задание 2: стратегия 1: BFS

This commit is contained in:
Sorokin Fedor 2026-05-23 15:09:51 +03:00
parent 032b22c79f
commit 188077da56

379
sorokinfi/427.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,379 @@
import csv
import random
import sys
import time
from collections import defaultdict, deque
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from abc import ABC, abstractmethod
# увеличиваем лимит рекурсии
sys.setrecursionlimit(25000)
# ЗАДАНИЕ 1: СТРУКТУРЫ ДАННЫХ
# 1. связный список, узел: {'name': 'Имя', 'phone': '123', 'next': None}
# проходит до конца и добавляет в конец
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:
current = current['next']
current['next'] = new_node
return head
# ищет узел, возвращает телефон или None
def ll_find(head, name):
current = head
while current is not None:
if current['name'] == name:
return current['phone']
current = current['next']
return None
# удаляет узел, возвращает новую голову
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
# собирает все записи в список и сортирует
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
# 2. хеш-таблица
# хеш-функция для вычисления бекета
def ht_hash(name, size):
return hash(name) % size
# вычисляет индекс, вызывает ll_insert для соответствующего бакета
def ht_insert(buckets, name, phone):
size = len(buckets)
idx = ht_hash(name, size)
buckets[idx] = ll_insert(buckets[idx], name, phone)
# поиск по хеш-таблице
def ht_find(buckets, name):
size = len(buckets)
idx = ht_hash(name, size)
return ll_find(buckets[idx], name)
# удаление из хеш-таблицы
def ht_delete(buckets, name):
size = len(buckets)
idx = ht_hash(name, size)
buckets[idx] = ll_delete(buckets[idx], name)
# собирает все записи из всех бакетов и сортирует
def ht_list_all(buckets):
all_records = []
for head in buckets:
current = head
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
# 3. двоичное дерево поиска
# узел — словарь: {'name': 'Имя', 'phone': '123', 'left': None, 'right': None}
# рекурсивно или итеративно вставляет, возвращает новый корень (если корень меняется)
def bst_insert(root, name, phone):
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:
root['phone'] = phone
return root
# поиск
def bst_find(root, name):
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)
# удаление, возвращает новый корень
def bst_delete(root, name):
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:
# одна ветвь или её отсутствие
if root['left'] is None:
return root['right']
if root['right'] is None:
return root['left']
# две ветви
successor = root['right']
while successor['left'] is not None:
successor = successor['left']
root['name'] = successor['name']
root['phone'] = successor['phone']
root['right'] = bst_delete(root['right'], successor['name'])
return root
# центрированный обход (рекурсивно собирает записи в отсортированном порядке)
def bst_list_all(root):
records = []
def _inorder(node):
if node is not None:
_inorder(node['left'])
records.append((node['name'], node['phone']))
_inorder(node['right'])
_inorder(root)
return records
# 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ
def run_experiments():
N = 3000
HASH_SIZE = 1007
print(f"генерация тестовых данных для N = {N}...")
records_sorted = [(f"User_{i:05d}", f"+7999123{i:04d}") for i in range(N)]
records_shuffled = records_sorted.copy()
random.seed(42)
random.shuffle(records_shuffled)
# подготовка выборок
existing_sample = [r[0] for r in random.sample(records_sorted, min(100, N))]
non_existing_sample = [f"None_{i}" for i in range(10)]
search_names = existing_sample + non_existing_sample
delete_names = [r[0] for r in random.sample(records_sorted, min(50, N))]
csv_rows = [["структура", "режим", "операция", "повторение", "время (сек)"]]
modes = [("случайный", records_shuffled), ("отсортированный", records_sorted)]
print("запуск экспериментов (5 повторений для каждого режима)")
# ТЕСТ: СВЯЗНЫЙ СПИСОК
for mode_name, data in modes:
for rep in range(1, 6):
head = None
t_start = time.perf_counter()
for name, phone in data:
head = ll_insert(head, name, phone)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
t_start = time.perf_counter()
for name in search_names:
ll_find(head, name)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
t_start = time.perf_counter()
for name in delete_names:
head = ll_delete(head, name)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
# ТЕСТ: ХЕШ-ТАБЛИЦА
for mode_name, data in modes:
for rep in range(1, 6):
buckets = [None] * HASH_SIZE
t_start = time.perf_counter()
for name, phone in data:
ht_insert(buckets, name, phone)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
t_start = time.perf_counter()
for name in search_names:
ht_find(buckets, name)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
t_start = time.perf_counter()
for name in delete_names:
ht_delete(buckets, name)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
# ТЕСТ: ДЕРЕВО ПОИСКА (BST)
for mode_name, data in modes:
for rep in range(1, 6):
root = None
t_start = time.perf_counter()
for name, phone in data:
root = bst_insert(root, name, phone)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["BST", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
t_start = time.perf_counter()
for name in search_names:
bst_find(root, name)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["BST", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
t_start = time.perf_counter()
for name in delete_names:
root = bst_delete(root, name)
t_end = time.perf_counter()
csv_rows.append(["BST", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
# сохранение в csv
with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(csv_rows)
print("\nвсе замеры сохранены в файл 'results.csv'.")
show_summary(csv_rows)
# функция для подсчета и вывода среднего времени
def show_summary(rows):
summary = defaultdict(list)
for row in rows[1:]:
struct, mode, op, rep, elapsed = row
summary[(struct, mode, op)].append(elapsed)
print("\nСВОДНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ (СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ИЗ 5 ЗАПУСКОВ)")
print(f"{'структура':<12} | {'режим данных':<15} | {'операция':<10} | {'время (сек)':<12}")
print("-" * 59)
for (struct, mode, op), times in sorted(summary.items()):
avg_time = sum(times) / len(times)
print(f"{struct:<12} | {mode:<15} | {op:<10} | {avg_time:.6f}")
# 5. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
def plot_results(csv_filename="results.csv"):
print("построение графика")
try:
df = pd.read_csv(csv_filename)
df_insert = df[df["операция"] == "вставка"]
pivot_df = df_insert.pivot_table(
index="структура",
columns="режим",
values="время (сек)",
aggfunc="mean"
)
pivot_df.plot(kind="bar", figsize=(10, 6), color=['#1f77b4', '#ff7f0e'])
plt.title("сравнение времени вставки (N=3000)")
plt.ylabel("среднее время выполнения (сек)")
plt.xlabel("структура данных")
plt.xticks(rotation=0)
plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
plt.savefig("benchmark_chart.png")
print("график сохранен как benchmark_chart.png")
plt.show()
except FileNotFoundError:
print(f"файл {csv_filename} не найден. сначала запустите тесты.")
def print_report():
report = """
5. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
1. Влияние порядка входных данных на скорость вставки в BST:
- На случайных данных BST строится сбалансированным. Высота дерева составляет
примерно O(log N), поэтому вставка происходит почти мгновенно.
- На отсортированных данных происходит ДЕГРАДАЦИЯ дерева. Каждый элемент больше
предыдущего и вставляется строго вправо. Дерево вырождается в связный список.
Сложность возрастает до O(N), что отчетливо видно по гигантскому пику на графике.
2. Чувствительность Хеш-таблицы к порядку:
- Хеш-таблица НЕ ЧУВСТВИТЕЛЬНА к порядку данных. Математическая хеш-функция
превращает любое имя в хаотичный индекс и равномерно распределяет записи
по бакетам. В обоих режимах операции выполняются за константное время O(1).
3. Почему связный список всегда медленен при поиске:
- У связного списка нет индексов для прямого доступа. Поиск всегда линейный O(N)
алгоритм вынужден последовательно перебирать элементы от головы к хвосту.
4. Как удаление работает в каждой структуре:
- Связный список: O(N) затрачивается на линейный поиск узла, само удаление O(1).
- Хеш-таблица: O(1) нахождение бакета по хешу, удаление из цепочки коллизий мгновенно.
- BST: В среднем O(log N), в худшем O(N). Требует поиска узла и перестройки связей
(замена удаляемого узла на его потомка или минимальный элемент правого поддерева).
ВЫВОД:
- ДЛЯ ЧАСТЫХ ВСТАВОК И ПОИСКА: Идеально подходит Хеш-таблица благодаря скорости O(1).
- ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ ДАННЫХ В ПОРЯДКЕ (АЛФАВИТНОМ): Стоит выбирать Двоичное дерево поиска
(BST), так как обход дерева (In-order traversal) сразу выдает отсортированные данные.
"""
print(report)
if __name__ == "__main__":
run_experiments()
plot_results()
print_report()
# ЗАДАНИЕ 2: ПОИСК ВЫХОДА ИЗ ЛАБИРИНТА
# стратегия №1: BFS
class BFSStrategy(PathfindingStrategy):
def solve(self, maze: Maze):
# проверка входных данных
if not maze.start or not maze.end:
return None
# инициализация структур данных
queue = deque([(maze.start, [maze.start])])
visited = set([maze.start])
# направление для шагов
directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
# основной цикл обхода лабиринта
while queue:
current, path = queue.popleft()
if current == maze.end:
return path
r, c = current
for dr, dc in directions:
nr, nc = r + dr, c + dc
if maze.is_walkable(nr, nc) and (nr, nc) not in visited:
visited.add((nr, nc))
queue.append(((nr, nc), path + [(nr, nc)]))
return None