
    | c!(i,j) == 9 = 9
    | otherwise    = length (filter (==9) [c!(x,y) | (x,y) <- vecinas m n (i,j)])
                     where m = nrows c
                           n = ncols c

-- (vecinas m n (i,j)) es la lista de las casillas vecinas de la (i,j) en
-- un campo de dimensiones mxn. Por ejemplo,
--    vecinas 4 (1,1)  ==  [(1,2),(2,1),(2,2)]
--    vecinas 4 (1,2)  ==  [(1,1),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)]
--    vecinas 4 (2,3)  ==  [(1,2),(1,3),(1,4),(2,2),(2,4),(3,2),(3,3),(3,4)]
vecinas :: Int -> Int -> Casilla -> [Casilla]
vecinas m n (i,j) = [(a,b) | a <- [max 1 (i-1)..min m (i+1)],
                             b <- [max 1 (j-1)..min n (j+1)],
                             (a,b) /= (i,j)]

-- 2ª solución
-- ===========

buscaminas2 :: Campo -> Campo
buscaminas2 c = matrix m n (\(i,j) -> minas (i,j))
    where m = nrows c
          n = ncols c
          minas :: Casilla -> Int
          minas (i,j) 
              | c!(i,j) == 9 = 9
              | otherwise    = 
                  length (filter (==9) [c!(x,y) | (x,y) <- vecinas (i,j)])
          vecinas :: Casilla -> [Casilla]
          vecinas (i,j) = [(a,b) | a <- [max 1 (i-1)..min m (i+1)],
                                   b <- [max 1 (j-1)..min n (j+1)],
                                   (a,b) /= (i,j)]

import Data.Matrix

type Campo = Matrix Int

type Casilla = (Int,Int)

ejCampo1, ejCampo2 :: Campo

ejCampo1 = fromLists [[9,0,0,0],

[0,0,0,0],

[0,9,0,0],

[0,0,0,0]]

ejCampo2 = fromLists [[9,9,0,0,0],

[0,0,0,0,0],

[0,9,0,0,0]]

-- 1ª solución

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

buscaminas1 :: Campo -> Campo

buscaminas1 c = matrix m n (\(i,j) -> minas c (i,j))

where m = nrows c

n = ncols c

-- (minas c (i,j)) es el número de minas en las casillas vecinas de la

-- (i,j) en el campo de mina c y es 9 si en (i,j) hay una mina. Por

-- ejemplo,

-- minas ejCampo (1,1) == 9

-- minas ejCampo (1,2) == 1

-- minas ejCampo (1,3) == 0

-- minas ejCampo (2,1) == 2

minas :: Campo -> Casilla -> Int

minas c (i,j)

| c!(i,j) == 9 = 9

| otherwise = length (filter (==9) [c!(x,y) | (x,y) <- vecinas m n (i,j)])

where m = nrows c

n = ncols c

-- (vecinas m n (i,j)) es la lista de las casillas vecinas de la (i,j) en

-- un campo de dimensiones mxn. Por ejemplo,

-- vecinas 4 (1,1) == [(1,2),(2,1),(2,2)]

-- vecinas 4 (1,2) == [(1,1),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3)]

-- vecinas 4 (2,3) == [(1,2),(1,3),(1,4),(2,2),(2,4),(3,2),(3,3),(3,4)]

vecinas :: Int -> Int -> Casilla -> [Casilla]

vecinas m n (i,j) = [(a,b) | a <- [max 1 (i-1)..min m (i+1)],

b <- [max 1 (j-1)..min n (j+1)],

(a,b) /= (i,j)]

-- 2ª solución

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

buscaminas2 :: Campo -> Campo

buscaminas2 c = matrix m n (\(i,j) -> minas (i,j))

where m = nrows c

n = ncols c

minas :: Casilla -> Int

minas (i,j)

| c!(i,j) == 9 = 9

| otherwise =

length (filter (==9) [c!(x,y) | (x,y) <- vecinas (i,j)])

vecinas :: Casilla -> [Casilla]

vecinas (i,j) = [(a,b) | a <- [max 1 (i-1)..min m (i+1)],

b <- [max 1 (j-1)..min n (j+1)],

(a,b) /= (i,j)]

Referencia

El ejercicio está basado en Minesweeper de UVa Online Judge.

Matriz dodecafónica

Soluciones

Pensamiento

Matriz girada 180 grados

Soluciones

Pensamiento

Representaciones de grafos

Soluciones

Representación ampliada de matrices dispersas

Soluciones

Ampliación de una matriz

Soluciones

Conflictos de horarios

Soluciones

Diagonales de matrices como listas

Soluciones

Solución con Maxima

Buscaminas

Enunciado

Soluciones

Referencia

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