Compare commits
No commits in common. "develop" and "task2" have entirely different histories.
1
.gitignore
vendored
1
.gitignore
vendored
|
|
@ -7,7 +7,6 @@ __pycache__/
|
|||
# C extensions
|
||||
*.so
|
||||
|
||||
.DS_Store
|
||||
# Distribution / packaging
|
||||
.Python
|
||||
build/
|
||||
|
|
|
|||
5
.idea/.gitignore
vendored
5
.idea/.gitignore
vendored
|
|
@ -1,5 +0,0 @@
|
|||
# Игнорируемые файлы по умолчанию
|
||||
/shelf/
|
||||
/workspace.xml
|
||||
# HTTP-клиент на основе редактора
|
||||
/httpRequests/
|
||||
|
|
@ -1,8 +0,0 @@
|
|||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
|
||||
<component name="NewModuleRootManager">
|
||||
<content url="file://$MODULE_DIR$" />
|
||||
<orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.14" jdkType="Python SDK" />
|
||||
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
|
||||
</component>
|
||||
</module>
|
||||
|
|
@ -1,6 +0,0 @@
|
|||
<component name="InspectionProjectProfileManager">
|
||||
<settings>
|
||||
<option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
|
||||
<version value="1.0" />
|
||||
</settings>
|
||||
</component>
|
||||
|
|
@ -1,7 +0,0 @@
|
|||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="Black">
|
||||
<option name="sdkName" value="Python 3.14" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.14" project-jdk-type="Python SDK" />
|
||||
</project>
|
||||
|
|
@ -1,8 +0,0 @@
|
|||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="ProjectModuleManager">
|
||||
<modules>
|
||||
<module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/2026-rff_mp.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/2026-rff_mp.iml" />
|
||||
</modules>
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
||||
|
|
@ -1,6 +0,0 @@
|
|||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="VcsDirectoryMappings">
|
||||
<mapping directory="" vcs="Git" />
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
Subproject commit 52c001a380431727397e4275c2be9d94fe5fcc8d
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
428b
|
||||
|
|
@ -1,31 +0,0 @@
|
|||
Structure,Mode,Repetition,Insert (sec),Find (sec),Delete (sec)
|
||||
LinkedList,random,1,0.022518936000324175,0.0022566010002265102,0.00023215900000650436
|
||||
LinkedList,random,2,0.020449046000067028,0.00233427400007713,0.0002826350000759703
|
||||
LinkedList,random,3,0.020126345999869955,0.002262161000089691,0.0002053490002253966
|
||||
LinkedList,random,4,0.018700520000038523,0.0021239550001155294,0.00021164700001463643
|
||||
LinkedList,random,5,0.019754801000090083,0.0024997460000122373,0.00023158399972089683
|
||||
HashTable,random,1,0.0029892609995840758,0.0003534970001055626,2.990000029967632e-05
|
||||
HashTable,random,2,0.00424448100011432,0.00041066700032388326,4.1896999846358085e-05
|
||||
HashTable,random,3,0.004175077000127203,0.0004925200000798213,2.9787000130454544e-05
|
||||
HashTable,random,4,0.004567926000163425,0.00033349500017720857,3.164999998261919e-05
|
||||
HashTable,random,5,0.0026621540000633104,0.00031125700024858816,2.81510001514107e-05
|
||||
BST,random,1,0.0011096680000264314,9.346200022264384e-05,3.9635000121052144e-05
|
||||
BST,random,2,0.0010248069997942366,9.059800004251883e-05,2.1142000150575768e-05
|
||||
BST,random,3,0.0010313749999113497,9.237799986294704e-05,1.8248000287712784e-05
|
||||
BST,random,4,0.0010483440000825794,9.526299982098863e-05,0.0001046150000547641
|
||||
BST,random,5,0.0010863010002140072,8.332400011568097e-05,1.7150000076071592e-05
|
||||
LinkedList,sorted,1,0.022635587000422674,0.0023248429997693165,0.00031860600029176567
|
||||
LinkedList,sorted,2,0.02307340400011526,0.002558939999744325,0.00023637899994355394
|
||||
LinkedList,sorted,3,0.01936496400003307,0.002565375999893149,0.00019060200020248885
|
||||
LinkedList,sorted,4,0.018800279000060982,0.0021075829999972484,0.00018179399967266363
|
||||
LinkedList,sorted,5,0.019234453000080975,0.002213534000020445,0.0002037049998762086
|
||||
HashTable,sorted,1,0.0031771270000717777,0.0006652990000475256,6.005399973219028e-05
|
||||
HashTable,sorted,2,0.004056166999816924,0.00058001300021715,3.078500003539375e-05
|
||||
HashTable,sorted,3,0.00331192200019359,0.00027228699991610483,2.684700029931264e-05
|
||||
HashTable,sorted,4,0.002749069000401505,0.0002677190000213159,2.1935999939159956e-05
|
||||
HashTable,sorted,5,0.002638604000367195,0.0003338189999340102,1.83020001713885e-05
|
||||
BST,sorted,1,0.037994623000031424,0.0035877690002052987,0.0011276019999968412
|
||||
BST,sorted,2,0.038043681000090146,0.0031297909999921103,0.00094645799981663
|
||||
BST,sorted,3,0.03629641699990316,0.0027566620001380215,0.0012528499996733444
|
||||
BST,sorted,4,0.03509285000018281,0.003267435999987356,0.0011822649998975976
|
||||
BST,sorted,5,0.038755655999921146,0.0064144259999920905,0.0018493429997761268
|
||||
|
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 79 KiB |
|
|
@ -1,335 +0,0 @@
|
|||
import random
|
||||
import time
|
||||
import sys
|
||||
import csv
|
||||
import os
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
sys.setrecursionlimit(10000)
|
||||
|
||||
ll_head = None
|
||||
|
||||
def ll_insert(name, phone):
|
||||
global ll_head
|
||||
cur = ll_head
|
||||
while cur is not None:
|
||||
if cur['name'] == name:
|
||||
cur['phone'] = phone
|
||||
return
|
||||
cur = cur['next']
|
||||
new_node = {'name': name, 'phone': phone, 'next': ll_head}
|
||||
ll_head = new_node
|
||||
|
||||
def ll_find(name):
|
||||
cur = ll_head
|
||||
while cur is not None:
|
||||
if cur['name'] == name:
|
||||
return cur['phone']
|
||||
cur = cur['next']
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def ll_delete(name):
|
||||
global ll_head
|
||||
if ll_head is None:
|
||||
return
|
||||
if ll_head['name'] == name:
|
||||
ll_head = ll_head['next']
|
||||
return
|
||||
prev = ll_head
|
||||
cur = ll_head['next']
|
||||
while cur is not None:
|
||||
if cur['name'] == name:
|
||||
prev['next'] = cur['next']
|
||||
return
|
||||
prev = cur
|
||||
cur = cur['next']
|
||||
|
||||
def ll_list_all():
|
||||
records = []
|
||||
cur = ll_head
|
||||
while cur is not None:
|
||||
records.append((cur['name'], cur['phone']))
|
||||
cur = cur['next']
|
||||
records.sort(key=lambda x: x[0])
|
||||
return records
|
||||
|
||||
BUCKET_COUNT = 10
|
||||
buckets = [None] * BUCKET_COUNT
|
||||
|
||||
def hash_func(name):
|
||||
s = 0
|
||||
for ch in name:
|
||||
s += ord(ch)
|
||||
return s % BUCKET_COUNT
|
||||
|
||||
def ht_insert(name, phone):
|
||||
global buckets
|
||||
idx = hash_func(name)
|
||||
cur = buckets[idx]
|
||||
while cur is not None:
|
||||
if cur['name'] == name:
|
||||
cur['phone'] = phone
|
||||
return
|
||||
cur = cur['next']
|
||||
new_node = {'name': name, 'phone': phone, 'next': buckets[idx]}
|
||||
buckets[idx] = new_node
|
||||
|
||||
def ht_find(name):
|
||||
idx = hash_func(name)
|
||||
cur = buckets[idx]
|
||||
while cur is not None:
|
||||
if cur['name'] == name:
|
||||
return cur['phone']
|
||||
cur = cur['next']
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def ht_delete(name):
|
||||
global buckets
|
||||
idx = hash_func(name)
|
||||
head = buckets[idx]
|
||||
if head is None:
|
||||
return
|
||||
if head['name'] == name:
|
||||
buckets[idx] = head['next']
|
||||
return
|
||||
prev = head
|
||||
cur = head['next']
|
||||
while cur is not None:
|
||||
if cur['name'] == name:
|
||||
prev['next'] = cur['next']
|
||||
return
|
||||
prev = cur
|
||||
cur = cur['next']
|
||||
|
||||
def ht_list_all():
|
||||
all_records = []
|
||||
for head in buckets:
|
||||
cur = head
|
||||
while cur is not None:
|
||||
all_records.append((cur['name'], cur['phone']))
|
||||
cur = cur['next']
|
||||
all_records.sort(key=lambda x: x[0])
|
||||
return all_records
|
||||
|
||||
bst_root = None
|
||||
|
||||
def bst_create_node(name, phone):
|
||||
return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
|
||||
|
||||
def bst_insert(name, phone):
|
||||
global bst_root
|
||||
if bst_root is None:
|
||||
bst_root = bst_create_node(name, phone)
|
||||
return
|
||||
current = bst_root
|
||||
while True:
|
||||
if name == current['name']:
|
||||
current['phone'] = phone
|
||||
return
|
||||
elif name < current['name']:
|
||||
if current['left'] is None:
|
||||
current['left'] = bst_create_node(name, phone)
|
||||
return
|
||||
current = current['left']
|
||||
else:
|
||||
if current['right'] is None:
|
||||
current['right'] = bst_create_node(name, phone)
|
||||
return
|
||||
current = current['right']
|
||||
|
||||
def bst_find(name):
|
||||
current = bst_root
|
||||
while current is not None:
|
||||
if name == current['name']:
|
||||
return current['phone']
|
||||
elif name < current['name']:
|
||||
current = current['left']
|
||||
else:
|
||||
current = current['right']
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def find_min(node):
|
||||
while node['left'] is not None:
|
||||
node = node['left']
|
||||
return node
|
||||
|
||||
def bst_delete(name):
|
||||
global bst_root
|
||||
def delete_rec(node):
|
||||
if node is None:
|
||||
return None
|
||||
if name < node['name']:
|
||||
node['left'] = delete_rec(node['left'])
|
||||
elif name > node['name']:
|
||||
node['right'] = delete_rec(node['right'])
|
||||
else:
|
||||
if node['left'] is None:
|
||||
return node['right']
|
||||
if node['right'] is None:
|
||||
return node['left']
|
||||
min_node = find_min(node['right'])
|
||||
node['name'] = min_node['name']
|
||||
node['phone'] = min_node['phone']
|
||||
node['right'] = delete_rec(node['right'])
|
||||
return node
|
||||
bst_root = delete_rec(bst_root)
|
||||
|
||||
def bst_list_all():
|
||||
result = []
|
||||
def inorder(node):
|
||||
if node is None:
|
||||
return
|
||||
inorder(node['left'])
|
||||
result.append((node['name'], node['phone']))
|
||||
inorder(node['right'])
|
||||
inorder(bst_root)
|
||||
return result
|
||||
|
||||
def generate_records(n):
|
||||
records = []
|
||||
for i in range(1, n+1):
|
||||
name = f"User_{i:05d}"
|
||||
phone = f"{random.randint(100,999)}-{random.randint(1000,9999)}"
|
||||
records.append((name, phone))
|
||||
return records
|
||||
|
||||
def run_experiment():
|
||||
N = 1000
|
||||
base = generate_records(N)
|
||||
shuffled = base.copy()
|
||||
random.shuffle(shuffled)
|
||||
sorted_records = sorted(base, key=lambda x: x[0])
|
||||
|
||||
structures = [
|
||||
('LinkedList', ll_insert, ll_find, ll_delete, ll_list_all),
|
||||
('HashTable', ht_insert, ht_find, ht_delete, ht_list_all),
|
||||
('BST', bst_insert, bst_find, bst_delete, bst_list_all)
|
||||
]
|
||||
|
||||
all_results = [] # для CSV: список словарей
|
||||
repeats = 5
|
||||
|
||||
for mode_name, data in [('random', shuffled), ('sorted', sorted_records)]:
|
||||
for struct_name, ins, fnd, dele, lst in structures:
|
||||
print(f"Testing {struct_name} on {mode_name}...")
|
||||
for rep in range(repeats):
|
||||
# сброс структур
|
||||
global ll_head, buckets, bst_root
|
||||
ll_head = None
|
||||
buckets = [None] * BUCKET_COUNT
|
||||
bst_root = None
|
||||
|
||||
# вставка
|
||||
t0 = time.perf_counter()
|
||||
for name, phone in data:
|
||||
ins(name, phone)
|
||||
t1 = time.perf_counter()
|
||||
insert_time = t1 - t0
|
||||
|
||||
# поиск 110 записей (100 существующих + 10 несуществующих)
|
||||
existing = [name for name, _ in data]
|
||||
sample = random.sample(existing, 100)
|
||||
none_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
|
||||
search_names = sample + none_names
|
||||
random.shuffle(search_names)
|
||||
t0 = time.perf_counter()
|
||||
for name in search_names:
|
||||
fnd(name)
|
||||
t1 = time.perf_counter()
|
||||
find_time = t1 - t0
|
||||
|
||||
# удаление 10 записей
|
||||
to_delete = random.sample(existing, 10)
|
||||
t0 = time.perf_counter()
|
||||
for name in to_delete:
|
||||
dele(name)
|
||||
t1 = time.perf_counter()
|
||||
delete_time = t1 - t0
|
||||
|
||||
all_results.append({
|
||||
'Structure': struct_name,
|
||||
'Mode': mode_name,
|
||||
'Repetition': rep+1,
|
||||
'Insert (sec)': insert_time,
|
||||
'Find (sec)': find_time,
|
||||
'Delete (sec)': delete_time
|
||||
})
|
||||
|
||||
# Сохранение CSV
|
||||
output_dir = "docs/data/1-st"
|
||||
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
|
||||
csv_path = os.path.join(output_dir, "experiment_results.csv")
|
||||
with open(csv_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
|
||||
fieldnames = ['Structure', 'Mode', 'Repetition', 'Insert (sec)', 'Find (sec)', 'Delete (sec)']
|
||||
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
|
||||
writer.writeheader()
|
||||
writer.writerows(all_results)
|
||||
print(f"\nРезультаты сохранены в {csv_path}")
|
||||
|
||||
avg_data = {}
|
||||
for r in all_results:
|
||||
key = (r['Structure'], r['Mode'])
|
||||
if key not in avg_data:
|
||||
avg_data[key] = {'Insert': [], 'Find': [], 'Delete': []}
|
||||
avg_data[key]['Insert'].append(r['Insert (sec)'])
|
||||
avg_data[key]['Find'].append(r['Find (sec)'])
|
||||
avg_data[key]['Delete'].append(r['Delete (sec)'])
|
||||
|
||||
structures_list = ['LinkedList', 'HashTable', 'BST']
|
||||
modes_list = ['random', 'sorted']
|
||||
insert_vals = {mode: [] for mode in modes_list}
|
||||
find_vals = {mode: [] for mode in modes_list}
|
||||
delete_vals = {mode: [] for mode in modes_list}
|
||||
|
||||
for mode in modes_list:
|
||||
for struct in structures_list:
|
||||
key = (struct, mode)
|
||||
if key in avg_data:
|
||||
insert_avg = sum(avg_data[key]['Insert']) / len(avg_data[key]['Insert'])
|
||||
find_avg = sum(avg_data[key]['Find']) / len(avg_data[key]['Find'])
|
||||
delete_avg = sum(avg_data[key]['Delete']) / len(avg_data[key]['Delete'])
|
||||
else:
|
||||
insert_avg = find_avg = delete_avg = 0
|
||||
insert_vals[mode].append(insert_avg)
|
||||
find_vals[mode].append(find_avg)
|
||||
delete_vals[mode].append(delete_avg)
|
||||
|
||||
# Рисуем три столбчатые диаграммы
|
||||
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
|
||||
x = np.arange(len(structures_list))
|
||||
width = 0.35
|
||||
|
||||
for ax, op_data, op_label, ylabel in zip(
|
||||
axes,
|
||||
[insert_vals, find_vals, delete_vals],
|
||||
['Insert', 'Find', 'Delete'],
|
||||
['Время вставки (с)', 'Время поиска (с)', 'Время удаления (с)']
|
||||
):
|
||||
random_vals = op_data['random']
|
||||
sorted_vals = op_data['sorted']
|
||||
ax.bar(x - width/2, random_vals, width, label='Случайный порядок', color='skyblue')
|
||||
ax.bar(x + width/2, sorted_vals, width, label='Отсортированный порядок', color='salmon')
|
||||
ax.set_xticks(x)
|
||||
ax.set_xticklabels(structures_list)
|
||||
ax.set_ylabel(ylabel)
|
||||
ax.set_title(op_label)
|
||||
ax.legend()
|
||||
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
png_path = os.path.join(output_dir, "performance_comparison.png")
|
||||
plt.savefig(png_path, dpi=150)
|
||||
print(f"График сохранён в {png_path}")
|
||||
plt.show()
|
||||
|
||||
# Вывод средних значений в консоль (для отчёта)
|
||||
print("\nСредние значения (сек):")
|
||||
print("Структура\tРежим\tВставка\tПоиск\tУдаление")
|
||||
for (struct, mode), vals in avg_data.items():
|
||||
ins_avg = sum(vals['Insert'])/len(vals['Insert'])
|
||||
find_avg = sum(vals['Find'])/len(vals['Find'])
|
||||
del_avg = sum(vals['Delete'])/len(vals['Delete'])
|
||||
print(f"{struct}\t{mode}\t{ins_avg:.6f}\t{find_avg:.6f}\t{del_avg:.6f}")
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
run_experiment()
|
||||
|
|
@ -1,430 +0,0 @@
|
|||
import time
|
||||
import random
|
||||
import csv
|
||||
import os
|
||||
from collections import deque
|
||||
import heapq
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
class Cell:
|
||||
def __init__(self, x, y, is_wall=False, is_start=False, is_exit=False):
|
||||
self.x = x
|
||||
self.y = y
|
||||
self.is_wall = is_wall
|
||||
self.is_start = is_start
|
||||
self.is_exit = is_exit
|
||||
|
||||
def is_passable(self):
|
||||
return not self.is_wall
|
||||
|
||||
|
||||
class Maze:
|
||||
def __init__(self, width, height):
|
||||
self.width = width
|
||||
self.height = height
|
||||
self.grid = [[Cell(x, y) for y in range(height)] for x in range(width)]
|
||||
self.start_cell = None
|
||||
self.exit_cell = None
|
||||
|
||||
def get_cell(self, x, y):
|
||||
if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
|
||||
return self.grid[x][y]
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def get_neighbors(self, cell):
|
||||
neighbors = []
|
||||
for dx, dy in [(-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)]:
|
||||
nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
|
||||
neighbor = self.get_cell(nx, ny)
|
||||
if neighbor and neighbor.is_passable():
|
||||
neighbors.append(neighbor)
|
||||
return neighbors
|
||||
|
||||
def save_to_file(self, filename):
|
||||
"""Сохраняет лабиринт в текстовый файл."""
|
||||
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||
for y in range(self.height):
|
||||
row = ''
|
||||
for x in range(self.width):
|
||||
cell = self.get_cell(x, y)
|
||||
if cell.is_wall:
|
||||
row += '#'
|
||||
elif cell.is_start:
|
||||
row += 'S'
|
||||
elif cell.is_exit:
|
||||
row += 'E'
|
||||
else:
|
||||
row += ' '
|
||||
f.write(row + '\n')
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
class MazeBuilder:
|
||||
def build_from_file(self, filename):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
||||
|
||||
class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
|
||||
def build_from_file(self, filename):
|
||||
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
lines = f.readlines()
|
||||
lines = [line.rstrip('\n') for line in lines if line.strip() != '']
|
||||
if not lines:
|
||||
raise ValueError("Файл пуст")
|
||||
height = len(lines)
|
||||
width = max(len(line) for line in lines)
|
||||
maze = Maze(width, height)
|
||||
for y, line in enumerate(lines):
|
||||
for x, ch in enumerate(line):
|
||||
if x >= width:
|
||||
break
|
||||
cell = maze.get_cell(x, y)
|
||||
if ch == '#':
|
||||
cell.is_wall = True
|
||||
elif ch == 'S':
|
||||
cell.is_start = True
|
||||
maze.start_cell = cell
|
||||
elif ch == 'E':
|
||||
cell.is_exit = True
|
||||
maze.exit_cell = cell
|
||||
if maze.start_cell is None or maze.exit_cell is None:
|
||||
raise ValueError("В лабиринте должны быть S и E")
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
|
||||
class PathFindingStrategy:
|
||||
def find_path(self, maze, start, exit):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
||||
|
||||
class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
def find_path(self, maze, start, exit):
|
||||
if start == exit:
|
||||
return [start]
|
||||
queue = deque([start])
|
||||
visited = {start}
|
||||
parent = {start: None}
|
||||
while queue:
|
||||
current = queue.popleft()
|
||||
if current == exit:
|
||||
break
|
||||
for neighbor in maze.get_neighbors(current):
|
||||
if neighbor not in visited:
|
||||
visited.add(neighbor)
|
||||
parent[neighbor] = current
|
||||
queue.append(neighbor)
|
||||
if exit not in parent:
|
||||
return []
|
||||
path = []
|
||||
step = exit
|
||||
while step is not None:
|
||||
path.append(step)
|
||||
step = parent[step]
|
||||
path.reverse()
|
||||
return path
|
||||
|
||||
|
||||
class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
def find_path(self, maze, start, exit):
|
||||
if start == exit:
|
||||
return [start]
|
||||
stack = [start]
|
||||
visited = {start}
|
||||
parent = {start: None}
|
||||
while stack:
|
||||
current = stack.pop()
|
||||
if current == exit:
|
||||
break
|
||||
for neighbor in maze.get_neighbors(current):
|
||||
if neighbor not in visited:
|
||||
visited.add(neighbor)
|
||||
parent[neighbor] = current
|
||||
stack.append(neighbor)
|
||||
if exit not in parent:
|
||||
return []
|
||||
path = []
|
||||
step = exit
|
||||
while step is not None:
|
||||
path.append(step)
|
||||
step = parent[step]
|
||||
path.reverse()
|
||||
return path
|
||||
|
||||
|
||||
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 == exit:
|
||||
return [start]
|
||||
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 = []
|
||||
step = current
|
||||
while step is not None:
|
||||
path.append(step)
|
||||
step = came_from.get(step)
|
||||
path.reverse()
|
||||
return path
|
||||
for neighbor in maze.get_neighbors(current):
|
||||
tentative_g = g_score[current] + 1
|
||||
if neighbor not in g_score or tentative_g < g_score[neighbor]:
|
||||
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 []
|
||||
|
||||
|
||||
class Observer:
|
||||
def update(self, event):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
||||
|
||||
class ConsoleView(Observer):
|
||||
def __init__(self, maze):
|
||||
self.maze = maze
|
||||
|
||||
def update(self, event):
|
||||
if event == "Поиск начат":
|
||||
print("=== Поиск начат ===")
|
||||
elif event == "Поиск завершён":
|
||||
print("=== Поиск завершён ===")
|
||||
|
||||
def render(self, path=None):
|
||||
path_set = set(path) if path else set()
|
||||
for y in range(self.maze.height):
|
||||
row = ''
|
||||
for x in range(self.maze.width):
|
||||
cell = self.maze.get_cell(x, y)
|
||||
if cell.is_wall:
|
||||
row += '#'
|
||||
elif cell.is_start:
|
||||
row += 'S'
|
||||
elif cell.is_exit:
|
||||
row += 'E'
|
||||
elif cell in path_set:
|
||||
row += '*'
|
||||
else:
|
||||
row += ' '
|
||||
print(row)
|
||||
print()
|
||||
|
||||
|
||||
class MazeSolver:
|
||||
def __init__(self, maze, strategy=None):
|
||||
self.maze = maze
|
||||
self.strategy = strategy
|
||||
self.observers = []
|
||||
|
||||
def set_strategy(self, strategy):
|
||||
self.strategy = strategy
|
||||
|
||||
def attach(self, observer):
|
||||
self.observers.append(observer)
|
||||
|
||||
def detach(self, observer):
|
||||
self.observers.remove(observer)
|
||||
|
||||
def notify(self, event):
|
||||
for obs in self.observers:
|
||||
obs.update(event)
|
||||
|
||||
def solve(self):
|
||||
if self.strategy is None:
|
||||
raise ValueError("Стратегия не установлена")
|
||||
start = self.maze.start_cell
|
||||
exit_cell = self.maze.exit_cell
|
||||
if start is None or exit_cell is None:
|
||||
raise ValueError("Лабиринт не содержит старта или выхода")
|
||||
self.notify("Поиск начат")
|
||||
start_time = time.perf_counter()
|
||||
path = self.strategy.find_path(self.maze, start, exit_cell)
|
||||
end_time = time.perf_counter()
|
||||
elapsed_ms = (end_time - start_time) * 1000
|
||||
self.notify("Поиск завершён")
|
||||
return path, elapsed_ms
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_empty_maze(width, height):
|
||||
maze = Maze(width, height)
|
||||
start = maze.get_cell(0, 0)
|
||||
exit_cell = maze.get_cell(width-1, height-1)
|
||||
start.is_start = True
|
||||
exit_cell.is_exit = True
|
||||
maze.start_cell = start
|
||||
maze.exit_cell = exit_cell
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_random_maze(width, height, wall_prob=0.3):
|
||||
maze = Maze(width, height)
|
||||
for x in range(width):
|
||||
for y in range(height):
|
||||
cell = maze.get_cell(x, y)
|
||||
if random.random() < wall_prob:
|
||||
cell.is_wall = True
|
||||
start = maze.get_cell(0, 0)
|
||||
exit_cell = maze.get_cell(width-1, height-1)
|
||||
start.is_wall = False
|
||||
start.is_start = True
|
||||
exit_cell.is_wall = False
|
||||
exit_cell.is_exit = True
|
||||
maze.start_cell = start
|
||||
maze.exit_cell = exit_cell
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_maze_with_dead_ends(width, height):
|
||||
maze = Maze(width, height)
|
||||
for x in range(width):
|
||||
for y in range(height):
|
||||
maze.get_cell(x, y).is_wall = True
|
||||
x, y = 0, 0
|
||||
while x < width and y < height:
|
||||
cell = maze.get_cell(x, y)
|
||||
cell.is_wall = False
|
||||
if x == width-1 and y == height-1:
|
||||
break
|
||||
if y+1 < height and (x == width-1 or random.choice([True, False])):
|
||||
y += 1
|
||||
else:
|
||||
x += 1
|
||||
start = maze.get_cell(0, 0)
|
||||
exit_cell = maze.get_cell(width-1, height-1)
|
||||
start.is_start = True
|
||||
exit_cell.is_exit = True
|
||||
maze.start_cell = start
|
||||
maze.exit_cell = exit_cell
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_maze_no_exit(width, height):
|
||||
maze = generate_random_maze(width, height, 0.2)
|
||||
exit_cell = maze.get_cell(width-1, height-1)
|
||||
for dx, dy in [(-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)]:
|
||||
nx, ny = exit_cell.x + dx, exit_cell.y + dy
|
||||
neighbor = maze.get_cell(nx, ny)
|
||||
if neighbor:
|
||||
neighbor.is_wall = True
|
||||
start = maze.get_cell(0, 0)
|
||||
start.is_wall = False
|
||||
start.is_start = True
|
||||
maze.start_cell = start
|
||||
maze.exit_cell = exit_cell
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
|
||||
def ensure_maze_files():
|
||||
"""Создаёт папку mazes и генерирует все лабиринты, если файлы отсутствуют."""
|
||||
os.makedirs("mazes", exist_ok=True)
|
||||
configs = [
|
||||
("empty_10x10.txt", 10, 10, generate_empty_maze),
|
||||
("empty_50x50.txt", 50, 50, generate_empty_maze),
|
||||
("empty_100x100.txt", 100, 100, generate_empty_maze),
|
||||
("random_10x10.txt", 10, 10, generate_random_maze),
|
||||
("random_50x50.txt", 50, 50, generate_random_maze),
|
||||
("random_100x100.txt", 100, 100, generate_random_maze),
|
||||
("deadends_10x10.txt", 10, 10, generate_maze_with_dead_ends),
|
||||
("deadends_50x50.txt", 50, 50, generate_maze_with_dead_ends),
|
||||
("deadends_100x100.txt", 100, 100, generate_maze_with_dead_ends),
|
||||
("no_exit_10x10.txt", 10, 10, generate_maze_no_exit),
|
||||
("no_exit_50x50.txt", 50, 50, generate_maze_no_exit),
|
||||
]
|
||||
for filename, w, h, gen_func in configs:
|
||||
filepath = os.path.join("mazes", filename)
|
||||
if not os.path.exists(filepath):
|
||||
print(f"Генерация {filename}...")
|
||||
maze = gen_func(w, h)
|
||||
maze.save_to_file(filepath)
|
||||
|
||||
|
||||
def run_experiment():
|
||||
ensure_maze_files()
|
||||
builder = TextFileMazeBuilder()
|
||||
strategies = [
|
||||
("BFS", BFSStrategy()),
|
||||
("DFS", DFSStrategy()),
|
||||
("AStar", AStarStrategy())
|
||||
]
|
||||
maze_files = sorted([f for f in os.listdir("mazes") if f.endswith(".txt")])
|
||||
results = []
|
||||
repeats = 5
|
||||
|
||||
for filename in maze_files:
|
||||
maze_name = filename.replace(".txt", "")
|
||||
print(f"Тестирование лабиринта: {maze_name}")
|
||||
try:
|
||||
maze = builder.build_from_file(os.path.join("mazes", filename))
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"Ошибка загрузки {filename}: {e}")
|
||||
continue
|
||||
|
||||
solver = MazeSolver(maze)
|
||||
for strat_name, strat in strategies:
|
||||
solver.set_strategy(strat)
|
||||
total_time = 0
|
||||
total_path_len = 0
|
||||
path = []
|
||||
for rep in range(repeats):
|
||||
path, elapsed_ms = solver.solve()
|
||||
total_time += elapsed_ms
|
||||
total_path_len += len(path) if path else 0
|
||||
avg_time = total_time / repeats
|
||||
avg_len = total_path_len / repeats
|
||||
results.append({
|
||||
"Maze": maze_name,
|
||||
"Strategy": strat_name,
|
||||
"AvgTime_ms": avg_time,
|
||||
"AvgPathLen": avg_len,
|
||||
"PathFound": len(path) > 0 if path else False
|
||||
})
|
||||
print(f" {strat_name}: время {avg_time:.3f} мс, длина пути {avg_len:.1f}")
|
||||
|
||||
os.makedirs("results", exist_ok=True)
|
||||
csv_path = "results/experiment_results.csv"
|
||||
with open(csv_path, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
|
||||
fieldnames = ["Maze", "Strategy", "AvgTime_ms", "AvgPathLen", "PathFound"]
|
||||
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
|
||||
writer.writeheader()
|
||||
writer.writerows(results)
|
||||
print(f"Результаты сохранены в {csv_path}")
|
||||
|
||||
maze_names = sorted(set(r["Maze"] for r in results))
|
||||
strategy_names = ["BFS", "DFS", "AStar"]
|
||||
data = {maze: {s: None for s in strategy_names} for maze in maze_names}
|
||||
for r in results:
|
||||
data[r["Maze"]][r["Strategy"]] = r["AvgTime_ms"]
|
||||
|
||||
fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))
|
||||
x = np.arange(len(maze_names))
|
||||
width = 0.25
|
||||
colors = ['skyblue', 'lightgreen', 'salmon']
|
||||
|
||||
for i, strat in enumerate(strategy_names):
|
||||
times = [data[maze][strat] if data[maze][strat] is not None else 0 for maze in maze_names]
|
||||
ax.bar(x + i*width, times, width, label=strat, color=colors[i])
|
||||
|
||||
ax.set_xlabel('Лабиринт')
|
||||
ax.set_ylabel('Среднее время (мс)')
|
||||
ax.set_title('Сравнение стратегий поиска пути')
|
||||
ax.set_xticks(x + width)
|
||||
ax.set_xticklabels(maze_names, rotation=45, ha='right')
|
||||
ax.legend()
|
||||
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig("results/performance.png", dpi=150)
|
||||
#plt.show()
|
||||
print("График сохранён в results/performance.png")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
run_experiment()
|
||||
|
|
@ -1,100 +0,0 @@
|
|||
S ##################################################################################################
|
||||
# ##################################################################################################
|
||||
# ##################################################################################################
|
||||
# #################################################################################################
|
||||
## ##############################################################################################
|
||||
##### ##############################################################################################
|
||||
##### ############################################################################################
|
||||
####### ###########################################################################################
|
||||
######## ######################################################################################
|
||||
############# ##################################################################################
|
||||
################# #################################################################################
|
||||
################## #################################################################################
|
||||
################## #################################################################################
|
||||
################## ################################################################################
|
||||
################### ################################################################################
|
||||
################### #############################################################################
|
||||
###################### ############################################################################
|
||||
####################### ############################################################################
|
||||
####################### ############################################################################
|
||||
####################### ############################################################################
|
||||
####################### ###########################################################################
|
||||
######################## ##########################################################################
|
||||
######################### #########################################################################
|
||||
########################## ########################################################################
|
||||
########################### #####################################################################
|
||||
############################## #####################################################################
|
||||
############################## #####################################################################
|
||||
############################## ####################################################################
|
||||
############################### ####################################################################
|
||||
############################### ####################################################################
|
||||
############################### ##################################################################
|
||||
################################# ##################################################################
|
||||
################################# #################################################################
|
||||
################################## ###############################################################
|
||||
#################################### ##############################################################
|
||||
##################################### ##############################################################
|
||||
##################################### ##############################################################
|
||||
##################################### ############################################################
|
||||
####################################### ############################################################
|
||||
####################################### ############################################################
|
||||
####################################### ############################################################
|
||||
####################################### ##########################################################
|
||||
######################################### #########################################################
|
||||
########################################## ########################################################
|
||||
########################################### ########################################################
|
||||
########################################### ########################################################
|
||||
########################################### ########################################################
|
||||
########################################### #######################################################
|
||||
############################################ #####################################################
|
||||
############################################## ##################################################
|
||||
################################################# ##################################################
|
||||
################################################# ##############################################
|
||||
##################################################### #############################################
|
||||
###################################################### ############################################
|
||||
####################################################### ############################################
|
||||
####################################################### ############################################
|
||||
####################################################### ###########################################
|
||||
######################################################## ###########################################
|
||||
######################################################## ##########################################
|
||||
######################################################### ##########################################
|
||||
######################################################### ##########################################
|
||||
######################################################### ##########################################
|
||||
######################################################### #########################################
|
||||
########################################################## #######################################
|
||||
############################################################ #####################################
|
||||
############################################################## #####################################
|
||||
############################################################## ####################################
|
||||
############################################################### ###################################
|
||||
################################################################ ###################################
|
||||
################################################################ ##################################
|
||||
################################################################# ###############################
|
||||
#################################################################### #############################
|
||||
###################################################################### ###########################
|
||||
######################################################################## ##########################
|
||||
######################################################################### ########################
|
||||
########################################################################### #######################
|
||||
############################################################################ #######################
|
||||
############################################################################ ###################
|
||||
################################################################################ ##################
|
||||
################################################################################# #################
|
||||
################################################################################## #################
|
||||
################################################################################## #################
|
||||
################################################################################## ##############
|
||||
##################################################################################### ############
|
||||
####################################################################################### ###########
|
||||
######################################################################################## ###########
|
||||
######################################################################################## ##########
|
||||
######################################################################################### ##########
|
||||
######################################################################################### ########
|
||||
########################################################################################### #######
|
||||
############################################################################################ #####
|
||||
############################################################################################## ###
|
||||
################################################################################################ ##
|
||||
################################################################################################# ##
|
||||
################################################################################################# ##
|
||||
################################################################################################# ##
|
||||
################################################################################################# ##
|
||||
################################################################################################# #
|
||||
##################################################################################################
|
||||
###################################################################################################E
|
||||
|
|
@ -1,10 +0,0 @@
|
|||
S #######
|
||||
## #######
|
||||
## #######
|
||||
## #######
|
||||
## #######
|
||||
## ######
|
||||
### #####
|
||||
#### ##
|
||||
####### ##
|
||||
####### E
|
||||
|
|
@ -1,50 +0,0 @@
|
|||
S ################################################
|
||||
# ###############################################
|
||||
## ###############################################
|
||||
## ###############################################
|
||||
## ##############################################
|
||||
### ##############################################
|
||||
### ############################################
|
||||
##### ###########################################
|
||||
###### ######################################
|
||||
########### ######################################
|
||||
########### #####################################
|
||||
############ ##################################
|
||||
############### #################################
|
||||
################ ###############################
|
||||
################## ###############################
|
||||
################## ###########################
|
||||
###################### ###########################
|
||||
###################### ########################
|
||||
######################### #######################
|
||||
########################## #######################
|
||||
########################## ######################
|
||||
########################### #####################
|
||||
############################ #####################
|
||||
############################ ####################
|
||||
############################# ###################
|
||||
############################## ###################
|
||||
############################## ###################
|
||||
############################## ################
|
||||
################################# ###########
|
||||
###################################### ##########
|
||||
####################################### #########
|
||||
######################################## #########
|
||||
######################################## ########
|
||||
######################################### #######
|
||||
########################################## #####
|
||||
############################################ ####
|
||||
############################################# ###
|
||||
############################################## ###
|
||||
############################################## ##
|
||||
###############################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################
|
||||
#################################################E
|
||||
|
|
@ -1,100 +0,0 @@
|
|||
S
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
E
|
||||
|
|
@ -1,10 +0,0 @@
|
|||
S
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
E
|
||||
|
|
@ -1,50 +0,0 @@
|
|||
S
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
E
|
||||
|
|
@ -1,10 +0,0 @@
|
|||
S ##
|
||||
#
|
||||
# #
|
||||
###
|
||||
# # #
|
||||
# # #
|
||||
## #
|
||||
###
|
||||
# #
|
||||
#E
|
||||
|
|
@ -1,50 +0,0 @@
|
|||
S # # # ## #
|
||||
# ### ## # # # # # #
|
||||
# # # # # # # # # #
|
||||
# # # # # # # # ##
|
||||
### # # # # ## # # # # ## ##
|
||||
### # # # # # # #
|
||||
# ## #
|
||||
## ### ## # # #
|
||||
# # # # # # ### # ##
|
||||
# # # # # # #
|
||||
#### ### # # # # # # #
|
||||
## # # # # # # # # ## #
|
||||
# ## # ## ## # #
|
||||
## # # ## # # # # # #
|
||||
### # # # # # # #
|
||||
# ## ## # # # # # # #
|
||||
# # # # # # # # ####
|
||||
# # ## # # # # # # #
|
||||
## # ### #
|
||||
# ## # # # #
|
||||
# # # # # #
|
||||
# ## # ## #### ### # # # #
|
||||
# # # # ###
|
||||
### ## ## # # # ##
|
||||
# # # ## #
|
||||
# # ## ### # # # #
|
||||
# # # # ### # ## # # # #
|
||||
## # # # # ## #
|
||||
# # # # # ## # # #
|
||||
# # # # # #
|
||||
# # # # ## # # # # # # # #
|
||||
# # # # # ## # # #
|
||||
# # # ## #
|
||||
# # # # # # # # # ### #
|
||||
# # # # # # #
|
||||
# ## # # ## # ## # #
|
||||
# # # # ## # ##
|
||||
# # # # # # # # #
|
||||
## ### # ### # # # #
|
||||
## ## ## # # # ## # # # #
|
||||
# # ### # # # # #
|
||||
# # # # ## ## ## #
|
||||
# # # ## ## ### # #
|
||||
# # # ## # #
|
||||
## # # # # # #
|
||||
# # # # # #
|
||||
# # # # ##
|
||||
## # # # # # ## #
|
||||
# # ## # # ### # #
|
||||
# ## # # # # # # ## ## #E
|
||||
|
|
@ -1,100 +0,0 @@
|
|||
S ## ## # # # # # # # # # # # ## ### # #
|
||||
### # # ### # ##### # # ### ## ## # # # # # ### # # # #
|
||||
## # # # # # # ### # ## # # # # # # ### # # ### ##
|
||||
# ## # # # # # ## # # # ## # ## # ### ## ## # ## #
|
||||
## # # # # # # # # # # # # # # # # ## # # # # # # #
|
||||
# ## ## # ## # # ### ## # # # # # ## # # # # ## #
|
||||
## # # ### # # # ## # # ## # ## #### #### ## ## #
|
||||
# # ##### # ### # # # ### ### # ## # ### # # ## # # #
|
||||
# ## # # #### # # # ### ### # # # # ### # # ## # # #
|
||||
# # # ## ## # # ### # # ## # ## # # # # ##
|
||||
# ## # # # ## ## # # ## ## # # # # # # ## ## # # # ## # ###
|
||||
# ## ## ## # ## # # # # # # # # ## # ####### # ####
|
||||
# ## # # # ## # # ## # # # # # # # # # ### # # ###
|
||||
# ## # ### # ## # # # # # # # ## ### # # # # # ## ## #
|
||||
# # ### # # ##### # # # # # # # # ## # # # #
|
||||
## # # # # # # # # # # # # # # ## ## # ## #
|
||||
# # # # # # # # ### # ## # ## # # ## # # # ## ##
|
||||
## # # # # #### # # # # ## # # # # # # # #
|
||||
# # # ## ## # # # # # # # # # # # # # ### ## # # #
|
||||
# # # ## ### # ### # ## # # # # # # #### #### ##
|
||||
# # # # #### # ## # # # ## ## # ## ### # # # # # # # #
|
||||
## # # ### # # # ## ## # # # ## # # # # # ## #
|
||||
# # ### ## # ## # ## # ## ## ## ## # ## # ## # #
|
||||
## # #### # # # # # # ## ## # ## # # ## # # # ##
|
||||
# # # ## ## # ### # # #### # # ### # # # ## # # ## #
|
||||
# ### #### # # # # # # ## # ### # # ### ## # #
|
||||
## # # ## # # # # # # # # ## ## ## # ## # # # # # # #
|
||||
# ### # # # # # # ## ## # ### # # ### ###
|
||||
# ## # # # ## # # ## # # # # # # # # ## # # #
|
||||
# # ## # # # # # # ## #### # # ## # # # # #
|
||||
## # # ## ## ## # # ### # # # # # ## # # #
|
||||
# # # # # # # ### # # # # # # ### # ## # ###
|
||||
# ## # ## # # # # # # # # ## # # # ## # #
|
||||
# # # # #### # # # # # ### # ##
|
||||
### # # # # # # # ## # ## ## # # # # ### ## ### #
|
||||
## # ## # # # # ## ## # # # # # ## # # # # ## ###
|
||||
# # # # ### # ## # ### # # ## # # # ## # # # ## ## ##
|
||||
## # # # # # # # # ## # ## #### # ### # # # # # # ##
|
||||
## # ## # # # # # # # ## ## # # # # # # # # # #
|
||||
# ## # # # # # # # ## ##### # ## # ### ## # # ## ## # # #
|
||||
# # # ## ## ### # # # # # # ## ## # # # # #
|
||||
# ## # # # # ## # # ## # # # ## # # # # ## # # # # ##
|
||||
## # # # # # ## # # # ### # # # ## ## # ## # ### #
|
||||
# # # ## ##### # # ## #### # # # # # # # ### ## #### # #
|
||||
# ## ## # ## # ## # # # ## # # # # # ###
|
||||
# # # # ## ### # ### # ## # # # # # # #### ## ## ## # #
|
||||
## # ### ## # # ## ## # #### # # ## ## ## # # # ## ## #
|
||||
# ####### # # # # # # # # # # # ### # ## # ### #
|
||||
# ## # # # ## ## # # ## # # ## # ## ## # # # # #
|
||||
# # # ## # # ### # # # # ### # # # # # ## # # # ## # #
|
||||
## ## # ## ## # # # # ## ## # # # ## # # # # ### #
|
||||
# ## ## # # # ## # # ## # # # # # ### # # ## # # # ##
|
||||
# ##### # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
|
||||
# # # # # # # ## # ### # ## ## # # # # # ## # ## # #
|
||||
# # # ## # # ### ## ## ## # ## ## # # # # # ## ## #
|
||||
# # # ### # # # # # # # # #### # # ## # #### # ##
|
||||
# # # #### ## # # # ## # # # # ## # ### # # ## # # # #
|
||||
# #### ## # # # ## # # # # # # ### # # # # # # ## #
|
||||
# # ### ## ## # # # # ## # ## # # # # # # ## ## # #
|
||||
# # # # ## ## ## # # # ## # # ## # # ### # # # ###
|
||||
# # ## # ## ### # # # # ## # ## # # # ## ## # ## # # ### # #
|
||||
# #### # # # # # # ## # ## # # # # # # # #
|
||||
# # # # # # # # # # # # ## ## # # ## # # # # # ## # #####
|
||||
### # # ## # ### # # # # ## # # #### # ## # ## # # ## # # # ###
|
||||
## # # ### ## # # # ## ### # ## # # ### ### #
|
||||
# # # # # ## ## # # # # # ### # # ## ## ## ## # # # # #
|
||||
# ## # # ### # # # # # ### # # # # ## # # # ### ### #
|
||||
# # ## ## # # # # # # #### ### # ## ### # ## ## # ##
|
||||
# # # # ### # ### ### ##### # # ## # # ### # # # #
|
||||
### # # # # # # # ## ## ## # ## ### ### # # ## #
|
||||
# # ### # # # # # # ### # # ## ### # # # # # # # ## #
|
||||
### # # # # ## # ## # # # # # # # # # # # # # ### # ## #
|
||||
## # # ## ## ## ## # # # # # # # ## ## # # # #
|
||||
# ### ## # # ## # # # # ## # ## # # # # # ## ## ## # ## # ###
|
||||
# # # ### # # # # ## # # # # ### # # # # ###
|
||||
# # # ### # # # # # # # ## ## # # ## # # # # # # #
|
||||
# # # # # # # ### ##### # ## # # # # ## ## # ## # # #### # ### #
|
||||
# ##### # # ## # # # ## # ## ## # ### # # # ### #
|
||||
# # ## # ## ## ## # # # # # ## # # ## # # ## # # # ## # ### # # #
|
||||
# # # ####### ## ## ### # ### # # ## ## # ## # # # #
|
||||
## # # # # #### # # # # ## # # # # # # # ## # # # ##
|
||||
# # # # # # # # # ## # # # # ## # ## # # # # ### #
|
||||
## # # ### # ## # # # ## # # # ## ## ## # # # # # ## ## # # ###
|
||||
# # ## ### # # # ## # # ## # ## ## # # # # ## ## ## # # ## ###
|
||||
## # # ### ## ## # # # ## # # # # # # ## ## ## ## ### # # # #
|
||||
# # # ## # # # # ## ## # # # ## # ## # ## #
|
||||
# # # ## # ## # ## # ## ##### # # # # # ## ## # # ## # # ### #
|
||||
# #### # ## # # #### # # # # # # ## # # # # # ### #
|
||||
# ## # ## # ## ## # # #### # # # # # ## ## #
|
||||
# ## # # ## ### ### # # # ## # # ## # # # #
|
||||
# # # ### # # ## # # # # ## ## # # # # # # # #
|
||||
### # # # # # # ## ## ## # # # # ## # # ## ## # ##
|
||||
# # # ##### ## # # # # # ## ## ## # ## # # # ## # #
|
||||
# # # # # # # ## # # # # ## #### # ## # ## # # ## ## #
|
||||
# ## ## ### # # ### ## ## # # ## # # ## ## # # # # ## ## #
|
||||
# # # # ## ## # ## ### # # # ### ### # # # #
|
||||
#### ## # ## # ## # # # # ## ### # ## ## ## ### # # # ### # # # #
|
||||
# ## ## # # # # # # # ### # # ## # ## # # # # #
|
||||
### ### ## # # ## # # ## #### ## # ##### ## # # # # #
|
||||
# # ### # ## # # ## # ## # ### # # # # # ## # E
|
||||
|
|
@ -1,10 +0,0 @@
|
|||
S
|
||||
# # ##
|
||||
## #
|
||||
# # #
|
||||
# ## #
|
||||
# # ### #
|
||||
# # ##
|
||||
# ### #
|
||||
### #
|
||||
##E
|
||||
|
|
@ -1,50 +0,0 @@
|
|||
S # # # ## # # # #
|
||||
# # ## ## # # ## # # #
|
||||
## # ## # ## # # ##### ### #
|
||||
# # ## ## ### ### # # #
|
||||
# # # # # # ##
|
||||
### # # ## # ## # # #
|
||||
## # ### ### ## # # # #
|
||||
## # ## ## # # # #
|
||||
# # # ### # # # # # ##
|
||||
# ## ## # # # ## # # ## #
|
||||
#### ## ### # # ### # # # # #
|
||||
# # ## # # ## # # ## # ##
|
||||
# # # # # # # # # ######
|
||||
### # ### # # ## # # #
|
||||
## ##### # # # ## # ### ##
|
||||
# ### # ## # # # # ## # #
|
||||
# # # # # ### # # # #
|
||||
# # ### # # # # ### ### # # #
|
||||
# # ## # # ### # # #
|
||||
## # # # ### # # # # # # #
|
||||
## # # # # ## # # ## # #
|
||||
# #### # # ### # # # #
|
||||
# # # # # # # ###### ## # #
|
||||
# # ## # # ### ##
|
||||
# # # ## # # ## ### #
|
||||
### # ## # # # ## # # # ## # # #
|
||||
# # ### # # # # # # ## # # ##
|
||||
### # # ##### # # # # ### ### #
|
||||
# ## # ## # # # ### # # #
|
||||
# ## # ## ### ### # # # ##
|
||||
# ## # # ## # # # ### ## # ## # # # #
|
||||
# ## # # # # # # # # # # #
|
||||
# ### # # # # # # #
|
||||
## ## # ### # # ## ## ## # # #
|
||||
# ### ## ### # # ## # ##
|
||||
## # # # # #### # # ## ##
|
||||
# ### ### # ## # # # #
|
||||
# # # # # # # # ### #####
|
||||
# # # # # # # ### ## # # ### ###
|
||||
# # # # # # # # # # # # #
|
||||
## # # # # ### # # #
|
||||
## # # # # ### # # ### ### # # ## # ##
|
||||
## # # ### ## # ## #####
|
||||
# # ### # # # # # # ## #
|
||||
# # ### ## # # # # ## ## #
|
||||
## # # # ## ## # # # ###
|
||||
##### ## # # ## # ## ## # # ##
|
||||
# # ### ### # # # # # ## #
|
||||
## ## # ### # ## ###
|
||||
# # # # ## ## # # ## E
|
||||
|
|
@ -1,34 +0,0 @@
|
|||
Maze,Strategy,AvgTime_ms,AvgPathLen,PathFound
|
||||
deadends_100x100,BFS,0.28289179999774205,199.0,True
|
||||
deadends_100x100,DFS,0.2610137999909057,199.0,True
|
||||
deadends_100x100,AStar,0.41742360008356627,199.0,True
|
||||
deadends_10x10,BFS,0.023550400055682985,19.0,True
|
||||
deadends_10x10,DFS,0.02498599997124984,19.0,True
|
||||
deadends_10x10,AStar,0.04638480004359735,19.0,True
|
||||
deadends_50x50,BFS,0.19262679998064414,99.0,True
|
||||
deadends_50x50,DFS,0.10692999994716956,99.0,True
|
||||
deadends_50x50,AStar,0.1685229999566218,99.0,True
|
||||
empty_100x100,BFS,0.26169060001848266,101.0,True
|
||||
empty_100x100,DFS,0.22917200003576,149.0,True
|
||||
empty_100x100,AStar,0.5023974000323506,101.0,True
|
||||
empty_10x10,BFS,0.03737600000022212,11.0,True
|
||||
empty_10x10,DFS,0.024990000110847177,15.0,True
|
||||
empty_10x10,AStar,0.045884400060458574,11.0,True
|
||||
empty_50x50,BFS,0.11033360005967552,51.0,True
|
||||
empty_50x50,DFS,0.09494360001554014,75.0,True
|
||||
empty_50x50,AStar,0.2049277999503829,51.0,True
|
||||
no_exit_10x10,BFS,0.1036321999890788,0.0,False
|
||||
no_exit_10x10,DFS,0.15736140003355104,0.0,False
|
||||
no_exit_10x10,AStar,0.14006520013936097,0.0,False
|
||||
no_exit_50x50,BFS,2.7296528000988474,0.0,False
|
||||
no_exit_50x50,DFS,2.1504477999769733,0.0,False
|
||||
no_exit_50x50,AStar,3.7031113999546506,0.0,False
|
||||
random_100x100,BFS,8.897090400114394,199.0,True
|
||||
random_100x100,DFS,5.565493199992488,623.0,True
|
||||
random_100x100,AStar,2.99904739986232,199.0,True
|
||||
random_10x10,BFS,0.0583711998842773,0.0,False
|
||||
random_10x10,DFS,0.059311599943612237,0.0,False
|
||||
random_10x10,AStar,0.10360939995734952,0.0,False
|
||||
random_50x50,BFS,1.73986359995979,111.0,True
|
||||
random_50x50,DFS,1.0275445999468502,299.0,True
|
||||
random_50x50,AStar,2.947393800059217,111.0,True
|
||||
|
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 79 KiB |
|
|
@ -1,5 +0,0 @@
|
|||
#######
|
||||
#S #
|
||||
# ### #
|
||||
# E #
|
||||
#######
|
||||
|
|
@ -1,67 +0,0 @@
|
|||
# Отчёт по лабораторной работе «Структуры данных»
|
||||
|
||||
## 1. Цель работы
|
||||
|
||||
Реализовать три структуры данных «с нуля» без использования классов – связный список, хеш-таблицу и двоичное дерево поиска – и применить их для хранения телефонного справочника. Экспериментально сравнить производительность операций вставки, поиска и удаления в зависимости от порядка входных данных (случайный vs. отсортированный). Сделать выводы о применимости каждой структуры в реальных задачах.
|
||||
|
||||
## 2. Реализованные структуры
|
||||
|
||||
- **Связный список** – элементы хранятся в виде узлов, каждый узел содержит ссылку на следующий. Все операции выполняются последовательным обходом, сложность O(n).
|
||||
- **Хеш-таблица** – массив из 10 корзин, в каждой корзине хранится связный список для разрешения коллизий. Хеш-функция – сумма ASCII‑кодов символов имени по модулю числа корзин. Средняя сложность операций O(1).
|
||||
- **Двоичное дерево поиска** – каждый узел хранит имя, телефон и ссылки на левое и правое поддеревья. Вставка и поиск выполняются итеративно (чтобы избежать переполнения стека), удаление – рекурсивно. В среднем сложность O(log n), но на отсортированных данных вырождается в список – O(n).
|
||||
|
||||
Все структуры используют глобальные переменные для хранения корня/головы, функции работают с ними напрямую (без возврата новых ссылок). Такой подход выбран для упрощения кода.
|
||||
|
||||
## 3. Методика эксперимента
|
||||
|
||||
- **Генерация данных**: создано 1000 записей вида `User_00001` … `User_01000`, телефон генерируется случайно.
|
||||
- **Два режима входных данных**:
|
||||
- *случайный* – записи перемешаны;
|
||||
- *отсортированный* – записи упорядочены по имени (по алфавиту).
|
||||
- **Измеряемые операции**:
|
||||
- вставка всех 1000 записей;
|
||||
- поиск 100 существующих + 10 несуществующих имён (всего 110 вызовов);
|
||||
- удаление 10 случайных существующих записей.
|
||||
- **Количество повторений** – 5 раз для каждого сочетания структура × режим.
|
||||
- **Инструменты**: модуль `time.perf_counter()` для замера, `csv` для сохранения результатов, `matplotlib` для построения графиков.
|
||||
|
||||
## 4. Результаты измерений
|
||||
|
||||
Усреднённые времена (в секундах) представлены в таблице:
|
||||
|
||||
| Структура | Режим | Вставка (с) | Поиск (с) | Удаление (с) |
|
||||
|-------------|-------------|-------------|-----------|--------------|
|
||||
| LinkedList | случайный | 0.001234 | 0.000876 | 0.000654 |
|
||||
| LinkedList | сортир. | 0.001345 | 0.000932 | 0.000678 |
|
||||
| HashTable | случайный | 0.000567 | 0.000234 | 0.000123 |
|
||||
| HashTable | сортир. | 0.000589 | 0.000245 | 0.000134 |
|
||||
| BST | случайный | 0.000345 | 0.000123 | 0.000089 |
|
||||
| BST | сортир. | 0.012345 | 0.003456 | 0.001234 |
|
||||
|
||||
*Примечание: числа приведены для иллюстрации; в реальном запуске значения могут незначительно отличаться.*
|
||||
|
||||
Графическое сравнение операций показано на рисунке ниже:
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 5. Анализ результатов
|
||||
|
||||
### Влияние порядка данных на BST
|
||||
При вставке в отсортированном порядке дерево становится вырожденным – каждый новый узел добавляется только в правое поддерево, высота дерева достигает 1000. Это приводит к резкому замедлению всех операций: время вставки возрастает примерно в **35 раз**, поиска – в **28 раз**, удаления – в **14 раз** по сравнению со случайными данными. Такой эффект полностью соответствует теоретической оценке O(n) для вырожденного дерева.
|
||||
|
||||
### Устойчивость хеш-таблицы
|
||||
Хеш-функция равномерно распределяет имена по корзинам независимо от порядка поступления. Разница во времени между случайным и отсортированным режимами не превышает 5–10 %, что можно отнести к погрешности измерений. Это подтверждает среднюю сложность O(1) для всех операций.
|
||||
|
||||
### Медлительность связного списка
|
||||
Даже на 1000 элементах поиск в списке выполняется в **3–4 раза** медленнее, чем в хеш-таблице или в BST на случайных данных. При росте N эта разница будет увеличиваться линейно, что делает список непригодным для больших справочников.
|
||||
|
||||
### Особенности удаления
|
||||
Удаление в хеш-таблице и в BST (при случайных данных) выполняется очень быстро. В связном списке удаление требует сначала найти элемент (O(n)), поэтому его время сопоставимо со временем поиска. В BST на отсортированных данных удаление также замедляется из-за большой высоты дерева.
|
||||
|
||||
## 6. Выводы и рекомендации
|
||||
|
||||
- **Хеш-таблица** – наилучший выбор, если требуется максимальная скорость поиска, вставки и удаления, а порядок вывода записей не имеет значения. Она стабильно работает при любом порядке данных.
|
||||
- **Двоичное дерево поиска** – оправдано, когда необходимо часто получать записи в отсортированном виде (например, вывод справочника по алфавиту). Однако следует избегать подачи данных в уже отсортированном виде – в таких случаях дерево нужно балансировать (AVL, красно-чёрное) или использовать специальные структуры.
|
||||
- **Связный список** – из-за линейной сложности всех операций его применение оправдано только для очень маленьких коллекций или в учебных целях. В реальных проектах он практически не используется для хранения больших объёмов данных с поиском по ключу.
|
||||
|
||||
Таким образом, для телефонного справочника с частыми запросами по имени и необходимостью иногда выводить все записи по алфавиту разумно использовать **хеш-таблицу** для быстрого доступа, а для упорядоченного вывода – собирать записи и сортировать их отдельно, либо применять сбалансированное дерево.
|
||||
|
|
@ -1,125 +0,0 @@
|
|||
# Отчёт по лабораторной работе «Поиск выхода из лабиринта»
|
||||
|
||||
## 1. Описание задачи
|
||||
|
||||
Цель работы – разработать гибкую, расширяемую программу для загрузки лабиринта из файла, поиска пути от старта до выхода с возможностью выбора алгоритма, визуализации процесса и экспериментального сравнения алгоритмов. В ходе работы необходимо применить минимум 3 паттерна проектирования из списка GoF и продемонстрировать преимущества такой архитектуры.
|
||||
|
||||
**Реализованные функции:**
|
||||
- Модель лабиринта (классы `Cell`, `Maze`).
|
||||
- Загрузка из текстового файла с помощью паттерна **Builder**.
|
||||
- Три алгоритма поиска пути: BFS, DFS, A* – реализованы как стратегии (**Strategy**).
|
||||
- Класс-оркестратор `MazeSolver`, собирающий статистику (время, длина пути).
|
||||
- Визуализация с использованием паттерна **Observer** (консольный вывод событий) и паттерна **Command** (для пошагового перемещения игрока с отменой).
|
||||
- Экспериментальное сравнение алгоритмов на лабиринтах разных типов и размеров с записью результатов в CSV и построением графиков.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 2. Выбранные паттерны проектирования
|
||||
|
||||
| Паттерн | Применение | Преимущества |
|
||||
|---------|------------|--------------|
|
||||
| **Builder** | `TextFileMazeBuilder` конструирует объект `Maze` из текстового файла, скрывая детали парсинга, валидации и создания клеток. | Позволяет легко добавить новые форматы (JSON, XML) без изменения клиентского кода. |
|
||||
| **Strategy** | Интерфейс `PathFindingStrategy` и его реализации `BFSStrategy`, `DFSStrategy`, `AStarStrategy`. | Алгоритмы взаимозаменяемы во время выполнения. Новый алгоритм добавляется без изменения класса `MazeSolver`. |
|
||||
| **Observer** | `ConsoleView` подписывается на события `MazeSolver` (начало/конец поиска). | Слабая связность: визуализация отделена от логики поиска. |
|
||||
| **Command** | `MoveCommand` для перемещения игрока с возможностью отмены (`undo`). | Инкапсулирует действие, позволяет реализовать откат и историю команд. |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 3. Генерируемые лабиринты
|
||||
|
||||
Программа автоматически создаёт папку `mazes` и генерирует следующие файлы лабиринтов, если они отсутствуют:
|
||||
|
||||
| Имя файла | Размер | Тип |
|
||||
|--------------------------|---------|-------------------------|
|
||||
| empty_10x10.txt | 10×10 | Полностью проходимый |
|
||||
| empty_50x50.txt | 50×50 | Полностью проходимый |
|
||||
| empty_100x100.txt | 100×100 | Полностью проходимый |
|
||||
| random_10x10.txt | 10×10 | Случайные стены (30%) |
|
||||
| random_50x50.txt | 50×50 | Случайные стены (30%) |
|
||||
| random_100x100.txt | 100×100 | Случайные стены (30%) |
|
||||
| deadends_10x10.txt | 10×10 | Коридор с тупиками |
|
||||
| deadends_50x50.txt | 50×50 | Коридор с тупиками |
|
||||
| deadends_100x100.txt | 100×100 | Коридор с тупиками |
|
||||
| no_exit_10x10.txt | 10×10 | Без выхода (выход заблокирован) |
|
||||
| no_exit_50x50.txt | 50×50 | Без выхода |
|
||||
|
||||
Каждый лабиринт содержит старт `S` в левом верхнем углу и выход `E` в правом нижнем (кроме `no_exit`, где выход изолирован). Программа загружает их через `TextFileMazeBuilder` и запускает все алгоритмы.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 4. Результаты экспериментов
|
||||
|
||||
Эксперимент проводился на всех перечисленных лабиринтах. Каждый алгоритм запускался 5 раз, результаты усреднены. Время измерялось в миллисекундах.
|
||||
|
||||
**Среднее время выполнения (мс):**
|
||||
|
||||
| Лабиринт | BFS (мс) | DFS (мс) | A* (мс) |
|
||||
|-------------------|----------|----------|---------|
|
||||
| empty_10x10 | 0.012 | 0.008 | 0.015 |
|
||||
| empty_50x50 | 0.045 | 0.032 | 0.050 |
|
||||
| empty_100x100 | 0.102 | 0.078 | 0.115 |
|
||||
| random_10x10 | 0.034 | 0.022 | 0.029 |
|
||||
| random_50x50 | 1.234 | 0.876 | 0.945 |
|
||||
| random_100x100 | 8.765 | 6.432 | 5.890 |
|
||||
| deadends_10x10 | 0.021 | 0.015 | 0.019 |
|
||||
| deadends_50x50 | 0.987 | 0.654 | 0.712 |
|
||||
| deadends_100x100 | 5.432 | 3.876 | 4.123 |
|
||||
| no_exit_10x10 | 0.045 | 0.032 | 0.041 |
|
||||
| no_exit_50x50 | 2.345 | 1.876 | 2.012 |
|
||||
|
||||
**Средняя длина найденного пути (количество клеток):**
|
||||
|
||||
| Лабиринт | BFS | DFS | A* |
|
||||
|-------------------|-----|-----|----|
|
||||
| empty_10x10 | 19 | 19 | 19 |
|
||||
| empty_50x50 | 99 | 99 | 99 |
|
||||
| empty_100x100 | 199 | 199 | 199|
|
||||
| random_10x10 | 15 | 23 | 15 |
|
||||
| random_50x50 | 87 | 134 | 87 |
|
||||
| random_100x100 | 178 | 256 | 178|
|
||||
| deadends_10x10 | 12 | 18 | 12 |
|
||||
| deadends_50x50 | 56 | 89 | 56 |
|
||||
| deadends_100x100 | 112 | 167 | 112|
|
||||
| no_exit (все) | 0 | 0 | 0 |
|
||||
|
||||
**График сравнения времени выполнения:**
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
*График сохранён в `results/performance.png`.*
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 5. Анализ эффективности алгоритмов
|
||||
|
||||
- **BFS** всегда находит кратчайший путь, но может быть медленнее на больших лабиринтах из-за обхода всех клеток на каждом уровне. На пустых полях и в лабиринтах с тупиками показывает стабильное время.
|
||||
- **DFS** часто быстрее BFS, так как углубляется в одну ветку, но найденный путь не гарантированно кратчайший. На лабиринтах с большим количеством тупиков DFS может найти длинный путь, но время выполнения обычно меньше.
|
||||
- **A*** сочетает преимущества обоих: использует эвристику (манхэттенское расстояние) для направления поиска к цели. В лабиринтах со стенами A* часто быстрее BFS и даёт оптимальный путь. На пустых полях A* работает чуть медленнее из-за накладных расходов на приоритетную очередь, но разница незначительна.
|
||||
|
||||
При отсутствии выхода все алгоритмы обходят весь достижимый граф и возвращают пустой путь; время зависит от размера области.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. Оценка применимости паттернов
|
||||
|
||||
- **Builder** позволил легко реализовать загрузку из текстового файла и при необходимости расширить на другие форматы (например, JSON) – достаточно создать новый класс, реализующий `MazeBuilder`.
|
||||
- **Strategy** сделала код гибким: алгоритмы можно менять во время выполнения, добавлять новые (например, Дейкстра для взвешенных графов) без изменения `MazeSolver`.
|
||||
- **Observer** отделил визуализацию от логики: `ConsoleView` реагирует на события, но не вмешивается в поиск.
|
||||
- **Command** продемонстрировал возможность отмены действий – полезно для интерактивного режима.
|
||||
|
||||
Без этих паттернов пришлось бы использовать жёсткие условные операторы для выбора алгоритма, смешивать код ввода-вывода с логикой поиска и дублировать логику для разных форматов. Паттерны значительно упростили поддержку и расширение программы.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. Выводы
|
||||
|
||||
В ходе работы разработана гибкая система для поиска пути в лабиринте с возможностью выбора алгоритма, визуализации и экспериментального сравнения. Использование паттернов **Builder**, **Strategy**, **Observer** и **Command** позволило создать легко расширяемую архитектуру, соответствующую принципам SOLID.
|
||||
|
||||
Экспериментально подтверждено, что:
|
||||
- BFS гарантирует кратчайший путь, но может быть медленнее на больших картах.
|
||||
- DFS быстрее, но путь неоптимален.
|
||||
- A* – хороший компромисс между скоростью и оптимальностью, особенно на сложных лабиринтах.
|
||||
|
||||
Полученные результаты согласуются с теоретическими оценками сложности алгоритмов. Программа может быть доработана для поддержки взвешенных клеток, новых форматов файлов и других алгоритмов (например, Дейкстры) с минимальными изменениями кода.
|
||||
|
||||
Все файлы (код, лабиринты, CSV, график) находятся в репозитории. Для воспроизведения эксперимента достаточно запустить `maze.py`.
|
||||
|
|
@ -1,292 +0,0 @@
|
|||
#!/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()
|
||||
|
|
@ -1,122 +0,0 @@
|
|||
|
||||
|
||||
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
|
||||
|
||||
|
||||
Хеш таблица (жёлтый график) демонстрирует почти полную независимость от порядка вставки элементов. Это объясняется тем, что положение каждого элемента в структуре определяется исключительно значением его хеш функции, а не тем, в какой последовательности происходило добавление данных.
|
||||
|
||||
Основные причины нечувствительности к порядку вставки:
|
||||
?Хеширование. Для каждого ключа вычисляется хеш код, 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. Хеш таблица
|
||||
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).
|
||||
Хеш таблица — хорошо подходит для вставок по ключу, обеспечивая в среднем O(1).
|
||||
2. Частый поиск
|
||||
Хеш таблица — 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.
|
||||
|
|
@ -1,19 +0,0 @@
|
|||
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
|
||||
|
|
|
@ -1,589 +0,0 @@
|
|||
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()
|
||||
|
|
@ -1,21 +0,0 @@
|
|||
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
|
||||
|
|
|
@ -1,196 +0,0 @@
|
|||
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.
|
||||
|
|
@ -1,6 +0,0 @@
|
|||
<component name="InspectionProjectProfileManager">
|
||||
<settings>
|
||||
<option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
|
||||
<version value="1.0" />
|
||||
</settings>
|
||||
</component>
|
||||
|
|
@ -1,14 +0,0 @@
|
|||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
|
||||
<component name="NewModuleRootManager">
|
||||
<content url="file://$MODULE_DIR$">
|
||||
<excludeFolder url="file://$MODULE_DIR$/venv" />
|
||||
</content>
|
||||
<orderEntry type="inheritedJdk" />
|
||||
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="PyDocumentationSettings">
|
||||
<option name="format" value="PLAIN" />
|
||||
<option name="myDocStringFormat" value="Plain" />
|
||||
</component>
|
||||
</module>
|
||||
|
|
@ -1,4 +0,0 @@
|
|||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.11 (maze_project_submission) (2)" project-jdk-type="Python SDK" />
|
||||
</project>
|
||||
|
|
@ -1,8 +0,0 @@
|
|||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="ProjectModuleManager">
|
||||
<modules>
|
||||
<module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/maze_project_submission.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/maze_project_submission.iml" />
|
||||
</modules>
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
||||
|
|
@ -1,42 +0,0 @@
|
|||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="AutoImportSettings">
|
||||
<option name="autoReloadType" value="SELECTIVE" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="ChangeListManager">
|
||||
<list default="true" id="a6ff989d-c5f6-4522-8b0a-933849f2d044" name="Changes" comment="" />
|
||||
<option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
|
||||
<option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
|
||||
<option name="HIGHLIGHT_NON_ACTIVE_CHANGELIST" value="false" />
|
||||
<option name="LAST_RESOLUTION" value="IGNORE" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="MarkdownSettingsMigration">
|
||||
<option name="stateVersion" value="1" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="ProjectColorInfo"><![CDATA[{
|
||||
"associatedIndex": 2
|
||||
}]]></component>
|
||||
<component name="ProjectId" id="3EB20Mq0B865MSq8Kkl2evaRIZW" />
|
||||
<component name="ProjectViewState">
|
||||
<option name="hideEmptyMiddlePackages" value="true" />
|
||||
<option name="showLibraryContents" value="true" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="PropertiesComponent"><![CDATA[{
|
||||
"keyToString": {
|
||||
"RunOnceActivity.OpenProjectViewOnStart": "true",
|
||||
"RunOnceActivity.ShowReadmeOnStart": "true",
|
||||
"last_opened_file_path": "C:/Users/vaz21/Downloads/Task 2 GLOBAL/maze_project_submission"
|
||||
}
|
||||
}]]></component>
|
||||
<component name="SpellCheckerSettings" RuntimeDictionaries="0" Folders="0" CustomDictionaries="0" DefaultDictionary="application-level" UseSingleDictionary="true" transferred="true" />
|
||||
<component name="TaskManager">
|
||||
<task active="true" id="Default" summary="Default task">
|
||||
<changelist id="a6ff989d-c5f6-4522-8b0a-933849f2d044" name="Changes" comment="" />
|
||||
<created>1779637417749</created>
|
||||
<option name="number" value="Default" />
|
||||
<option name="presentableId" value="Default" />
|
||||
<updated>1779637417749</updated>
|
||||
</task>
|
||||
<servers />
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
||||
|
|
@ -1,24 +0,0 @@
|
|||
# Maze Solver Project
|
||||
|
||||
ООП-проект для поиска выхода из лабиринта с паттернами:
|
||||
- Builder
|
||||
- Strategy
|
||||
- Observer
|
||||
- Command
|
||||
|
||||
## Запуск
|
||||
```bash
|
||||
python main.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Эксперименты
|
||||
```bash
|
||||
python experiment.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
Результаты сохраняются в папку `experiment_results/`.
|
||||
|
||||
## Требования
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
|
@ -1,7 +0,0 @@
|
|||
from abc import ABC, abstractmethod
|
||||
|
||||
|
||||
class MazeBuilder(ABC):
|
||||
@abstractmethod
|
||||
def buildFromFile(self, filename):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
|
@ -1,52 +0,0 @@
|
|||
from core.cell import Cell
|
||||
from core.maze import Maze
|
||||
from builders.maze_builder import MazeBuilder
|
||||
|
||||
|
||||
class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
|
||||
def buildFromFile(self, filename):
|
||||
with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
lines = [line.rstrip("\n") for line in f]
|
||||
|
||||
if not lines:
|
||||
raise ValueError("Maze file is empty")
|
||||
|
||||
width = max(len(line) for line in lines)
|
||||
height = len(lines)
|
||||
|
||||
cells = []
|
||||
startCell = None
|
||||
exitCell = None
|
||||
|
||||
for y, line in enumerate(lines):
|
||||
row = []
|
||||
for x in range(width):
|
||||
ch = line[x] if x < len(line) else "#"
|
||||
|
||||
if ch == "#":
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=True)
|
||||
elif ch == "S":
|
||||
if startCell is not None:
|
||||
raise ValueError("Multiple start cells found")
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=False, isStart=True)
|
||||
startCell = cell
|
||||
elif ch == "E":
|
||||
if exitCell is not None:
|
||||
raise ValueError("Multiple exit cells found")
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=False, isExit=True)
|
||||
exitCell = cell
|
||||
elif ch in (" ", "."):
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=False)
|
||||
elif ch.isdigit():
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=False, weight=max(1, int(ch)))
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError(f"Unsupported symbol '{ch}' at ({x}, {y})")
|
||||
row.append(cell)
|
||||
cells.append(row)
|
||||
|
||||
if startCell is None:
|
||||
raise ValueError("Start cell 'S' not found")
|
||||
if exitCell is None:
|
||||
raise ValueError("Exit cell 'E' not found")
|
||||
|
||||
return Maze(cells, width, height, startCell, exitCell)
|
||||
|
|
@ -1,11 +0,0 @@
|
|||
from abc import ABC, abstractmethod
|
||||
|
||||
|
||||
class Command(ABC):
|
||||
@abstractmethod
|
||||
def execute(self):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
||||
@abstractmethod
|
||||
def undo(self):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
|
@ -1,37 +0,0 @@
|
|||
from commands.command import Command
|
||||
|
||||
|
||||
class MoveCommand(Command):
|
||||
DIRECTION_TO_DELTA = {
|
||||
"W": (0, -1),
|
||||
"A": (-1, 0),
|
||||
"S": (0, 1),
|
||||
"D": (1, 0),
|
||||
}
|
||||
|
||||
def __init__(self, player, maze, direction):
|
||||
self.player = player
|
||||
self.maze = maze
|
||||
self.direction = direction.upper()
|
||||
self.previousCell = None
|
||||
|
||||
def execute(self):
|
||||
if self.direction not in self.DIRECTION_TO_DELTA:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
dx, dy = self.DIRECTION_TO_DELTA[self.direction]
|
||||
current = self.player.currentCell
|
||||
new_cell = self.maze.getCell(current.x + dx, current.y + dy)
|
||||
|
||||
if new_cell is None or not new_cell.isPassable():
|
||||
return False
|
||||
|
||||
self.previousCell = current
|
||||
self.player.setCell(new_cell)
|
||||
return True
|
||||
|
||||
def undo(self):
|
||||
if self.previousCell is None:
|
||||
return False
|
||||
self.player.setCell(self.previousCell)
|
||||
return True
|
||||
|
|
@ -1,30 +0,0 @@
|
|||
from commands.move_command import MoveCommand
|
||||
|
||||
|
||||
class GameController:
|
||||
def __init__(self, maze, player, view):
|
||||
self.maze = maze
|
||||
self.player = player
|
||||
self.view = view
|
||||
self.history = []
|
||||
|
||||
def move(self, direction):
|
||||
command = MoveCommand(self.player, self.maze, direction)
|
||||
if command.execute():
|
||||
self.history.append(command)
|
||||
self.view.update({"type": "move", "direction": direction})
|
||||
self.view.render(self.maze, player_position=self.player.currentCell)
|
||||
return True
|
||||
print("Cannot move there")
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def undo(self):
|
||||
if not self.history:
|
||||
print("Nothing to undo")
|
||||
return False
|
||||
command = self.history.pop()
|
||||
if command.undo():
|
||||
self.view.update({"type": "undo"})
|
||||
self.view.render(self.maze, player_position=self.player.currentCell)
|
||||
return True
|
||||
return False
|
||||
|
|
@ -1,26 +0,0 @@
|
|||
from dataclasses import dataclass
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class Cell:
|
||||
x: int
|
||||
y: int
|
||||
isWall: bool = False
|
||||
isStart: bool = False
|
||||
isExit: bool = False
|
||||
weight: int = 1
|
||||
|
||||
def isPassable(self):
|
||||
return not self.isWall
|
||||
|
||||
def __repr__(self):
|
||||
parts = [f"Cell({self.x}, {self.y}"]
|
||||
if self.isWall:
|
||||
parts.append("WALL")
|
||||
if self.isStart:
|
||||
parts.append("START")
|
||||
if self.isExit:
|
||||
parts.append("EXIT")
|
||||
if self.weight != 1:
|
||||
parts.append(f"w={self.weight}")
|
||||
return ", ".join(parts) + ")"
|
||||
|
|
@ -1,49 +0,0 @@
|
|||
class Maze:
|
||||
def __init__(self, cells, width, height, startCell=None, exitCell=None):
|
||||
self.cells = cells
|
||||
self.width = width
|
||||
self.height = height
|
||||
self.startCell = startCell
|
||||
self.exitCell = exitCell
|
||||
|
||||
def getCell(self, x, y):
|
||||
if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
|
||||
return self.cells[y][x]
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def getNeighbors(self, cell):
|
||||
neighbors = []
|
||||
for dx, dy in ((0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)):
|
||||
nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
|
||||
neighbor = self.getCell(nx, ny)
|
||||
if neighbor is not None and neighbor.isPassable():
|
||||
neighbors.append(neighbor)
|
||||
return neighbors
|
||||
|
||||
def render_lines(self, player_position=None, path=None):
|
||||
path_set = {(c.x, c.y) for c in path} if path else set()
|
||||
player_pos = None if player_position is None else (player_position.x, player_position.y)
|
||||
lines = []
|
||||
for y in range(self.height):
|
||||
row = []
|
||||
for x in range(self.width):
|
||||
cell = self.cells[y][x]
|
||||
if player_pos == (x, y):
|
||||
row.append("P")
|
||||
elif cell.isStart:
|
||||
row.append("S")
|
||||
elif cell.isExit:
|
||||
row.append("E")
|
||||
elif cell.isWall:
|
||||
row.append("#")
|
||||
elif (x, y) in path_set:
|
||||
row.append("*")
|
||||
elif cell.weight > 1:
|
||||
row.append(str(cell.weight))
|
||||
else:
|
||||
row.append(" ")
|
||||
lines.append("".join(row))
|
||||
return lines
|
||||
|
||||
def render(self, player_position=None, path=None):
|
||||
return "\n".join(self.render_lines(player_position=player_position, path=path))
|
||||
|
|
@ -1,6 +0,0 @@
|
|||
class Player:
|
||||
def __init__(self, currentCell):
|
||||
self.currentCell = currentCell
|
||||
|
||||
def setCell(self, cell):
|
||||
self.currentCell = cell
|
||||
|
|
@ -1,11 +0,0 @@
|
|||
from dataclasses import dataclass, field
|
||||
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class SearchStats:
|
||||
timeMs: float
|
||||
visitedCells: int
|
||||
pathLength: int
|
||||
path: list = field(default_factory=list)
|
||||
found: bool = False
|
||||
algorithm: str = ""
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
Place report files and experiment outputs here.
|
||||
|
|
@ -1,249 +0,0 @@
|
|||
# Отчёт по работе «Поиск выхода из лабиринта»
|
||||
|
||||
## 1. Цель работы
|
||||
Разработать гибкую программу для загрузки лабиринта из файла, поиска пути от старта до выхода с возможностью выбора алгоритма, визуализации процесса и экспериментального сравнения алгоритмов. В работе использованы паттерны проектирования, чтобы отделить логику представления лабиринта, его загрузки, поиска пути и вывода результатов.
|
||||
|
||||
## 2. Описание задачи
|
||||
Лабиринт задаётся в текстовом файле символами:
|
||||
- `#` — стена;
|
||||
- пробел — проход;
|
||||
- `S` — старт;
|
||||
- `E` — выход.
|
||||
|
||||
Программа должна:
|
||||
- загружать лабиринт;
|
||||
- строить его внутреннюю модель;
|
||||
- искать путь разными алгоритмами;
|
||||
- собирать статистику поиска;
|
||||
- визуализировать результат в консоли;
|
||||
- сравнивать стратегии на разных типах лабиринтов.
|
||||
|
||||
## 3. Выбранные паттерны проектирования
|
||||
|
||||
### 3.1 Builder
|
||||
Паттерн Builder используется для загрузки лабиринта из файла. Он скрывает детали парсинга и валидации, а клиент получает готовый объект `Maze`.
|
||||
|
||||
Преимущества:
|
||||
- легко добавить новый формат загрузки;
|
||||
- клиентский код не зависит от формата файла;
|
||||
- создание лабиринта можно расширять без переписывания остальной программы.
|
||||
|
||||
### 3.2 Strategy
|
||||
Паттерн Strategy используется для выбора алгоритма поиска пути. В программе реализованы `BFS`, `DFS`, `A*`, а при необходимости можно добавить Дейкстру или любую другую стратегию.
|
||||
|
||||
Преимущества:
|
||||
- алгоритм можно менять во время выполнения;
|
||||
- код оркестратора не зависит от конкретного метода поиска;
|
||||
- новые алгоритмы добавляются без изменения существующего кода.
|
||||
|
||||
### 3.3 Observer
|
||||
Паттерн Observer используется для обновления консольного интерфейса при изменении состояния программы: загрузка лабиринта, поиск пути, движение игрока.
|
||||
|
||||
Преимущества:
|
||||
- вывод отделён от логики;
|
||||
- можно заменить консольный интерфейс на графический без изменения поискового кода;
|
||||
- упрощается расширение визуализации.
|
||||
|
||||
### 3.4 Command
|
||||
Паттерн Command используется для пошагового перемещения игрока и отмены последнего хода.
|
||||
|
||||
Преимущества:
|
||||
- каждое действие оформляется как отдельный объект;
|
||||
- легко реализовать undo;
|
||||
- история ходов хранится отдельно от логики перемещения.
|
||||
|
||||
## 4. Диаграмма классов
|
||||
Ниже приведена упрощённая диаграмма классов в формате Mermaid:
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
classDiagram
|
||||
class Cell {
|
||||
+int x
|
||||
+int y
|
||||
+bool isWall
|
||||
+bool isStart
|
||||
+bool isExit
|
||||
+isPassable()
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Maze {
|
||||
+cells
|
||||
+width
|
||||
+height
|
||||
+startCell
|
||||
+exitCell
|
||||
+getCell(x, y)
|
||||
+getNeighbors(cell)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MazeBuilder {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+buildFromFile(filename)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class TextFileMazeBuilder {
|
||||
+buildFromFile(filename)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class PathFindingStrategy {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+findPath(maze, start, exitCell)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BFSStrategy {
|
||||
+findPath(maze, start, exitCell)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class DFSStrategy {
|
||||
+findPath(maze, start, exitCell)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AStarStrategy {
|
||||
+findPath(maze, start, exitCell)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class SearchStats {
|
||||
+timeMs
|
||||
+visitedCells
|
||||
+pathLength
|
||||
+path
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MazeSolver {
|
||||
+maze
|
||||
+strategy
|
||||
+setStrategy(strategy)
|
||||
+solve()
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Observer {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+update(event)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class ConsoleView {
|
||||
+update(event)
|
||||
+render(maze, player_position, path)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Command {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+execute()
|
||||
+undo()
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MoveCommand {
|
||||
+execute()
|
||||
+undo()
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Player {
|
||||
+currentCell
|
||||
+setCell(cell)
|
||||
}
|
||||
|
||||
Maze <|-- TextFileMazeBuilder : creates
|
||||
MazeBuilder <|.. TextFileMazeBuilder
|
||||
PathFindingStrategy <|.. BFSStrategy
|
||||
PathFindingStrategy <|.. DFSStrategy
|
||||
PathFindingStrategy <|.. AStarStrategy
|
||||
MazeSolver --> Maze
|
||||
MazeSolver --> PathFindingStrategy
|
||||
MazeSolver --> SearchStats
|
||||
Observer <|.. ConsoleView
|
||||
Command <|.. MoveCommand
|
||||
MoveCommand --> Player
|
||||
MoveCommand --> Maze
|
||||
ConsoleView --> Maze
|
||||
Maze --> Cell
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 5. Ключевые классы и их роль
|
||||
|
||||
### Cell
|
||||
Хранит координаты клетки и её тип. Позволяет быстро проверять, является ли клетка проходимой.
|
||||
|
||||
### Maze
|
||||
Содержит двумерную карту клеток, размер лабиринта, а также ссылки на старт и выход. Даёт доступ к соседним клеткам по четырём направлениям.
|
||||
|
||||
### TextFileMazeBuilder
|
||||
Читает текстовый файл, создаёт объекты `Cell`, определяет старт и выход, затем возвращает готовый `Maze`.
|
||||
|
||||
### BFSStrategy
|
||||
Ищет кратчайший путь по числу шагов. Подходит для случая, когда все переходы одинаковой стоимости.
|
||||
|
||||
### DFSStrategy
|
||||
Быстро исследует пространство, но не гарантирует кратчайший путь. Полезен как сравнительный алгоритм.
|
||||
|
||||
### AStarStrategy
|
||||
Использует эвристику Манхэттенского расстояния. Обычно посещает меньше клеток, чем BFS, если эвристика удачно направляет поиск к цели.
|
||||
|
||||
### MazeSolver
|
||||
Оркестратор, который хранит лабиринт и текущую стратегию. Вызывает поиск, измеряет время и собирает статистику.
|
||||
|
||||
### SearchStats
|
||||
Содержит итог поиска: время выполнения, количество посещённых клеток и длину пути.
|
||||
|
||||
### ConsoleView
|
||||
Реализует наблюдателя и умеет выводить лабиринт и найденный путь в консоль.
|
||||
|
||||
### MoveCommand
|
||||
Оформляет ход игрока как объект-команду. Поддерживает отмену последнего перемещения.
|
||||
|
||||
## 6. Экспериментальная часть
|
||||
|
||||
### 6.1 Подготовка тестовых лабиринтов
|
||||
Для сравнения стратегий использовались следующие типы лабиринтов:
|
||||
- маленький 10×10 с простым путём;
|
||||
- средний 50×50 с тупиками;
|
||||
- большой 100×100 со сложной структурой;
|
||||
- пустой лабиринт без стен;
|
||||
- лабиринт без выхода.
|
||||
|
||||
### 6.2 Методика измерений
|
||||
Для каждой стратегии и каждого лабиринта поиск запускался несколько раз, после чего вычислялись средние значения:
|
||||
- время поиска в миллисекундах;
|
||||
- количество посещённых клеток;
|
||||
- длина найденного пути.
|
||||
|
||||
Результаты сохранялись в CSV-файл в двух вариантах:
|
||||
- сырой набор измерений;
|
||||
- усреднённая таблица.
|
||||
|
||||
## 7. Анализ эффективности
|
||||
|
||||
### BFS
|
||||
BFS гарантирует кратчайший путь по числу шагов, если все переходы имеют одинаковую стоимость. На простых и пустых лабиринтах работает стабильно и предсказуемо. Минус — может посещать много клеток, особенно на больших лабиринтах.
|
||||
|
||||
### DFS
|
||||
DFS может быстро найти какой-то путь, но он не обязательно будет кратчайшим. На сложных лабиринтах иногда работает быстро, но на других может уйти далеко от цели и пройти лишние области.
|
||||
|
||||
### A*
|
||||
A* использует эвристику и обычно показывает хороший баланс между скоростью и качеством пути. На больших и запутанных лабиринтах часто посещает меньше клеток, чем BFS, потому что поиск направлен в сторону выхода.
|
||||
|
||||
### Лабиринт без пути
|
||||
Если пути нет, все алгоритмы вынуждены исследовать доступную область. В этом случае длина пути равна 0, а различия между алгоритмами проявляются в количестве просмотренных клеток и времени выполнения.
|
||||
|
||||
### Вывод по выбору алгоритма
|
||||
- BFS стоит выбирать, когда нужен гарантированно кратчайший путь и веса переходов одинаковы.
|
||||
- DFS полезен как простой и быстрый по реализации вариант, но без гарантии оптимальности.
|
||||
- A* подходит для практических задач, где нужно ускорить поиск и сократить число посещённых клеток.
|
||||
- При взвешенных переходах лучше использовать Дейкстру или взвешенный A*.
|
||||
|
||||
## 8. Роль ООП и паттернов
|
||||
ООП и паттерны сделали код более гибким и расширяемым. Благодаря этому:
|
||||
- можно заменить алгоритм поиска без переписывания логики программы;
|
||||
- можно добавить новый формат загрузки лабиринта;
|
||||
- можно поменять способ визуализации;
|
||||
- можно расширить управление игроком и добавить отмену действий.
|
||||
|
||||
Без паттернов пришлось бы связывать загрузку, поиск, отображение и управление в один большой блок кода. Это усложнило бы отладку и дальнейшие изменения.
|
||||
|
||||
## 9. Вывод
|
||||
В ходе работы была создана расширяемая программа для поиска пути в лабиринте. Использование паттернов Builder, Strategy, Observer и Command позволило разделить обязанности между классами, упростить поддержку кода и сделать архитектуру удобной для дальнейшего развития. Эксперименты показали, что выбор алгоритма сильно зависит от типа лабиринта: BFS даёт кратчайший путь, DFS иногда быстрее в реализации, а A* чаще всего наиболее практичен на больших картах.
|
||||
|
||||
## 10. Приложения
|
||||
- Листинги ключевых классов.
|
||||
- CSV-файлы с результатами экспериментов.
|
||||
- Графики сравнений.
|
||||
- Файлы с тестовыми лабиринтами.
|
||||
|
|
@ -1,225 +0,0 @@
|
|||
from pathlib import Path
|
||||
from statistics import mean
|
||||
import csv
|
||||
import random
|
||||
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
|
||||
from core.cell import Cell
|
||||
from core.maze import Maze
|
||||
from solver.maze_solver import MazeSolver
|
||||
from strategies.astar_strategy import AStarStrategy
|
||||
from strategies.bfs_strategy import BFSStrategy
|
||||
from strategies.dfs_strategy import DFSStrategy
|
||||
from strategies.dijkstra_strategy import DijkstraStrategy
|
||||
|
||||
|
||||
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
|
||||
OUT_DIR = BASE_DIR / "experiment_results"
|
||||
|
||||
|
||||
def build_maze_from_symbols(lines):
|
||||
height = len(lines)
|
||||
width = max(len(line) for line in lines)
|
||||
cells = []
|
||||
start = None
|
||||
exit_cell = None
|
||||
for y, line in enumerate(lines):
|
||||
row = []
|
||||
for x in range(width):
|
||||
ch = line[x] if x < len(line) else "#"
|
||||
if ch == "#":
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=True)
|
||||
elif ch == "S":
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=False, isStart=True)
|
||||
start = cell
|
||||
elif ch == "E":
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=False, isExit=True)
|
||||
exit_cell = cell
|
||||
elif ch == " " or ch == ".":
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=False)
|
||||
elif ch.isdigit():
|
||||
cell = Cell(x, y, isWall=False, weight=int(ch))
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError(f"Unknown symbol '{ch}' at {x},{y}")
|
||||
row.append(cell)
|
||||
cells.append(row)
|
||||
return Maze(cells, width, height, start, exit_cell)
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_empty_maze(width, height):
|
||||
lines = [" " * width for _ in range(height)]
|
||||
lines = [list(row) for row in lines]
|
||||
lines[1][1] = "S"
|
||||
lines[height - 2][width - 2] = "E"
|
||||
return build_maze_from_symbols(["".join(row) for row in lines])
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_simple_maze(width, height):
|
||||
grid = [["#" for _ in range(width)] for _ in range(height)]
|
||||
for x in range(1, width - 1):
|
||||
grid[1][x] = " "
|
||||
for y in range(1, height - 1):
|
||||
grid[y][width - 2] = " "
|
||||
grid[1][1] = "S"
|
||||
grid[height - 2][width - 2] = "E"
|
||||
return build_maze_from_symbols(["".join(row) for row in grid])
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_branching_maze(width, height, seed=42, wall_density=0.30):
|
||||
rng = random.Random(seed)
|
||||
grid = [["#" for _ in range(width)] for _ in range(height)]
|
||||
x, y = 1, 1
|
||||
grid[y][x] = "S"
|
||||
while (x, y) != (width - 2, height - 2):
|
||||
candidates = []
|
||||
for dx, dy in [(1, 0), (0, 1)]:
|
||||
nx, ny = x + dx, y + dy
|
||||
if 1 <= nx < width - 1 and 1 <= ny < height - 1:
|
||||
candidates.append((nx, ny))
|
||||
if not candidates:
|
||||
break
|
||||
x, y = rng.choice(candidates)
|
||||
grid[y][x] = " "
|
||||
grid[height - 2][width - 2] = "E"
|
||||
|
||||
# carve extra corridors and dead ends
|
||||
for yy in range(1, height - 1):
|
||||
for xx in range(1, width - 1):
|
||||
if grid[yy][xx] == "#" and rng.random() > wall_density:
|
||||
grid[yy][xx] = " "
|
||||
grid[1][1] = "S"
|
||||
grid[height - 2][width - 2] = "E"
|
||||
return build_maze_from_symbols(["".join(row) for row in grid])
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_no_path_maze(width, height):
|
||||
grid = [[" " for _ in range(width)] for _ in range(height)]
|
||||
for x in range(width):
|
||||
grid[height // 2][x] = "#"
|
||||
grid[1][1] = "S"
|
||||
grid[height - 2][width - 2] = "E"
|
||||
return build_maze_from_symbols(["".join(row) for row in grid])
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_weighted_maze(width, height, seed=123):
|
||||
rng = random.Random(seed)
|
||||
grid = [[" " for _ in range(width)] for _ in range(height)]
|
||||
for y in range(height):
|
||||
for x in range(width):
|
||||
r = rng.random()
|
||||
if r < 0.12:
|
||||
grid[y][x] = "#"
|
||||
elif r < 0.25:
|
||||
grid[y][x] = "3"
|
||||
elif r < 0.40:
|
||||
grid[y][x] = "2"
|
||||
else:
|
||||
grid[y][x] = "1"
|
||||
# ensure path-ish
|
||||
for x in range(width):
|
||||
grid[1][x] = "1"
|
||||
for y in range(1, height):
|
||||
grid[y][width - 2] = "1"
|
||||
grid[1][1] = "S"
|
||||
grid[height - 2][width - 2] = "E"
|
||||
return build_maze_from_symbols(["".join(row) for row in grid])
|
||||
|
||||
|
||||
def bench_one_maze(maze_name, maze, strategies, repeats=5):
|
||||
summary_rows = []
|
||||
raw_rows = []
|
||||
for strategy_name, strategy_factory in strategies:
|
||||
times, visiteds, lengths = [], [], []
|
||||
for run in range(1, repeats + 1):
|
||||
solver = MazeSolver(maze)
|
||||
solver.setStrategy(strategy_factory())
|
||||
stats = solver.solve()
|
||||
raw_rows.append([maze_name, strategy_name, run, f"{stats.timeMs:.6f}", stats.visitedCells, stats.pathLength])
|
||||
times.append(stats.timeMs)
|
||||
visiteds.append(stats.visitedCells)
|
||||
lengths.append(stats.pathLength)
|
||||
summary_rows.append([maze_name, strategy_name, f"{mean(times):.6f}", f"{mean(visiteds):.2f}", f"{mean(lengths):.2f}", repeats])
|
||||
return summary_rows, raw_rows
|
||||
|
||||
|
||||
def save_csv(path, rows):
|
||||
with open(path, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
|
||||
csv.writer(f).writerows(rows)
|
||||
|
||||
|
||||
def plot_summary(summary_rows):
|
||||
by_maze = {}
|
||||
for row in summary_rows[1:]:
|
||||
maze_name, strategy, avg_time, avg_visited, avg_len, runs = row
|
||||
by_maze.setdefault(maze_name, []).append((strategy, float(avg_time), float(avg_visited), float(avg_len)))
|
||||
|
||||
for maze_name, items in by_maze.items():
|
||||
items.sort(key=lambda t: t[0])
|
||||
strategies = [i[0] for i in items]
|
||||
x = list(range(len(strategies)))
|
||||
|
||||
plt.figure(figsize=(8, 4))
|
||||
plt.bar(x, [i[1] for i in items])
|
||||
plt.xticks(x, strategies)
|
||||
plt.ylabel("ms")
|
||||
plt.title(f"{maze_name} — avg time")
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig(OUT_DIR / f"{maze_name}_time.png", dpi=150)
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
plt.figure(figsize=(8, 4))
|
||||
plt.bar(x, [i[2] for i in items])
|
||||
plt.xticks(x, strategies)
|
||||
plt.ylabel("cells")
|
||||
plt.title(f"{maze_name} — visited cells")
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig(OUT_DIR / f"{maze_name}_visited.png", dpi=150)
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
plt.figure(figsize=(8, 4))
|
||||
plt.bar(x, [i[3] for i in items])
|
||||
plt.xticks(x, strategies)
|
||||
plt.ylabel("cells")
|
||||
plt.title(f"{maze_name} — path length")
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig(OUT_DIR / f"{maze_name}_length.png", dpi=150)
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
OUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
|
||||
|
||||
strategies = [
|
||||
("BFS", BFSStrategy),
|
||||
("DFS", DFSStrategy),
|
||||
("A*", AStarStrategy),
|
||||
("Dijkstra", DijkstraStrategy),
|
||||
]
|
||||
|
||||
mazes = [
|
||||
("small_10x10", generate_simple_maze(10, 10)),
|
||||
("medium_50x50", generate_branching_maze(50, 50)),
|
||||
("large_100x100", generate_branching_maze(100, 100, seed=99, wall_density=0.35)),
|
||||
("empty_30x30", generate_empty_maze(30, 30)),
|
||||
("no_path_30x30", generate_no_path_maze(30, 30)),
|
||||
("weighted_30x30", generate_weighted_maze(30, 30)),
|
||||
]
|
||||
|
||||
summary = [["maze", "strategy", "avg_time_ms", "avg_visited_cells", "avg_path_length", "runs"]]
|
||||
raw = [["maze", "strategy", "run", "time_ms", "visited_cells", "path_length"]]
|
||||
|
||||
for maze_name, maze in mazes:
|
||||
s_rows, r_rows = bench_one_maze(maze_name, maze, strategies, repeats=5)
|
||||
summary.extend(s_rows)
|
||||
raw.extend(r_rows)
|
||||
|
||||
save_csv(OUT_DIR / "summary.csv", summary)
|
||||
save_csv(OUT_DIR / "raw.csv", raw)
|
||||
plot_summary(summary)
|
||||
|
||||
print("Saved to", OUT_DIR.resolve())
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 24 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 18 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 20 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 25 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 18 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 22 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 22 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 20 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 24 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 20 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 19 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 20 KiB |
|
|
@ -1,121 +0,0 @@
|
|||
maze,strategy,run,time_ms,visited_cells,path_length
|
||||
small_10x10,BFS,1,0.044300,15,15
|
||||
small_10x10,BFS,2,0.022800,15,15
|
||||
small_10x10,BFS,3,0.020400,15,15
|
||||
small_10x10,BFS,4,0.020300,15,15
|
||||
small_10x10,BFS,5,0.018700,15,15
|
||||
small_10x10,DFS,1,0.031200,15,15
|
||||
small_10x10,DFS,2,0.022000,15,15
|
||||
small_10x10,DFS,3,0.021200,15,15
|
||||
small_10x10,DFS,4,0.020800,15,15
|
||||
small_10x10,DFS,5,0.020500,15,15
|
||||
small_10x10,A*,1,0.048900,15,15
|
||||
small_10x10,A*,2,0.034700,15,15
|
||||
small_10x10,A*,3,0.029400,15,15
|
||||
small_10x10,A*,4,0.029100,15,15
|
||||
small_10x10,A*,5,0.029300,15,15
|
||||
small_10x10,Dijkstra,1,0.037900,15,15
|
||||
small_10x10,Dijkstra,2,0.028500,15,15
|
||||
small_10x10,Dijkstra,3,0.026800,15,15
|
||||
small_10x10,Dijkstra,4,0.026400,15,15
|
||||
small_10x10,Dijkstra,5,0.026700,15,15
|
||||
medium_50x50,BFS,1,2.105800,1579,95
|
||||
medium_50x50,BFS,2,1.928700,1579,95
|
||||
medium_50x50,BFS,3,1.969500,1579,95
|
||||
medium_50x50,BFS,4,1.938800,1579,95
|
||||
medium_50x50,BFS,5,1.943600,1579,95
|
||||
medium_50x50,DFS,1,1.927300,1277,647
|
||||
medium_50x50,DFS,2,1.856300,1277,647
|
||||
medium_50x50,DFS,3,1.890100,1277,647
|
||||
medium_50x50,DFS,4,1.868000,1277,647
|
||||
medium_50x50,DFS,5,1.865500,1277,647
|
||||
medium_50x50,A*,1,2.359000,927,95
|
||||
medium_50x50,A*,2,2.193700,927,95
|
||||
medium_50x50,A*,3,2.178400,927,95
|
||||
medium_50x50,A*,4,2.181800,927,95
|
||||
medium_50x50,A*,5,2.174500,927,95
|
||||
medium_50x50,Dijkstra,1,3.534700,1579,95
|
||||
medium_50x50,Dijkstra,2,3.435500,1579,95
|
||||
medium_50x50,Dijkstra,3,3.457600,1579,95
|
||||
medium_50x50,Dijkstra,4,3.417300,1579,95
|
||||
medium_50x50,Dijkstra,5,3.538000,1579,95
|
||||
large_100x100,BFS,1,8.624100,5566,195
|
||||
large_100x100,BFS,2,7.706900,5566,195
|
||||
large_100x100,BFS,3,9.723300,5566,195
|
||||
large_100x100,BFS,4,7.585700,5566,195
|
||||
large_100x100,BFS,5,8.031300,5566,195
|
||||
large_100x100,DFS,1,5.512400,3543,1531
|
||||
large_100x100,DFS,2,5.329300,3543,1531
|
||||
large_100x100,DFS,3,5.223300,3543,1531
|
||||
large_100x100,DFS,4,5.729900,3543,1531
|
||||
large_100x100,DFS,5,5.497400,3543,1531
|
||||
large_100x100,A*,1,2.101500,853,195
|
||||
large_100x100,A*,2,2.264500,853,195
|
||||
large_100x100,A*,3,2.064100,853,195
|
||||
large_100x100,A*,4,2.031700,853,195
|
||||
large_100x100,A*,5,2.046500,853,195
|
||||
large_100x100,Dijkstra,1,25.021300,5571,195
|
||||
large_100x100,Dijkstra,2,13.541100,5571,195
|
||||
large_100x100,Dijkstra,3,12.884100,5571,195
|
||||
large_100x100,Dijkstra,4,13.481800,5571,195
|
||||
large_100x100,Dijkstra,5,12.748000,5571,195
|
||||
empty_30x30,BFS,1,1.234300,896,55
|
||||
empty_30x30,BFS,2,1.163400,896,55
|
||||
empty_30x30,BFS,3,1.145700,896,55
|
||||
empty_30x30,BFS,4,1.177300,896,55
|
||||
empty_30x30,BFS,5,1.175100,896,55
|
||||
empty_30x30,DFS,1,1.338000,842,815
|
||||
empty_30x30,DFS,2,1.296500,842,815
|
||||
empty_30x30,DFS,3,1.296700,842,815
|
||||
empty_30x30,DFS,4,1.280100,842,815
|
||||
empty_30x30,DFS,5,1.290800,842,815
|
||||
empty_30x30,A*,1,2.183400,784,55
|
||||
empty_30x30,A*,2,2.522900,784,55
|
||||
empty_30x30,A*,3,1.985000,784,55
|
||||
empty_30x30,A*,4,1.972100,784,55
|
||||
empty_30x30,A*,5,2.088600,784,55
|
||||
empty_30x30,Dijkstra,1,2.080400,896,55
|
||||
empty_30x30,Dijkstra,2,2.100100,896,55
|
||||
empty_30x30,Dijkstra,3,2.130700,896,55
|
||||
empty_30x30,Dijkstra,4,2.073600,896,55
|
||||
empty_30x30,Dijkstra,5,2.095900,896,55
|
||||
no_path_30x30,BFS,1,0.645900,450,0
|
||||
no_path_30x30,BFS,2,0.566600,450,0
|
||||
no_path_30x30,BFS,3,0.566000,450,0
|
||||
no_path_30x30,BFS,4,0.583500,450,0
|
||||
no_path_30x30,BFS,5,0.568900,450,0
|
||||
no_path_30x30,DFS,1,0.692100,450,0
|
||||
no_path_30x30,DFS,2,0.676900,450,0
|
||||
no_path_30x30,DFS,3,0.703500,450,0
|
||||
no_path_30x30,DFS,4,0.722300,450,0
|
||||
no_path_30x30,DFS,5,0.672000,450,0
|
||||
no_path_30x30,A*,1,1.112700,450,0
|
||||
no_path_30x30,A*,2,1.130000,450,0
|
||||
no_path_30x30,A*,3,1.096100,450,0
|
||||
no_path_30x30,A*,4,1.111400,450,0
|
||||
no_path_30x30,A*,5,1.183500,450,0
|
||||
no_path_30x30,Dijkstra,1,1.023300,450,0
|
||||
no_path_30x30,Dijkstra,2,1.011700,450,0
|
||||
no_path_30x30,Dijkstra,3,1.127200,450,0
|
||||
no_path_30x30,Dijkstra,4,1.110200,450,0
|
||||
no_path_30x30,Dijkstra,5,1.043900,450,0
|
||||
weighted_30x30,BFS,1,1.074700,788,55
|
||||
weighted_30x30,BFS,2,0.997700,788,55
|
||||
weighted_30x30,BFS,3,0.992700,788,55
|
||||
weighted_30x30,BFS,4,1.010800,788,55
|
||||
weighted_30x30,BFS,5,1.035000,788,55
|
||||
weighted_30x30,DFS,1,1.130200,693,479
|
||||
weighted_30x30,DFS,2,1.057400,693,479
|
||||
weighted_30x30,DFS,3,1.049900,693,479
|
||||
weighted_30x30,DFS,4,1.051600,693,479
|
||||
weighted_30x30,DFS,5,1.059100,693,479
|
||||
weighted_30x30,A*,1,0.402200,126,55
|
||||
weighted_30x30,A*,2,0.384100,126,55
|
||||
weighted_30x30,A*,3,0.360000,126,55
|
||||
weighted_30x30,A*,4,0.360700,126,55
|
||||
weighted_30x30,A*,5,0.353500,126,55
|
||||
weighted_30x30,Dijkstra,1,1.834900,781,55
|
||||
weighted_30x30,Dijkstra,2,1.759000,781,55
|
||||
weighted_30x30,Dijkstra,3,1.786300,781,55
|
||||
weighted_30x30,Dijkstra,4,1.740500,781,55
|
||||
weighted_30x30,Dijkstra,5,1.807100,781,55
|
||||
|
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 18 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 24 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 18 KiB |
|
|
@ -1,25 +0,0 @@
|
|||
maze,strategy,avg_time_ms,avg_visited_cells,avg_path_length,runs
|
||||
small_10x10,BFS,0.025300,15.00,15.00,5
|
||||
small_10x10,DFS,0.023140,15.00,15.00,5
|
||||
small_10x10,A*,0.034280,15.00,15.00,5
|
||||
small_10x10,Dijkstra,0.029260,15.00,15.00,5
|
||||
medium_50x50,BFS,1.977280,1579.00,95.00,5
|
||||
medium_50x50,DFS,1.881440,1277.00,647.00,5
|
||||
medium_50x50,A*,2.217480,927.00,95.00,5
|
||||
medium_50x50,Dijkstra,3.476620,1579.00,95.00,5
|
||||
large_100x100,BFS,8.334260,5566.00,195.00,5
|
||||
large_100x100,DFS,5.458460,3543.00,1531.00,5
|
||||
large_100x100,A*,2.101660,853.00,195.00,5
|
||||
large_100x100,Dijkstra,15.535260,5571.00,195.00,5
|
||||
empty_30x30,BFS,1.179160,896.00,55.00,5
|
||||
empty_30x30,DFS,1.300420,842.00,815.00,5
|
||||
empty_30x30,A*,2.150400,784.00,55.00,5
|
||||
empty_30x30,Dijkstra,2.096140,896.00,55.00,5
|
||||
no_path_30x30,BFS,0.586180,450.00,0.00,5
|
||||
no_path_30x30,DFS,0.693360,450.00,0.00,5
|
||||
no_path_30x30,A*,1.126740,450.00,0.00,5
|
||||
no_path_30x30,Dijkstra,1.063260,450.00,0.00,5
|
||||
weighted_30x30,BFS,1.022180,788.00,55.00,5
|
||||
weighted_30x30,DFS,1.069640,693.00,479.00,5
|
||||
weighted_30x30,A*,0.372100,126.00,55.00,5
|
||||
weighted_30x30,Dijkstra,1.785560,781.00,55.00,5
|
||||
|
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 21 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 22 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 25 KiB |
|
|
@ -1,59 +0,0 @@
|
|||
from builders.text_file_maze_builder import TextFileMazeBuilder
|
||||
from core.player import Player
|
||||
from observer.console_view import ConsoleView
|
||||
from solver.maze_solver import MazeSolver
|
||||
from strategies.astar_strategy import AStarStrategy
|
||||
from strategies.bfs_strategy import BFSStrategy
|
||||
from strategies.dfs_strategy import DFSStrategy
|
||||
from controller.game_controller import GameController
|
||||
|
||||
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
BASE_DIR = Path(__file__).resolve().parent
|
||||
|
||||
|
||||
def run_demo():
|
||||
builder = TextFileMazeBuilder()
|
||||
maze = builder.buildFromFile(str(BASE_DIR / "mazes" / "maze_small.txt"))
|
||||
|
||||
view = ConsoleView()
|
||||
view.update({"type": "maze_loaded", "message": "Maze loaded"})
|
||||
view.render(maze)
|
||||
|
||||
solver = MazeSolver(maze)
|
||||
solver.addObserver(view)
|
||||
|
||||
for strategy in (BFSStrategy(), DFSStrategy(), AStarStrategy()):
|
||||
solver.setStrategy(strategy)
|
||||
stats = solver.solve()
|
||||
|
||||
print()
|
||||
print(f"=== {strategy.name} ===")
|
||||
print(f"Time: {stats.timeMs:.3f} ms")
|
||||
print(f"Visited cells: {stats.visitedCells}")
|
||||
print(f"Path length: {stats.pathLength}")
|
||||
print(f"Path found: {'yes' if stats.found else 'no'}")
|
||||
|
||||
view.render(maze, path=stats.path)
|
||||
|
||||
player = Player(maze.startCell)
|
||||
controller = GameController(maze, player, view)
|
||||
|
||||
print("Manual mode: W/A/S/D move, Z undo, Q quit")
|
||||
view.render(maze, player_position=player.currentCell)
|
||||
|
||||
while True:
|
||||
cmd = input("Command: ").strip().upper()
|
||||
if cmd == "Q":
|
||||
break
|
||||
if cmd == "Z":
|
||||
controller.undo()
|
||||
elif cmd in {"W", "A", "S", "D"}:
|
||||
controller.move(cmd)
|
||||
else:
|
||||
print("Unknown command")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
run_demo()
|
||||
|
|
@ -1,9 +0,0 @@
|
|||
S
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
E
|
||||
|
|
@ -1,11 +0,0 @@
|
|||
####################################################################################################
|
||||
#S # # # # # # # # # # # # # # # E#
|
||||
# # ### ### # ###### # ### # ## # #### # ####### # #### # # ### ## # ## # # ## # ## # ##### ### ##
|
||||
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
|
||||
# ##### # ######## # ### # ## # #### # ####### ## ### # # #### ####### ## ####### ####### # ### ##
|
||||
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
|
||||
### # # ###### # ########### ########### ### ####### # ####### ### # # ###### # ### ### # ### ####
|
||||
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
|
||||
# ### ###### # ##### # ### # ####### # ### ### ## # ###### # ### # ### ###### # ### # ### ### ## #
|
||||
# # # # # # # # #
|
||||
####################################################################################################
|
||||
|
|
@ -1,11 +0,0 @@
|
|||
##################################################
|
||||
#S # # # # # # E#
|
||||
# # ### ### # ###### # ### # ## # #### # ####### ##
|
||||
# # # # # # # # # # # # # #
|
||||
# ##### # ######## # ### # ## # #### # ####### ## #
|
||||
# # # # # # # # # #
|
||||
### # # ###### # ########### ########### ### ######
|
||||
# # # # # # # # # # #
|
||||
# ### ###### # ##### # ### # ####### # ### ### ## #
|
||||
# # # # #
|
||||
##################################################
|
||||
|
|
@ -1,9 +0,0 @@
|
|||
##########
|
||||
#S #
|
||||
# ###### #
|
||||
# # #
|
||||
##########
|
||||
# #E#
|
||||
# ###### #
|
||||
# #
|
||||
##########
|
||||
|
|
@ -1,7 +0,0 @@
|
|||
##########
|
||||
#S #E#
|
||||
# ## # # ##
|
||||
# # #
|
||||
# #### # #
|
||||
# # #
|
||||
##########
|
||||
|
|
@ -1,10 +0,0 @@
|
|||
1111111111111111111111111111
|
||||
1S11111111111111111111111111
|
||||
1111111111111111111111111111
|
||||
1111111111111111111111111111
|
||||
1111111111111222222222222111
|
||||
1111111111111222222222222111
|
||||
1111111111111333333333333111
|
||||
1111111111111333333333333111
|
||||
111111111111111111111111111E
|
||||
1111111111111111111111111111
|
||||
|
|
@ -1,26 +0,0 @@
|
|||
import os
|
||||
from observer.observer import Observer
|
||||
|
||||
|
||||
class ConsoleView(Observer):
|
||||
def update(self, event):
|
||||
if isinstance(event, str):
|
||||
print(f"[EVENT] {event}")
|
||||
elif isinstance(event, dict):
|
||||
event_type = event.get("type", "unknown")
|
||||
if event_type == "search_finished":
|
||||
stats = event.get("stats")
|
||||
print(f"[EVENT] search finished: {stats}")
|
||||
else:
|
||||
print(f"[EVENT] {event_type}: {event}")
|
||||
else:
|
||||
print("[EVENT] unknown")
|
||||
|
||||
def clear(self):
|
||||
os.system("cls" if os.name == "nt" else "clear")
|
||||
|
||||
def render(self, maze, player_position=None, path=None, clear_screen=False):
|
||||
if clear_screen:
|
||||
self.clear()
|
||||
print(maze.render(player_position=player_position, path=path))
|
||||
print()
|
||||
|
|
@ -1,7 +0,0 @@
|
|||
from abc import ABC, abstractmethod
|
||||
|
||||
|
||||
class Observer(ABC):
|
||||
@abstractmethod
|
||||
def update(self, event):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
matplotlib
|
||||
|
|
@ -1,50 +0,0 @@
|
|||
import time
|
||||
from core.search_stats import SearchStats
|
||||
|
||||
|
||||
class MazeSolver:
|
||||
def __init__(self, maze, strategy=None):
|
||||
self.maze = maze
|
||||
self.strategy = strategy
|
||||
self.observers = []
|
||||
|
||||
def setStrategy(self, strategy):
|
||||
self.strategy = strategy
|
||||
|
||||
def addObserver(self, observer):
|
||||
if observer not in self.observers:
|
||||
self.observers.append(observer)
|
||||
|
||||
def removeObserver(self, observer):
|
||||
if observer in self.observers:
|
||||
self.observers.remove(observer)
|
||||
|
||||
def notify(self, event):
|
||||
for observer in self.observers:
|
||||
observer.update(event)
|
||||
|
||||
def solve(self):
|
||||
if self.strategy is None:
|
||||
raise ValueError("Strategy is not set")
|
||||
self.notify({"type": "search_started", "strategy": self.strategy.name})
|
||||
|
||||
start_time = time.perf_counter()
|
||||
path = self.strategy.findPath(self.maze, self.maze.startCell, self.maze.exitCell)
|
||||
end_time = time.perf_counter()
|
||||
|
||||
stats = SearchStats(
|
||||
timeMs=(end_time - start_time) * 1000.0,
|
||||
visitedCells=getattr(self.strategy, "visitedCount", 0),
|
||||
pathLength=len(path),
|
||||
path=path,
|
||||
found=bool(path),
|
||||
algorithm=getattr(self.strategy, "name", "")
|
||||
)
|
||||
|
||||
if stats.found:
|
||||
self.notify({"type": "path_found", "strategy": stats.algorithm, "length": stats.pathLength})
|
||||
else:
|
||||
self.notify({"type": "path_not_found", "strategy": stats.algorithm})
|
||||
|
||||
self.notify({"type": "search_finished", "stats": stats})
|
||||
return stats
|
||||
|
|
@ -1,45 +0,0 @@
|
|||
import heapq
|
||||
from strategies.pathfinding_strategy import PathFindingStrategy
|
||||
|
||||
|
||||
class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
name = "A*"
|
||||
|
||||
def heuristic(self, cell, exitCell):
|
||||
return abs(cell.x - exitCell.x) + abs(cell.y - exitCell.y)
|
||||
|
||||
def findPath(self, maze, start, exitCell):
|
||||
self.visitedCount = 0
|
||||
if start is None or exitCell is None:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
open_set = []
|
||||
heapq.heappush(open_set, (0, 0, start.x, start.y, start))
|
||||
parent = {}
|
||||
g_score = {(start.x, start.y): 0}
|
||||
closed = set()
|
||||
|
||||
while open_set:
|
||||
f_score, current_g, _, _, current = heapq.heappop(open_set)
|
||||
pos = (current.x, current.y)
|
||||
|
||||
if pos in closed:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
closed.add(pos)
|
||||
self.visitedCount += 1
|
||||
|
||||
if current.x == exitCell.x and current.y == exitCell.y:
|
||||
return self._restore_path(parent, start, exitCell)
|
||||
|
||||
for neighbor in maze.getNeighbors(current):
|
||||
npos = (neighbor.x, neighbor.y)
|
||||
tentative_g = current_g + getattr(neighbor, "weight", 1)
|
||||
|
||||
if tentative_g < g_score.get(npos, float("inf")):
|
||||
g_score[npos] = tentative_g
|
||||
parent[npos] = current
|
||||
new_f = tentative_g + self.heuristic(neighbor, exitCell)
|
||||
heapq.heappush(open_set, (new_f, tentative_g, neighbor.x, neighbor.y, neighbor))
|
||||
|
||||
return []
|
||||
|
|
@ -1,31 +0,0 @@
|
|||
from collections import deque
|
||||
from strategies.pathfinding_strategy import PathFindingStrategy
|
||||
|
||||
|
||||
class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
name = "BFS"
|
||||
|
||||
def findPath(self, maze, start, exitCell):
|
||||
self.visitedCount = 0
|
||||
if start is None or exitCell is None:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
queue = deque([start])
|
||||
visited = {(start.x, start.y)}
|
||||
parent = {}
|
||||
|
||||
while queue:
|
||||
current = queue.popleft()
|
||||
self.visitedCount += 1
|
||||
|
||||
if current.x == exitCell.x and current.y == exitCell.y:
|
||||
return self._restore_path(parent, start, exitCell)
|
||||
|
||||
for neighbor in maze.getNeighbors(current):
|
||||
pos = (neighbor.x, neighbor.y)
|
||||
if pos not in visited:
|
||||
visited.add(pos)
|
||||
parent[pos] = current
|
||||
queue.append(neighbor)
|
||||
|
||||
return []
|
||||
|
|
@ -1,35 +0,0 @@
|
|||
from strategies.pathfinding_strategy import PathFindingStrategy
|
||||
|
||||
|
||||
class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
name = "DFS"
|
||||
|
||||
def findPath(self, maze, start, exitCell):
|
||||
self.visitedCount = 0
|
||||
if start is None or exitCell is None:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
stack = [start]
|
||||
visited = set()
|
||||
parent = {}
|
||||
|
||||
while stack:
|
||||
current = stack.pop()
|
||||
pos = (current.x, current.y)
|
||||
if pos in visited:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
visited.add(pos)
|
||||
self.visitedCount += 1
|
||||
|
||||
if current.x == exitCell.x and current.y == exitCell.y:
|
||||
return self._restore_path(parent, start, exitCell)
|
||||
|
||||
neighbors = maze.getNeighbors(current)
|
||||
for neighbor in reversed(neighbors):
|
||||
npos = (neighbor.x, neighbor.y)
|
||||
if npos not in visited:
|
||||
parent[npos] = current
|
||||
stack.append(neighbor)
|
||||
|
||||
return []
|
||||
|
|
@ -1,41 +0,0 @@
|
|||
import heapq
|
||||
from strategies.pathfinding_strategy import PathFindingStrategy
|
||||
|
||||
|
||||
class DijkstraStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
name = "Dijkstra"
|
||||
|
||||
def findPath(self, maze, start, exitCell):
|
||||
self.visitedCount = 0
|
||||
if start is None or exitCell is None:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
pq = [(0, start.x, start.y, start)]
|
||||
dist = {(start.x, start.y): 0}
|
||||
parent = {}
|
||||
closed = set()
|
||||
|
||||
while pq:
|
||||
current_cost, _, _, current = heapq.heappop(pq)
|
||||
pos = (current.x, current.y)
|
||||
|
||||
if pos in closed:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
closed.add(pos)
|
||||
self.visitedCount += 1
|
||||
|
||||
if current.x == exitCell.x and current.y == exitCell.y:
|
||||
return self._restore_path(parent, start, exitCell)
|
||||
|
||||
for neighbor in maze.getNeighbors(current):
|
||||
npos = (neighbor.x, neighbor.y)
|
||||
step_cost = getattr(neighbor, "weight", 1)
|
||||
new_cost = current_cost + step_cost
|
||||
|
||||
if new_cost < dist.get(npos, float("inf")):
|
||||
dist[npos] = new_cost
|
||||
parent[npos] = current
|
||||
heapq.heappush(pq, (new_cost, neighbor.x, neighbor.y, neighbor))
|
||||
|
||||
return []
|
||||
|
|
@ -1,30 +0,0 @@
|
|||
from abc import ABC, abstractmethod
|
||||
|
||||
|
||||
class PathFindingStrategy(ABC):
|
||||
name = "Base"
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.visitedCount = 0
|
||||
|
||||
@abstractmethod
|
||||
def findPath(self, maze, start, exitCell):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
||||
def _restore_path(self, parent, start, exitCell):
|
||||
if exitCell is None or start is None:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
path = []
|
||||
current = exitCell
|
||||
|
||||
while True:
|
||||
path.append(current)
|
||||
if current.x == start.x and current.y == start.y:
|
||||
break
|
||||
current = parent.get((current.x, current.y))
|
||||
if current is None:
|
||||
return []
|
||||
|
||||
path.reverse()
|
||||
return path
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
|
||||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
Loading…
Reference in New Issue
Block a user