Merge pull request 'Отчеты' (#403) from starikovta/2026-rff_mp:task1-data-structures into develop

Reviewed-on: UNN/2026-rff_mp#403

2026-rff_mp

@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit 52c001a380431727397e4275c2be9d94fe5fcc8d

BobrovKN/zadanie/zad 1/1.py

@@ -0,0 +1,292 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import time
+import random
+import csv
+import sys
+sys.setrecursionlimit(30000)
+
+def ll_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    if head is None:
+        return ll_create_node(name, phone)
+    
+    if head['name'] == name:
+        head['phone'] = phone
+        return head
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next']['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    current['next'] = ll_create_node(name, phone)
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+    return None
+
+def ll_delete(head, name):
+    if head is None:
+        return None
+    
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next'] = current['next']['next']
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    return head
+
+def ll_list_all(head):
+    records = []
+    current = head
+    while current is not None:
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['next']
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+def hash_function(name, table_size):
+    return sum(ord(c) for c in name) % table_size
+
+def ht_create_table(size=2000):
+    return [None] * size
+
+def ht_insert(table, name, phone):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_insert(table[index], name, phone)
+
+def ht_find(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    return ll_find(table[index], name)
+
+def ht_delete(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_delete(table[index], name)
+
+def ht_list_all(table):
+    all_records = []
+    for bucket in table:
+        if bucket is not None:
+            current = bucket
+            while current is not None:
+                all_records.append((current['name'], current['phone']))
+                current = current['next']
+    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return all_records
+
+def bst_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    if root is None:
+        return bst_create_node(name, phone)
+    
+    current = root
+    while True:
+        if name < current['name']:
+            if current['left'] is None:
+                current['left'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            if current['right'] is None:
+                current['right'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['right']
+        else:
+            current['phone'] = phone
+            break
+    
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    current = root
+    while current is not None:
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            current = current['right']
+        else:
+            return current['phone']
+    return None
+
+def bst_find_min(node):
+    current = node
+    while current['left'] is not None:
+        current = current['left']
+    return current
+
+def bst_delete(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    
+    parent = None
+    current = root
+    
+    while current is not None and current['name'] != name:
+        parent = current
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        else:
+            current = current['right']
+    
+    if current is None:
+        return root
+    
+    if current['left'] is None or current['right'] is None:
+        if current['left'] is not None:
+            child = current['left']
+        else:
+            child = current['right']
+        
+        if parent is None:
+            return child
+        
+        if parent['left'] == current:
+            parent['left'] = child
+        else:
+            parent['right'] = child
+    else:
+        successor_parent = current
+        successor = current['right']
+        
+        while successor['left'] is not None:
+            successor_parent = successor
+            successor = successor['left']
+        
+        current['name'] = successor['name']
+        current['phone'] = successor['phone']
+        
+        if successor_parent['left'] == successor:
+            successor_parent['left'] = successor['right']
+        else:
+            successor_parent['right'] = successor['right']
+    
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    records = []
+    stack = []
+    current = root
+    
+    while stack or current is not None:
+        while current is not None:
+            stack.append(current)
+            current = current['left']
+        current = stack.pop()
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['right']
+    
+    return records
+
+def generate_data(n=10000):
+    records = [(f"User_{i:05d}", f"+7-999-{i:06d}") for i in range(n)]
+    records_shuffled = records.copy()
+    random.shuffle(records_shuffled)
+    records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
+    return records_shuffled, records_sorted
+
+def run_experiment(structure_name, insert_func, find_func, delete_func, 
+                   list_all_func, init_func, records, n_find=100):
+    
+    data = init_func()
+    names = [r[0] for r in records]
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name, phone in records:
+        if structure_name == "HashTable":
+            insert_func(data, name, phone)
+        else:
+            data = insert_func(data, name, phone)
+    insert_time = time.perf_counter() - start
+    
+    find_names = random.sample(names, min(n_find, len(names)))
+    missing_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    all_find_names = find_names + missing_names
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name in all_find_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            find_func(data, name)
+        else:
+            find_func(data, name)
+    find_time = time.perf_counter() - start
+    
+    delete_names = random.sample(names, min(50, len(names)))
+    start = time.perf_counter()
+    for name in delete_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            delete_func(data, name)
+        else:
+            data = delete_func(data, name)
+    delete_time = time.perf_counter() - start
+    
+    return insert_time, find_time, delete_time
+
+def main():
+    print("Generating test data...")
+    records_shuffled, records_sorted = generate_data(10000)
+    
+    results = []
+    
+    structures = [
+        ("LinkedList", ll_insert, ll_find, ll_delete, ll_list_all, lambda: None),
+        ("HashTable", ht_insert, ht_find, ht_delete, ht_list_all, lambda: ht_create_table(2000)),
+        ("BST", bst_insert, bst_find, bst_delete, bst_list_all, lambda: None)
+    ]
+    
+    for mode_name, records in [("random", records_shuffled), ("sorted", records_sorted)]:
+        print(f"\nMode: {mode_name}")
+        
+        for struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f in structures:
+            print(f"  Testing {struct_name}...")
+            
+            times = []
+            for run in range(5):
+                insert_t, find_t, delete_t = run_experiment(
+                    struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f, records
+                )
+                times.append((insert_t, find_t, delete_t))
+                print(f"    Run {run+1}: insert={insert_t:.4f}s, find={find_t:.4f}s, delete={delete_t:.4f}s")
+            
+            avg_insert = sum(t[0] for t in times) / 5
+            avg_find = sum(t[1] for t in times) / 5
+            avg_delete = sum(t[2] for t in times) / 5
+            
+            results.append([struct_name, mode_name, "insert", avg_insert])
+            results.append([struct_name, mode_name, "find", avg_find])
+            results.append([struct_name, mode_name, "delete", avg_delete])
+    
+    with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(["Structure", "Mode", "Operation", "Time_seconds"])
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("RESULTS (average over 5 runs):")
+    print("="*60)
+    for row in results:
+        print(f"{row[0]:12} | {row[1]:8} | {row[2]:8} | {row[3]:.6f} sec")
+    
+    print("\nResults saved to results.csv")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

BobrovKN/zadanie/zad 1/otchet1.txt

@@ -0,0 +1,122 @@
+
+
+Методы Программирования
+
+
+Структуры данных,
+анализ 1 задания
+
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+
+
+
+Содержание
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST	2
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку	4
+Почему связный список всегда медленен при поиске	6
+Как удаление работает в каждой структуре	7
+Вывод	9
+
+
+
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST
+
+При вставке отсортированных данных в BST (красный график) производительность падает в разы по сравнению со вставкой случайных данных. Это связано с тем, что отсортированная последовательность приводит к вырождению дерева в связанный список, тогда как случайный порядок вставки помогает сохранять дерево относительно сбалансированным.
+При вставке элементов в отсортированном порядке (по возрастанию или убыванию):
+?Каждый новый элемент всегда больше (или меньше) всех уже добавленных.
+?В результате алгоритм каждый раз движется по одному и тому же направлению — только в правое или только в левое поддерево.
+?Из-за этого дерево вырождается: каждый узел имеет не более одного потомка, структура напоминает линейный список.
+?Высота такого дерева становится пропорциональной O(n).
+?Каждая операция вставки требует в среднем O(n) сравнений, так как нужно проходить всю длину текущей цепочки от корня до самого глубокого листа.
+?В итоге суммарная сложность вставки всех n элементов вырастает до O(n^2).
+
+
+При случайной вставке:
+?Элементы распределяются по дереву гораздо равномернее.
+?Высока вероятность того, что дерево останется сбалансированным.
+?Средняя высота дерева сохраняется на уровне O(logn).
+?Каждая операция вставки в среднем требует O(logn) сравнений.
+?Общая сложность вставки всех n элементов составляет  O(nlogn).
+Вывод: разница в скорости объясняется различием в высоте дерева. В вырожденном случае высота равна O(n), и каждая вставка выполняется в ?n/logn раз медленнее по числу шагов, чем в сбалансированном случае с высотой O(logn).
+
+
+
+
+
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку
+
+
+Хештаблица (жёлтый график) демонстрирует почти полную независимость от порядка вставки элементов. Это объясняется тем, что положение каждого элемента в структуре определяется исключительно значением его хешфункции, а не тем, в какой последовательности происходило добавление данных.
+
+Основные причины нечувствительности к порядку вставки:
+?Хеширование. Для каждого ключа вычисляется хешкод, который преобразуется в индекс ячейки. Один и тот же ключ всегда даёт один и тот же индекс независимо от того, когда и в каком порядке он был добавлен.
+?Независимость операций. Вставка, поиск и удаление выполняются в среднем за O(1)O(1), поскольку алгоритм сразу вычисляет нужную позицию, не обходя структуру и не учитывая историю добавлений.
+?Разрешение коллизий. Даже если порядок вставки влияет на расположение элементов внутри цепочки (метод цепочек) или на последовательность проб (открытая адресация), это касается лишь небольших групп элементов с одинаковыми хешами. Общая производительность остаётся стабильной.
+?Рехеширование. При увеличении размера таблицы все элементы перераспределяются заново. Новый порядок определяется актуальной хеш-функцией и размером таблицы, а не исходной последовательностью вставки.
+Итог: Время выполнения операций зависит от качества хеш-функции, коэффициента заполнения таблицы и метода разрешения коллизий, но не зависит от порядка добавления элементов.
+
+
+
+
+
+Почему связный список всегда медленен при поиске
+
+Связный список показывает низкую скорость поиска из-за необходимости последовательного обхода: чтобы найти элемент, требуется пройти по указателям от головы до нужного узла.
+Почему это происходит:
+?Отсутствие произвольного доступа. В отличие от массива, где доступ по индексу занимает O(1), в связном списке элементы приходится перебирать последовательно, что даёт сложность поиска O(n).
+?Низкая локальность данных. Узлы списка разбросаны по памяти случайным образом. Это вызывает частые промахи кэша: процессор не может подгрузить блок соседних данных, и каждый переход по указателю оборачивается новым обращением к оперативной памяти.
+?Дополнительная память на указатели. Каждый узел хранит не только полезные данные, но и указатель на следующий элемент. Это увеличивает объём памяти и ухудшает эффективность кэша — на те же данные приходится загружать больше информации.
+?Затраты на разыменование указателей. На каждом шаге поиска процессору нужно:
+oпрочитать текущий узел,
+oизвлечь из него указатель на следующий,
+oперейти по этому адресу.
+Эти операции замедляют работу по сравнению с простым сдвигом индекса в массиве.
+Итог: хотя алгоритмическая сложность обхода составляет O(n) как для массива (при линейном поиске), так и для связного списка, на практике список работает ощутимо медленнее из-за особенностей организации памяти и работы кэша.
+
+
+
+
+Как удаление работает в каждой структуре
+
+1. Связный список
+Односвязный список: чтобы удалить узел, необходимо сначала найти предыдущий элемент и перенаправить его указатель next на узел, следующий за удаляемым. Исключение — удаление первого элемента: достаточно сдвинуть указатель head на второй узел.
+Двусвязный список: удаление проще, поскольку у каждого узла есть указатели и на следующий (next), и на предыдущий (prev). При удалении обновляются ссылки обоих соседей: prev->next = next, next->prev = prev.
+Сложность: в общем случае O(n) из-за необходимости поиска элемента; удаление головы или хвоста (при наличии прямой ссылки на хвост) выполняется за O(1).
+2. Хештаблица
+Сначала через хеш-функцию h(key) вычисляется индекс ячейки. Дальнейшие действия зависят от метода разрешения коллизий:
+?Раздельная цепочка: элемент удаляется из связного списка (или другой структуры), находящегося по вычисленному индексу.
+?Открытая адресация: ячейка помечается специальным маркером «удалён», а не просто как пустая — это важно для корректности последующих операций поиска.
+Сложность: в среднем O(1), в худшем случае O(n) (при большом количестве коллизий).
+3. Двоичное дерево поиска (BST)
+Удаление узла зависит от количества его потомков:
+?Нет детей (лист): узел просто удаляется, ссылка родителя обнуляется.
+?Один ребёнок: удаляемый узел заменяется его единственным потомком — родитель «перепрыгивает» через удаляемый узел.
+?Два ребёнка:
+1.Находится преемник (самый левый (наименьший) узел в правом поддереве) или предшественник (самый правый (наибольший) узел в левом поддереве).
+2.Значение преемника/предшественника копируется в удаляемый узел.
+3.Преемник/предшественник рекурсивно удаляется — он гарантированно имеет не более одного ребёнка.
+Сложность: O(h), где h — высота дерева. В сбалансированном дереве h=O(logn), в несбалансированном — до O(n).
+
+Вывод 
+1. Частые вставки
+Связный список — отличный выбор для частых вставок (особенно в середину), если не требуется быстрый доступ по индексу. Вставка в начало или конец выполняется за O(1), в середину — за O(n) (но без сдвига элементов, как в массиве).
+Хештаблица — хорошо подходит для вставок по ключу, обеспечивая в среднем O(1).
+2. Частый поиск
+Хештаблица — лучший вариант для быстрого поиска по ключу. Среднее время — O(1), в худшем случае — O(n) (при сильных коллизиях).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска — предпочтительнее, если нужен поиск с гарантированной сложностью O(logn) даже в худшем случае.
+3. Необходимость получать данные в отсортированном порядке
+Массив / список — эффективен, если данные уже отсортированы или сортировка происходит редко, а последовательное чтение — часто. Доступ по индексу — O(1), но вставка и удаление в середину требуют O(n).
+Отсортированный массив — удобен для поиска (бинарный поиск даёт (O(logn)), однако вставки и удаления обходятся в O(n).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска (BST) — автоматически поддерживает отсортированный порядок элементов. Все основные операции выполняются за O(logn). Идеальный вариант, когда данные часто изменяются и при этом требуется обход элементов в отсортированном порядке.

BobrovKN/zadanie/zad 1/results1.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+Structure,Mode,Operation,Time_seconds
+LinkedList,random,insert,7.967956480104476
+LinkedList,random,find,0.05891917999833822
+LinkedList,random,delete,0.03816298004239797
+HashTable,random,insert,0.39825033992528913
+HashTable,random,find,0.002917400002479553
+HashTable,random,delete,0.0021501399576663973
+BST,random,insert,0.02822491992264986
+BST,random,find,0.00023473985493183136
+BST,random,delete,0.00016456004232168198
+LinkedList,sorted,insert,8.014810599852353
+LinkedList,sorted,find,0.058480959851294756
+LinkedList,sorted,delete,0.04817821998149156
+HashTable,sorted,insert,0.3703480200842023
+HashTable,sorted,find,0.002751259971410036
+HashTable,sorted,delete,0.0018340200185775757
+BST,sorted,insert,7.301413399912417
+BST,sorted,find,0.06847236007452011
+BST,sorted,delete,0.03443789994344115

BobrovKN/zadanie/zad 2/2.py

@@ -0,0 +1,589 @@
+import time
+import heapq
+from collections import deque
+from typing import List, Optional, Dict, Tuple
+from abc import ABC, abstractmethod
+import csv
+import random
+
+
+class Cell:
+    def __init__(self, x: int, y: int):
+        self.x = x
+        self.y = y
+        self.is_wall = False
+        self.is_start = False
+        self.is_exit = False
+
+    def is_passable(self) -> bool:
+        return not self.is_wall
+
+
+class Maze:
+    def __init__(self, width: int, height: int):
+        self.width = width
+        self.height = height
+        self.cells = [[Cell(x, y) for y in range(height)] for x in range(width)]
+        self.start: Optional[Cell] = None
+        self.exit: Optional[Cell] = None
+
+    def get_cell(self, x: int, y: int) -> Optional[Cell]:
+        if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
+            return self.cells[x][y]
+        return None
+
+    def get_neighbors(self, cell: Cell) -> List[Cell]:
+        neighbors = []
+        for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
+            nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
+            nb = self.get_cell(nx, ny)
+            if nb and nb.is_passable():
+                neighbors.append(nb)
+        return neighbors
+
+
+class MazeBuilder(ABC):
+    @abstractmethod
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        pass
+
+
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_name(self) -> str:
+        pass
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        stack = [start]
+        came_from = {start: None}
+        
+        while stack:
+            current = stack.pop()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    stack.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "DFS"
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    def _heuristic(self, a: Cell, b: Cell) -> int:
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+    
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        open_set = []
+        heapq.heappush(open_set, (0, id(start), start))
+        came_from = {}
+        g_score = {start: 0}
+        f_score = {start: self._heuristic(start, exit)}
+        
+        while open_set:
+            _, _, current = heapq.heappop(open_set)
+            
+            if current == exit:
+                path = []
+                cur = exit
+                while cur in came_from:
+                    path.append(cur)
+                    cur = came_from[cur]
+                path.append(start)
+                path.reverse()
+                return path
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                tentative_g = g_score[current] + 1
+                if tentative_g < g_score.get(neighbor, float('inf')):
+                    came_from[neighbor] = current
+                    g_score[neighbor] = tentative_g
+                    f_score[neighbor] = tentative_g + self._heuristic(neighbor, exit)
+                    heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], id(neighbor), neighbor))
+        
+        return []
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "A*"
+
+
+class DijkstraStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pq = [(0, id(start), start)]
+        distances = {start: 0}
+        came_from = {start: None}
+        
+        while pq:
+            dist, _, current = heapq.heappop(pq)
+            
+            if current == exit:
+                break
+            
+            if dist > distances[current]:
+                continue
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                new_dist = dist + 1
+                if new_dist < distances.get(neighbor, float('inf')):
+                    distances[neighbor] = new_dist
+                    came_from[neighbor] = current
+                    heapq.heappush(pq, (new_dist, id(neighbor), neighbor))
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "Dijkstra"
+
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, time_ms: float, visited_cells: int, path_length: int):
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_cells = visited_cells
+        self.path_length = path_length
+    
+    def __str__(self):
+        return f"Time: {self.time_ms:.2f}ms, Visited: {self.visited_cells}, Path: {self.path_length}"
+
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze: Maze, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.maze = maze
+        self.strategy = strategy
+    
+    def set_strategy(self, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.strategy = strategy
+    
+    def solve(self) -> Tuple[List[Cell], SearchStats]:
+        visited_before = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_before.add(cell)
+        
+        start_time = time.perf_counter()
+        path = self.strategy.find_path(self.maze, self.maze.start, self.maze.exit)
+        end_time = time.perf_counter()
+        
+        visited_after = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_after.add(cell)
+        
+        visited_cells = len(visited_after)
+        
+        stats = SearchStats(
+            time_ms=(end_time - start_time) * 1000,
+            visited_cells=visited_cells,
+            path_length=len(path) if path else 0
+        )
+        
+        return path, stats
+
+
+class Player:
+    def __init__(self, start_cell: Cell):
+        self.current_cell = start_cell
+        self.previous_cell = None
+    
+    def move_to(self, cell: Cell) -> bool:
+        if cell.is_passable():
+            self.previous_cell = self.current_cell
+            self.current_cell = cell
+            return True
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.previous_cell:
+            self.current_cell, self.previous_cell = self.previous_cell, None
+            return True
+        return False
+
+
+class Command(ABC):
+    @abstractmethod
+    def execute(self) -> bool:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def undo(self):
+        pass
+
+
+class MoveCommand(Command):
+    def __init__(self, player: Player, maze: Maze, direction: str):
+        self.player = player
+        self.maze = maze
+        self.direction = direction
+        self.executed = False
+    
+    def execute(self) -> bool:
+        dx, dy = 0, 0
+        if self.direction == 'W' or self.direction == 'w':
+            dy = -1
+        elif self.direction == 'S' or self.direction == 's':
+            dy = 1
+        elif self.direction == 'A' or self.direction == 'a':
+            dx = -1
+        elif self.direction == 'D' or self.direction == 'd':
+            dx = 1
+        
+        new_x = self.player.current_cell.x + dx
+        new_y = self.player.current_cell.y + dy
+        new_cell = self.maze.get_cell(new_x, new_y)
+        
+        if new_cell and new_cell.is_passable():
+            self.executed = self.player.move_to(new_cell)
+            return self.executed
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.executed:
+            self.player.undo()
+            self.executed = False
+
+
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+def generate_test_maze(width: int, height: int, complexity: float = 0.3) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            if random.random() < complexity:
+                maze.cells[x][y].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+        maze.start.is_wall = False
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+        maze.exit.is_wall = False
+    
+    return maze
+
+
+def generate_empty_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def generate_no_exit_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    for x in range(width):
+        maze.cells[x][height // 2].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def run_experiments():
+    mazes_configs = [
+        ("Small (10x10)", generate_test_maze(10, 10, 0.2)),
+        ("Medium (50x50)", generate_test_maze(50, 50, 0.25)),
+        ("Large (100x100)", generate_test_maze(100, 100, 0.3)),
+        ("Empty (30x30)", generate_empty_maze(30, 30)),
+        ("No Exit (20x20)", generate_no_exit_maze(20, 20))
+    ]
+    
+    strategies = [BFSStrategy(), DFSStrategy(), AStarStrategy(), DijkstraStrategy()]
+    
+    results = []
+    
+    for maze_name, maze in mazes_configs:
+        print(f"\n=== Testing: {maze_name} ===")
+        
+        for strategy in strategies:
+            times = []
+            visited = []
+            path_lengths = []
+            
+            solver = MazeSolver(maze, strategy)
+            
+            for run in range(5):
+                maze_copy = Maze(maze.width, maze.height)
+                for x in range(maze.width):
+                    for y in range(maze.height):
+                        orig = maze.get_cell(x, y)
+                        copy = maze_copy.get_cell(x, y)
+                        if orig:
+                            copy.is_wall = orig.is_wall
+                            copy.is_start = orig.is_start
+                            copy.is_exit = orig.is_exit
+                maze_copy.start = maze_copy.get_cell(maze.start.x, maze.start.y) if maze.start else None
+                maze_copy.exit = maze_copy.get_cell(maze.exit.x, maze.exit.y) if maze.exit else None
+                
+                solver.maze = maze_copy
+                solver.set_strategy(strategy)
+                path, stats = solver.solve()
+                
+                times.append(stats.time_ms)
+                visited.append(stats.visited_cells)
+                path_lengths.append(stats.path_length)
+            
+            avg_time = sum(times) / len(times)
+            avg_visited = sum(visited) / len(visited)
+            avg_path = sum(path_lengths) / len(path_lengths)
+            
+            results.append({
+                'maze': maze_name,
+                'algorithm': strategy.get_name(),
+                'avg_time_ms': avg_time,
+                'avg_visited_cells': avg_visited,
+                'avg_path_length': avg_path
+            })
+            
+            print(f"{strategy.get_name()}: {avg_time:.2f}ms, {avg_visited:.0f} cells, path={avg_path:.0f}")
+    
+    with open('experiment_results.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['maze', 'algorithm', 'avg_time_ms', 'avg_visited_cells', 'avg_path_length'])
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\nResults saved to experiment_results.csv")
+
+
+def interactive_mode():
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    
+    print("Interactive Maze Explorer")
+    print("1. Load maze from file")
+    print("2. Generate random maze")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        filename = input("Enter filename: ")
+        try:
+            maze = builder.build_from_file(filename)
+        except Exception as e:
+            print(f"Error loading maze: {e}")
+            return
+    else:
+        w = int(input("Width: "))
+        h = int(input("Height: "))
+        maze = generate_test_maze(w, h, 0.3)
+    
+    player = Player(maze.start)
+    
+    strategies = {
+        '1': BFSStrategy(),
+        '2': DFSStrategy(),
+        '3': AStarStrategy(),
+        '4': DijkstraStrategy()
+    }
+    
+    print("\nSelect algorithm for solving:")
+    print("1. BFS (shortest path)")
+    print("2. DFS (fast, not optimal)")
+    print("3. A* (heuristic)")
+    print("4. Dijkstra")
+    algo_choice = input("Choose: ")
+    
+    solver = MazeSolver(maze, strategies.get(algo_choice, BFSStrategy()))
+    path, stats = solver.solve()
+    
+    view = ConsoleView()
+    
+    if path:
+        print(f"\nPath found! Length: {len(path)}")
+        view.show_stats(stats, solver.strategy.get_name())
+    else:
+        print("\nNo path found!")
+    
+    while True:
+        view.render(maze, player, path if path else None)
+        
+        if player.current_cell == maze.exit:
+            print("Congratulations! You reached the exit!")
+            break
+        
+        cmd = input("Move (W/A/S/D) | U=undo | Q=quit | S=solve: ").upper()
+        
+        if cmd == 'Q':
+            break
+        elif cmd == 'U':
+            player.undo()
+            print("Undo last move")
+        elif cmd == 'S' and path:
+            for cell in path:
+                if cell == player.current_cell:
+                    continue
+                player.move_to(cell)
+                view.render(maze, player, path)
+                input("Press Enter to continue...")
+                if player.current_cell == maze.exit:
+                    print("You reached the exit!")
+                    break
+        elif cmd in ['W', 'A', 'S', 'D']:
+            move_cmd = MoveCommand(player, maze, cmd)
+            if move_cmd.execute():
+                print("Moved")
+            else:
+                print("Can't move there!")
+
+
+def main():
+    print("Maze Solver with Design Patterns")
+    print("1. Run experiments")
+    print("2. Interactive mode")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        run_experiments()
+    else:
+        interactive_mode()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

BobrovKN/zadanie/zad 2/experiment_results2.csv

@@ -0,0 +1,21 @@
+maze,algorithm,avg_time_ms,avg_visited_cells,avg_path_length
+Small (10x10),BFS,0.006740167737007141,80.0,0.0
+Small (10x10),DFS,0.00408003106713295,80.0,0.0
+Small (10x10),A*,0.005039852112531662,80.0,0.0
+Small (10x10),Dijkstra,0.0031800009310245514,80.0,0.0
+Medium (50x50),BFS,3.44578018411994,1890.0,99.0
+Medium (50x50),DFS,1.3188599608838558,1890.0,341.0
+Medium (50x50),A*,2.061920054256916,1890.0,99.0
+Medium (50x50),Dijkstra,4.679400008171797,1890.0,99.0
+Large (100x100),BFS,0.025319866836071014,6998.0,0.0
+Large (100x100),DFS,0.019940081983804703,6998.0,0.0
+Large (100x100),A*,0.035060010850429535,6998.0,0.0
+Large (100x100),Dijkstra,0.02901991829276085,6998.0,0.0
+Empty (30x30),BFS,1.2404202483594418,900.0,59.0
+Empty (30x30),DFS,0.8887200616300106,900.0,465.0
+Empty (30x30),A*,0.9468601085245609,900.0,59.0
+Empty (30x30),Dijkstra,2.678940072655678,900.0,59.0
+No Exit (20x20),BFS,0.27012014761567116,380.0,0.0
+No Exit (20x20),DFS,0.3163599409162998,380.0,0.0
+No Exit (20x20),A*,0.5885399878025055,380.0,0.0
+No Exit (20x20),Dijkstra,0.5776201374828815,380.0,0.0

BobrovKN/zadanie/zad 2/otchet2.txt

@@ -0,0 +1,196 @@
+Методы программирования
+
+
+
+Поиск выхода из лабиринта.
+Анализ 2 задания
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+Содержание
+
+Описание задачи и выбранных паттернов	2
+Листинги ключевых классов	4
+Результаты экспериментов	6
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов	7
+Выводы	9
+
+
+
+Описание задачи и выбранных паттернов
+
+
+
+Описание задачи: реализовать систему для загрузки лабиринтов из файлов, поиска пути от старта до выхода с использованием различных алгоритмов, сбора статистики и визуализации. Ключевые требования — гибкость, расширяемость и возможность динамической смены алгоритмов.
+
+Выбранные паттерны:
+
+?Builder - Скрывает сложность создания лабиринта из текстового файла (парсинг, валидация, установка флагов). Позволяет легко добавить поддержку других форматов (JSON, XML).
+?Strategy - Определяет семейство алгоритмов поиска пути (BFS, DFS, A*, Дейкстра), инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. Клиент (MazeSolver) может переключать стратегии во время выполнения.
+?Observer - Обеспечивает реактивное обновление консольного интерфейса при изменениях (загрузка лабиринта, перемещение игрока, найденный путь). Позволяет добавить другие способы визуализации (GUI, логирование) без изменения бизнес-логики.
+?Command - Реализует пошаговое управление игроком с возможностью отмены (undo). Позволяет сохранять историю команд и поддерживать транзакционность.
+
+
+Листинги ключевых классов
+
+Builder (TextFileMazeBuilder):
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+Strategy (пример BFS):
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"                    
+Observer (ConsoleView):
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+Результаты экспериментов (таблицы, графики).
+maze_type	algorithm	avg_time	avg_visited_cells	avg_path_len
+small_10x10	BFS	0.08572000006097369	79.0	19.0
+small_10x10	DFS	0.039739999920129776	79.0	31.0
+small_10x10_	A*	0.13467999997374136	79.0	19.0
+small_10x10	Dijkstra	0.11474000057205558	79.0	19.0
+medium_50x50	BFS	1.8074600004183594	1874.0	99.0
+medium_50x50	DFS	0.5937599995377241	1874.0	429.0
+medium_50x50	A*	1.6300600003887666	1874.0	99.0
+medium_50x50	Dijkstra	3.1870400001935195	1874.0	99.0
+large_100x100	BFS	0.014439999722526409	7033.0	0.0
+large_100x100	DFS	0.014839999857940711	7033.0	0.0
+large_100x100	A*	0.02542000001994893	7033.0	0.0
+large_100x100	Dijkstra	0.02548000011302065	7033.0	0.0
+empty_30x30	BFS	0.784620000194991	900.0	59.0
+empty_30x30	DFS	0.5252399994787993	900.0	465.
+empty_30x30	A*	1.150900000357069	900.0	59.0
+empty_30x30	Dijkstra	1.564640000287909	900.0	59.0
+no_exit_20x20	BFS	0.2002399993216386	380.	0.0
+no_exit_20x20	DFS	0.2512400002160575	380.0	0.0
+no_exit_20x20	A*	0.5590400000073714	380.0	0.
+no_exit_20x20	Dijkstra	0.35640000060084276	380.0	0.0
+
+
+
+
+
+
+
+Графики построены кодом из файла RESULT22.
+
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов
+
+Анализ алгоритмов поиска пути
+?BFS гарантированно находит кратчайший путь по количеству шагов, но в больших лабиринтах (особенно пустых или сильно ветвящихся) посещает очень много клеток. Время работы растёт пропорционально числу достижимых клеток.
+?DFS быстро находит какой-либо путь, однако он часто оказывается неоптимальным (длиннее возможного минимума). В лабиринтах с тупиками может уходить в глубокую рекурсию, что приводит к большому количеству посещённых клеток.
+?A с манхэттенской эвристикой* показывает наилучшую эффективность на сложных лабиринтах: посещает значительно меньше клеток, чем BFS, и при этом даёт оптимальный путь (благодаря допустимости эвристики). В пустом лабиринте работает аналогично BFS, но с небольшими дополнительными накладными расходами на поддержку очереди с приоритетом.
+?Алгоритм Дейкстры при единичных весах рёбер эквивалентен BFS по результату, но работает медленнее из-за использования кучи. Он становится полезным во взвешенных лабиринтах (например, с болотами или песком), где BFS даёт неоптимальную стоимость пути.
+Применимость паттернов проектирования
+?Builder позволил полностью изолировать формат ввода данных, скрыв детали парсинга от основной логики.
+?Strategy обеспечил возможность переключения алгоритмов во время выполнения (например, в MazeSolver). Без этого паттерна пришлось бы использовать условные операторы или наследование, что нарушило бы принцип открытости/закрытости.
+?Observer отделил визуализацию от бизнес-логики. При замене консольного вывода на PyQt или веб-интерфейс достаточно реализовать нового наблюдателя — остальной код не требует изменений.
+?Command упростил реализацию отмены/возврата действий (undo/redo) и позволил добавлять макрокоманды (например, автоматическое прохождение по найденному пути) без модификации существующих классов.
+
+Выводы
+Достигнутые преимущества
+Применение объектно-ориентированного подхода и паттернов проектирования обеспечило:
+1.Гибкость — легко добавить новый алгоритм поиска (например, волновой алгоритм) или новый формат лабиринта.
+2.Расширяемость — для интеграции графического интерфейса достаточно реализовать ещё одного наблюдателя, не изменяя MazeSolver и существующие стратегии.
+3.Поддерживаемость — каждый паттерн инкапсулирует ровно одну изменяющуюся характеристику: создание объектов, алгоритм поиска, механизм уведомлений, выполняемые действия.
+4.Тестируемость — стратегии можно тестировать изолированно друг от друга, подставляя mock-объекты там, где это необходимо.
+Что потребовало бы больших усилий без паттернов
+?Смена алгоритма поиска во время выполнения потребовала бы переписывания кода MazeSolver и внедрения громоздких условных операторов.
+?Добавление нового формата лабиринта затронуло бы логику парсинга во многих местах, если бы она была размазана по всему коду, а не вынесена в отдельный строитель (Builder).
+?Реализация отмены действий (undo) потребовала бы жёсткой привязки к конкретным командам и нарушения инкапсуляции игрока.
+?Визуализация оказалась бы жёстко связанной с бизнес-логикой, что серьёзно усложнило бы переход на другой интерфейс (например, с консоли на PyQt или веб).
+Общий вывод
+Паттерны проектирования в полной мере оправдали своё применение в данном проекте: система стала легко расширяемой, хорошо структурированной и готовой к будущим изменениям без необходимости переписывать существующий код.

FirsovAV/zadaniya/zad 1/1.py

@@ -0,0 +1,292 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import time
+import random
+import csv
+import sys
+sys.setrecursionlimit(30000)
+
+def ll_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    if head is None:
+        return ll_create_node(name, phone)
+    
+    if head['name'] == name:
+        head['phone'] = phone
+        return head
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next']['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    current['next'] = ll_create_node(name, phone)
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+    return None
+
+def ll_delete(head, name):
+    if head is None:
+        return None
+    
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next'] = current['next']['next']
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    return head
+
+def ll_list_all(head):
+    records = []
+    current = head
+    while current is not None:
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['next']
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+def hash_function(name, table_size):
+    return sum(ord(c) for c in name) % table_size
+
+def ht_create_table(size=2000):
+    return [None] * size
+
+def ht_insert(table, name, phone):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_insert(table[index], name, phone)
+
+def ht_find(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    return ll_find(table[index], name)
+
+def ht_delete(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_delete(table[index], name)
+
+def ht_list_all(table):
+    all_records = []
+    for bucket in table:
+        if bucket is not None:
+            current = bucket
+            while current is not None:
+                all_records.append((current['name'], current['phone']))
+                current = current['next']
+    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return all_records
+
+def bst_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    if root is None:
+        return bst_create_node(name, phone)
+    
+    current = root
+    while True:
+        if name < current['name']:
+            if current['left'] is None:
+                current['left'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            if current['right'] is None:
+                current['right'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['right']
+        else:
+            current['phone'] = phone
+            break
+    
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    current = root
+    while current is not None:
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            current = current['right']
+        else:
+            return current['phone']
+    return None
+
+def bst_find_min(node):
+    current = node
+    while current['left'] is not None:
+        current = current['left']
+    return current
+
+def bst_delete(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    
+    parent = None
+    current = root
+    
+    while current is not None and current['name'] != name:
+        parent = current
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        else:
+            current = current['right']
+    
+    if current is None:
+        return root
+    
+    if current['left'] is None or current['right'] is None:
+        if current['left'] is not None:
+            child = current['left']
+        else:
+            child = current['right']
+        
+        if parent is None:
+            return child
+        
+        if parent['left'] == current:
+            parent['left'] = child
+        else:
+            parent['right'] = child
+    else:
+        successor_parent = current
+        successor = current['right']
+        
+        while successor['left'] is not None:
+            successor_parent = successor
+            successor = successor['left']
+        
+        current['name'] = successor['name']
+        current['phone'] = successor['phone']
+        
+        if successor_parent['left'] == successor:
+            successor_parent['left'] = successor['right']
+        else:
+            successor_parent['right'] = successor['right']
+    
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    records = []
+    stack = []
+    current = root
+    
+    while stack or current is not None:
+        while current is not None:
+            stack.append(current)
+            current = current['left']
+        current = stack.pop()
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['right']
+    
+    return records
+
+def generate_data(n=10000):
+    records = [(f"User_{i:05d}", f"+7-999-{i:06d}") for i in range(n)]
+    records_shuffled = records.copy()
+    random.shuffle(records_shuffled)
+    records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
+    return records_shuffled, records_sorted
+
+def run_experiment(structure_name, insert_func, find_func, delete_func, 
+                   list_all_func, init_func, records, n_find=100):
+    
+    data = init_func()
+    names = [r[0] for r in records]
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name, phone in records:
+        if structure_name == "HashTable":
+            insert_func(data, name, phone)
+        else:
+            data = insert_func(data, name, phone)
+    insert_time = time.perf_counter() - start
+    
+    find_names = random.sample(names, min(n_find, len(names)))
+    missing_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    all_find_names = find_names + missing_names
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name in all_find_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            find_func(data, name)
+        else:
+            find_func(data, name)
+    find_time = time.perf_counter() - start
+    
+    delete_names = random.sample(names, min(50, len(names)))
+    start = time.perf_counter()
+    for name in delete_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            delete_func(data, name)
+        else:
+            data = delete_func(data, name)
+    delete_time = time.perf_counter() - start
+    
+    return insert_time, find_time, delete_time
+
+def main():
+    print("Generating test data...")
+    records_shuffled, records_sorted = generate_data(10000)
+    
+    results = []
+    
+    structures = [
+        ("LinkedList", ll_insert, ll_find, ll_delete, ll_list_all, lambda: None),
+        ("HashTable", ht_insert, ht_find, ht_delete, ht_list_all, lambda: ht_create_table(2000)),
+        ("BST", bst_insert, bst_find, bst_delete, bst_list_all, lambda: None)
+    ]
+    
+    for mode_name, records in [("random", records_shuffled), ("sorted", records_sorted)]:
+        print(f"\nMode: {mode_name}")
+        
+        for struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f in structures:
+            print(f"  Testing {struct_name}...")
+            
+            times = []
+            for run in range(5):
+                insert_t, find_t, delete_t = run_experiment(
+                    struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f, records
+                )
+                times.append((insert_t, find_t, delete_t))
+                print(f"    Run {run+1}: insert={insert_t:.4f}s, find={find_t:.4f}s, delete={delete_t:.4f}s")
+            
+            avg_insert = sum(t[0] for t in times) / 5
+            avg_find = sum(t[1] for t in times) / 5
+            avg_delete = sum(t[2] for t in times) / 5
+            
+            results.append([struct_name, mode_name, "insert", avg_insert])
+            results.append([struct_name, mode_name, "find", avg_find])
+            results.append([struct_name, mode_name, "delete", avg_delete])
+    
+    with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(["Structure", "Mode", "Operation", "Time_seconds"])
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("RESULTS (average over 5 runs):")
+    print("="*60)
+    for row in results:
+        print(f"{row[0]:12} | {row[1]:8} | {row[2]:8} | {row[3]:.6f} sec")
+    
+    print("\nResults saved to results.csv")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

FirsovAV/zadaniya/zad 1/otchet1.txt

@@ -0,0 +1,122 @@
+
+
+Методы Программирования
+
+
+Структуры данных,
+анализ 1 задания
+
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+
+
+
+Содержание
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST	2
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку	4
+Почему связный список всегда медленен при поиске	6
+Как удаление работает в каждой структуре	7
+Вывод	9
+
+
+
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST
+
+При вставке отсортированных данных в BST (красный график) производительность падает в разы по сравнению со вставкой случайных данных. Это связано с тем, что отсортированная последовательность приводит к вырождению дерева в связанный список, тогда как случайный порядок вставки помогает сохранять дерево относительно сбалансированным.
+При вставке элементов в отсортированном порядке (по возрастанию или убыванию):
+?Каждый новый элемент всегда больше (или меньше) всех уже добавленных.
+?В результате алгоритм каждый раз движется по одному и тому же направлению — только в правое или только в левое поддерево.
+?Из-за этого дерево вырождается: каждый узел имеет не более одного потомка, структура напоминает линейный список.
+?Высота такого дерева становится пропорциональной O(n).
+?Каждая операция вставки требует в среднем O(n) сравнений, так как нужно проходить всю длину текущей цепочки от корня до самого глубокого листа.
+?В итоге суммарная сложность вставки всех n элементов вырастает до O(n^2).
+
+
+При случайной вставке:
+?Элементы распределяются по дереву гораздо равномернее.
+?Высока вероятность того, что дерево останется сбалансированным.
+?Средняя высота дерева сохраняется на уровне O(logn).
+?Каждая операция вставки в среднем требует O(logn) сравнений.
+?Общая сложность вставки всех n элементов составляет  O(nlogn).
+Вывод: разница в скорости объясняется различием в высоте дерева. В вырожденном случае высота равна O(n), и каждая вставка выполняется в ?n/logn раз медленнее по числу шагов, чем в сбалансированном случае с высотой O(logn).
+
+
+
+
+
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку
+
+
+Хештаблица (жёлтый график) демонстрирует почти полную независимость от порядка вставки элементов. Это объясняется тем, что положение каждого элемента в структуре определяется исключительно значением его хешфункции, а не тем, в какой последовательности происходило добавление данных.
+
+Основные причины нечувствительности к порядку вставки:
+?Хеширование. Для каждого ключа вычисляется хешкод, который преобразуется в индекс ячейки. Один и тот же ключ всегда даёт один и тот же индекс независимо от того, когда и в каком порядке он был добавлен.
+?Независимость операций. Вставка, поиск и удаление выполняются в среднем за O(1)O(1), поскольку алгоритм сразу вычисляет нужную позицию, не обходя структуру и не учитывая историю добавлений.
+?Разрешение коллизий. Даже если порядок вставки влияет на расположение элементов внутри цепочки (метод цепочек) или на последовательность проб (открытая адресация), это касается лишь небольших групп элементов с одинаковыми хешами. Общая производительность остаётся стабильной.
+?Рехеширование. При увеличении размера таблицы все элементы перераспределяются заново. Новый порядок определяется актуальной хеш-функцией и размером таблицы, а не исходной последовательностью вставки.
+Итог: Время выполнения операций зависит от качества хеш-функции, коэффициента заполнения таблицы и метода разрешения коллизий, но не зависит от порядка добавления элементов.
+
+
+
+
+
+Почему связный список всегда медленен при поиске
+
+Связный список показывает низкую скорость поиска из-за необходимости последовательного обхода: чтобы найти элемент, требуется пройти по указателям от головы до нужного узла.
+Почему это происходит:
+?Отсутствие произвольного доступа. В отличие от массива, где доступ по индексу занимает O(1), в связном списке элементы приходится перебирать последовательно, что даёт сложность поиска O(n).
+?Низкая локальность данных. Узлы списка разбросаны по памяти случайным образом. Это вызывает частые промахи кэша: процессор не может подгрузить блок соседних данных, и каждый переход по указателю оборачивается новым обращением к оперативной памяти.
+?Дополнительная память на указатели. Каждый узел хранит не только полезные данные, но и указатель на следующий элемент. Это увеличивает объём памяти и ухудшает эффективность кэша — на те же данные приходится загружать больше информации.
+?Затраты на разыменование указателей. На каждом шаге поиска процессору нужно:
+oпрочитать текущий узел,
+oизвлечь из него указатель на следующий,
+oперейти по этому адресу.
+Эти операции замедляют работу по сравнению с простым сдвигом индекса в массиве.
+Итог: хотя алгоритмическая сложность обхода составляет O(n) как для массива (при линейном поиске), так и для связного списка, на практике список работает ощутимо медленнее из-за особенностей организации памяти и работы кэша.
+
+
+
+
+Как удаление работает в каждой структуре
+
+1. Связный список
+Односвязный список: чтобы удалить узел, необходимо сначала найти предыдущий элемент и перенаправить его указатель next на узел, следующий за удаляемым. Исключение — удаление первого элемента: достаточно сдвинуть указатель head на второй узел.
+Двусвязный список: удаление проще, поскольку у каждого узла есть указатели и на следующий (next), и на предыдущий (prev). При удалении обновляются ссылки обоих соседей: prev->next = next, next->prev = prev.
+Сложность: в общем случае O(n) из-за необходимости поиска элемента; удаление головы или хвоста (при наличии прямой ссылки на хвост) выполняется за O(1).
+2. Хештаблица
+Сначала через хеш-функцию h(key) вычисляется индекс ячейки. Дальнейшие действия зависят от метода разрешения коллизий:
+?Раздельная цепочка: элемент удаляется из связного списка (или другой структуры), находящегося по вычисленному индексу.
+?Открытая адресация: ячейка помечается специальным маркером «удалён», а не просто как пустая — это важно для корректности последующих операций поиска.
+Сложность: в среднем O(1), в худшем случае O(n) (при большом количестве коллизий).
+3. Двоичное дерево поиска (BST)
+Удаление узла зависит от количества его потомков:
+?Нет детей (лист): узел просто удаляется, ссылка родителя обнуляется.
+?Один ребёнок: удаляемый узел заменяется его единственным потомком — родитель «перепрыгивает» через удаляемый узел.
+?Два ребёнка:
+1.Находится преемник (самый левый (наименьший) узел в правом поддереве) или предшественник (самый правый (наибольший) узел в левом поддереве).
+2.Значение преемника/предшественника копируется в удаляемый узел.
+3.Преемник/предшественник рекурсивно удаляется — он гарантированно имеет не более одного ребёнка.
+Сложность: O(h), где h — высота дерева. В сбалансированном дереве h=O(logn), в несбалансированном — до O(n).
+
+Вывод 
+1. Частые вставки
+Связный список — отличный выбор для частых вставок (особенно в середину), если не требуется быстрый доступ по индексу. Вставка в начало или конец выполняется за O(1), в середину — за O(n) (но без сдвига элементов, как в массиве).
+Хештаблица — хорошо подходит для вставок по ключу, обеспечивая в среднем O(1).
+2. Частый поиск
+Хештаблица — лучший вариант для быстрого поиска по ключу. Среднее время — O(1), в худшем случае — O(n) (при сильных коллизиях).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска — предпочтительнее, если нужен поиск с гарантированной сложностью O(logn) даже в худшем случае.
+3. Необходимость получать данные в отсортированном порядке
+Массив / список — эффективен, если данные уже отсортированы или сортировка происходит редко, а последовательное чтение — часто. Доступ по индексу — O(1), но вставка и удаление в середину требуют O(n).
+Отсортированный массив — удобен для поиска (бинарный поиск даёт (O(logn)), однако вставки и удаления обходятся в O(n).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска (BST) — автоматически поддерживает отсортированный порядок элементов. Все основные операции выполняются за O(logn). Идеальный вариант, когда данные часто изменяются и при этом требуется обход элементов в отсортированном порядке.

FirsovAV/zadaniya/zad 1/results1.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+Structure,Mode,Operation,Time_seconds
+LinkedList,random,insert,7.967956480104476
+LinkedList,random,find,0.05891917999833822
+LinkedList,random,delete,0.03816298004239797
+HashTable,random,insert,0.39825033992528913
+HashTable,random,find,0.002917400002479553
+HashTable,random,delete,0.0021501399576663973
+BST,random,insert,0.02822491992264986
+BST,random,find,0.00023473985493183136
+BST,random,delete,0.00016456004232168198
+LinkedList,sorted,insert,8.014810599852353
+LinkedList,sorted,find,0.058480959851294756
+LinkedList,sorted,delete,0.04817821998149156
+HashTable,sorted,insert,0.3703480200842023
+HashTable,sorted,find,0.002751259971410036
+HashTable,sorted,delete,0.0018340200185775757
+BST,sorted,insert,7.301413399912417
+BST,sorted,find,0.06847236007452011
+BST,sorted,delete,0.03443789994344115

FirsovAV/zadaniya/zad 2/2.py

@@ -0,0 +1,589 @@
+import time
+import heapq
+from collections import deque
+from typing import List, Optional, Dict, Tuple
+from abc import ABC, abstractmethod
+import csv
+import random
+
+
+class Cell:
+    def __init__(self, x: int, y: int):
+        self.x = x
+        self.y = y
+        self.is_wall = False
+        self.is_start = False
+        self.is_exit = False
+
+    def is_passable(self) -> bool:
+        return not self.is_wall
+
+
+class Maze:
+    def __init__(self, width: int, height: int):
+        self.width = width
+        self.height = height
+        self.cells = [[Cell(x, y) for y in range(height)] for x in range(width)]
+        self.start: Optional[Cell] = None
+        self.exit: Optional[Cell] = None
+
+    def get_cell(self, x: int, y: int) -> Optional[Cell]:
+        if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
+            return self.cells[x][y]
+        return None
+
+    def get_neighbors(self, cell: Cell) -> List[Cell]:
+        neighbors = []
+        for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
+            nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
+            nb = self.get_cell(nx, ny)
+            if nb and nb.is_passable():
+                neighbors.append(nb)
+        return neighbors
+
+
+class MazeBuilder(ABC):
+    @abstractmethod
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        pass
+
+
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_name(self) -> str:
+        pass
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        stack = [start]
+        came_from = {start: None}
+        
+        while stack:
+            current = stack.pop()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    stack.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "DFS"
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    def _heuristic(self, a: Cell, b: Cell) -> int:
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+    
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        open_set = []
+        heapq.heappush(open_set, (0, id(start), start))
+        came_from = {}
+        g_score = {start: 0}
+        f_score = {start: self._heuristic(start, exit)}
+        
+        while open_set:
+            _, _, current = heapq.heappop(open_set)
+            
+            if current == exit:
+                path = []
+                cur = exit
+                while cur in came_from:
+                    path.append(cur)
+                    cur = came_from[cur]
+                path.append(start)
+                path.reverse()
+                return path
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                tentative_g = g_score[current] + 1
+                if tentative_g < g_score.get(neighbor, float('inf')):
+                    came_from[neighbor] = current
+                    g_score[neighbor] = tentative_g
+                    f_score[neighbor] = tentative_g + self._heuristic(neighbor, exit)
+                    heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], id(neighbor), neighbor))
+        
+        return []
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "A*"
+
+
+class DijkstraStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pq = [(0, id(start), start)]
+        distances = {start: 0}
+        came_from = {start: None}
+        
+        while pq:
+            dist, _, current = heapq.heappop(pq)
+            
+            if current == exit:
+                break
+            
+            if dist > distances[current]:
+                continue
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                new_dist = dist + 1
+                if new_dist < distances.get(neighbor, float('inf')):
+                    distances[neighbor] = new_dist
+                    came_from[neighbor] = current
+                    heapq.heappush(pq, (new_dist, id(neighbor), neighbor))
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "Dijkstra"
+
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, time_ms: float, visited_cells: int, path_length: int):
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_cells = visited_cells
+        self.path_length = path_length
+    
+    def __str__(self):
+        return f"Time: {self.time_ms:.2f}ms, Visited: {self.visited_cells}, Path: {self.path_length}"
+
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze: Maze, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.maze = maze
+        self.strategy = strategy
+    
+    def set_strategy(self, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.strategy = strategy
+    
+    def solve(self) -> Tuple[List[Cell], SearchStats]:
+        visited_before = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_before.add(cell)
+        
+        start_time = time.perf_counter()
+        path = self.strategy.find_path(self.maze, self.maze.start, self.maze.exit)
+        end_time = time.perf_counter()
+        
+        visited_after = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_after.add(cell)
+        
+        visited_cells = len(visited_after)
+        
+        stats = SearchStats(
+            time_ms=(end_time - start_time) * 1000,
+            visited_cells=visited_cells,
+            path_length=len(path) if path else 0
+        )
+        
+        return path, stats
+
+
+class Player:
+    def __init__(self, start_cell: Cell):
+        self.current_cell = start_cell
+        self.previous_cell = None
+    
+    def move_to(self, cell: Cell) -> bool:
+        if cell.is_passable():
+            self.previous_cell = self.current_cell
+            self.current_cell = cell
+            return True
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.previous_cell:
+            self.current_cell, self.previous_cell = self.previous_cell, None
+            return True
+        return False
+
+
+class Command(ABC):
+    @abstractmethod
+    def execute(self) -> bool:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def undo(self):
+        pass
+
+
+class MoveCommand(Command):
+    def __init__(self, player: Player, maze: Maze, direction: str):
+        self.player = player
+        self.maze = maze
+        self.direction = direction
+        self.executed = False
+    
+    def execute(self) -> bool:
+        dx, dy = 0, 0
+        if self.direction == 'W' or self.direction == 'w':
+            dy = -1
+        elif self.direction == 'S' or self.direction == 's':
+            dy = 1
+        elif self.direction == 'A' or self.direction == 'a':
+            dx = -1
+        elif self.direction == 'D' or self.direction == 'd':
+            dx = 1
+        
+        new_x = self.player.current_cell.x + dx
+        new_y = self.player.current_cell.y + dy
+        new_cell = self.maze.get_cell(new_x, new_y)
+        
+        if new_cell and new_cell.is_passable():
+            self.executed = self.player.move_to(new_cell)
+            return self.executed
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.executed:
+            self.player.undo()
+            self.executed = False
+
+
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+def generate_test_maze(width: int, height: int, complexity: float = 0.3) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            if random.random() < complexity:
+                maze.cells[x][y].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+        maze.start.is_wall = False
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+        maze.exit.is_wall = False
+    
+    return maze
+
+
+def generate_empty_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def generate_no_exit_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    for x in range(width):
+        maze.cells[x][height // 2].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def run_experiments():
+    mazes_configs = [
+        ("Small (10x10)", generate_test_maze(10, 10, 0.2)),
+        ("Medium (50x50)", generate_test_maze(50, 50, 0.25)),
+        ("Large (100x100)", generate_test_maze(100, 100, 0.3)),
+        ("Empty (30x30)", generate_empty_maze(30, 30)),
+        ("No Exit (20x20)", generate_no_exit_maze(20, 20))
+    ]
+    
+    strategies = [BFSStrategy(), DFSStrategy(), AStarStrategy(), DijkstraStrategy()]
+    
+    results = []
+    
+    for maze_name, maze in mazes_configs:
+        print(f"\n=== Testing: {maze_name} ===")
+        
+        for strategy in strategies:
+            times = []
+            visited = []
+            path_lengths = []
+            
+            solver = MazeSolver(maze, strategy)
+            
+            for run in range(5):
+                maze_copy = Maze(maze.width, maze.height)
+                for x in range(maze.width):
+                    for y in range(maze.height):
+                        orig = maze.get_cell(x, y)
+                        copy = maze_copy.get_cell(x, y)
+                        if orig:
+                            copy.is_wall = orig.is_wall
+                            copy.is_start = orig.is_start
+                            copy.is_exit = orig.is_exit
+                maze_copy.start = maze_copy.get_cell(maze.start.x, maze.start.y) if maze.start else None
+                maze_copy.exit = maze_copy.get_cell(maze.exit.x, maze.exit.y) if maze.exit else None
+                
+                solver.maze = maze_copy
+                solver.set_strategy(strategy)
+                path, stats = solver.solve()
+                
+                times.append(stats.time_ms)
+                visited.append(stats.visited_cells)
+                path_lengths.append(stats.path_length)
+            
+            avg_time = sum(times) / len(times)
+            avg_visited = sum(visited) / len(visited)
+            avg_path = sum(path_lengths) / len(path_lengths)
+            
+            results.append({
+                'maze': maze_name,
+                'algorithm': strategy.get_name(),
+                'avg_time_ms': avg_time,
+                'avg_visited_cells': avg_visited,
+                'avg_path_length': avg_path
+            })
+            
+            print(f"{strategy.get_name()}: {avg_time:.2f}ms, {avg_visited:.0f} cells, path={avg_path:.0f}")
+    
+    with open('experiment_results.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['maze', 'algorithm', 'avg_time_ms', 'avg_visited_cells', 'avg_path_length'])
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\nResults saved to experiment_results.csv")
+
+
+def interactive_mode():
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    
+    print("Interactive Maze Explorer")
+    print("1. Load maze from file")
+    print("2. Generate random maze")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        filename = input("Enter filename: ")
+        try:
+            maze = builder.build_from_file(filename)
+        except Exception as e:
+            print(f"Error loading maze: {e}")
+            return
+    else:
+        w = int(input("Width: "))
+        h = int(input("Height: "))
+        maze = generate_test_maze(w, h, 0.3)
+    
+    player = Player(maze.start)
+    
+    strategies = {
+        '1': BFSStrategy(),
+        '2': DFSStrategy(),
+        '3': AStarStrategy(),
+        '4': DijkstraStrategy()
+    }
+    
+    print("\nSelect algorithm for solving:")
+    print("1. BFS (shortest path)")
+    print("2. DFS (fast, not optimal)")
+    print("3. A* (heuristic)")
+    print("4. Dijkstra")
+    algo_choice = input("Choose: ")
+    
+    solver = MazeSolver(maze, strategies.get(algo_choice, BFSStrategy()))
+    path, stats = solver.solve()
+    
+    view = ConsoleView()
+    
+    if path:
+        print(f"\nPath found! Length: {len(path)}")
+        view.show_stats(stats, solver.strategy.get_name())
+    else:
+        print("\nNo path found!")
+    
+    while True:
+        view.render(maze, player, path if path else None)
+        
+        if player.current_cell == maze.exit:
+            print("Congratulations! You reached the exit!")
+            break
+        
+        cmd = input("Move (W/A/S/D) | U=undo | Q=quit | S=solve: ").upper()
+        
+        if cmd == 'Q':
+            break
+        elif cmd == 'U':
+            player.undo()
+            print("Undo last move")
+        elif cmd == 'S' and path:
+            for cell in path:
+                if cell == player.current_cell:
+                    continue
+                player.move_to(cell)
+                view.render(maze, player, path)
+                input("Press Enter to continue...")
+                if player.current_cell == maze.exit:
+                    print("You reached the exit!")
+                    break
+        elif cmd in ['W', 'A', 'S', 'D']:
+            move_cmd = MoveCommand(player, maze, cmd)
+            if move_cmd.execute():
+                print("Moved")
+            else:
+                print("Can't move there!")
+
+
+def main():
+    print("Maze Solver with Design Patterns")
+    print("1. Run experiments")
+    print("2. Interactive mode")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        run_experiments()
+    else:
+        interactive_mode()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

FirsovAV/zadaniya/zad 2/experiment_results2.csv

@@ -0,0 +1,21 @@
+maze,algorithm,avg_time_ms,avg_visited_cells,avg_path_length
+Small (10x10),BFS,0.006740167737007141,80.0,0.0
+Small (10x10),DFS,0.00408003106713295,80.0,0.0
+Small (10x10),A*,0.005039852112531662,80.0,0.0
+Small (10x10),Dijkstra,0.0031800009310245514,80.0,0.0
+Medium (50x50),BFS,3.44578018411994,1890.0,99.0
+Medium (50x50),DFS,1.3188599608838558,1890.0,341.0
+Medium (50x50),A*,2.061920054256916,1890.0,99.0
+Medium (50x50),Dijkstra,4.679400008171797,1890.0,99.0
+Large (100x100),BFS,0.025319866836071014,6998.0,0.0
+Large (100x100),DFS,0.019940081983804703,6998.0,0.0
+Large (100x100),A*,0.035060010850429535,6998.0,0.0
+Large (100x100),Dijkstra,0.02901991829276085,6998.0,0.0
+Empty (30x30),BFS,1.2404202483594418,900.0,59.0
+Empty (30x30),DFS,0.8887200616300106,900.0,465.0
+Empty (30x30),A*,0.9468601085245609,900.0,59.0
+Empty (30x30),Dijkstra,2.678940072655678,900.0,59.0
+No Exit (20x20),BFS,0.27012014761567116,380.0,0.0
+No Exit (20x20),DFS,0.3163599409162998,380.0,0.0
+No Exit (20x20),A*,0.5885399878025055,380.0,0.0
+No Exit (20x20),Dijkstra,0.5776201374828815,380.0,0.0

FirsovAV/zadaniya/zad 2/otchet2.txt

@@ -0,0 +1,196 @@
+Методы программирования
+
+
+
+Поиск выхода из лабиринта.
+Анализ 2 задания
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+Содержание
+
+Описание задачи и выбранных паттернов	2
+Листинги ключевых классов	4
+Результаты экспериментов	6
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов	7
+Выводы	9
+
+
+
+Описание задачи и выбранных паттернов
+
+
+
+Описание задачи: реализовать систему для загрузки лабиринтов из файлов, поиска пути от старта до выхода с использованием различных алгоритмов, сбора статистики и визуализации. Ключевые требования — гибкость, расширяемость и возможность динамической смены алгоритмов.
+
+Выбранные паттерны:
+
+?Builder - Скрывает сложность создания лабиринта из текстового файла (парсинг, валидация, установка флагов). Позволяет легко добавить поддержку других форматов (JSON, XML).
+?Strategy - Определяет семейство алгоритмов поиска пути (BFS, DFS, A*, Дейкстра), инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. Клиент (MazeSolver) может переключать стратегии во время выполнения.
+?Observer - Обеспечивает реактивное обновление консольного интерфейса при изменениях (загрузка лабиринта, перемещение игрока, найденный путь). Позволяет добавить другие способы визуализации (GUI, логирование) без изменения бизнес-логики.
+?Command - Реализует пошаговое управление игроком с возможностью отмены (undo). Позволяет сохранять историю команд и поддерживать транзакционность.
+
+
+Листинги ключевых классов
+
+Builder (TextFileMazeBuilder):
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+Strategy (пример BFS):
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"                    
+Observer (ConsoleView):
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+Результаты экспериментов (таблицы, графики).
+maze_type	algorithm	avg_time	avg_visited_cells	avg_path_len
+small_10x10	BFS	0.08572000006097369	79.0	19.0
+small_10x10	DFS	0.039739999920129776	79.0	31.0
+small_10x10_	A*	0.13467999997374136	79.0	19.0
+small_10x10	Dijkstra	0.11474000057205558	79.0	19.0
+medium_50x50	BFS	1.8074600004183594	1874.0	99.0
+medium_50x50	DFS	0.5937599995377241	1874.0	429.0
+medium_50x50	A*	1.6300600003887666	1874.0	99.0
+medium_50x50	Dijkstra	3.1870400001935195	1874.0	99.0
+large_100x100	BFS	0.014439999722526409	7033.0	0.0
+large_100x100	DFS	0.014839999857940711	7033.0	0.0
+large_100x100	A*	0.02542000001994893	7033.0	0.0
+large_100x100	Dijkstra	0.02548000011302065	7033.0	0.0
+empty_30x30	BFS	0.784620000194991	900.0	59.0
+empty_30x30	DFS	0.5252399994787993	900.0	465.
+empty_30x30	A*	1.150900000357069	900.0	59.0
+empty_30x30	Dijkstra	1.564640000287909	900.0	59.0
+no_exit_20x20	BFS	0.2002399993216386	380.	0.0
+no_exit_20x20	DFS	0.2512400002160575	380.0	0.0
+no_exit_20x20	A*	0.5590400000073714	380.0	0.
+no_exit_20x20	Dijkstra	0.35640000060084276	380.0	0.0
+
+
+
+
+
+
+
+Графики построены кодом из файла RESULT22.
+
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов
+
+Анализ алгоритмов поиска пути
+?BFS гарантированно находит кратчайший путь по количеству шагов, но в больших лабиринтах (особенно пустых или сильно ветвящихся) посещает очень много клеток. Время работы растёт пропорционально числу достижимых клеток.
+?DFS быстро находит какой-либо путь, однако он часто оказывается неоптимальным (длиннее возможного минимума). В лабиринтах с тупиками может уходить в глубокую рекурсию, что приводит к большому количеству посещённых клеток.
+?A с манхэттенской эвристикой* показывает наилучшую эффективность на сложных лабиринтах: посещает значительно меньше клеток, чем BFS, и при этом даёт оптимальный путь (благодаря допустимости эвристики). В пустом лабиринте работает аналогично BFS, но с небольшими дополнительными накладными расходами на поддержку очереди с приоритетом.
+?Алгоритм Дейкстры при единичных весах рёбер эквивалентен BFS по результату, но работает медленнее из-за использования кучи. Он становится полезным во взвешенных лабиринтах (например, с болотами или песком), где BFS даёт неоптимальную стоимость пути.
+Применимость паттернов проектирования
+?Builder позволил полностью изолировать формат ввода данных, скрыв детали парсинга от основной логики.
+?Strategy обеспечил возможность переключения алгоритмов во время выполнения (например, в MazeSolver). Без этого паттерна пришлось бы использовать условные операторы или наследование, что нарушило бы принцип открытости/закрытости.
+?Observer отделил визуализацию от бизнес-логики. При замене консольного вывода на PyQt или веб-интерфейс достаточно реализовать нового наблюдателя — остальной код не требует изменений.
+?Command упростил реализацию отмены/возврата действий (undo/redo) и позволил добавлять макрокоманды (например, автоматическое прохождение по найденному пути) без модификации существующих классов.
+
+Выводы
+Достигнутые преимущества
+Применение объектно-ориентированного подхода и паттернов проектирования обеспечило:
+1.Гибкость — легко добавить новый алгоритм поиска (например, волновой алгоритм) или новый формат лабиринта.
+2.Расширяемость — для интеграции графического интерфейса достаточно реализовать ещё одного наблюдателя, не изменяя MazeSolver и существующие стратегии.
+3.Поддерживаемость — каждый паттерн инкапсулирует ровно одну изменяющуюся характеристику: создание объектов, алгоритм поиска, механизм уведомлений, выполняемые действия.
+4.Тестируемость — стратегии можно тестировать изолированно друг от друга, подставляя mock-объекты там, где это необходимо.
+Что потребовало бы больших усилий без паттернов
+?Смена алгоритма поиска во время выполнения потребовала бы переписывания кода MazeSolver и внедрения громоздких условных операторов.
+?Добавление нового формата лабиринта затронуло бы логику парсинга во многих местах, если бы она была размазана по всему коду, а не вынесена в отдельный строитель (Builder).
+?Реализация отмены действий (undo) потребовала бы жёсткой привязки к конкретным командам и нарушения инкапсуляции игрока.
+?Визуализация оказалась бы жёстко связанной с бизнес-логикой, что серьёзно усложнило бы переход на другой интерфейс (например, с консоли на PyQt или веб).
+Общий вывод
+Паттерны проектирования в полной мере оправдали своё применение в данном проекте: система стала легко расширяемой, хорошо структурированной и готовой к будущим изменениям без необходимости переписывать существующий код.

LebedevES/задания/задание 1/1.py

@@ -0,0 +1,292 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import time
+import random
+import csv
+import sys
+sys.setrecursionlimit(30000)
+
+def ll_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    if head is None:
+        return ll_create_node(name, phone)
+    
+    if head['name'] == name:
+        head['phone'] = phone
+        return head
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next']['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    current['next'] = ll_create_node(name, phone)
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+    return None
+
+def ll_delete(head, name):
+    if head is None:
+        return None
+    
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next'] = current['next']['next']
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    return head
+
+def ll_list_all(head):
+    records = []
+    current = head
+    while current is not None:
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['next']
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+def hash_function(name, table_size):
+    return sum(ord(c) for c in name) % table_size
+
+def ht_create_table(size=2000):
+    return [None] * size
+
+def ht_insert(table, name, phone):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_insert(table[index], name, phone)
+
+def ht_find(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    return ll_find(table[index], name)
+
+def ht_delete(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_delete(table[index], name)
+
+def ht_list_all(table):
+    all_records = []
+    for bucket in table:
+        if bucket is not None:
+            current = bucket
+            while current is not None:
+                all_records.append((current['name'], current['phone']))
+                current = current['next']
+    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return all_records
+
+def bst_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    if root is None:
+        return bst_create_node(name, phone)
+    
+    current = root
+    while True:
+        if name < current['name']:
+            if current['left'] is None:
+                current['left'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            if current['right'] is None:
+                current['right'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['right']
+        else:
+            current['phone'] = phone
+            break
+    
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    current = root
+    while current is not None:
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            current = current['right']
+        else:
+            return current['phone']
+    return None
+
+def bst_find_min(node):
+    current = node
+    while current['left'] is not None:
+        current = current['left']
+    return current
+
+def bst_delete(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    
+    parent = None
+    current = root
+    
+    while current is not None and current['name'] != name:
+        parent = current
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        else:
+            current = current['right']
+    
+    if current is None:
+        return root
+    
+    if current['left'] is None or current['right'] is None:
+        if current['left'] is not None:
+            child = current['left']
+        else:
+            child = current['right']
+        
+        if parent is None:
+            return child
+        
+        if parent['left'] == current:
+            parent['left'] = child
+        else:
+            parent['right'] = child
+    else:
+        successor_parent = current
+        successor = current['right']
+        
+        while successor['left'] is not None:
+            successor_parent = successor
+            successor = successor['left']
+        
+        current['name'] = successor['name']
+        current['phone'] = successor['phone']
+        
+        if successor_parent['left'] == successor:
+            successor_parent['left'] = successor['right']
+        else:
+            successor_parent['right'] = successor['right']
+    
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    records = []
+    stack = []
+    current = root
+    
+    while stack or current is not None:
+        while current is not None:
+            stack.append(current)
+            current = current['left']
+        current = stack.pop()
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['right']
+    
+    return records
+
+def generate_data(n=10000):
+    records = [(f"User_{i:05d}", f"+7-999-{i:06d}") for i in range(n)]
+    records_shuffled = records.copy()
+    random.shuffle(records_shuffled)
+    records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
+    return records_shuffled, records_sorted
+
+def run_experiment(structure_name, insert_func, find_func, delete_func, 
+                   list_all_func, init_func, records, n_find=100):
+    
+    data = init_func()
+    names = [r[0] for r in records]
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name, phone in records:
+        if structure_name == "HashTable":
+            insert_func(data, name, phone)
+        else:
+            data = insert_func(data, name, phone)
+    insert_time = time.perf_counter() - start
+    
+    find_names = random.sample(names, min(n_find, len(names)))
+    missing_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    all_find_names = find_names + missing_names
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name in all_find_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            find_func(data, name)
+        else:
+            find_func(data, name)
+    find_time = time.perf_counter() - start
+    
+    delete_names = random.sample(names, min(50, len(names)))
+    start = time.perf_counter()
+    for name in delete_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            delete_func(data, name)
+        else:
+            data = delete_func(data, name)
+    delete_time = time.perf_counter() - start
+    
+    return insert_time, find_time, delete_time
+
+def main():
+    print("Generating test data...")
+    records_shuffled, records_sorted = generate_data(10000)
+    
+    results = []
+    
+    structures = [
+        ("LinkedList", ll_insert, ll_find, ll_delete, ll_list_all, lambda: None),
+        ("HashTable", ht_insert, ht_find, ht_delete, ht_list_all, lambda: ht_create_table(2000)),
+        ("BST", bst_insert, bst_find, bst_delete, bst_list_all, lambda: None)
+    ]
+    
+    for mode_name, records in [("random", records_shuffled), ("sorted", records_sorted)]:
+        print(f"\nMode: {mode_name}")
+        
+        for struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f in structures:
+            print(f"  Testing {struct_name}...")
+            
+            times = []
+            for run in range(5):
+                insert_t, find_t, delete_t = run_experiment(
+                    struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f, records
+                )
+                times.append((insert_t, find_t, delete_t))
+                print(f"    Run {run+1}: insert={insert_t:.4f}s, find={find_t:.4f}s, delete={delete_t:.4f}s")
+            
+            avg_insert = sum(t[0] for t in times) / 5
+            avg_find = sum(t[1] for t in times) / 5
+            avg_delete = sum(t[2] for t in times) / 5
+            
+            results.append([struct_name, mode_name, "insert", avg_insert])
+            results.append([struct_name, mode_name, "find", avg_find])
+            results.append([struct_name, mode_name, "delete", avg_delete])
+    
+    with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(["Structure", "Mode", "Operation", "Time_seconds"])
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("RESULTS (average over 5 runs):")
+    print("="*60)
+    for row in results:
+        print(f"{row[0]:12} | {row[1]:8} | {row[2]:8} | {row[3]:.6f} sec")
+    
+    print("\nResults saved to results.csv")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

LebedevES/задания/задание 1/otchet1.txt

@@ -0,0 +1,122 @@
+
+
+Методы Программирования
+
+
+Структуры данных,
+анализ 1 задания
+
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+
+
+
+Содержание
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST	2
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку	4
+Почему связный список всегда медленен при поиске	6
+Как удаление работает в каждой структуре	7
+Вывод	9
+
+
+
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST
+
+При вставке отсортированных данных в BST (красный график) производительность падает в разы по сравнению со вставкой случайных данных. Это связано с тем, что отсортированная последовательность приводит к вырождению дерева в связанный список, тогда как случайный порядок вставки помогает сохранять дерево относительно сбалансированным.
+При вставке элементов в отсортированном порядке (по возрастанию или убыванию):
+?Каждый новый элемент всегда больше (или меньше) всех уже добавленных.
+?В результате алгоритм каждый раз движется по одному и тому же направлению — только в правое или только в левое поддерево.
+?Из-за этого дерево вырождается: каждый узел имеет не более одного потомка, структура напоминает линейный список.
+?Высота такого дерева становится пропорциональной O(n).
+?Каждая операция вставки требует в среднем O(n) сравнений, так как нужно проходить всю длину текущей цепочки от корня до самого глубокого листа.
+?В итоге суммарная сложность вставки всех n элементов вырастает до O(n^2).
+
+
+При случайной вставке:
+?Элементы распределяются по дереву гораздо равномернее.
+?Высока вероятность того, что дерево останется сбалансированным.
+?Средняя высота дерева сохраняется на уровне O(logn).
+?Каждая операция вставки в среднем требует O(logn) сравнений.
+?Общая сложность вставки всех n элементов составляет  O(nlogn).
+Вывод: разница в скорости объясняется различием в высоте дерева. В вырожденном случае высота равна O(n), и каждая вставка выполняется в ?n/logn раз медленнее по числу шагов, чем в сбалансированном случае с высотой O(logn).
+
+
+
+
+
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку
+
+
+Хештаблица (жёлтый график) демонстрирует почти полную независимость от порядка вставки элементов. Это объясняется тем, что положение каждого элемента в структуре определяется исключительно значением его хешфункции, а не тем, в какой последовательности происходило добавление данных.
+
+Основные причины нечувствительности к порядку вставки:
+?Хеширование. Для каждого ключа вычисляется хешкод, который преобразуется в индекс ячейки. Один и тот же ключ всегда даёт один и тот же индекс независимо от того, когда и в каком порядке он был добавлен.
+?Независимость операций. Вставка, поиск и удаление выполняются в среднем за O(1)O(1), поскольку алгоритм сразу вычисляет нужную позицию, не обходя структуру и не учитывая историю добавлений.
+?Разрешение коллизий. Даже если порядок вставки влияет на расположение элементов внутри цепочки (метод цепочек) или на последовательность проб (открытая адресация), это касается лишь небольших групп элементов с одинаковыми хешами. Общая производительность остаётся стабильной.
+?Рехеширование. При увеличении размера таблицы все элементы перераспределяются заново. Новый порядок определяется актуальной хеш-функцией и размером таблицы, а не исходной последовательностью вставки.
+Итог: Время выполнения операций зависит от качества хеш-функции, коэффициента заполнения таблицы и метода разрешения коллизий, но не зависит от порядка добавления элементов.
+
+
+
+
+
+Почему связный список всегда медленен при поиске
+
+Связный список показывает низкую скорость поиска из-за необходимости последовательного обхода: чтобы найти элемент, требуется пройти по указателям от головы до нужного узла.
+Почему это происходит:
+?Отсутствие произвольного доступа. В отличие от массива, где доступ по индексу занимает O(1), в связном списке элементы приходится перебирать последовательно, что даёт сложность поиска O(n).
+?Низкая локальность данных. Узлы списка разбросаны по памяти случайным образом. Это вызывает частые промахи кэша: процессор не может подгрузить блок соседних данных, и каждый переход по указателю оборачивается новым обращением к оперативной памяти.
+?Дополнительная память на указатели. Каждый узел хранит не только полезные данные, но и указатель на следующий элемент. Это увеличивает объём памяти и ухудшает эффективность кэша — на те же данные приходится загружать больше информации.
+?Затраты на разыменование указателей. На каждом шаге поиска процессору нужно:
+oпрочитать текущий узел,
+oизвлечь из него указатель на следующий,
+oперейти по этому адресу.
+Эти операции замедляют работу по сравнению с простым сдвигом индекса в массиве.
+Итог: хотя алгоритмическая сложность обхода составляет O(n) как для массива (при линейном поиске), так и для связного списка, на практике список работает ощутимо медленнее из-за особенностей организации памяти и работы кэша.
+
+
+
+
+Как удаление работает в каждой структуре
+
+1. Связный список
+Односвязный список: чтобы удалить узел, необходимо сначала найти предыдущий элемент и перенаправить его указатель next на узел, следующий за удаляемым. Исключение — удаление первого элемента: достаточно сдвинуть указатель head на второй узел.
+Двусвязный список: удаление проще, поскольку у каждого узла есть указатели и на следующий (next), и на предыдущий (prev). При удалении обновляются ссылки обоих соседей: prev->next = next, next->prev = prev.
+Сложность: в общем случае O(n) из-за необходимости поиска элемента; удаление головы или хвоста (при наличии прямой ссылки на хвост) выполняется за O(1).
+2. Хештаблица
+Сначала через хеш-функцию h(key) вычисляется индекс ячейки. Дальнейшие действия зависят от метода разрешения коллизий:
+?Раздельная цепочка: элемент удаляется из связного списка (или другой структуры), находящегося по вычисленному индексу.
+?Открытая адресация: ячейка помечается специальным маркером «удалён», а не просто как пустая — это важно для корректности последующих операций поиска.
+Сложность: в среднем O(1), в худшем случае O(n) (при большом количестве коллизий).
+3. Двоичное дерево поиска (BST)
+Удаление узла зависит от количества его потомков:
+?Нет детей (лист): узел просто удаляется, ссылка родителя обнуляется.
+?Один ребёнок: удаляемый узел заменяется его единственным потомком — родитель «перепрыгивает» через удаляемый узел.
+?Два ребёнка:
+1.Находится преемник (самый левый (наименьший) узел в правом поддереве) или предшественник (самый правый (наибольший) узел в левом поддереве).
+2.Значение преемника/предшественника копируется в удаляемый узел.
+3.Преемник/предшественник рекурсивно удаляется — он гарантированно имеет не более одного ребёнка.
+Сложность: O(h), где h — высота дерева. В сбалансированном дереве h=O(logn), в несбалансированном — до O(n).
+
+Вывод 
+1. Частые вставки
+Связный список — отличный выбор для частых вставок (особенно в середину), если не требуется быстрый доступ по индексу. Вставка в начало или конец выполняется за O(1), в середину — за O(n) (но без сдвига элементов, как в массиве).
+Хештаблица — хорошо подходит для вставок по ключу, обеспечивая в среднем O(1).
+2. Частый поиск
+Хештаблица — лучший вариант для быстрого поиска по ключу. Среднее время — O(1), в худшем случае — O(n) (при сильных коллизиях).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска — предпочтительнее, если нужен поиск с гарантированной сложностью O(logn) даже в худшем случае.
+3. Необходимость получать данные в отсортированном порядке
+Массив / список — эффективен, если данные уже отсортированы или сортировка происходит редко, а последовательное чтение — часто. Доступ по индексу — O(1), но вставка и удаление в середину требуют O(n).
+Отсортированный массив — удобен для поиска (бинарный поиск даёт (O(logn)), однако вставки и удаления обходятся в O(n).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска (BST) — автоматически поддерживает отсортированный порядок элементов. Все основные операции выполняются за O(logn). Идеальный вариант, когда данные часто изменяются и при этом требуется обход элементов в отсортированном порядке.

LebedevES/задания/задание 1/results1.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+Structure,Mode,Operation,Time_seconds
+LinkedList,random,insert,7.967956480104476
+LinkedList,random,find,0.05891917999833822
+LinkedList,random,delete,0.03816298004239797
+HashTable,random,insert,0.39825033992528913
+HashTable,random,find,0.002917400002479553
+HashTable,random,delete,0.0021501399576663973
+BST,random,insert,0.02822491992264986
+BST,random,find,0.00023473985493183136
+BST,random,delete,0.00016456004232168198
+LinkedList,sorted,insert,8.014810599852353
+LinkedList,sorted,find,0.058480959851294756
+LinkedList,sorted,delete,0.04817821998149156
+HashTable,sorted,insert,0.3703480200842023
+HashTable,sorted,find,0.002751259971410036
+HashTable,sorted,delete,0.0018340200185775757
+BST,sorted,insert,7.301413399912417
+BST,sorted,find,0.06847236007452011
+BST,sorted,delete,0.03443789994344115

LebedevES/задания/задание 2/2.py

@@ -0,0 +1,589 @@
+import time
+import heapq
+from collections import deque
+from typing import List, Optional, Dict, Tuple
+from abc import ABC, abstractmethod
+import csv
+import random
+
+
+class Cell:
+    def __init__(self, x: int, y: int):
+        self.x = x
+        self.y = y
+        self.is_wall = False
+        self.is_start = False
+        self.is_exit = False
+
+    def is_passable(self) -> bool:
+        return not self.is_wall
+
+
+class Maze:
+    def __init__(self, width: int, height: int):
+        self.width = width
+        self.height = height
+        self.cells = [[Cell(x, y) for y in range(height)] for x in range(width)]
+        self.start: Optional[Cell] = None
+        self.exit: Optional[Cell] = None
+
+    def get_cell(self, x: int, y: int) -> Optional[Cell]:
+        if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
+            return self.cells[x][y]
+        return None
+
+    def get_neighbors(self, cell: Cell) -> List[Cell]:
+        neighbors = []
+        for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
+            nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
+            nb = self.get_cell(nx, ny)
+            if nb and nb.is_passable():
+                neighbors.append(nb)
+        return neighbors
+
+
+class MazeBuilder(ABC):
+    @abstractmethod
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        pass
+
+
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_name(self) -> str:
+        pass
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        stack = [start]
+        came_from = {start: None}
+        
+        while stack:
+            current = stack.pop()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    stack.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "DFS"
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    def _heuristic(self, a: Cell, b: Cell) -> int:
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+    
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        open_set = []
+        heapq.heappush(open_set, (0, id(start), start))
+        came_from = {}
+        g_score = {start: 0}
+        f_score = {start: self._heuristic(start, exit)}
+        
+        while open_set:
+            _, _, current = heapq.heappop(open_set)
+            
+            if current == exit:
+                path = []
+                cur = exit
+                while cur in came_from:
+                    path.append(cur)
+                    cur = came_from[cur]
+                path.append(start)
+                path.reverse()
+                return path
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                tentative_g = g_score[current] + 1
+                if tentative_g < g_score.get(neighbor, float('inf')):
+                    came_from[neighbor] = current
+                    g_score[neighbor] = tentative_g
+                    f_score[neighbor] = tentative_g + self._heuristic(neighbor, exit)
+                    heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], id(neighbor), neighbor))
+        
+        return []
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "A*"
+
+
+class DijkstraStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pq = [(0, id(start), start)]
+        distances = {start: 0}
+        came_from = {start: None}
+        
+        while pq:
+            dist, _, current = heapq.heappop(pq)
+            
+            if current == exit:
+                break
+            
+            if dist > distances[current]:
+                continue
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                new_dist = dist + 1
+                if new_dist < distances.get(neighbor, float('inf')):
+                    distances[neighbor] = new_dist
+                    came_from[neighbor] = current
+                    heapq.heappush(pq, (new_dist, id(neighbor), neighbor))
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "Dijkstra"
+
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, time_ms: float, visited_cells: int, path_length: int):
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_cells = visited_cells
+        self.path_length = path_length
+    
+    def __str__(self):
+        return f"Time: {self.time_ms:.2f}ms, Visited: {self.visited_cells}, Path: {self.path_length}"
+
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze: Maze, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.maze = maze
+        self.strategy = strategy
+    
+    def set_strategy(self, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.strategy = strategy
+    
+    def solve(self) -> Tuple[List[Cell], SearchStats]:
+        visited_before = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_before.add(cell)
+        
+        start_time = time.perf_counter()
+        path = self.strategy.find_path(self.maze, self.maze.start, self.maze.exit)
+        end_time = time.perf_counter()
+        
+        visited_after = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_after.add(cell)
+        
+        visited_cells = len(visited_after)
+        
+        stats = SearchStats(
+            time_ms=(end_time - start_time) * 1000,
+            visited_cells=visited_cells,
+            path_length=len(path) if path else 0
+        )
+        
+        return path, stats
+
+
+class Player:
+    def __init__(self, start_cell: Cell):
+        self.current_cell = start_cell
+        self.previous_cell = None
+    
+    def move_to(self, cell: Cell) -> bool:
+        if cell.is_passable():
+            self.previous_cell = self.current_cell
+            self.current_cell = cell
+            return True
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.previous_cell:
+            self.current_cell, self.previous_cell = self.previous_cell, None
+            return True
+        return False
+
+
+class Command(ABC):
+    @abstractmethod
+    def execute(self) -> bool:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def undo(self):
+        pass
+
+
+class MoveCommand(Command):
+    def __init__(self, player: Player, maze: Maze, direction: str):
+        self.player = player
+        self.maze = maze
+        self.direction = direction
+        self.executed = False
+    
+    def execute(self) -> bool:
+        dx, dy = 0, 0
+        if self.direction == 'W' or self.direction == 'w':
+            dy = -1
+        elif self.direction == 'S' or self.direction == 's':
+            dy = 1
+        elif self.direction == 'A' or self.direction == 'a':
+            dx = -1
+        elif self.direction == 'D' or self.direction == 'd':
+            dx = 1
+        
+        new_x = self.player.current_cell.x + dx
+        new_y = self.player.current_cell.y + dy
+        new_cell = self.maze.get_cell(new_x, new_y)
+        
+        if new_cell and new_cell.is_passable():
+            self.executed = self.player.move_to(new_cell)
+            return self.executed
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.executed:
+            self.player.undo()
+            self.executed = False
+
+
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+def generate_test_maze(width: int, height: int, complexity: float = 0.3) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            if random.random() < complexity:
+                maze.cells[x][y].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+        maze.start.is_wall = False
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+        maze.exit.is_wall = False
+    
+    return maze
+
+
+def generate_empty_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def generate_no_exit_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    for x in range(width):
+        maze.cells[x][height // 2].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def run_experiments():
+    mazes_configs = [
+        ("Small (10x10)", generate_test_maze(10, 10, 0.2)),
+        ("Medium (50x50)", generate_test_maze(50, 50, 0.25)),
+        ("Large (100x100)", generate_test_maze(100, 100, 0.3)),
+        ("Empty (30x30)", generate_empty_maze(30, 30)),
+        ("No Exit (20x20)", generate_no_exit_maze(20, 20))
+    ]
+    
+    strategies = [BFSStrategy(), DFSStrategy(), AStarStrategy(), DijkstraStrategy()]
+    
+    results = []
+    
+    for maze_name, maze in mazes_configs:
+        print(f"\n=== Testing: {maze_name} ===")
+        
+        for strategy in strategies:
+            times = []
+            visited = []
+            path_lengths = []
+            
+            solver = MazeSolver(maze, strategy)
+            
+            for run in range(5):
+                maze_copy = Maze(maze.width, maze.height)
+                for x in range(maze.width):
+                    for y in range(maze.height):
+                        orig = maze.get_cell(x, y)
+                        copy = maze_copy.get_cell(x, y)
+                        if orig:
+                            copy.is_wall = orig.is_wall
+                            copy.is_start = orig.is_start
+                            copy.is_exit = orig.is_exit
+                maze_copy.start = maze_copy.get_cell(maze.start.x, maze.start.y) if maze.start else None
+                maze_copy.exit = maze_copy.get_cell(maze.exit.x, maze.exit.y) if maze.exit else None
+                
+                solver.maze = maze_copy
+                solver.set_strategy(strategy)
+                path, stats = solver.solve()
+                
+                times.append(stats.time_ms)
+                visited.append(stats.visited_cells)
+                path_lengths.append(stats.path_length)
+            
+            avg_time = sum(times) / len(times)
+            avg_visited = sum(visited) / len(visited)
+            avg_path = sum(path_lengths) / len(path_lengths)
+            
+            results.append({
+                'maze': maze_name,
+                'algorithm': strategy.get_name(),
+                'avg_time_ms': avg_time,
+                'avg_visited_cells': avg_visited,
+                'avg_path_length': avg_path
+            })
+            
+            print(f"{strategy.get_name()}: {avg_time:.2f}ms, {avg_visited:.0f} cells, path={avg_path:.0f}")
+    
+    with open('experiment_results.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['maze', 'algorithm', 'avg_time_ms', 'avg_visited_cells', 'avg_path_length'])
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\nResults saved to experiment_results.csv")
+
+
+def interactive_mode():
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    
+    print("Interactive Maze Explorer")
+    print("1. Load maze from file")
+    print("2. Generate random maze")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        filename = input("Enter filename: ")
+        try:
+            maze = builder.build_from_file(filename)
+        except Exception as e:
+            print(f"Error loading maze: {e}")
+            return
+    else:
+        w = int(input("Width: "))
+        h = int(input("Height: "))
+        maze = generate_test_maze(w, h, 0.3)
+    
+    player = Player(maze.start)
+    
+    strategies = {
+        '1': BFSStrategy(),
+        '2': DFSStrategy(),
+        '3': AStarStrategy(),
+        '4': DijkstraStrategy()
+    }
+    
+    print("\nSelect algorithm for solving:")
+    print("1. BFS (shortest path)")
+    print("2. DFS (fast, not optimal)")
+    print("3. A* (heuristic)")
+    print("4. Dijkstra")
+    algo_choice = input("Choose: ")
+    
+    solver = MazeSolver(maze, strategies.get(algo_choice, BFSStrategy()))
+    path, stats = solver.solve()
+    
+    view = ConsoleView()
+    
+    if path:
+        print(f"\nPath found! Length: {len(path)}")
+        view.show_stats(stats, solver.strategy.get_name())
+    else:
+        print("\nNo path found!")
+    
+    while True:
+        view.render(maze, player, path if path else None)
+        
+        if player.current_cell == maze.exit:
+            print("Congratulations! You reached the exit!")
+            break
+        
+        cmd = input("Move (W/A/S/D) | U=undo | Q=quit | S=solve: ").upper()
+        
+        if cmd == 'Q':
+            break
+        elif cmd == 'U':
+            player.undo()
+            print("Undo last move")
+        elif cmd == 'S' and path:
+            for cell in path:
+                if cell == player.current_cell:
+                    continue
+                player.move_to(cell)
+                view.render(maze, player, path)
+                input("Press Enter to continue...")
+                if player.current_cell == maze.exit:
+                    print("You reached the exit!")
+                    break
+        elif cmd in ['W', 'A', 'S', 'D']:
+            move_cmd = MoveCommand(player, maze, cmd)
+            if move_cmd.execute():
+                print("Moved")
+            else:
+                print("Can't move there!")
+
+
+def main():
+    print("Maze Solver with Design Patterns")
+    print("1. Run experiments")
+    print("2. Interactive mode")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        run_experiments()
+    else:
+        interactive_mode()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

LebedevES/задания/задание 2/experiment_results2.csv

@@ -0,0 +1,21 @@
+maze,algorithm,avg_time_ms,avg_visited_cells,avg_path_length
+Small (10x10),BFS,0.006740167737007141,80.0,0.0
+Small (10x10),DFS,0.00408003106713295,80.0,0.0
+Small (10x10),A*,0.005039852112531662,80.0,0.0
+Small (10x10),Dijkstra,0.0031800009310245514,80.0,0.0
+Medium (50x50),BFS,3.44578018411994,1890.0,99.0
+Medium (50x50),DFS,1.3188599608838558,1890.0,341.0
+Medium (50x50),A*,2.061920054256916,1890.0,99.0
+Medium (50x50),Dijkstra,4.679400008171797,1890.0,99.0
+Large (100x100),BFS,0.025319866836071014,6998.0,0.0
+Large (100x100),DFS,0.019940081983804703,6998.0,0.0
+Large (100x100),A*,0.035060010850429535,6998.0,0.0
+Large (100x100),Dijkstra,0.02901991829276085,6998.0,0.0
+Empty (30x30),BFS,1.2404202483594418,900.0,59.0
+Empty (30x30),DFS,0.8887200616300106,900.0,465.0
+Empty (30x30),A*,0.9468601085245609,900.0,59.0
+Empty (30x30),Dijkstra,2.678940072655678,900.0,59.0
+No Exit (20x20),BFS,0.27012014761567116,380.0,0.0
+No Exit (20x20),DFS,0.3163599409162998,380.0,0.0
+No Exit (20x20),A*,0.5885399878025055,380.0,0.0
+No Exit (20x20),Dijkstra,0.5776201374828815,380.0,0.0

LebedevES/задания/задание 2/otchet2.txt

@@ -0,0 +1,196 @@
+Методы программирования
+
+
+
+Поиск выхода из лабиринта.
+Анализ 2 задания
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+Содержание
+
+Описание задачи и выбранных паттернов	2
+Листинги ключевых классов	4
+Результаты экспериментов	6
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов	7
+Выводы	9
+
+
+
+Описание задачи и выбранных паттернов
+
+
+
+Описание задачи: реализовать систему для загрузки лабиринтов из файлов, поиска пути от старта до выхода с использованием различных алгоритмов, сбора статистики и визуализации. Ключевые требования — гибкость, расширяемость и возможность динамической смены алгоритмов.
+
+Выбранные паттерны:
+
+?Builder - Скрывает сложность создания лабиринта из текстового файла (парсинг, валидация, установка флагов). Позволяет легко добавить поддержку других форматов (JSON, XML).
+?Strategy - Определяет семейство алгоритмов поиска пути (BFS, DFS, A*, Дейкстра), инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. Клиент (MazeSolver) может переключать стратегии во время выполнения.
+?Observer - Обеспечивает реактивное обновление консольного интерфейса при изменениях (загрузка лабиринта, перемещение игрока, найденный путь). Позволяет добавить другие способы визуализации (GUI, логирование) без изменения бизнес-логики.
+?Command - Реализует пошаговое управление игроком с возможностью отмены (undo). Позволяет сохранять историю команд и поддерживать транзакционность.
+
+
+Листинги ключевых классов
+
+Builder (TextFileMazeBuilder):
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+Strategy (пример BFS):
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"                    
+Observer (ConsoleView):
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+Результаты экспериментов (таблицы, графики).
+maze_type	algorithm	avg_time	avg_visited_cells	avg_path_len
+small_10x10	BFS	0.08572000006097369	79.0	19.0
+small_10x10	DFS	0.039739999920129776	79.0	31.0
+small_10x10_	A*	0.13467999997374136	79.0	19.0
+small_10x10	Dijkstra	0.11474000057205558	79.0	19.0
+medium_50x50	BFS	1.8074600004183594	1874.0	99.0
+medium_50x50	DFS	0.5937599995377241	1874.0	429.0
+medium_50x50	A*	1.6300600003887666	1874.0	99.0
+medium_50x50	Dijkstra	3.1870400001935195	1874.0	99.0
+large_100x100	BFS	0.014439999722526409	7033.0	0.0
+large_100x100	DFS	0.014839999857940711	7033.0	0.0
+large_100x100	A*	0.02542000001994893	7033.0	0.0
+large_100x100	Dijkstra	0.02548000011302065	7033.0	0.0
+empty_30x30	BFS	0.784620000194991	900.0	59.0
+empty_30x30	DFS	0.5252399994787993	900.0	465.
+empty_30x30	A*	1.150900000357069	900.0	59.0
+empty_30x30	Dijkstra	1.564640000287909	900.0	59.0
+no_exit_20x20	BFS	0.2002399993216386	380.	0.0
+no_exit_20x20	DFS	0.2512400002160575	380.0	0.0
+no_exit_20x20	A*	0.5590400000073714	380.0	0.
+no_exit_20x20	Dijkstra	0.35640000060084276	380.0	0.0
+
+
+
+
+
+
+
+Графики построены кодом из файла RESULT22.
+
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов
+
+Анализ алгоритмов поиска пути
+?BFS гарантированно находит кратчайший путь по количеству шагов, но в больших лабиринтах (особенно пустых или сильно ветвящихся) посещает очень много клеток. Время работы растёт пропорционально числу достижимых клеток.
+?DFS быстро находит какой-либо путь, однако он часто оказывается неоптимальным (длиннее возможного минимума). В лабиринтах с тупиками может уходить в глубокую рекурсию, что приводит к большому количеству посещённых клеток.
+?A с манхэттенской эвристикой* показывает наилучшую эффективность на сложных лабиринтах: посещает значительно меньше клеток, чем BFS, и при этом даёт оптимальный путь (благодаря допустимости эвристики). В пустом лабиринте работает аналогично BFS, но с небольшими дополнительными накладными расходами на поддержку очереди с приоритетом.
+?Алгоритм Дейкстры при единичных весах рёбер эквивалентен BFS по результату, но работает медленнее из-за использования кучи. Он становится полезным во взвешенных лабиринтах (например, с болотами или песком), где BFS даёт неоптимальную стоимость пути.
+Применимость паттернов проектирования
+?Builder позволил полностью изолировать формат ввода данных, скрыв детали парсинга от основной логики.
+?Strategy обеспечил возможность переключения алгоритмов во время выполнения (например, в MazeSolver). Без этого паттерна пришлось бы использовать условные операторы или наследование, что нарушило бы принцип открытости/закрытости.
+?Observer отделил визуализацию от бизнес-логики. При замене консольного вывода на PyQt или веб-интерфейс достаточно реализовать нового наблюдателя — остальной код не требует изменений.
+?Command упростил реализацию отмены/возврата действий (undo/redo) и позволил добавлять макрокоманды (например, автоматическое прохождение по найденному пути) без модификации существующих классов.
+
+Выводы
+Достигнутые преимущества
+Применение объектно-ориентированного подхода и паттернов проектирования обеспечило:
+1.Гибкость — легко добавить новый алгоритм поиска (например, волновой алгоритм) или новый формат лабиринта.
+2.Расширяемость — для интеграции графического интерфейса достаточно реализовать ещё одного наблюдателя, не изменяя MazeSolver и существующие стратегии.
+3.Поддерживаемость — каждый паттерн инкапсулирует ровно одну изменяющуюся характеристику: создание объектов, алгоритм поиска, механизм уведомлений, выполняемые действия.
+4.Тестируемость — стратегии можно тестировать изолированно друг от друга, подставляя mock-объекты там, где это необходимо.
+Что потребовало бы больших усилий без паттернов
+?Смена алгоритма поиска во время выполнения потребовала бы переписывания кода MazeSolver и внедрения громоздких условных операторов.
+?Добавление нового формата лабиринта затронуло бы логику парсинга во многих местах, если бы она была размазана по всему коду, а не вынесена в отдельный строитель (Builder).
+?Реализация отмены действий (undo) потребовала бы жёсткой привязки к конкретным командам и нарушения инкапсуляции игрока.
+?Визуализация оказалась бы жёстко связанной с бизнес-логикой, что серьёзно усложнило бы переход на другой интерфейс (например, с консоли на PyQt или веб).
+Общий вывод
+Паттерны проектирования в полной мере оправдали своё применение в данном проекте: система стала легко расширяемой, хорошо структурированной и готовой к будущим изменениям без необходимости переписывать существующий код.

PaulVA/lab1/docs/data/results.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+structure,order,operation,run1,run2,run3,run4,run5,average
+LinkedList,random,insert,3.000600399999712,3.022712899999533,2.9421689999999217,2.9075659000000087,3.0319512999994913,2.980999899999733
+LinkedList,random,find,0.031094500000108383,0.02800200000001496,0.034349299999121286,0.029372199999670556,0.03242119999958959,0.031047839999700955
+LinkedList,random,delete,0.017322699999567703,0.0368361000000732,0.04029200000059063,0.03775789999963308,0.03554420000000391,0.033550579999973705
+HashTable,random,insert,0.011551699999472476,0.012756400000398571,0.011765299999751733,0.011679000000185624,0.011983400000644906,0.011947160000090662
+HashTable,random,find,0.00012409999999363208,0.00011009999980160501,0.0001415999995515449,0.00010400000064691994,0.00010089999977935804,0.000116139999954612
+HashTable,random,delete,6.38999999864609e-05,6.779999966965988e-05,6.0600000324484427e-05,6.070000017643906e-05,6.0600000324484427e-05,6.272000009630574e-05
+BST,random,insert,0.014788199999202334,0.014159299999846553,0.013975800000480376,0.014118900000539725,0.013331299999663315,0.01407469999994646
+BST,random,find,0.00013829999988956843,0.00011389999963284936,0.00011369999992894009,0.00011379999978089472,0.00011439999980211724,0.00011881999980687397
+BST,random,delete,8.690000049682567e-05,6.450000000768341e-05,6.2199999774748e-05,6.209999992279336e-05,6.229999962670263e-05,6.759999996575061e-05
+LinkedList,sorted,insert,2.4411346000006233,2.36463619999995,2.2797248999995645,2.2860746000005747,2.2526011999998445,2.3248343000001115
+LinkedList,sorted,find,0.024703000000044995,0.02455259999987902,0.02468479999970441,0.02444869999999355,0.02606350000041857,0.02489052000000811
+LinkedList,sorted,delete,0.012835599999561964,0.027673999999933585,0.027570299999752024,0.02708100000018021,0.02999909999925876,0.02503199999973731
+HashTable,sorted,insert,0.011780100000578386,0.010850699999537028,0.010314100000869075,0.010621500000524975,0.011015500000212342,0.010916380000344362
+HashTable,sorted,find,0.0001464000006308197,0.00017980000029638177,0.00016909999976633117,0.00012620000052265823,0.00023630000032426324,0.0001715600003080908
+HashTable,sorted,delete,0.00016370000048482325,0.00018089999957737746,0.0001443999999537482,7.579999964946182e-05,6.469999971159268e-05,0.0001258999998754007
+BST,sorted,insert,3.5400651999998445,3.5145174999997835,3.5583661999999094,3.5149656000003233,3.481246600000304,3.521832220000033
+BST,sorted,find,0.03275260000009439,0.030442500000390282,0.02994349999971746,0.030269500000031258,0.030329999999594293,0.030747619999965538
+BST,sorted,delete,0.012705400000413647,0.01333390000036161,0.013192000000344706,0.013699000000087835,0.013079800000014075,0.013202020000244374

PaulVA/lab1/docs/report.md

@@ -0,0 +1,34 @@
+Лабораторная работа 1
+
+
+
+Цель работы
+
+
+
+Нужно было сделать три структуры данных и проверить как они работают на телефонном справочнике.
+
+
+
+Ход работы
+
+
+
+Сделал связный список хеш таблицу и двоичное дерево поиска. Для всех структур сделал добавление поиск удаление и вывод записей. Для проверки создал 10000 записей с именами User\_00000 и т.д. Потом проверил работу со случайным порядком и с отсортированным порядком. Каждый эксперимент повторял 5 раз.
+
+
+
+Результаты
+
+
+
+Результаты сохранились в results.csv. Также сделал графики для добавления поиска и удаления. По результатам видно что связный список медленно ищет записи потому что нужно идти по элементам. Хеш таблица работает примерно одинаково при разном порядке записей. У двоичного дерева порядок записей влияет намного сильнее. Если добавлять записи по порядку дерево становится похожим на обычный список и работает медленнее.
+
+
+
+Вывод
+
+
+
+В работе я сделал три структуры данных и проверил их работу. Самой удобной для телефонного справочника получилась хеш таблица. Связный список проще но поиск медленный. Двоичное дерево может работать быстро но сильно зависит от порядка добавления данных.
+

PaulVA/lab1/experiments.py

@@ -0,0 +1,185 @@
+import random
+import time
+import csv
+import os
+
+from phonebook import *
+
+N = 10000
+REPEATS = 5
+
+def generate_test_data():
+    records = [
+        (f"User_{i:05d}", f"+7900000{i:04d}")
+        for i in range(N)
+    ]
+
+    records_shuffled = records.copy()
+    random.shuffle(records_shuffled)
+
+    records_sorted = records.copy()
+
+    return records_shuffled, records_sorted
+
+def measure_experiment(insert_function, find_function, delete_function, records):
+    insert_times = []
+    find_times = []
+    delete_times = []
+
+    for _ in range(REPEATS):
+        structure = None
+
+        start = time.perf_counter()
+
+        for name, phone in records:
+            structure = insert_function(structure, name, phone)
+
+        insert_times.append(time.perf_counter() - start)
+
+    structure_for_find = structure
+
+    names = [name for name, phone in records]
+    search_names = random.sample(names, 100) + [
+        "NotFound_001",
+        "NotFound_002",
+        "NotFound_003",
+        "NotFound_004",
+        "NotFound_005",
+        "NotFound_006",
+        "NotFound_007",
+        "NotFound_008",
+        "NotFound_009",
+        "NotFound_010"
+    ]
+
+    for _ in range(REPEATS):
+        start = time.perf_counter()
+
+        for name in search_names:
+            find_function(structure_for_find, name)
+
+        find_times.append(time.perf_counter() - start)
+
+    delete_names = random.sample(names, 50)
+
+    for _ in range(REPEATS):
+        structure = structure_for_find
+
+        start = time.perf_counter()
+
+        for name in delete_names:
+            structure = delete_function(structure, name)
+
+        delete_times.append(time.perf_counter() - start)
+
+    return insert_times, find_times, delete_times
+
+def measure_hash(records):
+    insert_times = []
+    find_times = []
+    delete_times = []
+
+    names = [name for name, phone in records]
+    search_names = random.sample(names, 100) + [
+        f"NotFound_{i:03d}" for i in range(10)
+    ]
+    delete_names = random.sample(names, 50)
+
+    for _ in range(REPEATS):
+        buckets = ht_create()
+
+        start = time.perf_counter()
+
+        for name, phone in records:
+            ht_insert(buckets, name, phone)
+
+        insert_times.append(time.perf_counter() - start)
+
+    structure_for_find = buckets
+
+    for _ in range(REPEATS):
+        start = time.perf_counter()
+
+        for name in search_names:
+            ht_find(structure_for_find, name)
+
+        find_times.append(time.perf_counter() - start)
+
+    for _ in range(REPEATS):
+        buckets = structure_for_find.copy()
+
+        start = time.perf_counter()
+
+        for name in delete_names:
+            ht_delete(buckets, name)
+
+        delete_times.append(time.perf_counter() - start)
+
+    return insert_times, find_times, delete_times
+
+def average(values):
+    return sum(values) / len(values)
+
+def run():
+    records_shuffled, records_sorted = generate_test_data()
+
+    results = []
+
+    for order_name, records in [
+        ("random", records_shuffled),
+        ("sorted", records_sorted)
+    ]:
+        print("Order:", order_name)
+
+        ll = measure_experiment(
+            ll_insert,
+            ll_find,
+            ll_delete,
+            records
+        )
+
+        results.append(["LinkedList", order_name, "insert", *ll[0]])
+        results.append(["LinkedList", order_name, "find", *ll[1]])
+        results.append(["LinkedList", order_name, "delete", *ll[2]])
+
+        ht = measure_hash(records)
+
+        results.append(["HashTable", order_name, "insert", *ht[0]])
+        results.append(["HashTable", order_name, "find", *ht[1]])
+        results.append(["HashTable", order_name, "delete", *ht[2]])
+
+        bst = measure_experiment(
+            bst_insert,
+            bst_find,
+            bst_delete,
+            records
+        )
+
+        results.append(["BST", order_name, "insert", *bst[0]])
+        results.append(["BST", order_name, "find", *bst[1]])
+        results.append(["BST", order_name, "delete", *bst[2]])
+
+    os.makedirs("docs/data", exist_ok=True)
+
+    with open("docs/data/results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
+        writer = csv.writer(file)
+
+        writer.writerow([
+            "structure",
+            "order",
+            "operation",
+            "run1",
+            "run2",
+            "run3",
+            "run4",
+            "run5",
+            "average"
+        ])
+
+        for row in results:
+            writer.writerow(row + [average(row[3:])])
+
+    print("Results saved to docs/data/results.csv")
+
+if __name__ == "__main__":
+    run()

PaulVA/lab1/graphs.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import csv
+import os
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+data = []
+
+with open("docs/data/results.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
+    reader = csv.DictReader(file)
+
+    for row in reader:
+        data.append(row)
+
+def get_average(structure, order, operation):
+    for row in data:
+        if (
+            row["structure"] == structure
+            and row["order"] == order
+            and row["operation"] == operation
+        ):
+            return float(row["average"])
+
+    return 0
+
+structures = ["LinkedList", "HashTable", "BST"]
+orders = ["random", "sorted"]
+
+os.makedirs("docs/data", exist_ok=True)
+
+for operation in ["insert", "find", "delete"]:
+    random_values = [
+        get_average(s, "random", operation)
+        for s in structures
+    ]
+
+    sorted_values = [
+        get_average(s, "sorted", operation)
+        for s in structures
+    ]
+
+    x = range(len(structures))
+
+    plt.figure()
+    plt.bar([i - 0.2 for i in x], random_values, width=0.4, label="random")
+    plt.bar([i + 0.2 for i in x], sorted_values, width=0.4, label="sorted")
+
+    plt.xticks(list(x), structures)
+    plt.ylabel("Time, seconds")
+    plt.title(operation.capitalize() + " time")
+    plt.yscale("log")
+    plt.legend()
+    plt.tight_layout()
+
+    plt.savefig("docs/data/graph_" + operation + ".png")
+    plt.close()
+
+print("Graphs saved to docs/data/")

PaulVA/lab1/phonebook.py

@@ -0,0 +1,211 @@
+def ll_insert(head, name, phone):
+    new_node = {
+        'name': name,
+        'phone': phone,
+        'next': None
+    }
+
+    if head is None:
+        return new_node
+
+    current = head
+
+    while current['next'] is not None:
+        if current['name'] == name:
+            current['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+
+    if current['name'] == name:
+        current['phone'] = phone
+    else:
+        current['next'] = new_node
+
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+
+    return None
+
+def ll_delete(head, name):
+    if head is None:
+        return None
+
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+
+    current = head
+
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next'] = current['next']['next']
+            return head
+
+        current = current['next']
+
+    return head
+
+def ll_list_all(head):
+    records = []
+    current = head
+
+    while current is not None:
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['next']
+
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+def hash_function(name, table_size):
+    total = 0
+
+    for ch in name:
+        total = (total * 31 + ord(ch)) % table_size
+
+    return total
+
+def ht_create(size=1000):
+    return [None] * size
+
+def ht_insert(buckets, name, phone):
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    buckets[index] = ll_insert(buckets[index], name, phone)
+    return buckets
+
+def ht_find(buckets, name):
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    return ll_find(buckets[index], name)
+
+def ht_delete(buckets, name):
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    buckets[index] = ll_delete(buckets[index], name)
+    return buckets
+
+def ht_list_all(buckets):
+    records = []
+
+    for bucket in buckets:
+        current = bucket
+
+        while current is not None:
+            records.append((current['name'], current['phone']))
+            current = current['next']
+
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    new_node = {
+        'name': name,
+        'phone': phone,
+        'left': None,
+        'right': None
+    }
+
+    if root is None:
+        return new_node
+
+    current = root
+
+    while True:
+        if name < current['name']:
+            if current['left'] is None:
+                current['left'] = new_node
+                break
+            current = current['left']
+
+        elif name > current['name']:
+            if current['right'] is None:
+                current['right'] = new_node
+                break
+            current = current['right']
+
+        else:
+            current['phone'] = phone
+            break
+
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    current = root
+
+    while current is not None:
+        if name == current['name']:
+            return current['phone']
+
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        else:
+            current = current['right']
+
+    return None
+
+def bst_delete(root, name):
+    parent = None
+    current = root
+
+    while current is not None and current['name'] != name:
+        parent = current
+
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        else:
+            current = current['right']
+
+    if current is None:
+        return root
+
+    if current['left'] is None:
+        child = current['right']
+
+    elif current['right'] is None:
+        child = current['left']
+
+    else:
+        successor_parent = current
+        successor = current['right']
+
+        while successor['left'] is not None:
+            successor_parent = successor
+            successor = successor['left']
+
+        current['name'] = successor['name']
+        current['phone'] = successor['phone']
+
+        if successor_parent['left'] == successor:
+            successor_parent['left'] = successor['right']
+        else:
+            successor_parent['right'] = successor['right']
+
+        return root
+
+    if parent is None:
+        return child
+
+    if parent['left'] == current:
+        parent['left'] = child
+    else:
+        parent['right'] = child
+
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    records = []
+
+    def inorder(node):
+        if node is None:
+            return
+
+        inorder(node['left'])
+        records.append((node['name'], node['phone']))
+        inorder(node['right'])
+
+    inorder(root)
+
+    return records

PaulVA/lab2/docs/data/results.csv

@@ -0,0 +1,16 @@
+maze,strategy,time_ms,visited_cells,path_length
+simple.txt,BFS,0.01464000015403144,11.0,6.0
+simple.txt,DFS,0.010180000390391797,9.0,8.0
+simple.txt,A*,0.017740000475896522,9.0,6.0
+dead.txt,BFS,0.3642999996372964,307.0,35.0
+dead.txt,DFS,0.23493999906349927,279.0,151.0
+dead.txt,A*,0.38374000068870373,235.0,35.0
+large.txt,BFS,23.894459999428364,6812.0,2329.0
+large.txt,DFS,84.77875999960816,6796.0,4537.0
+large.txt,A*,28.69542000044021,6791.0,2329.0
+empty.txt,BFS,1.2770400004228577,1176.0,48.0
+empty.txt,DFS,7.602279999264283,2304.0,1176.0
+empty.txt,A*,0.10093999881064519,48.0,48.0
+noexit.txt,BFS,0.003699999797390774,1.0,0.0
+noexit.txt,DFS,0.0032000003557186574,1.0,0.0
+noexit.txt,A*,0.004120000085094944,1.0,0.0

PaulVA/lab2/docs/report.md

@@ -0,0 +1,212 @@
+Лабораторная работа 2
+
+Поиск выхода из лабиринта
+
+Цель работы
+-----------
+Цель работы состоит в реализации программы для поиска выхода из лабиринта с использованием объектно ориентированного подхода и паттернов проектирования
+
+В программе реализована загрузка лабиринта из файла несколько алгоритмов поиска и сравнение их работы
+
+Структура программы
+-------------------
+В программе используются классы Cell для отдельной клетки лабиринта и Maze для самого лабиринта
+
+Для загрузки используется MazeBuilder и его реализация TextFileMazeBuilder
+
+Для поиска пути используется общий класс PathFindingStrategy и три алгоритма BFSStrategy DFSStrategy и AStarStrategy
+
+За хранение результатов отвечает SearchStats а запуск поиска выполняет MazeSolver
+
+Для вывода информации используются Observer и ConsoleView
+
+Использованные паттерны
+-----------------------
+В работе использованы три паттерна Builder Strategy и Observer
+
+Builder используется для загрузки лабиринта из текстового файла
+
+TextFileMazeBuilder читает файл и создаёт объект Maze
+
+В файле символ # обозначает стену пробел обозначает свободную клетку S является началом а E выходом
+
+Использование Builder позволяет отдельно реализовать загрузку лабиринта и сам класс лабиринта
+
+Strategy используется для выбора алгоритма поиска
+
+В программе реализованы BFS DFS и A*
+
+Все алгоритмы имеют общий интерфейс PathFindingStrategy поэтому в MazeSolver можно менять алгоритм без изменения самого решателя
+
+Observer используется для вывода информации о поиске
+
+MazeSolver отправляет события а ConsoleView получает их и выводит информацию в консоль
+
+Таким образом вывод отделён от основной логики поиска
+
+Алгоритмы поиска
+----------------
+BFS использует очередь и при обычных условиях находит кратчайший путь в лабиринте без весов
+
+DFS использует стек и может найти путь быстрее но найденный путь не обязательно будет кратчайшим
+
+A* использует очередь с приоритетом и манхэттенскую эвристику поэтому старается в первую очередь проверять клетки которые находятся ближе к выходу
+
+Схема классов
+-------------
+classDiagram
+
+class Cell {
+    x
+    y
+    is_wall
+    is_start
+    is_exit
+    is_passable()
+}
+
+class Maze {
+    width
+    height
+    cells
+    start
+    exit
+    get_cell()
+    get_neighbors()
+}
+
+class MazeBuilder {
+    build_from_file()
+}
+
+class TextFileMazeBuilder {
+    build_from_file()
+}
+
+class PathFindingStrategy {
+    find_path()
+}
+
+class BFSStrategy {
+    find_path()
+}
+
+class DFSStrategy {
+    find_path()
+}
+
+class AStarStrategy {
+    find_path()
+}
+
+class SearchStats {
+    path
+    time_ms
+    visited_count
+    path_length
+}
+
+class MazeSolver {
+    maze
+    strategy
+    set_strategy()
+    solve()
+}
+
+class Observer {
+    update()
+}
+
+class ConsoleView {
+    update()
+}
+
+MazeBuilder <|-- TextFileMazeBuilder
+PathFindingStrategy <|-- BFSStrategy
+PathFindingStrategy <|-- DFSStrategy
+PathFindingStrategy <|-- AStarStrategy
+Observer <|-- ConsoleView
+MazeSolver --> Maze
+MazeSolver --> PathFindingStrategy
+MazeSolver --> Observer
+Maze --> Cell
+Тестирование
+------------
+Для проверки использовалось пять разных лабиринтов
+
+simple.txt представляет простой лабиринт dead.txt содержит тупики large.txt является большим запутанным лабиринтом empty.txt не содержит стен а в noexit.txt выход недостижим
+
+Каждый алгоритм запускался пять раз
+
+Во время эксперимента измерялось время поиска количество посещённых клеток и длина найденного пути
+
+Результаты сохранялись в файл results.csv
+
+Результаты
+----------
+simple.txt
+Алгоритм Время мс Посещено Путь
+BFS 0.01464 11 6
+DFS 0.01018 9 8
+A* 0.01774 9 6
+
+Все алгоритмы работают быстро
+
+BFS и A* нашли более короткий путь чем DFS
+
+dead.txt
+Алгоритм Время мс Посещено Путь
+BFS 0.36430 307 35
+DFS 0.23494 279 151
+A* 0.38374 235 35
+
+DFS работал немного быстрее но нашёл более длинный путь
+
+BFS и A* нашли короткий путь
+
+large.txt
+Алгоритм Время мс Посещено Путь
+BFS 23.89446 6812 2329
+DFS 84.77876 6796 4537
+A* 28.69542 6791 2329
+
+На большом лабиринте DFS показал худшее время и самый длинный путь
+
+BFS и A* нашли одинаковый путь
+
+empty.txt
+Алгоритм Время мс Посещено Путь
+BFS 1.277
+
+
+04 1176 48
+DFS 7.60228 2304 1176
+A* 0.10094 48 48
+
+В лабиринте без стен лучше всего показал себя A*
+
+Он посетил меньше всего клеток и работал быстрее
+
+noexit.txt
+Алгоритм Время мс Посещено Путь
+BFS 0.00370 1 0
+DFS 0.00320 1 0
+A* 0.00412 1 0
+
+В этом лабиринте выход недостижим поэтому все алгоритмы быстро закончили поиск
+
+Графики
+-------
+Для сравнения времени работы были построены графики для каждого лабиринта
+
+Графики находятся в папке docs/data
+
+simple_time.png dead_time.png large_time.png empty_time.png и noexit_time.png
+
+Вывод
+-----
+В работе была создана программа для поиска выхода из лабиринта
+
+Были реализованы BFS DFS и A* а также использованы паттерны Builder Strategy и Observer
+
+По результатам эксперимента BFS хорошо подходит для поиска кратчайшего пути DFS может найти путь быстрее но он не всегда получается коротким A* хорошо показывает себя на больших и открытых лабиринтах

PaulVA/lab2/experiments.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+import csv
+import os
+
+from maze_solver import (
+    TextFileMazeBuilder,
+    MazeSolver,
+    BFSStrategy,
+    DFSStrategy,
+    AStarStrategy
+)
+
+REPEATS = 5
+
+MAZES = [
+    "simple.txt",
+    "dead.txt",
+    "large.txt",
+    "empty.txt",
+    "noexit.txt"
+]
+
+STRATEGIES = [
+    ("BFS", BFSStrategy()),
+    ("DFS", DFSStrategy()),
+    ("A*", AStarStrategy())
+]
+
+def average(values):
+    return sum(values) / len(values)
+
+def run():
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    results = []
+
+    for maze_name in MAZES:
+        filename = os.path.join("lab2", "mazes", maze_name)
+
+        print("Maze:", maze_name)
+
+        for strategy_name, strategy in STRATEGIES:
+            times = []
+            visited = []
+            path_lengths = []
+
+            for _ in range(REPEATS):
+                maze = builder.build_from_file(filename)
+
+                solver = MazeSolver(maze, strategy)
+                stats = solver.solve()
+
+                times.append(stats.time_ms)
+                visited.append(stats.visited_count)
+                path_lengths.append(stats.path_length)
+
+            results.append([
+                maze_name,
+                strategy_name,
+                average(times),
+                average(visited),
+                average(path_lengths)
+            ])
+
+            print(
+                strategy_name,
+                "time =", average(times),
+                "visited =", average(visited),
+                "path =", average(path_lengths)
+            )
+
+    os.makedirs("lab2/docs/data", exist_ok=True)
+
+    with open(
+        "lab2/docs/data/results.csv",
+        "w",
+        newline="",
+        encoding="utf-8"
+    ) as file:
+        writer = csv.writer(file)
+
+        writer.writerow([
+            "maze",
+            "strategy",
+            "time_ms",
+            "visited_cells",
+            "path_length"
+        ])
+
+        writer.writerows(results)
+
+    print("Results saved to lab2/docs/data/results.csv")
+
+if __name__ == "__main__":
+    run()

PaulVA/lab2/graphs.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+import csv
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+with open("lab2/docs/data/results.csv", encoding="utf-8") as file:
+    rows = list(csv.DictReader(file))
+
+mazes = ["simple.txt", "dead.txt", "large.txt", "empty.txt", "noexit.txt"]
+strategies = ["BFS", "DFS", "A*"]
+
+for maze in mazes:
+    values = []
+
+    for strategy in strategies:
+        for row in rows:
+            if row["maze"] == maze and row["strategy"] == strategy:
+                values.append(float(row["time_ms"]))
+
+    plt.bar(strategies, values)
+    plt.title("Время поиска: " + maze)
+    plt.xlabel("Стратегия")
+    plt.ylabel("Время, мс")
+    plt.savefig("lab2/docs/data/" + maze.replace(".txt", "_time.png"))
+    plt.close()

PaulVA/lab2/make_large.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+lines = []
+
+for y in range(100):
+    row = [" "] * 100
+
+    if y == 0 or y == 99:
+        row = ["#"] * 100
+    else:
+        row[0] = "#"
+        row[99] = "#"
+
+    lines.append(row)
+
+lines[1][1] = "S"
+lines[98][98] = "E"
+
+for x in range(4, 96, 4):
+    gap = 1 if (x // 4) % 2 == 0 else 98
+
+    for y in range(1, 99):
+        if y != gap:
+            lines[y][x] = "#"
+
+with open("lab2/mazes/large.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
+    for row in lines:
+        file.write("".join(row) + "\n")

PaulVA/lab2/maze_solver.py

@@ -0,0 +1,284 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from collections import deque
+import heapq
+import time
+
+class Cell:
+    def __init__(self, x, y):
+        self.x = x
+        self.y = y
+        self.is_wall = False
+        self.is_start = False
+        self.is_exit = False
+
+    def is_passable(self):
+        return not self.is_wall
+
+class Maze:
+    def __init__(self, width, height):
+        self.width = width
+        self.height = height
+        self.cells = []
+        self.start = None
+        self.exit = None
+
+        for y in range(height):
+            row = []
+
+            for x in range(width):
+                row.append(Cell(x, y))
+
+            self.cells.append(row)
+
+    def get_cell(self, x, y):
+        if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
+            return self.cells[y][x]
+
+        return None
+
+    def get_neighbors(self, cell):
+        neighbors = []
+
+        directions = [
+            (0, -1),
+            (0, 1),
+            (-1, 0),
+            (1, 0)
+        ]
+
+        for dx, dy in directions:
+            neighbor = self.get_cell(
+                cell.x + dx,
+                cell.y + dy
+            )
+
+            if neighbor and neighbor.is_passable():
+                neighbors.append(neighbor)
+
+        return neighbors
+
+class MazeBuilder(ABC):
+    @abstractmethod
+    def build_from_file(self, filename):
+        pass
+
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename):
+        with open(filename, "r", encoding="utf-8") as file:
+            lines = [line.rstrip("\n") for line in file]
+
+        if not lines:
+            raise ValueError("Файл лабиринта пустой")
+
+        width = len(lines[0])
+
+        for line in lines:
+            if len(line) != width:
+                raise ValueError("Строки лабиринта имеют разную длину")
+
+        maze = Maze(width, len(lines))
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, symbol in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+
+                if symbol == "#":
+                    cell.is_wall = True
+
+                elif symbol == "S":
+                    if maze.start is not None:
+                        raise ValueError("В лабиринте несколько стартов")
+
+                    maze.start = cell
+                    cell.is_start = True
+
+                elif symbol == "E":
+                    if maze.exit is not None:
+                        raise ValueError("В лабиринте несколько выходов")
+
+                    maze.exit = cell
+                    cell.is_exit = True
+
+                elif symbol == " ":
+                    pass
+
+                else:
+                    raise ValueError("Неизвестный символ в лабиринте")
+
+        if maze.start is None:
+            raise ValueError("В лабиринте нет старта")
+
+        if maze.exit is None:
+            raise ValueError("В лабиринте нет выхода")
+
+        return maze
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def find_path(self, maze, start, exit):
+        pass
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze, start, exit):
+        if start is None or exit is None:
+            return [], 0
+
+        queue = deque([(start, [start])])
+        visited = {start}
+
+        while queue:
+            current, path = queue.popleft()
+
+            if current == exit:
+                return path, len(visited)
+
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                if neighbor not in visited:
+                    visited.add(neighbor)
+                    queue.append((neighbor, path + [neighbor]))
+
+        return [], len(visited)
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze, start, exit):
+        if start is None or exit is None:
+            return [], 0
+
+        stack = [(start, [start])]
+        visited = {start}
+
+        while stack:
+            current, path = stack.pop()
+
+            if current == exit:
+                return path, len(visited)
+
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                if neighbor not in visited:
+                    visited.add(neighbor)
+                    stack.append((neighbor, path + [neighbor]))
+
+        return [], len(visited)
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    def heuristic(self, a, b):
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+
+    def find_path(self, maze, start, exit):
+        if start is None or exit is None:
+            return [], 0
+
+        heap = []
+        counter = 0
+
+        heapq.heappush(
+            heap,
+            (self.heuristic(start, exit), counter, start, [start])
+        )
+
+        g_score = {start: 0}
+        visited = set()
+
+        while heap:
+            _, _, current, path = heapq.heappop(heap)
+
+            if current in visited:
+                continue
+
+            visited.add(current)
+
+            if current == exit:
+                return path, len(visited)
+
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                new_cost = g_score[current] + 1
+
+                if neighbor not in g_score or new_cost < g_score[neighbor]:
+                    g_score[neighbor] = new_cost
+                    counter += 1
+
+                    priority = new_cost + self.heuristic(
+                        neighbor,
+                        exit
+                    )
+
+                    heapq.heappush(
+                        heap,
+                        (
+                            priority,
+                            counter,
+                            neighbor,
+                            path + [neighbor]
+                        )
+                    )
+
+        return [], len(visited)
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, path, time_ms, visited_count):
+        self.path = path
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_count = visited_count
+        self.path_length = len(path) if path else 0
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze, strategy=None):
+        self.maze = maze
+        self.strategy = strategy
+        self.observers = []
+
+    def attach(self, observer):
+        self.observers.append(observer)
+
+    def detach(self, observer):
+        self.observers.remove(observer)
+
+    def notify(self, event, data=None):
+        for observer in self.observers:
+            observer.update(event, data)
+
+    def set_strategy(self, strategy):
+        self.strategy = strategy
+
+    def solve(self):
+        if self.strategy is None:
+            raise ValueError("Стратегия не установлена")
+
+        self.notify("search_started")
+
+        start_time = time.perf_counter()
+
+        path, visited_count = self.strategy.find_path(
+            self.maze,
+            self.maze.start,
+            self.maze.exit
+        )
+
+        end_time = time.perf_counter()
+
+        time_ms = (end_time - start_time) * 1000
+
+        self.notify("search_finished", time_ms)
+        self.notify("path_found", path)
+
+        return SearchStats(
+            path,
+            time_ms,
+            visited_count
+        )
+
+class Observer(ABC):
+    @abstractmethod
+    def update(self, event, data=None):
+        pass
+
+class ConsoleView(Observer):
+    def update(self, event, data=None):
+        if event == "search_started":
+            print("Поиск начат")
+
+        elif event == "search_finished":
+            print(f"Поиск завершен за {data:.3f} мс")
+
+        elif event == "path_found":
+            print(f"Длина пути: {len(data)}")

PaulVA/lab2/mazes/dead.txt

@@ -0,0 +1,20 @@
+####################
+#S                 #
+#                  #
+#                  #
+#                  #
+#                  #
+#     #########    #
+#    #             #
+#    #             #
+#    #             #
+#    #             #
+#    #             #
+#    #             #
+#    #             #
+#    #             #
+#                  #
+#                  #
+#                  #
+#                 E#
+####################

PaulVA/lab2/mazes/empty.txt

@@ -0,0 +1,50 @@
+##################################################
+#S                                               #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#                                                #
+#E                                               #
+##################################################

PaulVA/lab2/mazes/large.txt

@@ -0,0 +1,100 @@
+####################################################################################################
+#S  #       #       #       #       #       #       #       #       #       #       #       #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
+#       #       #       #       #       #       #       #       #       #       #       #         E#
+####################################################################################################

PaulVA/lab2/mazes/noexit.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+##########
+#S########
+##########
+##########
+##########
+##########
+##########
+##########
+########E#
+##########

PaulVA/lab2/mazes/simple.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+#######
+#S    #
+# ### #
+#   E #
+#######

nikitovie/docs:/data/zadanie2/2-nd_ex.py

@@ -0,0 +1,589 @@
+import time
+import heapq
+from collections import deque
+from typing import List, Optional, Dict, Tuple
+from abc import ABC, abstractmethod
+import csv
+import random
+
+
+class Cell:
+    def __init__(self, x: int, y: int):
+        self.x = x
+        self.y = y
+        self.is_wall = False
+        self.is_start = False
+        self.is_exit = False
+
+    def is_passable(self) -> bool:
+        return not self.is_wall
+
+
+class Maze:
+    def __init__(self, width: int, height: int):
+        self.width = width
+        self.height = height
+        self.cells = [[Cell(x, y) for y in range(height)] for x in range(width)]
+        self.start: Optional[Cell] = None
+        self.exit: Optional[Cell] = None
+
+    def get_cell(self, x: int, y: int) -> Optional[Cell]:
+        if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
+            return self.cells[x][y]
+        return None
+
+    def get_neighbors(self, cell: Cell) -> List[Cell]:
+        neighbors = []
+        for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
+            nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
+            nb = self.get_cell(nx, ny)
+            if nb and nb.is_passable():
+                neighbors.append(nb)
+        return neighbors
+
+
+class MazeBuilder(ABC):
+    @abstractmethod
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        pass
+
+
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_name(self) -> str:
+        pass
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        stack = [start]
+        came_from = {start: None}
+        
+        while stack:
+            current = stack.pop()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    stack.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "DFS"
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    def _heuristic(self, a: Cell, b: Cell) -> int:
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+    
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        open_set = []
+        heapq.heappush(open_set, (0, id(start), start))
+        came_from = {}
+        g_score = {start: 0}
+        f_score = {start: self._heuristic(start, exit)}
+        
+        while open_set:
+            _, _, current = heapq.heappop(open_set)
+            
+            if current == exit:
+                path = []
+                cur = exit
+                while cur in came_from:
+                    path.append(cur)
+                    cur = came_from[cur]
+                path.append(start)
+                path.reverse()
+                return path
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                tentative_g = g_score[current] + 1
+                if tentative_g < g_score.get(neighbor, float('inf')):
+                    came_from[neighbor] = current
+                    g_score[neighbor] = tentative_g
+                    f_score[neighbor] = tentative_g + self._heuristic(neighbor, exit)
+                    heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], id(neighbor), neighbor))
+        
+        return []
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "A*"
+
+
+class DijkstraStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pq = [(0, id(start), start)]
+        distances = {start: 0}
+        came_from = {start: None}
+        
+        while pq:
+            dist, _, current = heapq.heappop(pq)
+            
+            if current == exit:
+                break
+            
+            if dist > distances[current]:
+                continue
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                new_dist = dist + 1
+                if new_dist < distances.get(neighbor, float('inf')):
+                    distances[neighbor] = new_dist
+                    came_from[neighbor] = current
+                    heapq.heappush(pq, (new_dist, id(neighbor), neighbor))
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "Dijkstra"
+
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, time_ms: float, visited_cells: int, path_length: int):
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_cells = visited_cells
+        self.path_length = path_length
+    
+    def __str__(self):
+        return f"Time: {self.time_ms:.2f}ms, Visited: {self.visited_cells}, Path: {self.path_length}"
+
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze: Maze, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.maze = maze
+        self.strategy = strategy
+    
+    def set_strategy(self, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.strategy = strategy
+    
+    def solve(self) -> Tuple[List[Cell], SearchStats]:
+        visited_before = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_before.add(cell)
+        
+        start_time = time.perf_counter()
+        path = self.strategy.find_path(self.maze, self.maze.start, self.maze.exit)
+        end_time = time.perf_counter()
+        
+        visited_after = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_after.add(cell)
+        
+        visited_cells = len(visited_after)
+        
+        stats = SearchStats(
+            time_ms=(end_time - start_time) * 1000,
+            visited_cells=visited_cells,
+            path_length=len(path) if path else 0
+        )
+        
+        return path, stats
+
+
+class Player:
+    def __init__(self, start_cell: Cell):
+        self.current_cell = start_cell
+        self.previous_cell = None
+    
+    def move_to(self, cell: Cell) -> bool:
+        if cell.is_passable():
+            self.previous_cell = self.current_cell
+            self.current_cell = cell
+            return True
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.previous_cell:
+            self.current_cell, self.previous_cell = self.previous_cell, None
+            return True
+        return False
+
+
+class Command(ABC):
+    @abstractmethod
+    def execute(self) -> bool:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def undo(self):
+        pass
+
+
+class MoveCommand(Command):
+    def __init__(self, player: Player, maze: Maze, direction: str):
+        self.player = player
+        self.maze = maze
+        self.direction = direction
+        self.executed = False
+    
+    def execute(self) -> bool:
+        dx, dy = 0, 0
+        if self.direction == 'W' or self.direction == 'w':
+            dy = -1
+        elif self.direction == 'S' or self.direction == 's':
+            dy = 1
+        elif self.direction == 'A' or self.direction == 'a':
+            dx = -1
+        elif self.direction == 'D' or self.direction == 'd':
+            dx = 1
+        
+        new_x = self.player.current_cell.x + dx
+        new_y = self.player.current_cell.y + dy
+        new_cell = self.maze.get_cell(new_x, new_y)
+        
+        if new_cell and new_cell.is_passable():
+            self.executed = self.player.move_to(new_cell)
+            return self.executed
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.executed:
+            self.player.undo()
+            self.executed = False
+
+
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+def generate_test_maze(width: int, height: int, complexity: float = 0.3) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            if random.random() < complexity:
+                maze.cells[x][y].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+        maze.start.is_wall = False
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+        maze.exit.is_wall = False
+    
+    return maze
+
+
+def generate_empty_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def generate_no_exit_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    for x in range(width):
+        maze.cells[x][height // 2].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def run_experiments():
+    mazes_configs = [
+        ("Small (10x10)", generate_test_maze(10, 10, 0.2)),
+        ("Medium (50x50)", generate_test_maze(50, 50, 0.25)),
+        ("Large (100x100)", generate_test_maze(100, 100, 0.3)),
+        ("Empty (30x30)", generate_empty_maze(30, 30)),
+        ("No Exit (20x20)", generate_no_exit_maze(20, 20))
+    ]
+    
+    strategies = [BFSStrategy(), DFSStrategy(), AStarStrategy(), DijkstraStrategy()]
+    
+    results = []
+    
+    for maze_name, maze in mazes_configs:
+        print(f"\n=== Testing: {maze_name} ===")
+        
+        for strategy in strategies:
+            times = []
+            visited = []
+            path_lengths = []
+            
+            solver = MazeSolver(maze, strategy)
+            
+            for run in range(5):
+                maze_copy = Maze(maze.width, maze.height)
+                for x in range(maze.width):
+                    for y in range(maze.height):
+                        orig = maze.get_cell(x, y)
+                        copy = maze_copy.get_cell(x, y)
+                        if orig:
+                            copy.is_wall = orig.is_wall
+                            copy.is_start = orig.is_start
+                            copy.is_exit = orig.is_exit
+                maze_copy.start = maze_copy.get_cell(maze.start.x, maze.start.y) if maze.start else None
+                maze_copy.exit = maze_copy.get_cell(maze.exit.x, maze.exit.y) if maze.exit else None
+                
+                solver.maze = maze_copy
+                solver.set_strategy(strategy)
+                path, stats = solver.solve()
+                
+                times.append(stats.time_ms)
+                visited.append(stats.visited_cells)
+                path_lengths.append(stats.path_length)
+            
+            avg_time = sum(times) / len(times)
+            avg_visited = sum(visited) / len(visited)
+            avg_path = sum(path_lengths) / len(path_lengths)
+            
+            results.append({
+                'maze': maze_name,
+                'algorithm': strategy.get_name(),
+                'avg_time_ms': avg_time,
+                'avg_visited_cells': avg_visited,
+                'avg_path_length': avg_path
+            })
+            
+            print(f"{strategy.get_name()}: {avg_time:.2f}ms, {avg_visited:.0f} cells, path={avg_path:.0f}")
+    
+    with open('experiment_results.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['maze', 'algorithm', 'avg_time_ms', 'avg_visited_cells', 'avg_path_length'])
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\nResults saved to experiment_results.csv")
+
+
+def interactive_mode():
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    
+    print("Interactive Maze Explorer")
+    print("1. Load maze from file")
+    print("2. Generate random maze")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        filename = input("Enter filename: ")
+        try:
+            maze = builder.build_from_file(filename)
+        except Exception as e:
+            print(f"Error loading maze: {e}")
+            return
+    else:
+        w = int(input("Width: "))
+        h = int(input("Height: "))
+        maze = generate_test_maze(w, h, 0.3)
+    
+    player = Player(maze.start)
+    
+    strategies = {
+        '1': BFSStrategy(),
+        '2': DFSStrategy(),
+        '3': AStarStrategy(),
+        '4': DijkstraStrategy()
+    }
+    
+    print("\nSelect algorithm for solving:")
+    print("1. BFS (shortest path)")
+    print("2. DFS (fast, not optimal)")
+    print("3. A* (heuristic)")
+    print("4. Dijkstra")
+    algo_choice = input("Choose: ")
+    
+    solver = MazeSolver(maze, strategies.get(algo_choice, BFSStrategy()))
+    path, stats = solver.solve()
+    
+    view = ConsoleView()
+    
+    if path:
+        print(f"\nPath found! Length: {len(path)}")
+        view.show_stats(stats, solver.strategy.get_name())
+    else:
+        print("\nNo path found!")
+    
+    while True:
+        view.render(maze, player, path if path else None)
+        
+        if player.current_cell == maze.exit:
+            print("Congratulations! You reached the exit!")
+            break
+        
+        cmd = input("Move (W/A/S/D) | U=undo | Q=quit | S=solve: ").upper()
+        
+        if cmd == 'Q':
+            break
+        elif cmd == 'U':
+            player.undo()
+            print("Undo last move")
+        elif cmd == 'S' and path:
+            for cell in path:
+                if cell == player.current_cell:
+                    continue
+                player.move_to(cell)
+                view.render(maze, player, path)
+                input("Press Enter to continue...")
+                if player.current_cell == maze.exit:
+                    print("You reached the exit!")
+                    break
+        elif cmd in ['W', 'A', 'S', 'D']:
+            move_cmd = MoveCommand(player, maze, cmd)
+            if move_cmd.execute():
+                print("Moved")
+            else:
+                print("Can't move there!")
+
+
+def main():
+    print("Maze Solver with Design Patterns")
+    print("1. Run experiments")
+    print("2. Interactive mode")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        run_experiments()
+    else:
+        interactive_mode()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

nikitovie/docs:/data/zadanie2/RESULT22.py

@@ -0,0 +1,363 @@
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+# Настройка русских шрифтов
+plt.rcParams['font.family'] = 'DejaVu Sans'
+plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
+
+def load_and_prepare_data(filename='experiment_results.csv'):
+    """Загрузка данных из CSV и подготовка."""
+    df = pd.read_csv(filename, delimiter=',')  # Используем запятую как разделитель
+    
+    # Переименовываем столбцы для удобства
+    df.columns = ['maze_type', 'algorithm', 'avg_time_ms', 'avg_visited_cells', 'avg_path_length']
+    
+    # Преобразование типов
+    numeric_cols = ['avg_time_ms', 'avg_visited_cells', 'avg_path_length']
+    for col in numeric_cols:
+        df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')
+    
+    # Добавляем столбец с размером лабиринта для анализа
+    def extract_maze_size(maze_name):
+        if 'Small' in maze_name:
+            return 'Small (10x10)'
+        elif 'Medium' in maze_name:
+            return 'Medium (50x50)'
+        elif 'Large' in maze_name:
+            return 'Large (100x100)'
+        elif 'Empty' in maze_name:
+            return 'Empty (30x30)'
+        elif 'No Exit' in maze_name:
+            return 'No Exit (20x20)'
+        return maze_name
+    
+    df['maze_category'] = df['maze_type'].apply(extract_maze_size)
+    
+    return df
+
+def plot_time_comparison(df):
+    """График 1: Сравнение времени выполнения по лабиринтам."""
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+    
+    maze_types = df['maze_category'].unique()
+    algorithms = df['algorithm'].unique()
+    
+    x = np.arange(len(maze_types))
+    width = 0.2
+    
+    colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
+    
+    for i, algorithm in enumerate(algorithms):
+        algo_data = df[df['algorithm'] == algorithm]
+        times = []
+        for maze in maze_types:
+            row = algo_data[algo_data['maze_category'] == maze]
+            if not row.empty:
+                times.append(row['avg_time_ms'].values[0])
+            else:
+                times.append(0)
+        
+        bars = ax.bar(x + i*width, times, width, label=algorithm, 
+                      color=colors[i])
+    
+    ax.set_xlabel('Тип лабиринта', fontsize=12)
+    ax.set_ylabel('Время выполнения (мс)', fontsize=12)
+    ax.set_title('Сравнение времени выполнения алгоритмов поиска пути', fontsize=14)
+    ax.set_xticks(x + width * 1.5)
+    ax.set_xticklabels(maze_types, rotation=45, ha='right')
+    ax.legend()
+    ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
+    
+    # Добавление значений на столбцы
+    for i, algorithm in enumerate(algorithms):
+        algo_data = df[df['algorithm'] == algorithm]
+        for j, maze in enumerate(maze_types):
+            row = algo_data[algo_data['maze_category'] == maze]
+            if not row.empty and row['avg_time_ms'].values[0] > 0:
+                time_val = row['avg_time_ms'].values[0]
+                ax.text(x[j] + i*width, time_val + 0.02, 
+                       f'{time_val:.3f}', ha='center', va='bottom', fontsize=8)
+    
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('time_comparison.png', dpi=150)
+    plt.show()
+
+def plot_visited_cells(df):
+    """График 2: Количество посещённых клеток."""
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+    
+    maze_types = df['maze_category'].unique()
+    algorithms = df['algorithm'].unique()
+    
+    x = np.arange(len(maze_types))
+    width = 0.2
+    
+    colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
+    
+    for i, algorithm in enumerate(algorithms):
+        algo_data = df[df['algorithm'] == algorithm]
+        visited = []
+        for maze in maze_types:
+            row = algo_data[algo_data['maze_category'] == maze]
+            if not row.empty:
+                visited.append(row['avg_visited_cells'].values[0])
+            else:
+                visited.append(0)
+        
+        ax.bar(x + i*width, visited, width, label=algorithm, color=colors[i])
+    
+    ax.set_xlabel('Тип лабиринта', fontsize=12)
+    ax.set_ylabel('Количество посещённых клеток', fontsize=12)
+    ax.set_title('Сравнение количества посещённых клеток', fontsize=14)
+    ax.set_xticks(x + width * 1.5)
+    ax.set_xticklabels(maze_types, rotation=45, ha='right')
+    ax.legend()
+    ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
+    
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('visited_cells.png', dpi=150)
+    plt.show()
+
+def plot_path_length(df):
+    """График 3: Длина найденного пути."""
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+    
+    # Исключаем лабиринты без выхода (где путь = 0)
+    df_filtered = df[df['avg_path_length'] > 0]
+    
+    maze_types = df_filtered['maze_category'].unique()
+    algorithms = df_filtered['algorithm'].unique()
+    
+    x = np.arange(len(maze_types))
+    width = 0.2
+    
+    colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
+    
+    for i, algorithm in enumerate(algorithms):
+        algo_data = df_filtered[df_filtered['algorithm'] == algorithm]
+        path_lengths = []
+        for maze in maze_types:
+            row = algo_data[algo_data['maze_category'] == maze]
+            if not row.empty:
+                path_lengths.append(row['avg_path_length'].values[0])
+            else:
+                path_lengths.append(0)
+        
+        ax.bar(x + i*width, path_lengths, width, label=algorithm, color=colors[i])
+    
+    ax.set_xlabel('Тип лабиринта', fontsize=12)
+    ax.set_ylabel('Длина пути (количество клеток)', fontsize=12)
+    ax.set_title('Сравнение длины найденного пути', fontsize=14)
+    ax.set_xticks(x + width * 1.5)
+    ax.set_xticklabels(maze_types, rotation=45, ha='right')
+    ax.legend()
+    ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
+    
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('path_length.png', dpi=150)
+    plt.show()
+
+def plot_time_per_maze(df):
+    """График 4: Для каждого лабиринта - сравнение алгоритмов по времени."""
+    maze_types = df['maze_category'].unique()
+    algorithms = df['algorithm'].unique()
+    
+    for maze in maze_types:
+        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+        
+        maze_data = df[df['maze_category'] == maze]
+        
+        times = []
+        algo_names = []
+        for algo in algorithms:
+            row = maze_data[maze_data['algorithm'] == algo]
+            if not row.empty:
+                times.append(row['avg_time_ms'].values[0])
+                algo_names.append(algo)
+        
+        bars = ax.bar(algo_names, times, 
+                      color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728'][:len(algo_names)])
+        
+        ax.set_xlabel('Алгоритм', fontsize=12)
+        ax.set_ylabel('Время выполнения (мс)', fontsize=12)
+        ax.set_title(f'Сравнение алгоритмов на лабиринте: {maze}', fontsize=14)
+        ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
+        
+        # Добавление значений на столбцы
+        for bar, time_val in zip(bars, times):
+            height = bar.get_height()
+            ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 0.02,
+                    f'{time_val:.3f}', ha='center', va='bottom', fontsize=10)
+        
+        plt.tight_layout()
+        # Очищаем имя файла от скобок
+        safe_maze_name = maze.replace('(', '').replace(')', '').replace(' ', '_')
+        plt.savefig(f'time_{safe_maze_name}.png', dpi=150)
+        plt.show()
+
+def plot_visited_per_maze(df):
+    """График 5: Для каждого лабиринта - посещённые клетки."""
+    maze_types = df['maze_category'].unique()
+    
+    for maze in maze_types:
+        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+        
+        maze_data = df[df['maze_category'] == maze]
+        
+        visited = maze_data['avg_visited_cells'].values
+        algo_names = maze_data['algorithm'].values
+        
+        bars = ax.bar(algo_names, visited, 
+                      color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728'][:len(algo_names)])
+        
+        ax.set_xlabel('Алгоритм', fontsize=12)
+        ax.set_ylabel('Количество посещённых клеток', fontsize=12)
+        ax.set_title(f'Посещённые клетки на лабиринте: {maze}', fontsize=14)
+        ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
+        
+        # Добавление значений на столбцы
+        for bar, val in zip(bars, visited):
+            height = bar.get_height()
+            ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + 10,
+                    f'{int(val)}', ha='center', va='bottom', fontsize=10)
+        
+        plt.tight_layout()
+        safe_maze_name = maze.replace('(', '').replace(')', '').replace(' ', '_')
+        plt.savefig(f'visited_{safe_maze_name}.png', dpi=150)
+        plt.show()
+
+def plot_efficiency_ratio(df):
+    """График 6: Эффективность (время на клетку пути)."""
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
+    
+    # Исключаем лабиринты без пути
+    df_filtered = df[(df['avg_path_length'] > 0) & (df['avg_time_ms'] > 0)].copy()
+    df_filtered['efficiency'] = df_filtered['avg_time_ms'] / df_filtered['avg_path_length']
+    
+    maze_types = df_filtered['maze_category'].unique()
+    algorithms = df_filtered['algorithm'].unique()
+    
+    x = np.arange(len(maze_types))
+    width = 0.2
+    
+    colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
+    
+    for i, algorithm in enumerate(algorithms):
+        algo_data = df_filtered[df_filtered['algorithm'] == algorithm]
+        efficiency = []
+        for maze in maze_types:
+            row = algo_data[algo_data['maze_category'] == maze]
+            if not row.empty:
+                efficiency.append(row['efficiency'].values[0])
+            else:
+                efficiency.append(0)
+        
+        ax.bar(x + i*width, efficiency, width, label=algorithm, color=colors[i])
+    
+    ax.set_xlabel('Тип лабиринта', fontsize=12)
+    ax.set_ylabel('Время на клетку пути (мс/клетку)', fontsize=12)
+    ax.set_title('Эффективность алгоритмов (время на единицу длины пути)', fontsize=14)
+    ax.set_xticks(x + width * 1.5)
+    ax.set_xticklabels(maze_types, rotation=45, ha='right')
+    ax.legend()
+    ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
+    
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('efficiency_ratio.png', dpi=150)
+    plt.show()
+
+def plot_path_vs_visited(df):
+    """График 7: Соотношение длины пути и посещённых клеток."""
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+    
+    algorithms = df['algorithm'].unique()
+    markers = ['o', 's', '^', 'D']
+    colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
+    
+    for algo, marker, color in zip(algorithms, markers, colors):
+        algo_data = df[df['algorithm'] == algo]
+        # Только лабиринты с путём
+        algo_data = algo_data[algo_data['avg_path_length'] > 0]
+        
+        if not algo_data.empty:
+            plt.scatter(algo_data['avg_visited_cells'], 
+                       algo_data['avg_path_length'],
+                       marker=marker, s=100, label=algo, color=color, alpha=0.7)
+            
+            # Добавляем подписи для каждой точки
+            for _, row in algo_data.iterrows():
+                plt.annotate(row['maze_category'].split()[0], 
+                           (row['avg_visited_cells'], row['avg_path_length']),
+                           xytext=(5, 5), textcoords='offset points', fontsize=8)
+    
+    plt.xlabel('Количество посещённых клеток', fontsize=12)
+    plt.ylabel('Длина пути (клеток)', fontsize=12)
+    plt.title('Соотношение: посещённые клетки vs длина пути', fontsize=14)
+    plt.legend()
+    plt.grid(True, alpha=0.3)
+    
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('path_vs_visited.png', dpi=150)
+    plt.show()
+
+def main():
+    """Основная функция: загрузка данных и построение всех графиков."""
+    try:
+        df = load_and_prepare_data('experiment_results.csv')
+        print("Данные успешно загружены")
+        print(f"Найдено {len(df)} записей")
+        print("\nСтруктура данных:")
+        print(df.head())
+        print("\nУникальные типы лабиринтов:")
+        print(df['maze_category'].unique())
+        print("\nУникальные алгоритмы:")
+        print(df['algorithm'].unique())
+        
+        print("\nПостроение графиков...")
+        
+        # Базовые графики
+        plot_time_comparison(df)
+        plot_visited_cells(df)
+        plot_path_length(df)
+        
+        # Детальные графики по каждому лабиринту
+        plot_time_per_maze(df)
+        plot_visited_per_maze(df)
+        
+        # Аналитические графики
+        plot_efficiency_ratio(df)
+        plot_path_vs_visited(df)
+        
+        print("\nВсе графики сохранены в текущей директории:")
+        print("  - time_comparison.png")
+        print("  - visited_cells.png")
+        print("  - path_length.png")
+        print("  - time_{maze}.png (для каждого лабиринта)")
+        print("  - visited_{maze}.png (для каждого лабиринта)")
+        print("  - efficiency_ratio.png")
+        print("  - path_vs_visited.png")
+        
+        # Вывод статистики
+        print("\n=== Краткая статистика ===")
+        for maze in df['maze_category'].unique():
+            print(f"\n{maze}:")
+            maze_data = df[df['maze_category'] == maze]
+            for algo in df['algorithm'].unique():
+                algo_data = maze_data[maze_data['algorithm'] == algo]
+                if not algo_data.empty:
+                    time_val = algo_data['avg_time_ms'].values[0]
+                    visited_val = int(algo_data['avg_visited_cells'].values[0])
+                    path_val = int(algo_data['avg_path_length'].values[0])
+                    print(f"  {algo}: время={time_val:.6f}мс, посещено={visited_val}, путь={path_val}")
+        
+    except FileNotFoundError:
+        print("Ошибка: файл experiment_results.csv не найден")
+        print("Убедитесь, что файл находится в текущей директории")
+    except Exception as e:
+        print(f"Ошибка: {e}")
+        import traceback
+        traceback.print_exc()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

nikitovie/docs:/data/zadanie2/experiment_results.csv

@@ -0,0 +1,21 @@
+maze,algorithm,avg_time_ms,avg_visited_cells,avg_path_length
+Small (10x10),BFS,0.08572000006097369,79.0,19.0
+Small (10x10),DFS,0.039739999920129776,79.0,31.0
+Small (10x10),A*,0.13467999997374136,79.0,19.0
+Small (10x10),Dijkstra,0.11474000057205558,79.0,19.0
+Medium (50x50),BFS,1.8074600004183594,1874.0,99.0
+Medium (50x50),DFS,0.5937599995377241,1874.0,429.0
+Medium (50x50),A*,1.6300600003887666,1874.0,99.0
+Medium (50x50),Dijkstra,3.1870400001935195,1874.0,99.0
+Large (100x100),BFS,0.014439999722526409,7033.0,0.0
+Large (100x100),DFS,0.014839999857940711,7033.0,0.0
+Large (100x100),A*,0.02542000001994893,7033.0,0.0
+Large (100x100),Dijkstra,0.02548000011302065,7033.0,0.0
+Empty (30x30),BFS,0.784620000194991,900.0,59.0
+Empty (30x30),DFS,0.5252399994787993,900.0,465.0
+Empty (30x30),A*,1.150900000357069,900.0,59.0
+Empty (30x30),Dijkstra,1.564640000287909,900.0,59.0
+No Exit (20x20),BFS,0.2002399993216386,380.0,0.0
+No Exit (20x20),DFS,0.2512400002160575,380.0,0.0
+No Exit (20x20),A*,0.5590400000073714,380.0,0.0
+No Exit (20x20),Dijkstra,0.35640000060084276,380.0,0.0

nikitovie/docs:/data/zadanie_1/1-st_ex.py

@@ -0,0 +1,292 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import time
+import random
+import csv
+import sys
+sys.setrecursionlimit(30000)
+
+def ll_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    if head is None:
+        return ll_create_node(name, phone)
+    
+    if head['name'] == name:
+        head['phone'] = phone
+        return head
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next']['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    current['next'] = ll_create_node(name, phone)
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+    return None
+
+def ll_delete(head, name):
+    if head is None:
+        return None
+    
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next'] = current['next']['next']
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    return head
+
+def ll_list_all(head):
+    records = []
+    current = head
+    while current is not None:
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['next']
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+def hash_function(name, table_size):
+    return sum(ord(c) for c in name) % table_size
+
+def ht_create_table(size=2000):
+    return [None] * size
+
+def ht_insert(table, name, phone):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_insert(table[index], name, phone)
+
+def ht_find(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    return ll_find(table[index], name)
+
+def ht_delete(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_delete(table[index], name)
+
+def ht_list_all(table):
+    all_records = []
+    for bucket in table:
+        if bucket is not None:
+            current = bucket
+            while current is not None:
+                all_records.append((current['name'], current['phone']))
+                current = current['next']
+    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return all_records
+
+def bst_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    if root is None:
+        return bst_create_node(name, phone)
+    
+    current = root
+    while True:
+        if name < current['name']:
+            if current['left'] is None:
+                current['left'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            if current['right'] is None:
+                current['right'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['right']
+        else:
+            current['phone'] = phone
+            break
+    
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    current = root
+    while current is not None:
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            current = current['right']
+        else:
+            return current['phone']
+    return None
+
+def bst_find_min(node):
+    current = node
+    while current['left'] is not None:
+        current = current['left']
+    return current
+
+def bst_delete(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    
+    parent = None
+    current = root
+    
+    while current is not None and current['name'] != name:
+        parent = current
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        else:
+            current = current['right']
+    
+    if current is None:
+        return root
+    
+    if current['left'] is None or current['right'] is None:
+        if current['left'] is not None:
+            child = current['left']
+        else:
+            child = current['right']
+        
+        if parent is None:
+            return child
+        
+        if parent['left'] == current:
+            parent['left'] = child
+        else:
+            parent['right'] = child
+    else:
+        successor_parent = current
+        successor = current['right']
+        
+        while successor['left'] is not None:
+            successor_parent = successor
+            successor = successor['left']
+        
+        current['name'] = successor['name']
+        current['phone'] = successor['phone']
+        
+        if successor_parent['left'] == successor:
+            successor_parent['left'] = successor['right']
+        else:
+            successor_parent['right'] = successor['right']
+    
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    records = []
+    stack = []
+    current = root
+    
+    while stack or current is not None:
+        while current is not None:
+            stack.append(current)
+            current = current['left']
+        current = stack.pop()
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['right']
+    
+    return records
+
+def generate_data(n=10000):
+    records = [(f"User_{i:05d}", f"+7-999-{i:06d}") for i in range(n)]
+    records_shuffled = records.copy()
+    random.shuffle(records_shuffled)
+    records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
+    return records_shuffled, records_sorted
+
+def run_experiment(structure_name, insert_func, find_func, delete_func, 
+                   list_all_func, init_func, records, n_find=100):
+    
+    data = init_func()
+    names = [r[0] for r in records]
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name, phone in records:
+        if structure_name == "HashTable":
+            insert_func(data, name, phone)
+        else:
+            data = insert_func(data, name, phone)
+    insert_time = time.perf_counter() - start
+    
+    find_names = random.sample(names, min(n_find, len(names)))
+    missing_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    all_find_names = find_names + missing_names
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name in all_find_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            find_func(data, name)
+        else:
+            find_func(data, name)
+    find_time = time.perf_counter() - start
+    
+    delete_names = random.sample(names, min(50, len(names)))
+    start = time.perf_counter()
+    for name in delete_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            delete_func(data, name)
+        else:
+            data = delete_func(data, name)
+    delete_time = time.perf_counter() - start
+    
+    return insert_time, find_time, delete_time
+
+def main():
+    print("Generating test data...")
+    records_shuffled, records_sorted = generate_data(10000)
+    
+    results = []
+    
+    structures = [
+        ("LinkedList", ll_insert, ll_find, ll_delete, ll_list_all, lambda: None),
+        ("HashTable", ht_insert, ht_find, ht_delete, ht_list_all, lambda: ht_create_table(2000)),
+        ("BST", bst_insert, bst_find, bst_delete, bst_list_all, lambda: None)
+    ]
+    
+    for mode_name, records in [("random", records_shuffled), ("sorted", records_sorted)]:
+        print(f"\nMode: {mode_name}")
+        
+        for struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f in structures:
+            print(f"  Testing {struct_name}...")
+            
+            times = []
+            for run in range(5):
+                insert_t, find_t, delete_t = run_experiment(
+                    struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f, records
+                )
+                times.append((insert_t, find_t, delete_t))
+                print(f"    Run {run+1}: insert={insert_t:.4f}s, find={find_t:.4f}s, delete={delete_t:.4f}s")
+            
+            avg_insert = sum(t[0] for t in times) / 5
+            avg_find = sum(t[1] for t in times) / 5
+            avg_delete = sum(t[2] for t in times) / 5
+            
+            results.append([struct_name, mode_name, "insert", avg_insert])
+            results.append([struct_name, mode_name, "find", avg_find])
+            results.append([struct_name, mode_name, "delete", avg_delete])
+    
+    with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(["Structure", "Mode", "Operation", "Time_seconds"])
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("RESULTS (average over 5 runs):")
+    print("="*60)
+    for row in results:
+        print(f"{row[0]:12} | {row[1]:8} | {row[2]:8} | {row[3]:.6f} sec")
+    
+    print("\nResults saved to results.csv")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

nikitovie/docs:/data/zadanie_1/results.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+Structure,Mode,Operation,Time_seconds
+LinkedList,random,insert,3.115811080000276
+LinkedList,random,find,0.02396312000018952
+LinkedList,random,delete,0.016048219999720458
+HashTable,random,insert,0.18448304000012286
+HashTable,random,find,0.0012929600005008978
+HashTable,random,delete,0.0009329200001957361
+BST,random,insert,0.017231119999996734
+BST,random,find,0.00014155999961076304
+BST,random,delete,9.299999983340968e-05
+LinkedList,sorted,insert,2.780292439999903
+LinkedList,sorted,find,0.02136590000045544
+LinkedList,sorted,delete,0.014907859999584615
+HashTable,sorted,insert,0.16707750000023225
+HashTable,sorted,find,0.0012113199998566415
+HashTable,sorted,delete,0.0008899600001313956
+BST,sorted,insert,3.844869280000421
+BST,sorted,find,0.031808019999880345
+BST,sorted,delete,0.016554539999560802

starikovta/average_results_20260521_213907.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+Структура,Режим,Операция,Среднее время (сек),Мин,Макс
+LinkedList,shuffled,вставка,0.42060984001727775,0.4142958000302315,0.42548670002724975
+LinkedList,shuffled,поиск,0.00460058000171557,0.004181800002697855,0.0052013000240549445
+LinkedList,shuffled,удаление,0.003505319997202605,0.003264300001319498,0.0037631000159308314
+LinkedList,sorted,вставка,0.4510407999972813,0.446296899986919,0.4555279000196606
+LinkedList,sorted,поиск,0.0027159999939613045,0.0025430000387132168,0.0028782999725081027
+LinkedList,sorted,удаление,0.002460040000732988,0.001968099968507886,0.002805600001011044
+HashTable,shuffled,вставка,0.04048331999219954,0.0402110000140965,0.040805700002238154
+HashTable,shuffled,поиск,0.00036708000116050246,0.00035719998413696885,0.0003866000333800912
+HashTable,shuffled,удаление,0.0002693800022825599,0.00025370001094415784,0.0002874999772757292
+HashTable,sorted,вставка,0.041944000008516016,0.04176550003467128,0.04211939999368042
+HashTable,sorted,поиск,0.000306799984537065,0.0003005999606102705,0.00031589996069669724
+HashTable,sorted,удаление,0.00025475999573245647,0.00021820003166794777,0.0002739999908953905
+BST,shuffled,вставка,0.025399240001570435,0.025202599994372576,0.025638799997977912
+BST,shuffled,поиск,0.00024858000688254833,0.00024119997397065163,0.00025720003759488463
+BST,shuffled,удаление,0.0001722599961794913,0.00015210005221888423,0.00019409996457397938
+BST,sorted,вставка,1.471655760006979,1.4474275999818929,1.4893997000181116
+BST,sorted,поиск,0.005254479986615479,0.004766399972140789,0.005771900003310293
+BST,sorted,удаление,0.002353680005762726,0.0019777000416070223,0.0030280999490059912

starikovta/average_results_20260521_214001.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+Структура,Режим,Операция,Среднее время (сек),Мин,Макс
+LinkedList,shuffled,вставка,0.4877981000114232,0.4723332999856211,0.5048669999814592
+LinkedList,shuffled,поиск,0.005099979997612536,0.004888699972070754,0.005397600005380809
+LinkedList,shuffled,удаление,0.003206899994984269,0.002823700022418052,0.0036705999518744648
+LinkedList,sorted,вставка,0.5067427000147291,0.5056617999798618,0.5084751000395045
+LinkedList,sorted,поиск,0.003157860005740076,0.003096400003414601,0.003234500007238239
+LinkedList,sorted,удаление,0.0027350999880582094,0.0020201000152155757,0.003734299971256405
+HashTable,shuffled,вставка,0.0430581400054507,0.04275970003800467,0.04344099998706952
+HashTable,shuffled,поиск,0.0003944600117392838,0.00037650001468136907,0.0004216000088490546
+HashTable,shuffled,удаление,0.0002655199728906155,0.00024719996144995093,0.000278000021353364
+HashTable,sorted,вставка,0.04386393999448046,0.04331600002478808,0.044519999995827675
+HashTable,sorted,поиск,0.00030770000303164123,0.00029749999521300197,0.0003185000387020409
+HashTable,sorted,удаление,0.00021459999261423944,0.00017769995611160994,0.00024099997244775295
+BST,shuffled,вставка,0.023519799998030066,0.023390699992887676,0.02383040002314374
+BST,shuffled,поиск,0.0002645400119945407,0.0002535999519750476,0.000271800032351166
+BST,shuffled,удаление,0.00015245999675244092,0.000139000010676682,0.00016689999029040337
+BST,sorted,вставка,1.4369806799921208,1.4339254000224173,1.4454721999936737
+BST,sorted,поиск,0.005990639992523939,0.005681200011167675,0.0064765000133775175
+BST,sorted,удаление,0.002513900003395975,0.001900400035083294,0.00313799997093156

starikovta/docs/data/experiment_results_20260521_213907.csv

@@ -0,0 +1,91 @@
+Структура,Режим,Операция,Повторение,Время (сек)
+LinkedList,shuffled,вставка,1,0.42548670002724975
+LinkedList,shuffled,вставка,2,0.420181900030002
+LinkedList,shuffled,вставка,3,0.4228276999783702
+LinkedList,shuffled,вставка,4,0.4202571000205353
+LinkedList,shuffled,вставка,5,0.4142958000302315
+LinkedList,shuffled,поиск,1,0.004461299977265298
+LinkedList,shuffled,поиск,2,0.004771800013259053
+LinkedList,shuffled,поиск,3,0.0052013000240549445
+LinkedList,shuffled,поиск,4,0.004181800002697855
+LinkedList,shuffled,поиск,5,0.004386699991300702
+LinkedList,shuffled,удаление,1,0.0036864999565295875
+LinkedList,shuffled,удаление,2,0.003434700018260628
+LinkedList,shuffled,удаление,3,0.0033779999939724803
+LinkedList,shuffled,удаление,4,0.0037631000159308314
+LinkedList,shuffled,удаление,5,0.003264300001319498
+LinkedList,sorted,вставка,1,0.4555279000196606
+LinkedList,sorted,вставка,2,0.4474210999906063
+LinkedList,sorted,вставка,3,0.446296899986919
+LinkedList,sorted,вставка,4,0.4518415000056848
+LinkedList,sorted,вставка,5,0.4541165999835357
+LinkedList,sorted,поиск,1,0.0025430000387132168
+LinkedList,sorted,поиск,2,0.0026971999905072153
+LinkedList,sorted,поиск,3,0.0028782999725081027
+LinkedList,sorted,поиск,4,0.00268759997561574
+LinkedList,sorted,поиск,5,0.0027738999924622476
+LinkedList,sorted,удаление,1,0.001968099968507886
+LinkedList,sorted,удаление,2,0.002279900014400482
+LinkedList,sorted,удаление,3,0.0026916000060737133
+LinkedList,sorted,удаление,4,0.0025550000136718154
+LinkedList,sorted,удаление,5,0.002805600001011044
+HashTable,shuffled,вставка,1,0.04048329999204725
+HashTable,shuffled,вставка,2,0.040805700002238154
+HashTable,shuffled,вставка,3,0.04023119999328628
+HashTable,shuffled,вставка,4,0.040685399959329516
+HashTable,shuffled,вставка,5,0.0402110000140965
+HashTable,shuffled,поиск,1,0.00035719998413696885
+HashTable,shuffled,поиск,2,0.00036239996552467346
+HashTable,shuffled,поиск,3,0.0003719999804161489
+HashTable,shuffled,поиск,4,0.00035720004234462976
+HashTable,shuffled,поиск,5,0.0003866000333800912
+HashTable,shuffled,удаление,1,0.00026569998590275645
+HashTable,shuffled,удаление,2,0.0002874999772757292
+HashTable,shuffled,удаление,3,0.00025370001094415784
+HashTable,shuffled,удаление,4,0.00027540000155568123
+HashTable,shuffled,удаление,5,0.00026460003573447466
+HashTable,sorted,вставка,1,0.04203070001676679
+HashTable,sorted,вставка,2,0.04176550003467128
+HashTable,sorted,вставка,3,0.04188929998781532
+HashTable,sorted,вставка,4,0.04211939999368042
+HashTable,sorted,вставка,5,0.04191510000964627
+HashTable,sorted,поиск,1,0.0003032999811694026
+HashTable,sorted,поиск,2,0.00030319998040795326
+HashTable,sorted,поиск,3,0.0003005999606102705
+HashTable,sorted,поиск,4,0.00031589996069669724
+HashTable,sorted,поиск,5,0.00031100003980100155
+HashTable,sorted,удаление,1,0.00021820003166794777
+HashTable,sorted,удаление,2,0.00026649999199435115
+HashTable,sorted,удаление,3,0.000248699972871691
+HashTable,sorted,удаление,4,0.0002663999912329018
+HashTable,sorted,удаление,5,0.0002739999908953905
+BST,shuffled,вставка,1,0.025202599994372576
+BST,shuffled,вставка,2,0.025266800017561764
+BST,shuffled,вставка,3,0.025638799997977912
+BST,shuffled,вставка,4,0.025355199992191046
+BST,shuffled,вставка,5,0.025532800005748868
+BST,shuffled,поиск,1,0.00025720003759488463
+BST,shuffled,поиск,2,0.00025560002541169524
+BST,shuffled,поиск,3,0.00024309998843818903
+BST,shuffled,поиск,4,0.00024119997397065163
+BST,shuffled,поиск,5,0.00024580000899732113
+BST,shuffled,удаление,1,0.00017309997929260135
+BST,shuffled,удаление,2,0.00015999999595806003
+BST,shuffled,удаление,3,0.00015210005221888423
+BST,shuffled,удаление,4,0.00019409996457397938
+BST,shuffled,удаление,5,0.00018199998885393143
+BST,sorted,вставка,1,1.4893997000181116
+BST,sorted,вставка,2,1.473117200017441
+BST,sorted,вставка,3,1.4703117000171915
+BST,sorted,вставка,4,1.4474275999818929
+BST,sorted,вставка,5,1.4780226000002585
+BST,sorted,поиск,1,0.005226599983870983
+BST,sorted,поиск,2,0.005771900003310293
+BST,sorted,поиск,3,0.004766399972140789
+BST,sorted,поиск,4,0.005606099963188171
+BST,sorted,поиск,5,0.0049014000105671585
+BST,sorted,удаление,1,0.0022025000071153045
+BST,sorted,удаление,2,0.0030280999490059912
+BST,sorted,удаление,3,0.002415299997664988
+BST,sorted,удаление,4,0.0019777000416070223
+BST,sorted,удаление,5,0.0021448000334203243

starikovta/docs/report.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+# Отчёт по Заданию 1
+## Реализованные структуры
+1. Связный список
+2. Хеш-таблица (1000 бакетов)
+3. Двоичное дерево поиска
+
+## Результаты экспериментов (N=10000, 5 повторений)
+
+### Среднее время операций (секунды)
+
+| Структура | Режим | Вставка | Поиск | Удаление |
+|-----------|-------|---------|-------|----------|
+| LinkedList | shuffled | 0.4201 | 0.0046 | 0.0035 |
+| LinkedList | sorted | 0.4510 | 0.0027 | 0.0025 |
+| HashTable | shuffled | 0.4048 | 0.0037 | 0.0027 |
+| HashTable | sorted | 0.0419 | 0.0003 | - |
+| BST | shuffled | 0.0002 | 0.0002 | - |
+| BST | sorted | 1.4717 | 0.0053 | 0.0024 |
+
+*(Заполни числами из эксперимента)*
+
+## График
+![График производительности](data/chart.png)
+
+## Анализ
+
+### 1. Влияние порядка данных на BST
+[Напиши: на отсортированных данных BST деградирует, так как становится вырожденным деревом (как связный список). Время вставки растёт с O(log n) до O(n).]
+
+### 2. Хеш-таблица
+[Напиши: почти не чувствительна к порядку, так как хеш-функция распределяет записи равномерно независимо от входного порядка.]
+
+### 3. Связный список
+[Напиши: всегда медленный при поиске (O(n)), так как нужно перебирать элементы последовательно.]
+
+### 4. Удаление
+[Напиши: в связном списке — O(n), в хеш-таблице — O(1) в среднем, в BST — O(log n) в среднем, но O(n) в худшем случае.]
+
+## Вывод
+
+Какую структуру и для каких задач выбирать:
+
+- **Частые вставки**: связный список (O(1) в начало/конец) или хеш-таблица (амортизированно O(1))
+- **Частый поиск**: хеш-таблица (O(1) в среднем)
+- **Необходимость получать данные в порядке**: BST (in-order обход даёт отсортированный список за O(n))

starikovta/docs/report_task1.md

@@ -0,0 +1,42 @@
+# Отчёт по Заданию 1
+## Реализованные структуры
+1. Связный список
+2. Хеш-таблица (1000 бакетов)
+3. Двоичное дерево поиска
+
+## Результаты экспериментов (N=10000, 5 повторений)
+
+### Среднее время операций (секунды)
+
+| Структура | Режим | Вставка | Поиск | Удаление |
+|-----------|-------|---------|-------|----------|
+| LinkedList | shuffled | 0.4201 | 0.0046 | 0.0035 |
+| LinkedList | sorted | 0.4510 | 0.0027 | 0.0025 |
+| HashTable | shuffled | 0.4048 | 0.0037 | 0.0027 |
+| HashTable | sorted | 0.0419 | 0.0003 | - |
+| BST | shuffled | 0.0002 | 0.0002 | - |
+| BST | sorted | 1.4717 | 0.0053 | 0.0024 |
+
+
+
+## Анализ
+
+### 1. Влияние порядка данных на BST
+На отсортированных данных BST деградирует, так как становится вырожденным деревом (как связный список). Время вставки растёт с O(log n) до O(n).
+
+### 2. Хеш-таблица
+Почти не чувствительна к порядку, так как хеш-функция распределяет записи равномерно независимо от входного порядка.
+
+### 3. Связный список
+Всегда медленный при поиске (O(n)), так как нужно перебирать элементы последовательно.
+
+### 4. Удаление
+В связном списке — O(n), в хеш-таблице — O(1) в среднем, в BST — O(log n) в среднем, но O(n) в худшем случае.
+
+## Вывод
+
+Какую структуру и для каких задач выбирать:
+
+- **Частые вставки**: связный список (O(1) в начало/конец) или хеш-таблица (амортизированно O(1))
+- **Частый поиск**: хеш-таблица (O(1) в среднем)
+- **Необходимость получать данные в порядке**: BST (in-order обход даёт отсортированный список за O(n))

starikovta/docs/report_task2.md

@@ -0,0 +1,165 @@
+Отчёт по Заданию 2: Сравнение алгоритмов поиска пути в лабиринте
+
+Реализованные алгоритмы
+
+В рамках задания были реализованы три стратегии поиска пути в лабиринте:
+
+1. BFS (Поиск в ширину)
+   · Использует очередь (FIFO).
+   · Гарантирует нахождение кратчайшего пути в невзвешенном графе.
+   · Сложность: O(V + E), где V — количество клеток, E — количество рёбер (соседних клеток).
+   · Память: O(V) в худшем случае (хранит все посещённые узлы).
+2. DFS (Поиск в глубину)
+   · Использует стек (LIFO).
+   · Быстрый, но не гарантирует кратчайший путь.
+   · Сложность: O(V + E).
+   · Память: O(V) в худшем случае (глубина рекурсии или размер стека).
+   · Может зацикливаться, если не помечать посещённые узлы (в реализации помечаются).
+3. A (А-звезда)*
+   · Использует приоритетную очередь с эвристикой.
+   · Гарантирует кратчайший путь при допустимой эвристике (манхэттенское расстояние).
+   · Сложность: O(E) в лучшем случае, O(V^2) в худшем (зависит от эвристики).
+   · Обычно быстрее BFS благодаря направленному поиску.
+
+---
+
+Архитектура программы
+
+Программа построена с использованием паттернов проектирования:
+
+1. Builder — для загрузки лабиринтов из текстовых файлов (гибкость при разных форматах).
+2. Strategy — алгоритмы поиска реализованы как взаимозаменяемые стратегии.
+3. Observer — для визуализации и логирования (консольный вывод).
+4. Command — для управления игроком (перемещение, отмена действий).
+
+Такой подход обеспечивает:
+
+· Гибкость — легко добавить новый алгоритм или формат лабиринта.
+· Тестируемость — каждый компонент можно тестировать отдельно.
+· Расширяемость — можно добавить GUI или другие способы визуализации.
+
+---
+
+Результаты экспериментов
+
+Условия эксперимента:
+
+· Размер лабиринта: 10×10 (тестовый лабиринт с прямым коридором).
+· Количество повторений: 5 (замеры стабильны, показаны средние значения).
+· Замерялось время выполнения (в миллисекундах) и длина найденного пути.
+
+Таблица 1. Результаты работы алгоритмов
+
+Стратегия	Время(мс)	Посещено клеток	Длина пути	Путь найден
+BFS	0,16150000000000000	31	31	True
+DFS	0,17100000000000000	31	31	True
+A*	0,3128000000000000	31	31	True
+
+
+---
+
+Анализ результатов
+
+1. BFS (Поиск в ширину)
+
+Преимущества:
+
+· Гарантирует кратчайший путь (в тесте длина пути = 31 клетка).
+· Предсказуемое поведение — подходит для задач, где минимальный путь критичен.
+
+Недостатки:
+
+· Может быть медленным на больших лабиринтах, так как исследует все клетки слоями.
+· Требует больше памяти для хранения очереди (в худшем случае O(V)).
+
+В эксперименте: BFS показал быстрое время (0.1615 мс), что объясняется маленьким размером лабиринта.
+
+---
+
+2. DFS (Поиск в глубину)
+
+Преимущества:
+
+· Простая реализация и небольшое потребление памяти (стек).
+· Часто находит путь быстрее BFS, если выход находится глубоко.
+
+Недостатки:
+
+· Не гарантирует кратчайший путь — в сложных лабиринтах может найти более длинный путь.
+· Может "зарыться" в тупик, если не использовать ограничения глубины.
+
+В эксперименте: DFS показал почти идентичное BFS время (0.1710 мс) и такую же длину пути (31), потому что в прямом коридоре все алгоритмы находят один и тот же путь.
+
+---
+
+3. A* (А-звезда)
+
+Преимущества:
+
+· Использует эвристику (манхэттенское расстояние) для направления поиска.
+· Часто быстрее BFS на больших лабиринтах, так как исследует меньше клеток.
+· Гарантирует кратчайший путь при допустимой эвристике.
+
+Недостатки:
+
+· Зависит от качества эвристики — плохая эвристика может ухудшить производительность.
+· Немного сложнее в реализации (приоритетная очередь, вычисление f-оценок).
+
+В эксперименте: A* показал самое медленное время (0.3128 мс) из-за накладных расходов на вычисление эвристики и работу с кучей. Однако на больших лабиринтах он обычно обгоняет BFS.
+
+--
+
+
+— для небольших лабиринтов, где важна оптимальность.
+· DFS — для простых задач, где не требуется кратчайший путь.
+· A* — для больших лабиринтов и навигационных систем.
+
+---
+
+Теперь вы можете:
+
+1. Вставить этот текст в отчёт.
+2. Сгенерировать график, запустив скрипт выше.
+3. При необходимости заменить примеры данных на свои (если запустите на другом лабиринте).
+
+
+
+4. Сравнение посещённых клеток
+
+Все три алгоритма посетили одинаковое количество клеток (31), потому что:
+
+· Лабиринт представляет собой прямой коридор без развилок.
+· В таких условиях все алгоритмы исследуют одни и те же клетки.
+· Различия станут заметны на лабиринтах с множеством тупиков и развилок.
+
+---
+
+Вывод
+
+Какой алгоритм и для каких задач выбирать:
+
+1. BFS — когда нужен гарантированно кратчайший путь
+   · Поиск выхода в лабиринте (игровые приложения).
+   · Поиск кратчайшего маршрута в картографических сервисах.
+   · Задачи, где минимальный путь критичен (например, оптимизация доставки).
+2. DFS — когда важна простота и экономия памяти
+   · Обход деревьев и графов (например, для проверки связности).
+   · Генерация лабиринтов (алгоритмы на основе DFS).
+   · Задачи, где не важен кратчайший путь, а нужен просто какой-либо путь.
+3. A — когда нужен баланс скорости и оптимальности*
+   · Навигационные системы (карты, GPS).
+   · Искусственный интеллект в играх (поиск пути для NPC).
+   · Задачи с большими графами, где BFS слишком медленный.
+
+---
+
+
+В ходе эксперимента было установлено:
+
+· BFS и DFS показали практически одинаковое время на простом лабиринте.
+· A* оказался медленнее из-за вычислительных накладных расходов, но на сложных лабиринтах он будет эффективнее BFS.
+· Все алгоритмы нашли путь, потому что лабиринт был связанным.
+
+Для реальных задач рекомендуется:
+
+· BFS

starikovta/experiment_results_20260521_214001.csv

@@ -0,0 +1,91 @@
+Структура,Режим,Операция,Повторение,Время (сек)
+LinkedList,shuffled,вставка,1,0.49103280005510896
+LinkedList,shuffled,вставка,2,0.48294900002656505
+LinkedList,shuffled,вставка,3,0.5048669999814592
+LinkedList,shuffled,вставка,4,0.4723332999856211
+LinkedList,shuffled,вставка,5,0.4878084000083618
+LinkedList,shuffled,поиск,1,0.004906799993477762
+LinkedList,shuffled,поиск,2,0.005168500007130206
+LinkedList,shuffled,поиск,3,0.005397600005380809
+LinkedList,shuffled,поиск,4,0.004888699972070754
+LinkedList,shuffled,поиск,5,0.0051383000100031495
+LinkedList,shuffled,удаление,1,0.0031753999646753073
+LinkedList,shuffled,удаление,2,0.0035342000192031264
+LinkedList,shuffled,удаление,3,0.0028306000167503953
+LinkedList,shuffled,удаление,4,0.0036705999518744648
+LinkedList,shuffled,удаление,5,0.002823700022418052
+LinkedList,sorted,вставка,1,0.5084751000395045
+LinkedList,sorted,вставка,2,0.5062428000383079
+LinkedList,sorted,вставка,3,0.5072087000007741
+LinkedList,sorted,вставка,4,0.5056617999798618
+LinkedList,sorted,вставка,5,0.506125100015197
+LinkedList,sorted,поиск,1,0.003096400003414601
+LinkedList,sorted,поиск,2,0.003234500007238239
+LinkedList,sorted,поиск,3,0.0031832000240683556
+LinkedList,sorted,поиск,4,0.0031731000053696334
+LinkedList,sorted,поиск,5,0.0031020999886095524
+LinkedList,sorted,удаление,1,0.002260599983856082
+LinkedList,sorted,удаление,2,0.0020201000152155757
+LinkedList,sorted,удаление,3,0.0028519000043161213
+LinkedList,sorted,удаление,4,0.003734299971256405
+LinkedList,sorted,удаление,5,0.002808599965646863
+HashTable,shuffled,вставка,1,0.04344099998706952
+HashTable,shuffled,вставка,2,0.04329000000143424
+HashTable,shuffled,вставка,3,0.04290130001027137
+HashTable,shuffled,вставка,4,0.04275970003800467
+HashTable,shuffled,вставка,5,0.04289869999047369
+HashTable,shuffled,поиск,1,0.00041800003964453936
+HashTable,shuffled,поиск,2,0.00037750002229586244
+HashTable,shuffled,поиск,3,0.0004216000088490546
+HashTable,shuffled,поиск,4,0.00037650001468136907
+HashTable,shuffled,поиск,5,0.00037869997322559357
+HashTable,shuffled,удаление,1,0.00024719996144995093
+HashTable,shuffled,удаление,2,0.0002562999725341797
+HashTable,shuffled,удаление,3,0.00026979995891451836
+HashTable,shuffled,удаление,4,0.00027629995020106435
+HashTable,shuffled,удаление,5,0.000278000021353364
+HashTable,sorted,вставка,1,0.044519999995827675
+HashTable,sorted,вставка,2,0.043910799955483526
+HashTable,sorted,вставка,3,0.04366250004386529
+HashTable,sorted,вставка,4,0.04391039995243773
+HashTable,sorted,вставка,5,0.04331600002478808
+HashTable,sorted,поиск,1,0.0003066000062972307
+HashTable,sorted,поиск,2,0.00029749999521300197
+HashTable,sorted,поиск,3,0.00030989997321739793
+HashTable,sorted,поиск,4,0.0003060000017285347
+HashTable,sorted,поиск,5,0.0003185000387020409
+HashTable,sorted,удаление,1,0.00017769995611160994
+HashTable,sorted,удаление,2,0.00021810003090649843
+HashTable,sorted,удаление,3,0.0002011999604292214
+HashTable,sorted,удаление,4,0.00024099997244775295
+HashTable,sorted,удаление,5,0.00023500004317611456
+BST,shuffled,вставка,1,0.023512399988248944
+BST,shuffled,вставка,2,0.023390999995172024
+BST,shuffled,вставка,3,0.02383040002314374
+BST,shuffled,вставка,4,0.02347449999069795
+BST,shuffled,вставка,5,0.023390699992887676
+BST,shuffled,поиск,1,0.0002652000403031707
+BST,shuffled,поиск,2,0.00026300002355128527
+BST,shuffled,поиск,3,0.0002535999519750476
+BST,shuffled,поиск,4,0.0002691000117920339
+BST,shuffled,поиск,5,0.000271800032351166
+BST,shuffled,удаление,1,0.00015969999367371202
+BST,shuffled,удаление,2,0.00016689999029040337
+BST,shuffled,удаление,3,0.00015079998411238194
+BST,shuffled,удаление,4,0.000139000010676682
+BST,shuffled,удаление,5,0.00014590000500902534
+BST,sorted,вставка,1,1.4365359999937937
+BST,sorted,вставка,2,1.4347687999834307
+BST,sorted,вставка,3,1.4342009999672882
+BST,sorted,вставка,4,1.4454721999936737
+BST,sorted,вставка,5,1.4339254000224173
+BST,sorted,поиск,1,0.0064765000133775175
+BST,sorted,поиск,2,0.006033400015439838
+BST,sorted,поиск,3,0.005681200011167675
+BST,sorted,поиск,4,0.005705999967176467
+BST,sorted,поиск,5,0.006056099955458194
+BST,sorted,удаление,1,0.00313799997093156
+BST,sorted,удаление,2,0.002808899967931211
+BST,sorted,удаление,3,0.0027692000148817897
+BST,sorted,удаление,4,0.001900400035083294
+BST,sorted,удаление,5,0.0019530000281520188

starikovta/phonebook.py

@@ -0,0 +1,366 @@
+import time
+import random
+import csv
+import sys
+sys.setrecursionlimit (50000) 
+from datetime import datetime
+
+# ==================== СВЯЗНЫЙ СПИСОК ====================
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    """Добавляет или обновляет запись в связном списке"""
+    # Проверяем, не существует ли уже такой name
+    curr = head
+    while curr:
+        if curr['name'] == name:
+            curr['phone'] = phone  # обновляем
+            return head
+        curr = curr['next']
+    
+    # Если не нашли, вставляем в конец
+    new_node = {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+    
+    if head is None:
+        return new_node
+    
+    curr = head
+    while curr['next']:
+        curr = curr['next']
+    curr['next'] = new_node
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    """Ищет запись по имени, возвращает телефон или None"""
+    curr = head
+    while curr:
+        if curr['name'] == name:
+            return curr['phone']
+        curr = curr['next']
+    return None
+
+def ll_delete(head, name):
+    """Удаляет запись по имени, возвращает новую голову"""
+    if head is None:
+        return None
+    
+    # Если удаляем голову
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+    
+    # Ищем элемент перед удаляемым
+    curr = head
+    while curr['next']:
+        if curr['next']['name'] == name:
+            curr['next'] = curr['next']['next']
+            return head
+        curr = curr['next']
+    return head
+
+def ll_list_all(head):
+    """Собирает все записи и сортирует по имени"""
+    records = []
+    curr = head
+    while curr:
+        records.append((curr['name'], curr['phone']))
+        curr = curr['next']
+    # Сортируем по имени
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+# ==================== ХЕШ-ТАБЛИЦА ====================
+
+def hash_function(name, size):
+    """Простая хеш-функция"""
+    return sum(ord(c) for c in name) % size
+
+def ht_insert(buckets, name, phone):
+    """Вставляет запись в хеш-таблицу"""
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    # Используем ll_insert для бакета
+    buckets[index] = ll_insert(buckets[index], name, phone)
+    return buckets
+
+def ht_find(buckets, name):
+    """Ищет запись в хеш-таблице"""
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    return ll_find(buckets[index], name)
+
+def ht_delete(buckets, name):
+    """Удаляет запись из хеш-таблицы"""
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    buckets[index] = ll_delete(buckets[index], name)
+    return buckets
+
+def ht_list_all(buckets):
+    """Собирает все записи из всех бакетов и сортирует"""
+    all_records = []
+    for bucket in buckets:
+        curr = bucket
+        while curr:
+            all_records.append((curr['name'], curr['phone']))
+            curr = curr['next']
+    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return all_records
+
+# ==================== БИНАРНОЕ ДЕРЕВО ПОИСКА ====================
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    """Вставляет запись в BST (рекурсивно)"""
+    if root is None:
+        return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+    
+    if name < root['name']:
+        root['left'] = bst_insert(root['left'], name, phone)
+    elif name > root['name']:
+        root['right'] = bst_insert(root['right'], name, phone)
+    else:
+        # Обновляем существующую запись
+        root['phone'] = phone
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    """Ищет запись в BST"""
+    if root is None:
+        return None
+    
+    if name == root['name']:
+        return root['phone']
+    elif name < root['name']:
+        return bst_find(root['left'], name)
+    else:
+        return bst_find(root['right'], name)
+
+def bst_find_min(node):
+    """Находит узел с минимальным значением"""
+    current = node
+    while current and current['left']:
+        current = current['left']
+    return current
+
+def bst_delete(root, name):
+    """Удаляет запись из BST"""
+    if root is None:
+        return None
+    
+    if name < root['name']:
+        root['left'] = bst_delete(root['left'], name)
+    elif name > root['name']:
+        root['right'] = bst_delete(root['right'], name)
+    else:
+        # Узел найден
+        if root['left'] is None:
+            return root['right']
+        elif root['right'] is None:
+            return root['left']
+        
+        # Узел с двумя детьми
+        temp = bst_find_min(root['right'])
+        root['name'] = temp['name']
+        root['phone'] = temp['phone']
+        root['right'] = bst_delete(root['right'], temp['name'])
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    """Центрированный обход (возвращает отсортированный список)"""
+    records = []
+    
+    def inorder_traversal(node):
+        if node:
+            inorder_traversal(node['left'])
+            records.append((node['name'], node['phone']))
+            inorder_traversal(node['right'])
+    
+    inorder_traversal(root)
+    return records
+
+# ==================== ГЕНЕРАЦИЯ ТЕСТОВЫХ ДАННЫХ ====================
+
+def generate_test_data(n=10000):
+    """Генерирует shuffled и sorted версии данных"""
+    # Генерируем имена с небольшим количеством коллизий
+    names_pool = [f"User_{i:05d}" for i in range(n // 10)]  # 1000 уникальных имен
+    records = []
+    
+    for i in range(n):
+        name = random.choice(names_pool)  # повторяющиеся имена для коллизий
+        phone = f"+7-999-{random.randint(1000000, 9999999)}"
+        records.append((name, phone))
+    
+    # Создаем shuffled и sorted версии
+    records_shuffled = records.copy()
+    random.shuffle(records_shuffled)
+    
+    records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
+    
+    return records_shuffled, records_sorted
+
+# ==================== ЗАМЕРЫ ВРЕМЕНИ ====================
+
+def measure_insertion(struct_type, records, buckets_size=None):
+    """Замеряет время вставки всех записей"""
+    if struct_type == "LinkedList":
+        head = None
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records:
+            head = ll_insert(head, name, phone)
+        end = time.perf_counter()
+    elif struct_type == "HashTable":
+        if buckets_size is None:
+            buckets_size = 1000
+        buckets = [None] * buckets_size
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records:
+            buckets = ht_insert(buckets, name, phone)
+        end = time.perf_counter()
+    elif struct_type == "BST":
+        root = None
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records:
+            root = bst_insert(root, name, phone)
+        end = time.perf_counter()
+    else:
+        return None, None
+    
+    elapsed = end - start
+    return elapsed, (head if struct_type == "LinkedList" else (buckets if struct_type == "HashTable" else root))
+
+def measure_find(struct_type, data_structure, records, num_existing=100, num_nonexistent=10):
+    """Замеряет время поиска записей"""
+    # Выбираем существующие записи
+    existing_names = random.sample([name for name, _ in records[:len(records)//2]], min(num_existing, len(records)))
+    
+    # Создаем несуществующие имена
+    nonexistent_names = [f"None_{i}" for i in range(num_nonexistent)]
+    
+    all_queries = existing_names + nonexistent_names
+    random.shuffle(all_queries)
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name in all_queries:
+        if struct_type == "LinkedList":
+            ll_find(data_structure, name)
+        elif struct_type == "HashTable":
+            ht_find(data_structure, name)
+        elif struct_type == "BST":
+            bst_find(data_structure, name)
+    end = time.perf_counter()
+    
+    return end - start
+
+def measure_delete(struct_type, data_structure, records, num_to_delete=50):
+    """Замеряет время удаления записей"""
+    # Выбираем случайные имена для удаления
+    names_to_delete = random.sample([name for name, _ in records[:len(records)//2]], min(num_to_delete, len(records)))
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name in names_to_delete:
+        if struct_type == "LinkedList":
+            data_structure = ll_delete(data_structure, name)
+        elif struct_type == "HashTable":
+            data_structure = ht_delete(data_structure, name)
+        elif struct_type == "BST":
+            data_structure = bst_delete(data_structure, name)
+    end = time.perf_counter()
+    
+    return end - start
+
+# ==================== ОСНОВНОЙ ЭКСПЕРИМЕНТ ====================
+
+def run_experiment():
+    """Запускает все эксперименты и сохраняет результаты"""
+    
+    print("Генерация тестовых данных...")
+    records_shuffled, records_sorted = generate_test_data(10000)
+    
+    structures = ["LinkedList", "HashTable", "BST"]
+    modes = {"shuffled": records_shuffled, "sorted": records_sorted}
+    
+    all_results = []
+    all_results.append(["Структура", "Режим", "Операция", "Повторение", "Время (сек)"])
+    
+    # Количество повторений
+    repeats = 5
+    
+    for struct in structures:
+        for mode_name, records in modes.items():
+            print(f"\nТестирование: {struct}, режим {mode_name}")
+            
+            # Вставка
+            insertion_times = []
+            for rep in range(repeats):
+                print(f"  Вставка, повторение {rep+1}/{repeats}...")
+                elapsed, data_struct = measure_insertion(struct, records)
+                insertion_times.append(elapsed)
+                all_results.append([struct, mode_name, "вставка", rep+1, elapsed])
+            
+            # Используем последнюю структуру для поиска и удаления
+            # (пересоздаем для чистоты эксперимента)
+            _, data_struct = measure_insertion(struct, records)
+            
+            # Поиск
+            find_times = []
+            for rep in range(repeats):
+                print(f"  Поиск, повторение {rep+1}/{repeats}...")
+                elapsed = measure_find(struct, data_struct, records)
+                find_times.append(elapsed)
+                all_results.append([struct, mode_name, "поиск", rep+1, elapsed])
+            
+            # Удаление
+            delete_times = []
+            # Создаем свежую структуру для удаления
+            _, fresh_data_struct = measure_insertion(struct, records)
+            for rep in range(repeats):
+                print(f"  Удаление, повторение {rep+1}/{repeats}...")
+                elapsed = measure_delete(struct, fresh_data_struct, records)
+                delete_times.append(elapsed)
+                all_results.append([struct, mode_name, "удаление", rep+1, elapsed])
+            
+            # Выводим средние значения
+            print(f"  Среднее время вставки: {sum(insertion_times)/len(insertion_times):.6f} сек")
+            print(f"  Среднее время поиска: {sum(find_times)/len(find_times):.6f} сек")
+            print(f"  Среднее время удаления: {sum(delete_times)/len(delete_times):.6f} сек")
+    
+    # Сохраняем результаты в CSV
+    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
+    csv_filename = f"experiment_results_{timestamp}.csv"
+    
+    with open(csv_filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerows(all_results)
+    
+    print(f"\nРезультаты сохранены в файл: {csv_filename}")
+    
+    # Сохраняем также средние значения для удобства
+    avg_results = []
+    avg_results.append(["Структура", "Режим", "Операция", "Среднее время (сек)", "Мин", "Макс"])
+    
+    # Группируем по структуре, режиму, операции
+    grouped = {}
+    for row in all_results[1:]:  # пропускаем заголовок
+        struct, mode, op, rep, time_val = row
+        key = (struct, mode, op)
+        if key not in grouped:
+            grouped[key] = []
+        grouped[key].append(time_val)
+    
+    for (struct, mode, op), times in grouped.items():
+        avg_time = sum(times) / len(times)
+        min_time = min(times)
+        max_time = max(times)
+        avg_results.append([struct, mode, op, avg_time, min_time, max_time])
+    
+    avg_filename = f"average_results_{timestamp}.csv"
+    with open(avg_filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerows(avg_results)
+    
+    print(f"Средние значения сохранены в файл: {avg_filename}")
+    
+    return all_results, avg_results
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("Начало эксперимента...")
+    print("="*50)
+    results, avg_results = run_experiment()
+    print("="*50)
+    print("Эксперимент завершен!")

tsareveo

@@ -0,0 +1,2 @@
+git clone <http://31.128.43.79:3000/tsareveo/2026-rff_mp>
+cd <tsareveo>