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PFH: La semana en Exercitium (24 de diciembre de 2022)

José A. Alonso-

Esta semana he publicado en Exercitium las soluciones de los siguientes problemas:

A continuación se muestran las soluciones.

1. Recorrido de árboles binarios

El árbol binario

        9
       / \
      /   \
     3     7
    / \
   2   4

se puede representar por

   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)

Definir las funciones

   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]
  • 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]

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.


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

2. Imagen especular de un árbol binario

El árbol binario

        9
       / \
      /   \
     3     7
    / \
   2   4

se puede representar por

   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)

Definir la función

   espejo :: Arbol a -> Arbol a

tal que espejo x es la imagen especular del árbol x. Por ejemplo,

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

Comprobar con QuickCheck las siguientes propiedades, para todo árbol x,

   espejo (espejo x) = x
   reverse (preorden (espejo x)) = postorden x
   postorden (espejo x) = reverse (preorden x)

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)
 
espejo :: Arbol a -> Arbol a
espejo (H x)     = H x
espejo (N x i d) = N x (espejo d) (espejo i)
 
-- Generador para las comprobaciones
-- =================================
 
-- (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
 
-- Funciones auxiliares para la comprobación
-- =========================================
 
-- (preorden x) 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]
preorden :: Arbol a -> [a]
preorden (H x)     = [x]
preorden (N x i d) = x : preorden i ++ preorden d
 
-- (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]
postorden :: Arbol a -> [a]
postorden (H x)     = [x]
postorden (N x i d) = postorden i ++ postorden d ++ [x]
 
-- Comprobación de las propiedades
-- ===============================
 
-- Las propiedades son
prop_espejo :: Arbol Int -> Bool
prop_espejo x =
  espejo (espejo x) == x &&
  reverse (preorden (espejo x)) == postorden x &&
  postorden (espejo x) == reverse (preorden x)
 
-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_espejo
--    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 espejo(a: Arbol[A]) -> Arbol[A]:
    match a:
        case H(x):
            return H(x)
        case N(x, i, d):
            return N(x, espejo(d), espejo(i))
    assert False
 
# Generador para las comprobaciones
# =================================
 
# (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))])
 
# Funciones auxiliares para la comprobación
# =========================================
 
# preorden(x) 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]
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
 
# (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]
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 las propiedades
# ===============================
 
# Las propiedades son
@given(st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_espejo(n: int) -> None:
    x = arbolArbitrario(n)
    assert espejo(espejo(x)) == x
    assert list(reversed(preorden(espejo(x)))) == postorden(x)
    assert postorden(espejo(x)) == list(reversed(preorden(x)))
 
# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q imagen_especular_de_un_arbol_binario.py
#    1 passed in 0.16s

3. Subárbol de profundidad dada

El árbol binario

        9
       / \
      /   \
     3     7
    / \
   2   4

se puede representar por

   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)

La función take está definida por

   take :: Int -> [a] -> [a]
   take 0            = []
   take (n+1) []     = []
   take (n+1) (x:xs) = x : take n xs

Definir la función

   takeArbol ::  Int -> Arbol a -> Arbol a

tal que takeArbol n t es el subárbol de t de profundidad n. Por ejemplo,

   takeArbol 0 (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == H 9
   takeArbol 1 (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == N 9 (H 3) (H 7)
   takeArbol 2 (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)
   takeArbol 3 (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)

Comprobar con QuickCheck que la profundidad de takeArbol n x es menor o igual que n, para todo número natural n y todo árbol x.

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)
 
takeArbol :: Int -> Arbol a -> Arbol a
takeArbol _ (H x)     = H x
takeArbol 0 (N x _ _) = H x
takeArbol n (N x i d) = N x (takeArbol (n-1) i) (takeArbol (n-1) d)
 
-- Generador para las comprobaciones
-- =================================
 
-- (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
 
-- Función auxiliar para la comprobación
-- =====================================
 
-- (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 :: Arbol a -> Int
profundidad (H _)     = 0
profundidad (N _ i d) = 1 + max (profundidad i) (profundidad d)
 
-- Comprobación de la propiedad
-- ============================
 
-- La propiedad es
prop_takeArbol :: Int -> Arbol Int -> Property
prop_takeArbol n x =
  n >= 0 ==> profundidad (takeArbol n x) <= n
 
-- La comprobación es
--    λ> quickCheck prop_takeArbol
--    +++ 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 takeArbol(n: int, a: Arbol[A]) -> Arbol[A]:
    match (n, a):
        case (_, H(x)):
            return H(x)
        case (0, N(x, _, _)):
            return H(x)
        case (n, N(x, i, d)):
            return N(x, takeArbol(n - 1, i), takeArbol(n - 1, d))
    assert False
 
# Generador para las comprobaciones
# =================================
 
# (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))])
 
# Función auxiliar para la comprobación
# =====================================
 
# 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
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 la propiedad
# ============================
 
# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=0, max_value=12),
       st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_takeArbol(n: int, m: int) -> None:
    x = arbolArbitrario(m)
    assert profundidad(takeArbol(n, x)) <= n
 
# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q subarbol_de_profundidad_dada.py
#    1 passed in 0.23s

4. Árbol de profundidad n con nodos iguales

El árbol binario

        9
       / \
      /   \
     3     7
    / \
   2   4

se puede representar por

   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)

Definir las funciones

   repeatArbol    :: a -> Arbol a
   replicateArbol :: Int -> a -> Arbol a

tales que

  • repeatArbol x es es árbol con infinitos nodos x. Por ejemplo,
     takeArbol 0 (repeatArbol 3) == H 3
     takeArbol 1 (repeatArbol 3) == N 3 (H 3) (H 3)
     takeArbol 2 (repeatArbol 3) == N 3 (N 3 (H 3) (H 3)) (N 3 (H 3) (H 3))
  • replicate n x es el árbol de profundidad n cuyos nodos son x. Por ejemplo,
     replicateArbol 0 5  ==  H 5
     replicateArbol 1 5  ==  N 5 (H 5) (H 5)
     replicateArbol 2 5  ==  N 5 (N 5 (H 5) (H 5)) (N 5 (H 5) (H 5))

Comprobar con QuickCheck que el número de hojas de replicateArbol n x es 2^n, para todo número natural n.
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)
 
repeatArbol :: a -> Arbol a
repeatArbol x = N x t t
  where t = repeatArbol x
 
replicateArbol :: Int -> a -> Arbol a
replicateArbol n = takeArbol n . repeatArbol
 
-- (takeArbol n t) es el subárbol de t de profundidad n. Por ejemplo,
--    takeArbol 0 (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == H 9
--    takeArbol 1 (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == N 9 (H 3) (H 7)
--    takeArbol 2 (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)
--    takeArbol 3 (N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)) == N 9 (N 3 (H 2) (H 4)) (H 7)
takeArbol :: Int -> Arbol a -> Arbol a
takeArbol _ (H x)     = H x
takeArbol 0 (N x _ _) = H x
takeArbol n (N x i d) = N x (takeArbol (n-1) i) (takeArbol (n-1) d)
 
-- Generador para las comprobaciones
-- =================================
 
-- (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
 
-- Función auxiliar para la comprobación
-- =====================================
 
-- (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
 
-- Comprobación de la propiedad
-- ============================
 
-- La propiedad es
prop_replicateArbol :: Int -> Int -> Property
prop_replicateArbol n x =
  n >= 0 ==> nHojas (replicateArbol n x) == 2^n
 
-- La comprobación es
--    λ> quickCheckWith (stdArgs {maxSize=7}) prop_replicateArbol
--    +++ 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 replicateArbol(n: int, x: A) -> Arbol[A]:
    match n:
        case 0:
            return H(x)
        case n:
            t = replicateArbol(n - 1, x)
            return N(x, t, t)
    assert False
 
# Generador para las comprobaciones
# =================================
 
# (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))])
 
# Función auxiliar para la comprobación
# =====================================
 
# 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
 
# Comprobación de la propiedad
# ============================
 
# La propiedad es
@given(st.integers(min_value=1, max_value=10),
       st.integers(min_value=1, max_value=10))
def test_nHojas(n: int, x: int) -> None:
    assert nHojas(replicateArbol(n, x)) == 2**n
 
# La comprobación es
#    src> poetry run pytest -q arbol_de_profundidad_n_con_nodos_iguales.py
#    1 passed in 0.20s

5. Suma de un árbol

Los árboles binarios con valores en los nodos se pueden definir por

   data Arbol a = H
                | N a (Arbol1 a) (Arbol1 a)
     deriving (Show, Eq)

Por ejemplo, el árbol

        9
       / \
      /   \
     8     6
    / \   / \
   3   2 4   5

se puede representar por

   N 9 (N 8 (N 3 H H) (N 2 H H)) (N 6 (N 4 H H) (N 5 H H))

Definir por recursión la función

   sumaArbol :: Num a => Arbol1 a -> a

tal sumaArbol x es la suma de los valores que hay en el árbol x. Por ejemplo,

   sumaArbol (N 2 (N 5 (N 3 H H) (N 7 H H)) (N 4 H H)) == 21

Soluciones

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


Soluciones en Haskell

data Arbol1 a = H
              | N a (Arbol1 a) (Arbol1 a)
  deriving (Show, Eq)
 
sumaArbol :: Num a => Arbol1 a -> a
sumaArbol H         = 0
sumaArbol (N x i d) = x + sumaArbol i + sumaArbol d


Soluciones en Python

from dataclasses import dataclass
 
@dataclass
class Arbol:
    pass
 
@dataclass
class H(Arbol):
    pass
 
@dataclass
class N(Arbol):
    x: int
    i: Arbol
    d: Arbol
 
def sumaArbol(a: Arbol) -> int:
    match a:
        case H():
            return 0
        case N(x, i, d):
            return x + sumaArbol(i) + sumaArbol(d)
    assert False
PFH