Compare commits
No commits in common. "develop" and "petryaninyas" have entirely different histories.
develop
...
petryaniny
|
|
@ -1,457 +0,0 @@
|
|||
head = None
|
||||
|
||||
#node1 = {'name' : 'Ivan', 'phone' : '123-456', 'next' : None}
|
||||
#head = node1
|
||||
|
||||
#node2 = {'name' : 'Dima', 'phone' : '789-123', 'next' : None}
|
||||
#node1['next'] = node2
|
||||
|
||||
def ll_insert(head, name, phone):
|
||||
|
||||
curent = head
|
||||
while curent is not None:
|
||||
if curent['name'] == name:
|
||||
curent['phone'] = phone
|
||||
return head
|
||||
curent = curent['next']
|
||||
|
||||
|
||||
n_node = {'name' : name, 'phone' : phone, 'next' : None}
|
||||
|
||||
if head is None:
|
||||
return n_node
|
||||
|
||||
curent = head
|
||||
while curent['next'] is not None:
|
||||
curent = curent['next']
|
||||
curent['next'] = n_node
|
||||
return head
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
print("====== TESTING ll_insert FUNC ========")
|
||||
head = ll_insert(head,'Ivan','123-456')
|
||||
|
||||
print(head)
|
||||
|
||||
head = ll_insert(head, 'Boris', '123-456')
|
||||
|
||||
print(head)
|
||||
|
||||
head = ll_insert(head, 'Ivan', '321-654')
|
||||
|
||||
print(head)
|
||||
|
||||
head = ll_insert(head, 'Dima', '345-678')
|
||||
|
||||
print(head)
|
||||
|
||||
head = ll_insert(head, 'Boris', '111-222')
|
||||
|
||||
print(head)
|
||||
|
||||
head = ll_insert(head, 'Methody', '221-112')
|
||||
|
||||
head = ll_insert(head, 'Kiril', '112-221')
|
||||
|
||||
print(f"======= END TEST =======\n\n\n")
|
||||
|
||||
|
||||
def ll_find(head, name):
|
||||
curent = head
|
||||
while curent is not None:
|
||||
if curent['name'] == name:
|
||||
return curent['phone']
|
||||
curent = curent['next']
|
||||
return None
|
||||
|
||||
print("====== TESTING ll_find FUNC ======")
|
||||
|
||||
print("Ivan`s phone: "+ ll_find(head, 'Ivan'))
|
||||
|
||||
print("Dima`s phone: "+ ll_find(head, 'Dima'))
|
||||
|
||||
print("Boris phone: "+ ll_find(head, 'Boris'))
|
||||
|
||||
print(f"====== END TEST ======\n\n\n")
|
||||
|
||||
|
||||
def ll_delete(head, name):
|
||||
if head is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if head['name'] == name:
|
||||
return head['next']
|
||||
|
||||
prev = head
|
||||
curent = head['next']
|
||||
while curent is not None:
|
||||
if curent['name'] == name:
|
||||
prev['next'] = curent['next']
|
||||
return head
|
||||
prev = curent
|
||||
curent = curent['next']
|
||||
return head
|
||||
|
||||
|
||||
print("====== TEST ll_delete FUNC ======")
|
||||
|
||||
print("Del of Dima:", ll_delete(head, 'Dima'))
|
||||
|
||||
print("====== END TEST ======")
|
||||
|
||||
|
||||
def ll_list_all(head):
|
||||
records = []
|
||||
curent = head
|
||||
while curent is not None:
|
||||
records.append((curent['name'],curent['phone']))
|
||||
curent = curent['next']
|
||||
records.sort(key=lambda pair: pair[0])
|
||||
return records
|
||||
|
||||
print(f"\n\n\n\n")
|
||||
|
||||
print("====== TESTING ll_list_all FUNC ======")
|
||||
|
||||
print(ll_list_all(head))
|
||||
|
||||
print("====== END ======")
|
||||
|
||||
|
||||
#============================== HASH FUNCTIONS =========================
|
||||
SIZE = 5
|
||||
buckets = [None] * SIZE
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
def hash_function(name, size):
|
||||
return hash(name) % size
|
||||
|
||||
|
||||
def ht_insert(buckets, name, phone):
|
||||
index = hash_function(name, len(buckets))
|
||||
head = buckets[index]
|
||||
new_head = ll_insert(head, name, phone)
|
||||
buckets[index] = new_head
|
||||
return buckets
|
||||
|
||||
print(f"\n\n\n ====== TEST INSERT HASH ======")
|
||||
print(buckets)
|
||||
ht_insert(buckets, "Ivan", "123-456")
|
||||
print(buckets)
|
||||
ht_insert(buckets, "Dima", "789-123")
|
||||
print(buckets)
|
||||
ht_insert(buckets, "Boris", "456-789")
|
||||
print(buckets)
|
||||
print("====== END TEST ======\n\n\n")
|
||||
|
||||
|
||||
def ht_find(buckets, name):
|
||||
index = hash_function(name, len(buckets))
|
||||
head = buckets[index]
|
||||
return ll_find(head, name)
|
||||
|
||||
print("====== TEST FIND HASH FUN ======")
|
||||
print("find by name Ivan: ",ht_find(buckets, "Ivan"))
|
||||
print("find by name Dima: ",ht_find(buckets, "Dima"))
|
||||
print("find by name Boris: ", ht_find(buckets, "Boris"))
|
||||
print("====== END TEST ======\n\n\n")
|
||||
|
||||
def ht_list_all(buckets):
|
||||
all_records = []
|
||||
for head in buckets:
|
||||
current = head
|
||||
while current is not None:
|
||||
all_records.append((current['name'], current['phone']))
|
||||
current = current['next']
|
||||
all_records.sort(key=lambda x: x[0])
|
||||
return all_records
|
||||
|
||||
|
||||
print("====== TEST FUNC LIST ALL ======")
|
||||
print(ht_list_all(buckets))
|
||||
print("====== END TEST ======\n\n\n")
|
||||
|
||||
def ht_delete(buckets, name):
|
||||
index = hash_function(name, len(buckets))
|
||||
head = buckets[index]
|
||||
new_head = ll_delete(head, name)
|
||||
buckets[index] = new_head
|
||||
return buckets
|
||||
|
||||
|
||||
print("====== GLOBAL TEST FOR HASH BASED FUN ======")
|
||||
buckets = [None] * 10
|
||||
|
||||
ht_insert(buckets, "Ivan", "123-456")
|
||||
print(buckets)
|
||||
ht_insert(buckets, "Boris", "789-012")
|
||||
print(buckets)
|
||||
ht_insert(buckets, "Anna", "345-678")
|
||||
print(buckets)
|
||||
ht_insert(buckets, "Ivan", "111-222") # update
|
||||
print(buckets)
|
||||
|
||||
print("Find Ivan`s phone: ",ht_find(buckets, "Ivan")) # 111-222
|
||||
print("Find Petr`s phone: ",ht_find(buckets, "Petr")) # None
|
||||
|
||||
# Удаляем
|
||||
print("delite Boris from buckets")
|
||||
ht_delete(buckets, "Boris")
|
||||
print("search Boris = ",ht_find(buckets, "Boris")) # None
|
||||
|
||||
# Все записи
|
||||
print("list all records: ",ht_list_all(buckets))
|
||||
print("====== END GLOBAL TEST ======\n\n\n")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# ======================== TREE FUNC ====================
|
||||
|
||||
def create_node(name,phone):
|
||||
return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
|
||||
|
||||
print("====== START TREE FUNC CHAPTER ======\n\n")
|
||||
print("====== TEST CREATE NODE FUNC ======")
|
||||
root = create_node('Ivan', '123-456')
|
||||
print("Create Ivan node: ",root)
|
||||
print("====== END TEST ====== \n\n\n")
|
||||
|
||||
def bst_insert(root, name, phone):
|
||||
if root is None:
|
||||
return create_node(name, phone)
|
||||
|
||||
if name == root['name']:
|
||||
root['phone'] = phone
|
||||
elif name < root['name']:
|
||||
root['left'] = bst_insert(root['left'], name, phone)
|
||||
else:
|
||||
root['right'] = bst_insert(root['right'], name , phone)
|
||||
return root
|
||||
|
||||
print("====== TEST INSERT FUNC ======")
|
||||
root = bst_insert(root, 'Dima', '456-789')
|
||||
print("add Dima: ", root)
|
||||
root = bst_insert(root, 'Boris', '789-123')
|
||||
print("add Boris: ", root)
|
||||
root = bst_insert(root, 'Eva', '321-123')
|
||||
print("add Eva: ", root)
|
||||
print("====== END TEST =======\n\n\n")
|
||||
|
||||
|
||||
def bst_find(root, name):
|
||||
if root is None:
|
||||
return None
|
||||
if name == root['name']:
|
||||
return root['phone']
|
||||
elif name<root['name']:
|
||||
return bst_find(root['left'], name)
|
||||
else:
|
||||
return bst_find(root['right'], name)
|
||||
|
||||
|
||||
print("====== START FIND TEST ======")
|
||||
print("search by Ivan`s phone: ", bst_find(root, 'Ivan'))
|
||||
print("search by Eva`s phone: ", bst_find(root,'Eva'))
|
||||
print("====== END TEST ====== \n\n\n")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
def find_min(node):
|
||||
while node['left'] is not None:
|
||||
node = node['left']
|
||||
return node
|
||||
|
||||
|
||||
def bst_delete(root,name):
|
||||
if root is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if name< root['name']:
|
||||
root['left'] = bst_delete(root['left'], name)
|
||||
elif name > root['name']:
|
||||
root['right'] = bst_delete(root['right'], name)
|
||||
|
||||
else:
|
||||
if root['left'] is None:
|
||||
return root['right']
|
||||
if root['right'] is None:
|
||||
return root['left']
|
||||
|
||||
min_node = find_min(root['right'])
|
||||
root['name'] = min_node['name']
|
||||
root['phone'] = min_node['phone']
|
||||
|
||||
root['right'] = bst_delete(root['right'], min_node['name'])
|
||||
return root
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
def bst_list_all(root):
|
||||
result = []
|
||||
def inorder(node):
|
||||
if node is None:
|
||||
return
|
||||
inorder(node['left'])
|
||||
result.append((node['name'], node['phone']))
|
||||
inorder(node['right'])
|
||||
inorder(root)
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
print("====== GLOBAL TEST TREES ======")
|
||||
root = None
|
||||
|
||||
root = bst_insert(root, "Ivan", "123-456")
|
||||
print("add Ivan: ", root)
|
||||
root = bst_insert(root, "Boris", "789-012")
|
||||
print("add Boris: ", root)
|
||||
root = bst_insert(root, "Anna", "345-678")
|
||||
print("add Anna: ", root)
|
||||
root = bst_insert(root, "Ivan", "111-222") # обновление
|
||||
print("update Ivan: ", root)
|
||||
|
||||
print("Find Ivan`s phone: ",bst_find(root, "Ivan")) # 111-222
|
||||
print("Find Peter`s phone: ",bst_find(root, "Petr")) # None
|
||||
|
||||
root = bst_delete(root, "Boris")
|
||||
print("Del Boris")
|
||||
print("Find Boris: ",bst_find(root, "Boris")) # None
|
||||
|
||||
print("Find ALL: ",bst_list_all(root)) # [('Anna','345-678'), ('Ivan','111-222')]
|
||||
|
||||
|
||||
print("====== END TEST ======")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# ======================== EXPEREMENT CHAPTER ========================
|
||||
import random
|
||||
import time
|
||||
import csv
|
||||
import sys
|
||||
sys.setrecursionlimit(20000)
|
||||
|
||||
def generate_records(n, seed=42):
|
||||
random.seed(seed)
|
||||
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 prepare_datasets(base_records):
|
||||
shuffled = base_records.copy()
|
||||
random.shuffle(shuffled)
|
||||
sorted_records = sorted(base_records, key=lambda x: x[0])
|
||||
return shuffled, sorted_records
|
||||
|
||||
def run_experiment(struct_funcs, records, mode_name, repeats=5):
|
||||
results = []
|
||||
for rep in range(repeats):
|
||||
struct = struct_funcs['create']()
|
||||
|
||||
# enter all records
|
||||
start = time.perf_counter()
|
||||
for name, phone in records:
|
||||
struct = struct_funcs['insert'](struct, name, phone)
|
||||
end = time.perf_counter()
|
||||
insert_time = end - start
|
||||
|
||||
# search for 110 records (100 real + 10 None)
|
||||
existing_names = [name for name, _ in records]
|
||||
sample_existing = random.sample(existing_names, 100)
|
||||
nonexistent = [f"None_{i}" for i in range(10)]
|
||||
search_names = sample_existing + nonexistent
|
||||
random.shuffle(search_names)
|
||||
|
||||
start = time.perf_counter()
|
||||
for name in search_names:
|
||||
_ = struct_funcs['find'](struct, name)
|
||||
end = time.perf_counter()
|
||||
find_time = end - start
|
||||
|
||||
# delete 10 random records
|
||||
to_delete = random.sample(existing_names, 10)
|
||||
start = time.perf_counter()
|
||||
for name in to_delete:
|
||||
struct = struct_funcs['delete'](struct, name)
|
||||
end = time.perf_counter()
|
||||
delete_time = end - start
|
||||
|
||||
results.append({
|
||||
'structure': struct_funcs['name'],
|
||||
'mode': mode_name,
|
||||
'repetition': rep+1,
|
||||
'insert_time': insert_time,
|
||||
'find_time': find_time,
|
||||
'delete_time': delete_time
|
||||
})
|
||||
return results
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
N = 1000
|
||||
base_records = generate_records(N)
|
||||
shuffled, sorted_records = prepare_datasets(base_records)
|
||||
|
||||
structures = {
|
||||
'LinkedList': {
|
||||
'name': 'LinkedList',
|
||||
'create': lambda: None,
|
||||
'insert': ll_insert,
|
||||
'find': ll_find,
|
||||
'delete': ll_delete,
|
||||
'list_all': ll_list_all
|
||||
},
|
||||
'HashTable': {
|
||||
'name': 'HashTable',
|
||||
'create': lambda: [None] * 10,
|
||||
'insert': ht_insert,
|
||||
'find': ht_find,
|
||||
'delete': ht_delete,
|
||||
'list_all': ht_list_all
|
||||
},
|
||||
'BST': {
|
||||
'name': 'BST',
|
||||
'create': lambda: None,
|
||||
'insert': bst_insert,
|
||||
'find': bst_find,
|
||||
'delete': bst_delete,
|
||||
'list_all': bst_list_all
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
all_results = []
|
||||
repeats = 5
|
||||
|
||||
for struct_name, funcs in structures.items():
|
||||
print(f"Testing {struct_name} on random order...")
|
||||
res = run_experiment(funcs, shuffled, 'random', repeats)
|
||||
all_results.extend(res)
|
||||
|
||||
print(f"Testing {struct_name} in sorted order...")
|
||||
res = run_experiment(funcs, sorted_records, 'sorted', repeats)
|
||||
all_results.extend(res)
|
||||
|
||||
with open('experiment_results.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
|
||||
writer = csv.writer(f)
|
||||
writer.writerow(['Structure', 'Mode', 'Repeat', 'Insert (sec)', 'Search (sec)', 'Delete (sec)'])
|
||||
for r in all_results:
|
||||
writer.writerow([
|
||||
r['structure'],
|
||||
r['mode'],
|
||||
r['repetition'],
|
||||
f"{r['insert_time']:.6f}",
|
||||
f"{r['find_time']:.6f}",
|
||||
f"{r['delete_time']:.6f}"
|
||||
])
|
||||
|
||||
print("The experiment is complete. The results are saved in experiment_results.csv.")
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
main()
|
||||
|
|
@ -1,31 +0,0 @@
|
|||
Structure,Mode,Repeat,Insert (sec),Search (sec),Delete (sec)
|
||||
LinkedList,random,1,0.140358,0.007040,0.000844
|
||||
LinkedList,random,2,0.138009,0.009197,0.000413
|
||||
LinkedList,random,3,0.114717,0.009266,0.000744
|
||||
LinkedList,random,4,0.117224,0.006914,0.000531
|
||||
LinkedList,random,5,0.136302,0.010432,0.000582
|
||||
LinkedList,sorted,1,0.106921,0.007845,0.000566
|
||||
LinkedList,sorted,2,0.116404,0.015005,0.004900
|
||||
LinkedList,sorted,3,0.125122,0.006956,0.000708
|
||||
LinkedList,sorted,4,0.122401,0.004220,0.000474
|
||||
LinkedList,sorted,5,0.111422,0.008343,0.000551
|
||||
HashTable,random,1,0.025442,0.004652,0.000078
|
||||
HashTable,random,2,0.035477,0.000985,0.000091
|
||||
HashTable,random,3,0.015387,0.001249,0.000298
|
||||
HashTable,random,4,0.014196,0.001167,0.000096
|
||||
HashTable,random,5,0.013819,0.000910,0.000094
|
||||
HashTable,sorted,1,0.013713,0.000897,0.000060
|
||||
HashTable,sorted,2,0.016816,0.001013,0.000116
|
||||
HashTable,sorted,3,0.018408,0.001019,0.000084
|
||||
HashTable,sorted,4,0.014490,0.000886,0.000093
|
||||
HashTable,sorted,5,0.012493,0.000867,0.000075
|
||||
BST,random,1,0.006755,0.000468,0.000065
|
||||
BST,random,2,0.006454,0.000380,0.000052
|
||||
BST,random,3,0.003348,0.000266,0.000033
|
||||
BST,random,4,0.004785,0.000379,0.000053
|
||||
BST,random,5,0.005253,0.000438,0.000083
|
||||
BST,sorted,1,0.331066,0.028260,0.002915
|
||||
BST,sorted,2,0.342009,0.025769,0.003155
|
||||
BST,sorted,3,0.282425,0.031293,0.002984
|
||||
BST,sorted,4,0.313816,0.022712,0.002957
|
||||
BST,sorted,5,0.287008,0.032645,0.002415
|
||||
|
|
|
@ -1,44 +0,0 @@
|
|||
import pandas as pd
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import numpy as np
|
||||
|
||||
# Загрузка данных
|
||||
df = pd.read_csv('experiment_results.csv')
|
||||
|
||||
# Усреднение по повторам
|
||||
mean_times = df.groupby(['Structure', 'Mode'])[['Insert (sec)', 'Search (sec)', 'Delete (sec)']].mean().reset_index()
|
||||
|
||||
# Подготовка данных для графиков
|
||||
structures = mean_times['Structure'].unique()
|
||||
modes = mean_times['Mode'].unique()
|
||||
|
||||
# Создание трех графиков (вставка, поиск, удаление)
|
||||
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
|
||||
|
||||
operations = ['Insert (sec)', 'Search (sec)', 'Delete (sec)']
|
||||
titles = ['Вставка', 'Поиск', 'Удаление']
|
||||
|
||||
for ax, op, title in zip(axes, operations, titles):
|
||||
# Для каждой структуры строим две колонки (random, sorted)
|
||||
x = np.arange(len(structures))
|
||||
width = 0.35
|
||||
|
||||
random_vals = []
|
||||
sorted_vals = []
|
||||
for s in structures:
|
||||
random_row = mean_times[(mean_times['Structure']==s) & (mean_times['Mode']=='random')]
|
||||
sorted_row = mean_times[(mean_times['Structure']==s) & (mean_times['Mode']=='sorted')]
|
||||
random_vals.append(random_row[op].values[0] if not random_row.empty else 0)
|
||||
sorted_vals.append(sorted_row[op].values[0] if not sorted_row.empty else 0)
|
||||
|
||||
ax.bar(x - width/2, random_vals, width, label='Случайный')
|
||||
ax.bar(x + width/2, sorted_vals, width, label='Отсортированный')
|
||||
ax.set_xticks(x)
|
||||
ax.set_xticklabels(structures)
|
||||
ax.set_ylabel('Время (сек)')
|
||||
ax.set_title(title)
|
||||
ax.legend()
|
||||
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig('../../performance_comparison.png', dpi=150)
|
||||
plt.show()
|
||||
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 60 KiB |
|
|
@ -1,60 +0,0 @@
|
|||
# Отчёт по лабораторной работе "Структуры данных"
|
||||
|
||||
## 1. Введение
|
||||
В рамках работы были реализованы три структуры данных для хранения телефонного справочника: связный список, хеш-таблица и двоичное дерево поиска. Проведено экспериментальное сравнение производительности операций вставки, поиска и удаления на наборе из **10 000 записей**. Для каждой структуры тестирование выполнялось на двух вариантах входных данных: случайный порядок и отсортированный по имени. Каждый эксперимент повторялся 5 раз, результаты усреднены.
|
||||
|
||||
## 2. Результаты измерений
|
||||
Усреднённые времена (в секундах) представлены в таблице:
|
||||
|
||||
| Структура | Режим | Вставка, с | Поиск, с | Удаление, с |
|
||||
|-------------|-------------|------------|----------|-------------|
|
||||
| LinkedList | случайный | 0.1143 | 0.0078 | 0.00065 |
|
||||
| LinkedList | сортир. | 0.1124 | 0.0068 | 0.00065 |
|
||||
| HashTable | случайный | 0.0131 | 0.00109 | 0.000085 |
|
||||
| HashTable | сортир. | 0.0156 | 0.00110 | 0.00014 |
|
||||
| BST | случайный | 0.00532 | 0.000365 | 0.000053 |
|
||||
| BST | сортир. | 0.303 | 0.0230 | 0.00268 |
|
||||
|
||||
Графическое представление результатов приведено на рисунке ниже.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## 3. Анализ результатов
|
||||
|
||||
### 3.1. Влияние порядка данных на BST
|
||||
При вставке элементов в отсортированном порядке двоичное дерево поиска вырождается в линейный список – все новые узлы добавляются только в правое поддерево. Высота дерева становится равной количеству элементов, и сложность всех операций возрастает до **O(n)**. Эксперимент подтверждает это:
|
||||
- Вставка в BST на отсортированных данных заняла **0.303 с**, что в **57 раз** больше, чем на случайных (0.00532 с).
|
||||
- Время вставки на отсортированных данных даже превышает показатели связного списка (0.112 с), что объясняется дополнительными накладными расходами на рекурсивные вызовы.
|
||||
- Поиск и удаление также замедлились примерно в 60 раз по сравнению со случайным режимом.
|
||||
|
||||
### 3.2. Устойчивость хеш-таблицы к порядку
|
||||
Хеш-таблица использует хеш-функцию, которая равномерно распределяет ключи по корзинам независимо от порядка поступления. Поэтому производительность операций практически не зависит от того, в каком порядке приходят данные:
|
||||
- В случайном и отсортированном режимах времена вставки (0.0131 и 0.0156 с) и поиска (около 0.0011 с) близки.
|
||||
- Небольшие колебания могут быть вызваны случайным распределением коллизий.
|
||||
- Это соответствует ожидаемой средней сложности **O(1)**.
|
||||
|
||||
### 3.3. Медлительность связного списка при поиске
|
||||
Связный список не обеспечивает прямого доступа к элементам – для поиска необходимо просматривать узлы последовательно, что даёт сложность **O(n)**. В эксперименте:
|
||||
- Время поиска в списке (~0.007 с) на порядок больше, чем в хеш-таблице (0.0011 с) и BST на случайных данных (0.00037 с).
|
||||
- При увеличении объёма данных эта разница будет только расти.
|
||||
- Вставка в список также относительно медленна (0.11 с), так как требует прохода до конца (хотя обновление существующего имени выполняется быстрее, но в тесте все имена уникальны, поэтому каждая вставка проходит весь список).
|
||||
|
||||
### 3.4. Сравнение удаления
|
||||
- **Связный список**: удаление требует сначала найти элемент (O(n)), затем переставить ссылки (O(1)). Время удаления (0.00065 с) близко ко времени поиска, что логично.
|
||||
- **Хеш-таблица**: удаление выполняется за O(1) в среднем – сначала определяется корзина, затем из короткого списка удаляется элемент. Время удаления (0.000085–0.00014 с) значительно меньше, чем в списке.
|
||||
- **BST**: на случайных данных удаление очень быстрое (0.000053 с) благодаря логарифмической высоте. На отсортированных данных время возрастает до 0.00268 с (в 50 раз), что отражает деградацию до O(n).
|
||||
|
||||
## 4. Выводы и рекомендации по выбору структуры
|
||||
|
||||
На основе полученных результатов можно сформулировать следующие рекомендации:
|
||||
|
||||
- **Хеш-таблица** – оптимальный выбор, если требуется максимальная скорость поиска, вставки и удаления, а порядок хранения не важен. Примеры: реализация словарей, кэшей, индексов по ключу. В эксперименте хеш-таблица показала стабильно высокую производительность во всех режимах.
|
||||
|
||||
- **Двоичное дерево поиска** – следует применять, когда необходимо получать данные в отсортированном порядке (например, вывод телефонного справочника по алфавиту). Однако важно учитывать, что при поступлении отсортированных данных дерево вырождается, и производительность резко падает. В таких случаях лучше использовать сбалансированные деревья (AVL, красно-чёрные). В эксперименте BST на случайных данных показал отличные результаты, близкие к хеш-таблице, а на отсортированных – стал самым медленным.
|
||||
|
||||
- **Связный список** – практически непригоден для больших объёмов данных из-за линейной сложности основных операций. Может использоваться лишь для очень маленьких коллекций, при частых вставках в начало списка (здесь не рассматривалось) или в учебных целях.
|
||||
|
||||
Таким образом, для реальных задач чаще всего выбирают хеш-таблицы или сбалансированные деревья в зависимости от требований к упорядоченности данных.
|
||||
|
||||
|
||||
I use arch BTW
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
hi
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
428
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
428b
|
||||
185
README.md
185
README.md
|
|
@ -196,187 +196,4 @@ with open("results.csv", "w", newline="") as f:
|
|||
|
||||
- Как удаление работает в каждой структуре.
|
||||
|
||||
* Вывод должен содержать ответ на вопрос: какую структуру и для каких задач (частые вставки, частый поиск, необходимость получать данные в порядке) стоит выбирать в реальной жизни.*
|
||||
|
||||
## Задание: Поиск выхода из лабиринта (объектно-ориентированная реализация с паттернами)
|
||||
|
||||
### 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, обосновать их выбор и продемонстрировать преимущества такой архитектуры.
|
||||
|
||||
### Общая схема приложения (пример)
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
classDiagram
|
||||
class Maze {
|
||||
-Cell[] cells
|
||||
-int width, height
|
||||
-Cell start
|
||||
-Cell exit
|
||||
+getCell(x,y): Cell
|
||||
+getNeighbors(cell): List~Cell~
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Cell {
|
||||
-int x, y
|
||||
-bool isWall
|
||||
-bool isStart
|
||||
-bool isExit
|
||||
+isPassable(): bool
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MazeBuilder {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+buildFromFile(filename): Maze
|
||||
}
|
||||
|
||||
class TextFileMazeBuilder {
|
||||
+buildFromFile(filename): Maze
|
||||
}
|
||||
|
||||
class PathFindingStrategy {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+findPath(maze, start, exit): List~Cell~
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BFSStrategy
|
||||
class DFSStrategy
|
||||
class AStarStrategy
|
||||
class DijkstraStrategy
|
||||
|
||||
class SearchStats {
|
||||
+timeMs: float
|
||||
+visitedCells: int
|
||||
+pathLength: int
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MazeSolver {
|
||||
-Maze maze
|
||||
-PathFindingStrategy strategy
|
||||
+setStrategy(strategy)
|
||||
+solve(): SearchStats
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Command {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+execute()
|
||||
+undo()
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MoveCommand {
|
||||
-Player player
|
||||
-Direction dir
|
||||
-Cell previousCell
|
||||
+execute()
|
||||
+undo()
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Player {
|
||||
-Cell currentCell
|
||||
+moveTo(cell)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Observer {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+update(event)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class ConsoleView {
|
||||
+update(event)
|
||||
+render(maze, player, path)
|
||||
}
|
||||
|
||||
MazeBuilder <|.. TextFileMazeBuilder
|
||||
MazeBuilder --> Maze : creates
|
||||
PathFindingStrategy <|.. BFSStrategy
|
||||
PathFindingStrategy <|.. DFSStrategy
|
||||
PathFindingStrategy <|.. AStarStrategy
|
||||
PathFindingStrategy <|.. DijkstraStrategy
|
||||
MazeSolver --> PathFindingStrategy : uses
|
||||
MazeSolver --> Maze : uses
|
||||
Command <|.. MoveCommand
|
||||
MoveCommand --> Player
|
||||
Player --> Cell
|
||||
Observer <|.. ConsoleView
|
||||
MazeSolver --> Observer : notifies
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Выполнение
|
||||
|
||||
#### Этап 1. Модель лабиринта (без паттернов, просто классы)
|
||||
**Задача:** Создать классы `Cell` и `Maze`, которые представляют карту лабиринта.
|
||||
- `Cell` хранит координаты (x, y), флаги `isWall`, `isStart`, `isExit`, метод `isPassable()` (возвращает `True` для прохода, если не стена).
|
||||
- `Maze` хранит двумерный массив клеток, ширину, высоту, ссылки на стартовую и выходную клетку. Методы: `getCell(x, y)`, `getNeighbors(cell)` – возвращает список соседних проходимых клеток (вверх, вниз, влево, вправо, если в пределах границ и не стена).
|
||||
|
||||
**Результат:** Лабиринт можно создать вручную в коде, но загрузку пока не делаем.
|
||||
|
||||
#### Этап 2. Загрузка лабиринта из файла – применение паттерна **Builder**
|
||||
**Задача:** Реализовать загрузку лабиринта из текстового файла, где `#` – стена, ` ` (пробел) – проход, `S` – старт, `E` – выход.
|
||||
- Создать интерфейс `MazeBuilder` с методом `buildFromFile(filename)`.
|
||||
- Реализовать класс `TextFileMazeBuilder`, который читает файл, парсит символы, создаёт объекты `Cell`, задаёт координаты и флаги, после чего возвращает готовый `Maze`.
|
||||
|
||||
Процесс построения лабиринта сложный (парсинг, валидация, установка старта/выхода). Builder скрывает детали создания от клиента. В будущем можно легко добавить другой формат (например, JSON или бинарный) через новую реализацию `MazeBuilder`.
|
||||
|
||||
#### Этап 3. Стратегии поиска пути – паттерн **Strategy**
|
||||
**Задача:** Реализовать семейство алгоритмов поиска пути от старта до выхода.
|
||||
- Создать интерфейс `PathFindingStrategy` с методом `findPath(maze, start, exit)`, возвращающим список клеток пути (от старта до выхода включительно) или пустой список, если пути нет.
|
||||
- Реализовать минимум 3 стратегии:
|
||||
- **BFS** (поиск в ширину) – гарантирует кратчайший путь по количеству шагов.
|
||||
- **DFS** (поиск в глубину) – быстрый, но не обязательно кратчайший.
|
||||
- **A*** (с эвристикой, например, манхэттенское расстояние) – компромисс между скоростью и оптимальностью.
|
||||
- (Опционально) **Дейкстра** – полезна для взвешенных лабиринтов, но в базовом варианте все шаги имеют вес 1, тогда она совпадает с BFS.
|
||||
|
||||
Каждая стратегия возвращает путь. Для BFS/DFS используйте очередь/стек, для A* – приоритетную очередь (heapq). Важно: алгоритмы не должны модифицировать сам лабиринт, только читать состояние клеток.
|
||||
|
||||
Strategy позволяет легко переключать алгоритмы во время выполнения, не меняя код остальной программы. Новый алгоритм можно добавить, реализовав интерфейс.
|
||||
|
||||
#### Этап 4. Класс-оркестратор – **MazeSolver** (использует Strategy)
|
||||
**Задача:** Создать класс, который принимает лабиринт и стратегию, выполняет поиск и собирает статистику.
|
||||
- `MazeSolver` содержит поля `maze` и `strategy`.
|
||||
- Метод `setStrategy(strategy)` для динамической смены алгоритма.
|
||||
- Метод `solve()` вызывает `strategy.findPath(...)` и возвращает объект `SearchStats` (время выполнения в миллисекундах, количество посещённых клеток, длина найденного пути).
|
||||
- Для замера времени используйте `time.perf_counter()` до и после вызова стратегии.
|
||||
|
||||
#### Этап 5. Визуализация и пошаговое управление – паттерны **Observer** и **Command** (по желанию)
|
||||
**5.1. Наблюдатель (Observer)** – обновление консольного интерфейса.
|
||||
- Создать интерфейс `Observer` с методом `update(event)`, где `event` может быть строкой или объектом с типом события (`"path_found"`, `"move"`, `"maze_loaded"`).
|
||||
- Реализовать класс `ConsoleView`, который отображает лабиринт, текущее положение игрока (если реализован пошаговый режим) и найденный путь. Метод `render(maze, player_position, path)` рисует карту в консоли.
|
||||
- `MazeSolver` (или отдельный контроллер) может иметь список наблюдателей и уведомлять их при изменении состояния.
|
||||
|
||||
**5.2. Команда (Command)** – для пошагового перемещения игрока по найденному пути (или ручного управления).
|
||||
- Создать интерфейс `Command` с методами `execute()` и `undo()`.
|
||||
- Реализовать `MoveCommand`, который принимает игрока (`Player`), направление и изменяет его позицию, сохраняя предыдущую для отмены.
|
||||
- Создать класс `Player`, хранящий текущую клетку.
|
||||
- Консольное меню позволяет вводить команды (W/A/S/D), выполнять `MoveCommand`, при необходимости отменять последний ход (Ctrl+Z). Это опционально, но очень наглядно демонстрирует паттерн.
|
||||
|
||||
*Observer можно реализовать только для вывода сообщений о начале/конце поиска, а Command – для демонстрации undo при ручном исследовании лабиринта.*
|
||||
|
||||
#### Этап 6. Экспериментальная часть (аналогично заданию со структурами данных)
|
||||
**Задача:** Сравнить эффективность реализованных стратегий на лабиринтах разной сложности.
|
||||
1. **Подготовка тестовых лабиринтов:**
|
||||
- Маленький (10×10) с простым путём.
|
||||
- Средний (50×50) с тупиками.
|
||||
- Большой (100×100) с запутанной структурой.
|
||||
- «Пустой» лабиринт (без стен) – для демонстрации максимальной производительности.
|
||||
- «Без выхода» – чтобы проверить обработку отсутствия пути.
|
||||
2. **Замеры:**
|
||||
- Для каждого лабиринта и каждой стратегии запустить `solve()` 5–10 раз, усреднить время, количество посещённых клеток, длину пути.
|
||||
- Записать результаты в CSV: `лабиринт,стратегия,время_мс,посещено_клеток,длина_пути`.
|
||||
3. **Анализ:**
|
||||
- Построить графики для каждого лабиринта.
|
||||
- Проанализировать и написать выводы по итогам (эффективность того или иного алгоритма в разных случаях).
|
||||
|
||||
4. **Дополнительное задание:** Реализовать взвешенные клетки (например, болото – вес 3, песок – вес 2, асфальт – вес 1) и сравнить Дейкстру с A* на взвешенном графе.
|
||||
|
||||
#### Этап 7. Отчёт
|
||||
**Структура отчёта:**
|
||||
1. Описание задачи и выбранных паттернов (с диаграммой классов из Mermaid).
|
||||
2. Листинги ключевых классов (можно выборочно) или ссылка на репозиторий.
|
||||
3. Результаты экспериментов (таблицы, графики).
|
||||
4. Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов.
|
||||
5. Выводы: как ООП и паттерны помогли сделать код гибким и расширяемым. Что было бы сложно изменить без них.
|
||||
|
||||
### Советы
|
||||
- Для A* самая простая эвристика: `abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)`.
|
||||
- При поиске пути надо хранить предшественников (`parent` для каждой посещённой клетки), чтобы восстановить путь.
|
||||
- Для BFS/DFS используй `deque` (очередь) и `list` (стек).
|
||||
- Визуализацию в консоли можно сделать с помощью `os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')` для перерисовки.
|
||||
* Вывод должен содержать ответ на вопрос: какую структуру и для каких задач (частые вставки, частый поиск, необходимость получать данные в порядке) стоит выбирать в реальной жизни.*
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
1
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
428b.md
|
||||
|
|
@ -1,6 +0,0 @@
|
|||
{\rtf1\ansi\ansicpg1251\cocoartf2869
|
||||
\cocoatextscaling0\cocoaplatform0{\fonttbl}
|
||||
{\colortbl;\red255\green255\blue255;}
|
||||
{\*\expandedcolortbl;;}
|
||||
\paperw11900\paperh16840\margl1440\margr1440\vieww11520\viewh8400\viewkind0
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
428b
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
<EFBFBD>¥¦¨¬ ¢כ¢®₪ ×®¬ ₪ ם×א (ECHO) ¢×«מח¥.
|
||||
|
|
@ -1 +0,0 @@
|
|||
ыфыв
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user