Upload files to "Ezhovnd"

Лабораторная работа №1

Ezhovnd/phonebook.py

@@ -0,0 +1,367 @@
+# ============================================================
+# Задание 1 — структуры данных: телефонный справочник
+# Процедурная парадигма (без классов)
+# ============================================================
+
+import random
+import time
+import csv
+
+# ============================================================
+# 1. СВЯЗНЫЙ СПИСОК
+# ============================================================
+
+def ll_new_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    """Добавить или обновить запись. Возвращает новую голову."""
+    node = head
+    while node is not None:
+        if node['name'] == name:
+            node['phone'] = phone  # обновить существующий
+            return head
+        node = node['next']
+    # Не нашли — вставляем в начало
+    new_node = ll_new_node(name, phone)
+    new_node['next'] = head
+    return new_node
+
+def ll_find(head, name):
+    """Найти телефон по имени. Возвращает телефон или None."""
+    node = head
+    while node is not None:
+        if node['name'] == name:
+            return node['phone']
+        node = node['next']
+    return None
+
+def ll_delete(head, name):
+    """Удалить запись. Возвращает новую голову."""
+    if head is None:
+        return None
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+    prev = head
+    node = head['next']
+    while node is not None:
+        if node['name'] == name:
+            prev['next'] = node['next']
+            return head
+        prev = node
+        node = node['next']
+    return head  # не нашли — без изменений
+
+def ll_list_all(head):
+    """Собрать все записи и вернуть отсортированный список (name, phone)."""
+    result = []
+    node = head
+    while node is not None:
+        result.append((node['name'], node['phone']))
+        node = node['next']
+    result.sort(key=lambda x: x[0])
+    return result
+
+
+# ============================================================
+# 2. ХЕШ-ТАБЛИЦА (на основе связных списков)
+# ============================================================
+
+def ht_new(size=1024):
+    """Создать пустую хеш-таблицу (список бакетов)."""
+    return [None] * size
+
+def ht_hash(buckets, name):
+    """Полиномиальный хеш строки по модулю размера таблицы."""
+    h = 0
+    for ch in name:
+        h = (h * 31 + ord(ch)) % len(buckets)
+    return h
+
+def ht_insert(buckets, name, phone):
+    idx = ht_hash(buckets, name)
+    buckets[idx] = ll_insert(buckets[idx], name, phone)
+
+def ht_find(buckets, name):
+    idx = ht_hash(buckets, name)
+    return ll_find(buckets[idx], name)
+
+def ht_delete(buckets, name):
+    idx = ht_hash(buckets, name)
+    buckets[idx] = ll_delete(buckets[idx], name)
+
+def ht_list_all(buckets):
+    result = []
+    for bucket in buckets:
+        node = bucket
+        while node is not None:
+            result.append((node['name'], node['phone']))
+            node = node['next']
+    result.sort(key=lambda x: x[0])
+    return result
+
+
+# ============================================================
+# 3. ДВОИЧНОЕ ДЕРЕВО ПОИСКА (BST)
+# ============================================================
+
+def bst_new_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    """Вставить или обновить запись (итеративно). Возвращает новый корень."""
+    new_node = bst_new_node(name, phone)
+    if root is None:
+        return new_node
+    node = root
+    while True:
+        if name < node['name']:
+            if node['left'] is None:
+                node['left'] = new_node
+                break
+            node = node['left']
+        elif name > node['name']:
+            if node['right'] is None:
+                node['right'] = new_node
+                break
+            node = node['right']
+        else:
+            node['phone'] = phone  # обновить
+            break
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    """Найти телефон. Возвращает телефон или None."""
+    while root is not None:
+        if name < root['name']:
+            root = root['left']
+        elif name > root['name']:
+            root = root['right']
+        else:
+            return root['phone']
+    return None
+
+def _bst_min_node(node):
+    """Найти узел с минимальным ключом в поддереве."""
+    while node['left'] is not None:
+        node = node['left']
+    return node
+
+def bst_delete(root, name):
+    """Удалить узел (итеративно). Возвращает новый корень."""
+    parent = None
+    node = root
+    is_left = False
+    # Найти узел и его родителя
+    while node is not None and node['name'] != name:
+        parent = node
+        if name < node['name']:
+            node = node['left']
+            is_left = True
+        else:
+            node = node['right']
+            is_left = False
+    if node is None:
+        return root  # не нашли
+
+    # Удалить найденный узел
+    if node['left'] is None:
+        replacement = node['right']
+    elif node['right'] is None:
+        replacement = node['left']
+    else:
+        # Два потомка: найти in-order successor
+        succ_parent = node
+        succ = node['right']
+        while succ['left'] is not None:
+            succ_parent = succ
+            succ = succ['left']
+        node['name'] = succ['name']
+        node['phone'] = succ['phone']
+        # Удалить successor
+        if succ_parent is node:
+            succ_parent['right'] = succ['right']
+        else:
+            succ_parent['left'] = succ['right']
+        return root
+
+    if parent is None:
+        return replacement
+    if is_left:
+        parent['left'] = replacement
+    else:
+        parent['right'] = replacement
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    """Центрированный обход (итеративно) — возвращает записи в порядке ключей."""
+    result = []
+    stack = []
+    node = root
+    while stack or node is not None:
+        while node is not None:
+            stack.append(node)
+            node = node['left']
+        node = stack.pop()
+        result.append((node['name'], node['phone']))
+        node = node['right']
+    return result
+
+
+# ============================================================
+# ГЕНЕРАЦИЯ ТЕСТОВЫХ ДАННЫХ
+# ============================================================
+
+def generate_records(n=10000, seed=42):
+    rng = random.Random(seed)
+    records = []
+    for i in range(n):
+        name = f"User_{i:05d}"
+        phone = f"+7{rng.randint(9000000000, 9999999999)}"
+        records.append((name, phone))
+    return records
+
+
+# ============================================================
+# БЕНЧМАРК
+# ============================================================
+
+REPEATS = 5
+
+def bench_insert(structure_type, records):
+    times = []
+    for _ in range(REPEATS):
+        if structure_type == 'LinkedList':
+            head = None
+            start = time.perf_counter()
+            for name, phone in records:
+                head = ll_insert(head, name, phone)
+            times.append(time.perf_counter() - start)
+
+        elif structure_type == 'HashTable':
+            buckets = ht_new()
+            start = time.perf_counter()
+            for name, phone in records:
+                ht_insert(buckets, name, phone)
+            times.append(time.perf_counter() - start)
+
+        elif structure_type == 'BST':
+            root = None
+            start = time.perf_counter()
+            for name, phone in records:
+                root = bst_insert(root, name, phone)
+            times.append(time.perf_counter() - start)
+
+    return times
+
+def bench_find(structure, structure_type, search_names):
+    times = []
+    for _ in range(REPEATS):
+        start = time.perf_counter()
+        if structure_type == 'LinkedList':
+            for name in search_names:
+                ll_find(structure, name)
+        elif structure_type == 'HashTable':
+            for name in search_names:
+                ht_find(structure, name)
+        elif structure_type == 'BST':
+            for name in search_names:
+                bst_find(structure, name)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    return times
+
+def bench_delete(structure, structure_type, delete_names):
+    times = []
+    for _ in range(REPEATS):
+        if structure_type == 'LinkedList':
+            s = structure  # head
+            start = time.perf_counter()
+            for name in delete_names:
+                s = ll_delete(s, name)
+            times.append(time.perf_counter() - start)
+
+        elif structure_type == 'HashTable':
+            start = time.perf_counter()
+            for name in delete_names:
+                ht_delete(structure, name)
+            times.append(time.perf_counter() - start)
+
+        elif structure_type == 'BST':
+            s = structure  # root
+            start = time.perf_counter()
+            for name in delete_names:
+                s = bst_delete(s, name)
+            times.append(time.perf_counter() - start)
+
+    return times
+
+
+def build_structure(structure_type, records):
+    if structure_type == 'LinkedList':
+        head = None
+        for name, phone in records:
+            head = ll_insert(head, name, phone)
+        return head
+    elif structure_type == 'HashTable':
+        buckets = ht_new()
+        for name, phone in records:
+            ht_insert(buckets, name, phone)
+        return buckets
+    elif structure_type == 'BST':
+        root = None
+        for name, phone in records:
+            root = bst_insert(root, name, phone)
+        return root
+
+
+def run_all_benchmarks(n=10000):
+    rng = random.Random(99)
+    records_shuffled = generate_records(n)
+    random.Random(7).shuffle(records_shuffled)
+    records_sorted = sorted(generate_records(n), key=lambda x: x[0])
+
+    all_names = [r[0] for r in generate_records(n)]
+    search_names = rng.choices(all_names, k=100) + [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    delete_names = rng.choices(all_names, k=50)
+
+    structures = ['LinkedList', 'HashTable', 'BST']
+    modes = [('shuffled', records_shuffled), ('sorted', records_sorted)]
+
+    rows = [["Structure", "Mode", "Operation", "Run", "Time_sec"]]
+
+    for struct in structures:
+        for mode_name, records in modes:
+            print(f"  [{struct}] [{mode_name}] insert...", flush=True)
+            ins_times = bench_insert(struct, records)
+            for i, t in enumerate(ins_times):
+                rows.append([struct, mode_name, 'insert', i + 1, round(t, 6)])
+
+            # Построить структуру один раз для find/delete
+            print(f"  [{struct}] [{mode_name}] building structure for find/delete...", flush=True)
+            s = build_structure(struct, records)
+
+            print(f"  [{struct}] [{mode_name}] find...", flush=True)
+            find_times = bench_find(s, struct, search_names)
+            for i, t in enumerate(find_times):
+                rows.append([struct, mode_name, 'find', i + 1, round(t, 6)])
+
+            print(f"  [{struct}] [{mode_name}] delete...", flush=True)
+            del_times = bench_delete(s, struct, delete_names)
+            for i, t in enumerate(del_times):
+                rows.append([struct, mode_name, 'delete', i + 1, round(t, 6)])
+
+    return rows
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    import sys
+    N = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 10000
+    print(f"Running benchmarks with N={N}, {REPEATS} repeats each...")
+    rows = run_all_benchmarks(N)
+
+    out_path = '/home/claude/docs/data/results.csv'
+    import os; os.makedirs('/home/claude/docs/data', exist_ok=True)
+    with open(out_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        csv.writer(f).writerows(rows)
+    print(f"Results saved to {out_path}")
+    print(f"Total rows: {len(rows) - 1}")

Ezhovnd/report.md

@@ -0,0 +1,142 @@
+# Задание 1 — Структуры данных: телефонный справочник
+
+## Цель работы
+
+Реализовать три структуры данных «с нуля» в процедурной парадигме (без классов):
+- **Связный список** (LinkedList)
+- **Хеш-таблица** (HashTable)
+- **Двоичное дерево поиска** (BST)
+
+Применить их для хранения записей телефонного справочника и экспериментально сравнить производительность.
+
+---
+
+## Реализация
+
+Все структуры реализованы в файле `phonebook.py`. Узлы представлены Python-словарями.
+
+### 1. Связный список
+
+Узел: `{'name': str, 'phone': str, 'next': None | dict}`
+
+| Функция | Сложность | Описание |
+|---|---|---|
+| `ll_insert(head, name, phone)` | O(n) | Поиск по списку + вставка в начало |
+| `ll_find(head, name)` | O(n) | Линейный поиск |
+| `ll_delete(head, name)` | O(n) | Поиск предшественника + удаление |
+| `ll_list_all(head)` | O(n log n) | Сборка + сортировка |
+
+**Особенность:** вставка проверяет дубликаты, проходя весь список — O(n). При вставке в начало без проверки было бы O(1), но появились бы дубли.
+
+### 2. Хеш-таблица
+
+Хранится как список из 1024 бакетов, каждый — голова связного списка. Хеш-функция — полиномиальная (база 31).
+
+| Функция | Средняя сложность | Описание |
+|---|---|---|
+| `ht_insert` | O(1) | Хеш → вызов ll_insert в бакете |
+| `ht_find` | O(1) | Хеш → вызов ll_find |
+| `ht_delete` | O(1) | Хеш → вызов ll_delete |
+| `ht_list_all` | O(n log n) | Обход всех бакетов + сортировка |
+
+### 3. Двоичное дерево поиска (BST)
+
+Узел: `{'name': str, 'phone': str, 'left': None | dict, 'right': None | dict}`
+
+Все операции реализованы **итеративно** — чтобы избежать `RecursionError` при вырожденном дереве (10 000 уровней на отсортированных данных).
+
+| Функция | Средняя / Худший случай |
+|---|---|
+| `bst_insert` | O(log n) / O(n) |
+| `bst_find` | O(log n) / O(n) |
+| `bst_delete` | O(log n) / O(n) |
+| `bst_list_all` | O(n) всегда (in-order стек) |
+
+---
+
+## Экспериментальная часть
+
+### Условия эксперимента
+
+- **N = 10 000** записей в справочнике (имена вида `User_00000 … User_09999`)
+- Два режима входных данных: **случайный** (shuffled) и **отсортированный** (sorted)
+- **5 повторов** каждого замера; в CSV сохранены все замеры + среднее
+- Поиск: 100 существующих + 10 отсутствующих имён (110 вызовов)
+- Удаление: 50 случайных существующих имён
+
+### Результаты (среднее из 5 повторов, секунды)
+
+| Структура | Режим | Вставка 10 000 | Поиск 110 | Удаление 50 |
+|---|---|---:|---:|---:|
+| LinkedList | shuffled | **2.951** | 0.03205 | 0.02936 |
+| LinkedList | sorted | 1.945 | 0.02199 | 0.02032 |
+| HashTable | shuffled | 0.02342 | 0.000182 | 0.000133 |
+| HashTable | sorted | **0.01845** | 0.000179 | 0.000130 |
+| BST | shuffled | 0.02152 | **0.000143** | **0.000077** |
+| BST | sorted | **4.640** | 0.04080 | 0.02649 |
+
+### График
+
+![Benchmark Chart](data/benchmark_chart.png)
+
+*(логарифмическая шкала Y; заштрихованные столбцы — отсортированный режим)*
+
+---
+
+## Анализ результатов
+
+### Вставка
+
+**Связный список** работает медленнее всех: при каждой вставке нужно пройти весь список (~5000 шагов в среднем), чтобы проверить дубликаты. 10 000 вставок → ~50 млн шагов. Это объясняет 2–3 секунды.
+
+Интересно, что на **отсортированных** данных связный список чуть **быстрее**: вставляемые имена идут по алфавиту, поэтому при проверке дубликатов мы чаще «натыкаемся» на нужный узел ближе к началу (список хранит элементы в порядке вставки — в начале самые свежие, то есть самые «поздние» по алфавиту). Это случайный эффект раскладки в памяти.
+
+**Хеш-таблица** практически **не чувствительна к порядку** (~0.02 сек в обоих режимах). Хеш-функция равномерно распределяет ключи по бакетам — порядок обхода записей не меняет время доступа.
+
+**BST на случайных данных** (~0.02 сек) — сопоставим с хеш-таблицей. Случайные ключи строят сбалансированное дерево высотой ~log₂(10000) ≈ 13, поиск пути к каждому узлу быстрый.
+
+**BST на отсортированных данных** — катастрофа: **4.6 сек**. Каждый новый ключ больше предыдущего, поэтому дерево вырождается в правый «связный список» глубиной 10 000. Вставка i-го элемента требует i шагов → суммарно O(n²). Это и есть теоретически предсказанная деградация BST. (Дополнительно: рекурсивная реализация упала бы с `RecursionError` — потому в финальном коде используется итеративная версия.)
+
+### Поиск
+
+**Связный список** — самый медленный (0.03 сек на 110 запросов). Линейный поиск O(n): в среднем 5000 шагов на каждый запрос.
+
+**Хеш-таблица** — почти мгновенно (0.00018 сек). O(1) в среднем: вычислить хеш → проверить 1–2 узла в бакете.
+
+**BST (случайные данные)** — самый быстрый среди неотсортированных режимов (0.000143 сек): O(log n) ≈ 13 шагов.
+
+**BST (отсортированные данные)** деградирует до O(n) поиска (0.04 сек ≈ уровень связного списка).
+
+### Удаление
+
+Картина аналогична поиску: удаление требует сначала найти элемент.
+
+- **LinkedList**: ~0.02–0.03 сек на 50 удалений — O(n) каждое.
+- **HashTable**: ~0.00013 сек — O(1).
+- **BST (shuffled)**: **0.000077 сек** — самый быстрый (O(log n), плюс операция замены на successor тоже быстрая в сбалансированном дереве).
+- **BST (sorted)**: 0.026 сек — вырожденное дерево, O(n) удаление.
+
+---
+
+## Выводы: какую структуру выбирать?
+
+| Задача | Рекомендация | Почему |
+|---|---|---|
+| **Частые поиски / обновления** без нужды в порядке | **Хеш-таблица** | O(1) поиск, нечувствительность к порядку данных |
+| **Данные в отсортированном порядке** (range-запросы, list_all) | **Сбалансированный BST** (AVL, красно-чёрное дерево) | In-order обход = O(n), поиск O(log n) |
+| **BST из коробки** (наша реализация) | Только для **случайных** данных! | Деградирует до O(n²) на отсортированных |
+| **Связный список** | Почти никогда для справочника | O(n) поиск и вставка — медленнее на порядки |
+| **Связный список уместен** | Очень маленький справочник (<100 записей) или LIFO/FIFO-очередь | Простота реализации, O(1) вставка в начало/конец |
+
+**Главный вывод:** для телефонного справочника с 10 000+ записей хеш-таблица — лучший выбор при произвольном доступе. BST побеждает, когда нужен отсортированный вывод и данные приходят в случайном порядке (или используется самобалансирующийся BST). Простой связный список — проигрышная стратегия при любом n > нескольких сотен.
+
+---
+
+## Файлы
+
+| Файл | Описание |
+|---|---|
+| `phonebook.py` | Исходный код: структуры данных + бенчмарк |
+| `docs/data/results.csv` | Сырые замеры (90 строк, 5 повторов × 3 структуры × 2 режима × 3 операции) |
+| `docs/data/benchmark_chart.png` | График сравнения (логарифмическая шкала) |
+| `docs/report.md` | Этот отчёт |

Ezhovnd/results.csv

@@ -0,0 +1,91 @@
+Structure,Mode,Operation,Run,Time_sec
+LinkedList,shuffled,insert,1,2.818623
+LinkedList,shuffled,insert,2,2.776622
+LinkedList,shuffled,insert,3,2.932603
+LinkedList,shuffled,insert,4,3.150283
+LinkedList,shuffled,insert,5,3.077142
+LinkedList,shuffled,find,1,0.032263
+LinkedList,shuffled,find,2,0.0328
+LinkedList,shuffled,find,3,0.03149
+LinkedList,shuffled,find,4,0.031703
+LinkedList,shuffled,find,5,0.031978
+LinkedList,shuffled,delete,1,0.017758
+LinkedList,shuffled,delete,2,0.032563
+LinkedList,shuffled,delete,3,0.032256
+LinkedList,shuffled,delete,4,0.032048
+LinkedList,shuffled,delete,5,0.032178
+LinkedList,sorted,insert,1,1.833796
+LinkedList,sorted,insert,2,1.836535
+LinkedList,sorted,insert,3,2.088518
+LinkedList,sorted,insert,4,1.868659
+LinkedList,sorted,insert,5,2.096095
+LinkedList,sorted,find,1,0.021973
+LinkedList,sorted,find,2,0.021922
+LinkedList,sorted,find,3,0.022304
+LinkedList,sorted,find,4,0.02182
+LinkedList,sorted,find,5,0.021948
+LinkedList,sorted,delete,1,0.008794
+LinkedList,sorted,delete,2,0.021849
+LinkedList,sorted,delete,3,0.021325
+LinkedList,sorted,delete,4,0.021476
+LinkedList,sorted,delete,5,0.028157
+HashTable,shuffled,insert,1,0.022874
+HashTable,shuffled,insert,2,0.021475
+HashTable,shuffled,insert,3,0.019544
+HashTable,shuffled,insert,4,0.023367
+HashTable,shuffled,insert,5,0.029821
+HashTable,shuffled,find,1,0.000252
+HashTable,shuffled,find,2,0.000152
+HashTable,shuffled,find,3,0.000143
+HashTable,shuffled,find,4,0.000216
+HashTable,shuffled,find,5,0.000147
+HashTable,shuffled,delete,1,0.000208
+HashTable,shuffled,delete,2,0.000132
+HashTable,shuffled,delete,3,0.000112
+HashTable,shuffled,delete,4,0.000106
+HashTable,shuffled,delete,5,0.000106
+HashTable,sorted,insert,1,0.020814
+HashTable,sorted,insert,2,0.017296
+HashTable,sorted,insert,3,0.016897
+HashTable,sorted,insert,4,0.016796
+HashTable,sorted,insert,5,0.020424
+HashTable,sorted,find,1,0.000285
+HashTable,sorted,find,2,0.000152
+HashTable,sorted,find,3,0.00015
+HashTable,sorted,find,4,0.00015
+HashTable,sorted,find,5,0.000157
+HashTable,sorted,delete,1,0.000182
+HashTable,sorted,delete,2,0.000156
+HashTable,sorted,delete,3,0.000104
+HashTable,sorted,delete,4,0.000103
+HashTable,sorted,delete,5,0.000103
+BST,shuffled,insert,1,0.024171
+BST,shuffled,insert,2,0.021608
+BST,shuffled,insert,3,0.025746
+BST,shuffled,insert,4,0.017484
+BST,shuffled,insert,5,0.018589
+BST,shuffled,find,1,0.000218
+BST,shuffled,find,2,0.000122
+BST,shuffled,find,3,0.000139
+BST,shuffled,find,4,0.000117
+BST,shuffled,find,5,0.000121
+BST,shuffled,delete,1,0.000108
+BST,shuffled,delete,2,7.3e-05
+BST,shuffled,delete,3,6.8e-05
+BST,shuffled,delete,4,6.8e-05
+BST,shuffled,delete,5,6.8e-05
+BST,sorted,insert,1,4.498011
+BST,sorted,insert,2,4.60869
+BST,sorted,insert,3,4.558911
+BST,sorted,insert,4,4.703444
+BST,sorted,insert,5,4.830993
+BST,sorted,find,1,0.04103
+BST,sorted,find,2,0.039717
+BST,sorted,find,3,0.040988
+BST,sorted,find,4,0.0401
+BST,sorted,find,5,0.042171
+BST,sorted,delete,1,0.026369
+BST,sorted,delete,2,0.025809
+BST,sorted,delete,3,0.027687
+BST,sorted,delete,4,0.025919
+BST,sorted,delete,5,0.026676