добавлены: таблица, графики и финальная часть кода

komissarovgo/docs/data/CodePhoneBook.py

@@ -1,7 +1,11 @@
 import time
 import random
 import csv
+import os
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
 import sys
+sys.setrecursionlimit(20000) 
 
 # 1. LinkedList
 
@@ -295,4 +299,200 @@ def measure_deletion(structure_name, original_structure, delete_names):
         end = time.perf_counter()
         times.append(end - start)
     
-    return times
+    return times
+
+
+
+# 3. Launch and save results
+
+def run_experiment():
+    
+    current_dir = os.path.dirname(__file__)
+    docs_dir = os.path.dirname(current_dir)
+    csv_file = os.path.join(docs_dir, "experiment_results.csv")
+    
+    print("=" * 70)
+    print("ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ СРАВНЕНИЕ СТРУКТУР ДАННЫХ")
+    print("Телефонный справочник - 10000 записей")
+    print("=" * 70)
+    print(f"\n📁 Результаты будут сохранены в: {csv_file}")
+    
+    print("\n1. Генерация тестовых данных...")
+    shuffled_records, sorted_records = generate_records(10000)
+    print(f"   Сгенерировано 10000 записей")
+    
+    existing_names = [shuffled_records[i][0] for i in random.sample(range(10000), 100)]
+    nonexisting_names = [f"NotExist_{i}" for i in range(10)]
+    search_names = existing_names + nonexisting_names
+    delete_names = [shuffled_records[i][0] for i in random.sample(range(10000), 50)]
+    
+    results = [["Структура", "Режим", "Операция", 
+                "Замер1(с)", "Замер2(с)", "Замер3(с)", "Замер4(с)", "Замер5(с)", 
+                "Среднее(с)"]]
+    
+    for mode_name, records in [("случайный", shuffled_records), 
+                                ("отсортированный", sorted_records)]:
+        
+        print(f"\n2. Тестирование режима: {mode_name}")
+        print("-" * 50)
+        
+        for struct_name in ["linked_list", "hash_table", "bst"]:
+            print(f"\n   {struct_name.upper()}:")
+            
+            print("      Вставка 10000 записей...")
+            insert_times, filled_struct = measure_insertion(struct_name, records)
+            avg_insert = sum(insert_times) / 5
+            print(f"      Время: {avg_insert:.4f} сек (среднее)")
+            
+            print("      Поиск 110 записей...")
+            search_times = measure_search(struct_name, filled_struct, search_names)
+            avg_search = sum(search_times) / 5
+            print(f"      Время: {avg_search:.4f} сек (среднее)")
+            
+            print("      Удаление 50 записей...")
+            delete_times = measure_deletion(struct_name, filled_struct, delete_names)
+            avg_delete = sum(delete_times) / 5
+            print(f"      Время: {avg_delete:.4f} сек (среднее)")
+            
+            results.append([struct_name, mode_name, "вставка"] + insert_times + [avg_insert])
+            results.append([struct_name, mode_name, "поиск"] + search_times + [avg_search])
+            results.append([struct_name, mode_name, "удаление"] + delete_times + [avg_delete])
+    
+    print("\n3. Сохранение результатов...")
+    with open(csv_file, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerows(results)
+    print(f"   ✅ Результаты сохранены в: {csv_file}")
+    
+    print("\n" + "=" * 70)
+    print("СВОДНАЯ ТАБЛИЦА РЕЗУЛЬТАТОВ")
+    print("=" * 70)
+    print(f"{'Структура':<15} {'Режим':<12} {'Операция':<10} {'Среднее время (сек)':<20}")
+    print("-" * 70)
+    
+    for row in results[1:]:
+        struct, mode, op, t1, t2, t3, t4, t5, avg = row
+        print(f"{struct:<15} {mode:<12} {op:<10} {avg:<20.6f}")
+    
+    return results, docs_dir
+
+
+
+# 4. Graphics
+
+def create_graphs(results, docs_dir):
+    
+    print("\n4. Построение графиков...")
+    
+    data = {}
+    for row in results[1:]:
+        struct = row[0]
+        mode = row[1]
+        op = row[2]
+        avg = row[8]
+        
+        if struct not in data:
+            data[struct] = {}
+        if mode not in data[struct]:
+            data[struct][mode] = {}
+        data[struct][mode][op] = avg
+    
+    
+    struct_labels = {
+        'linked_list': 'LinkedList',
+        'hash_table': 'HashTable',
+        'bst': 'BST'
+    }
+    
+    
+    colors = {
+        'linked_list': '#3498db',  
+        'hash_table': '#2ecc71',   
+        'bst': '#e74c3c'            
+    }
+    
+    
+    fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 6))
+    fig.suptitle('Сравнение производительности структур данных', fontsize=16, fontweight='bold')
+    
+    operations = ['вставка', 'поиск', 'удаление']
+    operation_titles = ['Вставка\n(10000 записей)', 'Поиск\n(110 запросов)', 'Удаление\n(50 записей)']
+    modes = ['случайный', 'отсортированный']
+    mode_labels = ['Случайный', 'Отсортированный']
+    
+    for idx, (op, op_title) in enumerate(zip(operations, operation_titles)):
+        ax = axes[idx]
+        
+        # Позиции для групп столбцов
+        x = np.arange(len(modes))  # [0, 1]
+        width = 0.25  # ширина одного столбца
+        multiplier = 0
+        
+        for struct in ['linked_list', 'hash_table', 'bst']:
+            values = [data[struct][mode][op] for mode in modes]
+            offset = width * multiplier
+            bars = ax.bar(x + offset, values, width, 
+                         label=struct_labels[struct], 
+                         color=colors[struct],
+                         edgecolor='black', linewidth=0.5)
+            
+            
+            for bar, val in zip(bars, values):
+                if val < 0.01:
+                    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + val*0.05, 
+                           f'{val:.5f}', ha='center', va='bottom', fontsize=8, rotation=0)
+                else:
+                    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + val*0.02, 
+                           f'{val:.4f}', ha='center', va='bottom', fontsize=8, rotation=0)
+            
+            multiplier += 1
+        
+        
+        ax.set_title(op_title, fontsize=12, fontweight='bold')
+        ax.set_ylabel('Время (секунды)', fontsize=10)
+        ax.set_xlabel('Режим данных', fontsize=10)
+        ax.set_xticks(x + width)
+        ax.set_xticklabels(mode_labels)
+        ax.legend(loc='upper left', fontsize=8)
+        ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
+        
+        
+        all_values = [data[s][m][op] for s in ['linked_list', 'hash_table', 'bst'] for m in modes]
+        if max(all_values) / min(all_values) > 100:
+            ax.set_yscale('log')
+            ax.set_ylabel('Время (секунды) - логарифмическая шкала', fontsize=9)
+    
+    plt.tight_layout()
+    graph_path = os.path.join(docs_dir, "performance_graphs.png")
+    plt.savefig(graph_path, dpi=150, bbox_inches='tight')
+    plt.close()
+    print(f"   ✅ Графики сохранены в: {graph_path}")
+    
+    return graph_path
+
+
+
+# 5. Main program
+
+if __name__ == "__main__":
+    
+    results, docs_dir = run_experiment()
+    
+    
+    try:
+        graph_file = create_graphs(results, docs_dir)
+        
+        print("\n" + "=" * 70)
+        print("ЭКСПЕРИМЕНТ ЗАВЕРШЕН УСПЕШНО!")
+        print("=" * 70)
+        print("\n📂 СОЗДАННЫЕ ФАЙЛЫ:")
+        print(f"   📊 Данные: {os.path.join(docs_dir, 'experiment_results.csv')}")
+        print(f"   📈 Графики: {graph_file}")
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"\n⚠️ Ошибка при построении графиков: {e}")
+        print("   Убедитесь, что установлен matplotlib: pip install matplotlib")
+        print("\n" + "=" * 70)
+        print("ЭКСПЕРИМЕНТ ЗАВЕРШЕН (без графиков)")
+        print("=" * 70)
+        print(f"\n📂 CSV файл сохранен: {os.path.join(docs_dir, 'experiment_results.csv')}")

komissarovgo/docs/experiment_results.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+Структура;Режим;Операция;Замер1(с);Замер2(с);Замер3(с);Замер4(с);Замер5(с);Среднее(с)
+linked_list;случайный;вставка;3.0067851000931114;2.9344012999208644;3.009651300031692;2.8879009999800473;2.9411771999439225;2.9559831799939276
+linked_list;случайный;поиск;0.024209000053815544;0.023271000012755394;0.023459300049580634;0.02291749999858439;0.023009900003671646;0.02337334002368152
+linked_list;случайный;удаление;0.012298299930989742;0.01275830005761236;0.011870200047269464;0.012219499913044274;0.013008400099352002;0.012430940009653568
+hash_table;случайный;вставка;0.17963590007275343;0.18678270000964403;0.17841749999206513;0.1837999999988824;0.17311319999862462;0.18034986001439393
+hash_table;случайный;поиск;0.0014747000532224774;0.0015627999091520905;0.0013960000360384583;0.001387899974361062;0.001381400041282177;0.001440560002811253
+hash_table;случайный;удаление;0.0009544000495225191;0.0009586999658495188;0.0010158000513911247;0.0010519999777898192;0.001128499978221953;0.001021880004554987
+bst;случайный;вставка;0.018539699958637357;0.017916599987074733;0.018017600057646632;0.017920599901117384;0.01831700000911951;0.018142299982719122
+bst;случайный;поиск;0.00027920003049075603;0.00013049994595348835;0.00012059998698532581;0.00011999998241662979;0.00011970009654760361;0.00015400000847876072
+bst;случайный;удаление;0.0400237999856472;0.03904950001742691;0.039472199976444244;0.0423756999662146;0.03944469999987632;0.040073179989121854
+linked_list;отсортированный;вставка;2.5939184998860583;2.554054999956861;2.5894857000093907;2.566357500036247;2.5988647000631317;2.580536279990338
+linked_list;отсортированный;поиск;0.018984199967235327;0.018922099960036576;0.02011869999114424;0.020203600055538118;0.02154539991170168;0.019954799977131187
+linked_list;отсортированный;удаление;0.012979999999515712;0.024571599904447794;0.026229599956423044;0.02633849997073412;0.026505499961785972;0.023325039958581328
+hash_table;отсортированный;вставка;0.3214672999456525;0.2974235999863595;0.35363279993180186;0.34583120001479983;0.3114031999139115;0.325951619958505
+hash_table;отсортированный;поиск;0.003038999973796308;0.002823399961926043;0.0025683999992907047;0.0026236000703647733;0.0026538000674918294;0.0027416400145739315
+hash_table;отсортированный;удаление;0.001505899941548705;0.0021319000516086817;0.0018970000091940165;0.002289100084453821;0.0023582999128848314;0.002036439999938011
+bst;отсортированный;вставка;15.045550499926321;14.59828589996323;14.894693300011568;14.86575580004137;14.965904699987732;14.874038039986043
+bst;отсортированный;поиск;0.06217839999590069;0.059592399979010224;0.05906949995551258;0.0523872000630945;0.04597519990056753;0.055840539978817105
+bst;отсортированный;удаление;0.039540500030852854;0.03835180005989969;0.03920200001448393;0.03961219999473542;0.03951310005504638;0.03924392003100365