Orden superior

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

Matrices dispersas

PorJosé A. Alonso 19-febrero-201826-febrero-2018

Una matriz es dispersa si la mayoriá de sus elementos son ceros. Por ejemplo, la primera de las siguientes matrices es dispersa y la segunda no lo es

   ( 0 0 4 )   ( 0 1 4 )
   ( 0 5 0 )   ( 0 5 1 )
   ( 0 0 0 )

( 0 0 4 ) ( 0 1 4 )

( 0 5 0 ) ( 0 5 1 )

( 0 0 0 )

Usando la librería Data.Matrix, las anteriores matrices se pueden definir por

   ej1, ej2 :: Matrix Int
   ej1 = fromList 3 3 [0,0,4,0,5,0,0,0,0]
   ej2 = fromList 2 3 [0,1,4,0,5,1]

ej1, ej2 :: Matrix Int

ej1 = fromList 3 3 [0,0,4,0,5,0,0,0,0]

ej2 = fromList 2 3 [0,1,4,0,5,1]

La dispersión de una matriz es el cociente entre el número de ceros de la matriz y el producto de sus números de filas y de columnas.

Definir las siguientes funciones

   dispersion :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Double
   esDispersa :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Bool

1 2	dispersion :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Double esDispersa :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Bool

tales que

(dispersion p) es la dispersión de la matriz p. Por ejemplo,

     dispersion ej1              ==  0.7777777777777778
     dispersion ej2              ==  0.3333333333333333
     dispersion (fmap (+1) ej1)  ==  0.0
     dispersion (identity 3)     ==  0.6666666666666666
     dispersion (zero 9 9)       ==  1.0

dispersion ej1 == 0.7777777777777778

dispersion ej2 == 0.3333333333333333

dispersion (fmap (+1) ej1) == 0.0

dispersion (identity 3) == 0.6666666666666666

dispersion (zero 9 9) == 1.0

(esDispersa p) se verifica si la matriz p es dispersa. Por ejemplo,

     esDispersa ej1              ==  True
     esDispersa ej2              ==  False
     esDispersa (fmap (+1) ej1)  ==  False
     esDispersa (identity 3)     ==  True
     esDispersa (zero 9 9)       ==  True

esDispersa ej1 == True

esDispersa ej2 == False

esDispersa (fmap (+1) ej1) == False

esDispersa (identity 3) == True

esDispersa (zero 9 9) == True

Soluciones

import Data.Matrix (Matrix, fromList, nrows, ncols, toList)

ej1, ej2 :: Matrix Int
ej1 = fromList 3 3 [0,0,4,0,5,0,0,0,0]
ej2 = fromList 2 3 [0,1,4,0,5,1]

dispersion :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Double
dispersion p =
  fi nCeros / (fi nrows * fi ncols)
  where fi f = (fromIntegral . f) p

-- (nCeros p) es el número de ceros de la matriz p. Por ejemplo,
--    nCeros ej1  ==  7
--    nCeros ej2  ==  2
nCeros :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Int
nCeros p = length (filter (== 0) (toList p))

-- La función anterior se puede definir sin argumentos:
nCeros2 :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Int
nCeros2 = length . filter (== 0) . toList

esDispersa :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Bool
esDispersa p = dispersion p > 0.5

-- La función anterior se puede definir sin argumentos:
esDispersa2 :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Bool
esDispersa2 = (> 0.5) . dispersion

import Data.Matrix (Matrix, fromList, nrows, ncols, toList)

ej1, ej2 :: Matrix Int

ej1 = fromList 3 3 [0,0,4,0,5,0,0,0,0]

ej2 = fromList 2 3 [0,1,4,0,5,1]

dispersion :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Double

dispersion p =

fi nCeros / (fi nrows * fi ncols)

where fi f = (fromIntegral . f) p

-- (nCeros p) es el número de ceros de la matriz p. Por ejemplo,

-- nCeros ej1 == 7

-- nCeros ej2 == 2

nCeros :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Int

nCeros p = length (filter (== 0) (toList p))

-- La función anterior se puede definir sin argumentos:

nCeros2 :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Int

nCeros2 = length . filter (== 0) . toList

esDispersa :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Bool

esDispersa p = dispersion p > 0.5

-- La función anterior se puede definir sin argumentos:

esDispersa2 :: (Num a, Eq a) => Matrix a -> Bool

esDispersa2 = (> 0.5) . dispersion

Vértices de un cuadrado

PorJosé A. Alonso 16-febrero-20187-marzo-2018

Definir la función

   esCuadrado :: (Num a, Ord a) => (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> Bool

1	esCuadrado :: (Num a, Ord a) => (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> Bool

tal que (esCuadrado p q r s) se verifica si los puntos p, q, r y s son los vértices de un cuadrado. Por ejemplo,

   esCuadrado (0,0) (0,1) (1,1) (1,0)    == True
   esCuadrado (0,0) (2,1) (3,-1) (1, -2) == True
   esCuadrado (0,0) (1,1) (0,1) (1,0)    == True
   esCuadrado (1,1) (1,1) (1,1) (1,1)    == True
   esCuadrado (0,0) (0,2) (3,2) (3,0)    == False
   esCuadrado (0,0) (3,4) (8,4) (5,0)    == False
   esCuadrado (0,0) (0,0) (1,1) (0,0)    == False
   esCuadrado (0,0) (0,0) (1,0) (0,1)    == False
   esCuadrado (0,0) (1,0) (0,1) (-1,-1)  == False

esCuadrado (0,0) (0,1) (1,1) (1,0) == True

esCuadrado (0,0) (2,1) (3,-1) (1, -2) == True

esCuadrado (0,0) (1,1) (0,1) (1,0) == True

esCuadrado (1,1) (1,1) (1,1) (1,1) == True

esCuadrado (0,0) (0,2) (3,2) (3,0) == False

esCuadrado (0,0) (3,4) (8,4) (5,0) == False

esCuadrado (0,0) (0,0) (1,1) (0,0) == False

esCuadrado (0,0) (0,0) (1,0) (0,1) == False

esCuadrado (0,0) (1,0) (0,1) (-1,-1) == False

Soluciones

import Data.List (sort, tails)

esCuadrado :: (Num a, Ord a) => (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> Bool
esCuadrado p q r s = and [a == b, b == c, c == d, e == f, a + b == e]
  where [a,b,c,d,e,f] = sort (distancias p q r s)

-- (distancias p q r s) es la lista de los cuadrados de las longitudes
-- de los lados y de las diagonales del cuadrilátero cuyos vértices son
-- los puntos p, q, r y s. Por ejemplo,
--    distancias (0,0) (0,1) (1,1) (1,0)  ==  [1,2,1,1,2,1]
--    distancias (0,0) (3,4) (8,4) (5,0)  ==  [25,80,25,25,20,25]
--    distancias (0,0) (0,2) (3,2) (3,0)  ==  [4,13,9,9,13,4]
--    distancias (0,0) (0,0) (1,1) (0,0)  ==  [0,2,0,2,0,2]
--    distancias (0,0) (0,0) (1,0) (0,1)  ==  [0,1,1,1,1,2]
distancias :: Num a => (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> [a]
distancias p q r s =
  [l | (h:t) <- tails [p,q,r,s], l <- map (dist h) t]

-- (dist p q) es el cuadrado de la distancia del punto p al q. Por
-- ejemplo,
--    dist (6,4) (3,8)  ==  25
dist :: Num a => (a,a) -> (a,a) -> a
dist (x1,y1) (x2,y2) = (x2-x1)^2 + (y2-y1)^2

import Data.List (sort, tails)

esCuadrado :: (Num a, Ord a) => (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> Bool

esCuadrado p q r s = and [a == b, b == c, c == d, e == f, a + b == e]

where [a,b,c,d,e,f] = sort (distancias p q r s)

-- (distancias p q r s) es la lista de los cuadrados de las longitudes

-- de los lados y de las diagonales del cuadrilátero cuyos vértices son

-- los puntos p, q, r y s. Por ejemplo,

-- distancias (0,0) (0,1) (1,1) (1,0) == [1,2,1,1,2,1]

-- distancias (0,0) (3,4) (8,4) (5,0) == [25,80,25,25,20,25]

-- distancias (0,0) (0,2) (3,2) (3,0) == [4,13,9,9,13,4]

-- distancias (0,0) (0,0) (1,1) (0,0) == [0,2,0,2,0,2]

-- distancias (0,0) (0,0) (1,0) (0,1) == [0,1,1,1,1,2]

distancias :: Num a => (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> (a,a) -> [a]

distancias p q r s =

[l | (h:t) <- tails [p,q,r,s], l <- map (dist h) t]

-- (dist p q) es el cuadrado de la distancia del punto p al q. Por

-- ejemplo,

-- dist (6,4) (3,8) == 25

dist :: Num a => (a,a) -> (a,a) -> a

dist (x1,y1) (x2,y2) = (x2-x1)^2 + (y2-y1)^2

Números que no son cuadrados

PorJosé A. Alonso 15-febrero-201822-febrero-2018

Definir las funciones

   noCuadrados :: [Integer]
   graficaNoCuadrados :: Integer -> IO ()

1 2	noCuadrados :: [Integer] graficaNoCuadrados :: Integer -> IO ()

tales que

noCuadrados es la lista de los números naturales que no son cuadrados. Por ejemplo,

     λ> take 25 noCuadrados
     [2,3,5,6,7,8,10,11,12,13,14,15,17,18,19,20,21,22,23,24,26,27,28,29,30]

1 2	λ> take 25 noCuadrados [2,3,5,6,7,8,10,11,12,13,14,15,17,18,19,20,21,22,23,24,26,27,28,29,30]

(graficaNoCuadrados n) dibuja las diferencias entre los n primeros elementos de noCuadrados y sus posiciones. Por ejemplo, (graficaNoCuadrados 300) dibuja

(graficaNoCuadrados 3000) dibuja

(graficaNoCuadrados 30000) dibuja

Comprobar con QuickCheck que el término de noCuadrados en la posición n-1 es (n + floor(1/2 + sqrt(n))).

Soluciones

import Data.List (genericIndex)
import Graphics.Gnuplot.Simple
import Test.QuickCheck

-- 1ª definición
-- =============

noCuadrados :: [Integer]
noCuadrados = aux [0..] cuadrados
  where aux xs (y:ys) = as ++ aux bs ys
          where (as,_:bs) = span (<y) xs

cuadrados :: [Integer]
cuadrados = [x^2 | x <- [0..]]

-- 2ª definición
-- =============

noCuadrados2 :: [Integer]
noCuadrados2 = aux 2 [1..]
  where aux n (_:xs) = ys ++ aux (n+2) zs
          where (ys,zs) = splitAt n xs

-- Definición de graficaNoCuadrados
-- ================================

graficaNoCuadrados :: Integer -> IO ()
graficaNoCuadrados n =
  plotList [ Key Nothing
           , PNG ("Numeros_que_no_son_cuadrados_" ++ show n ++ ".png")
           ]
           (zipWith (-) noCuadrados [0..n-1])

-- La propiedad es
prop_noCuadrados :: Positive Integer -> Bool
prop_noCuadrados (Positive n) =
  noCuadrados `genericIndex` (n-1) ==
  n + floor (1/2 + sqrt (fromIntegral n))

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

import Data.List (genericIndex)

import Graphics.Gnuplot.Simple

import Test.QuickCheck

-- 1ª definición

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

noCuadrados :: [Integer]

noCuadrados = aux [0..] cuadrados

where aux xs (y:ys) = as ++ aux bs ys

where (as,_:bs) = span (<y) xs

cuadrados :: [Integer]

cuadrados = [x^2 | x <- [0..]]

-- 2ª definición

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

noCuadrados2 :: [Integer]

noCuadrados2 = aux 2 [1..]

where aux n (_:xs) = ys ++ aux (n+2) zs

where (ys,zs) = splitAt n xs

-- Definición de graficaNoCuadrados

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

graficaNoCuadrados :: Integer -> IO ()

graficaNoCuadrados n =

plotList [ Key Nothing

, PNG ("Numeros_que_no_son_cuadrados_" ++ show n ++ ".png")

]

(zipWith (-) noCuadrados [0..n-1])

-- La propiedad es

prop_noCuadrados :: Positive Integer -> Bool

prop_noCuadrados (Positive n) =

noCuadrados `genericIndex` (n-1) ==

n + floor (1/2 + sqrt (fromIntegral n))

-- La comprobación es

-- λ> quickCheck prop_noCuadrados

-- +++ OK, passed 100 tests.

Árboles binarios completos

PorJosé A. Alonso 14-febrero-201821-febrero-2018

Un árbol binario completo es un árbol en el que cada nodo tiene cero o dos hijos. Por ejemplo, el primero de los siguientes árboles es un árbol binario completo pero los otros no lo son

           1              1            1    
         /   \          /   \        / | \ 
        2     3        2     3      2  7  3
       / \            /            / \      
      4   5          4            4   5

1 1 1

/ \ / \ / | \

2 3 2 3 2 7 3

/ \ / / \

4 5 4 4 5

Los árboles se pueden representar mediante el siguiente tipo de datos

   data Arbol a = N a [Arbol a]
     deriving Show

1 2	data Arbol a = N a [Arbol a] deriving Show

Por ejemplo, los árboles los árboles anteriores se puede representar por

   ej1, ej2, ej3 :: Arbol Int
   ej1 = N 1 [N 2 [N 4 [], N 5 []], N 3 []]
   ej2 = N 1 [N 2 [N 4 []], N 3 []]
   ej3 = N 1 [N 2 [N 4 [], N 5 []], N 7 [], N 3 []]

ej1, ej2, ej3 :: Arbol Int

ej1 = N 1 [N 2 [N 4 [], N 5 []], N 3 []]

ej2 = N 1 [N 2 [N 4 []], N 3 []]

ej3 = N 1 [N 2 [N 4 [], N 5 []], N 7 [], N 3 []]

Definir la función

   esBinarioCompleto :: Arbol t -> Bool

1	esBinarioCompleto :: Arbol t -> Bool

tal que (esBinarioCompleto a) se verifica si a es un árbol binario completo. Por ejemplo,

   esBinarioCompleto ej1  ==  True
   esBinarioCompleto ej2  ==  False
   esBinarioCompleto ej3  ==  False

esBinarioCompleto ej1 == True

esBinarioCompleto ej2 == False

esBinarioCompleto ej3 == False

Soluciones

data Arbol a = N a [Arbol a]
  deriving Show

ej1, ej2, ej3 :: Arbol Int
ej1 = N 1 [N 2 [N 4 [], N 5 []], N 3 []]
ej2 = N 1 [N 2 [N 4 []], N 3 []]
ej3 = N 1 [N 2 [N 4 [], N 5 []], N 7 [], N 3 []]
          
esBinarioCompleto :: Arbol t -> Bool
esBinarioCompleto (N _ []) = True
esBinarioCompleto (N x as) = length as `elem` [0,2] 
                             && all esBinarioCompleto as

data Arbol a = N a [Arbol a]

deriving Show

ej1, ej2, ej3 :: Arbol Int

ej1 = N 1 [N 2 [N 4 [], N 5 []], N 3 []]

ej2 = N 1 [N 2 [N 4 []], N 3 []]

ej3 = N 1 [N 2 [N 4 [], N 5 []], N 7 [], N 3 []]

esBinarioCompleto :: Arbol t -> Bool

esBinarioCompleto (N _ []) = True

esBinarioCompleto (N x as) = length as `elem` [0,2]

&& all esBinarioCompleto as

Representación ampliada de matrices dispersas

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