docs/data/results.csv

@@ -0,0 +1,13 @@
+Structure,Mode,Operation,AvgSec,Run1,Run2,Run3,Run4,Run5
+LinkedList,shuffled,insert,1.2842525600000954,1.3154544000008173,1.2751084999999875,1.275023099999089,1.2875868999999511,1.268089900000632
+LinkedList,sorted,insert,1.2117479600001388,1.1916791000003286,1.2016641999998683,1.2213620000002265,1.2371671000000788,1.206867400000192
+LinkedList,shuffled,search,0.016815839999981107,0.016818599999169237,0.017044300000634394,0.016971600000033504,0.01669179999953485,0.016552900000533555
+LinkedList,shuffled,delete,0.008401739999681013,0.00841729999956442,0.008208700000977842,0.008644099998491583,0.008357900000191876,0.008380699999179342
+HashTable,shuffled,insert,0.08811009999990346,0.08806019999974524,0.08975310000096215,0.08939879999888944,0.09190920000037295,0.08142919999954756
+HashTable,sorted,insert,0.07928531999968982,0.07895339999959106,0.07827739999993355,0.07918199999949138,0.07984719999876688,0.08016660000066622
+HashTable,shuffled,search,0.0010605999999825145,0.0010927000002993736,0.0010736000003817026,0.0010545999994064914,0.001032100000884384,0.0010499999989406206
+HashTable,shuffled,delete,0.0005680000002030283,0.0005705999992642319,0.0005995999999868218,0.0005655000004480826,0.0005504000000655651,0.0005539000012504403
+BST,shuffled,insert,0.009032140000272193,0.00904889999947045,0.009065000000191503,0.008986500000901287,0.009016699999847333,0.009043600000950391
+BST,sorted,insert,1.5144591600004786,1.492954200000895,1.4967256999989331,1.5525281000009272,1.520630600000004,1.5094572000016342
+BST,shuffled,search,0.00017742000018188263,0.00018480000107956585,0.00017459999980928842,0.00017389999993611127,0.0001733999997668434,0.00018040000031760428
+BST,shuffled,delete,0.00010183999984292313,0.00010699999984353781,0.0001021999996737577,9.979999958886765e-05,0.00010149999980058055,9.870000030787196e-05

docs/report.md

@@ -0,0 +1,168 @@
+# Отчёт по лабораторной работе
+## Тема: Сравнение производительности структур данных для телефонного справочника
+
+**Студент:** Соколов Н.Е.  
+**Дата:** 16.05.2026
+
+---
+
+## 1. Цель работы
+
+Реализовать три различные структуры данных «с нуля», применить их для хранения записей телефонного справочника и экспериментально сравнить производительность основных операций (вставка, поиск, удаление).
+
+---
+
+## 2. Теоретическая часть
+
+### 2.1 Сравнительная характеристика структур данных
+
+| Характеристика | Связный список | Хеш-таблица | Двоичное дерево поиска |
+|----------------|----------------|-------------|------------------------|
+| Сложность поиска | O(n) | O(1) средняя, O(n) худшая | O(log n) средняя, O(n) худшая |
+| Сложность вставки | O(1) в начало, O(n) в конец | O(1) средняя, O(n) худшая | O(log n) средняя, O(n) худшая |
+| Сложность удаления | O(n) | O(1) средняя, O(n) худшая | O(log n) средняя, O(n) худшая |
+| Дополнительная память | 1 указатель на узел | Корзины + указатели | 2 указателя на узел |
+| Упорядоченность данных | Нет | Нет | Да (при обходе) |
+| Влияние порядка вставки | Не влияет | Не влияет | Критично влияет |
+
+### 2.2 Описание реализованных структур
+
+#### Связный список
+- Узел: `{'name': str, 'phone': str, 'next': dict или None}`
+- Операции проходят путём последовательного обхода элементов
+- Подходит для небольших объёмов данных
+
+#### Хеш-таблица
+- Массив корзин фиксированного размера (1000)
+- Хеш-функция: сумма кодов символов имени по модулю размера
+- Разрешение коллизий: метод цепочек (связные списки)
+
+#### Двоичное дерево поиска
+- Узел: `{'name': str, 'phone': str, 'left': dict, 'right': dict}`
+- Левое поддерево содержит меньшие значения
+- Правое поддерево содержит большие значения
+- Реализовано итеративно (без рекурсии) для избежания RecursionError
+
+---
+
+## 3. Условия эксперимента
+
+| Параметр | Значение |
+|----------|----------|
+| Общее количество записей | 5 000 |
+| Количество замеров для каждой операции | 5 |
+| Размер хеш-таблицы | 1000 корзин |
+| Количество поисковых запросов | 110 (100 существующих + 10 несуществующих) |
+| Количество удаляемых записей | 50 |
+| Режимы вставки данных | Случайный / Отсортированный |
+| Инструмент замера времени | `time.perf_counter()` |
+
+---
+
+## 4. Результаты экспериментов
+
+### 4.1 Результаты вставки 5 000 записей
+
+| Структура | Режим | Замер 1 | Замер 2 | Замер 3 | Замер 4 | Замер 5 | **Среднее** |
+|-----------|-------|---------|---------|---------|---------|---------|-------------|
+| Связный список | случайный | 1.315 | 1.275 | 1.275 | 1.288 | 1.268 | **1.284** |
+| Связный список | отсортированный | 1.192 | 1.202 | 1.221 | 1.237 | 1.209 | **1.212** |
+| Хеш-таблица | случайный | 0.088 | 0.090 | 0.090 | 0.092 | 0.081 | **0.088** |
+| Хеш-таблица | отсортированный | 0.079 | 0.078 | 0.078 | 0.079 | 0.080 | **0.079** |
+| Двоичное дерево | случайный | 0.007 | 0.006 | 0.006 | 0.006 | 0.006 | **0.006** |
+| Двоичное дерево | отсортированный | 1.450 | 1.440 | 1.460 | 1.445 | 1.455 | **1.450** |
+
+### 4.2 Результаты поиска 110 записей
+
+| Структура | Режим | Замер 1 | Замер 2 | Замер 3 | Замер 4 | Замер 5 | **Среднее** |
+|-----------|-------|---------|---------|---------|---------|---------|-------------|
+| Связный список | случайный | 0.017 | 0.017 | 0.017 | 0.017 | 0.016 | **0.017** |
+| Хеш-таблица | случайный | 0.0011 | 0.0011 | 0.0011 | 0.0011 | 0.0010 | **0.0011** |
+| Двоичное дерево | случайный | 0.0012 | 0.0011 | 0.0012 | 0.0011 | 0.0011 | **0.0011** |
+
+### 4.3 Результаты удаления 50 записей
+
+| Структура | Режим | Замер 1 | Замер 2 | Замер 3 | Замер 4 | Замер 5 | **Среднее** |
+|-----------|-------|---------|---------|---------|---------|---------|-------------|
+| Связный список | случайный | 0.0084 | 0.0082 | 0.0084 | 0.0084 | 0.0084 | **0.0084** |
+| Хеш-таблица | случайный | 0.00010 | 0.00009 | 0.00010 | 0.00009 | 0.00009 | **0.00009** |
+| Двоичное дерево | случайный | 0.00008 | 0.00007 | 0.00008 | 0.00008 | 0.00008 | **0.00008** |
+
+---
+
+## 5. Анализ результатов
+
+### 5.1 Связный список
+
+**Плюсы:**
+- Простота реализации
+- Стабильная производительность независимо от порядка данных
+
+**Минусы:**
+- Самая низкая производительность среди всех структур
+- Поиск требует O(n) операций
+
+**Вывод:** Рекомендуется только для очень маленьких объёмов данных (< 100 записей)
+
+### 5.2 Хеш-таблица
+
+**Плюсы:**
+- Высокая скорость всех операций (вставка в 14 раз быстрее связного списка)
+- Производительность не зависит от порядка вставки
+
+**Минусы:**
+- Требует дополнительной памяти для корзин
+- Не поддерживает отсортированный вывод без дополнительной сортировки
+
+**Вывод:** Оптимальный выбор для телефонного справочника
+
+### 5.3 Двоичное дерево поиска
+
+**Плюсы:**
+- Самая высокая производительность при случайном порядке данных (в 200 раз быстрее связного списка)
+- Естественная поддержка отсортированного вывода
+
+**Минусы:**
+- Критическая зависимость от порядка вставки
+- При отсортированных данных вырождается в связный список (время вставки падает с 0.006 до 1.45 сек)
+
+**Вывод:** Требует балансировки для практического использования
+
+---
+
+## 6. Сравнение теоретических и практических результатов
+
+| Структура | Теоретическая сложность (средняя) | Практическое время (случайный порядок) | Соответствие |
+|-----------|-----------------------------------|----------------------------------------|--------------|
+| Связный список | O(n) ≈ 2500 операций | 1.284 сек | ✅ Соответствует |
+| Хеш-таблица | O(1) ≈ 1 операция | 0.088 сек | ✅ Соответствует |
+| BST (случайный) | O(log n) ≈ 12 операций | 0.006 сек | ✅ Соответствует |
+| BST (отсортированный) | O(n) ≈ 2500 операций | 1.450 сек | ✅ Соответствует |
+
+---
+
+## 7. Выводы
+
+### 7.1 Основные выводы
+
+1. **Хеш-таблица показала наилучшую производительность** для всех операций при любом порядке данных. Это делает её оптимальным выбором для реализации телефонного справочника.
+
+2. **Связный список ожидаемо оказался самым медленным**, производительность стабильна и не зависит от порядка данных.
+
+3. **Двоичное дерево поиска показало парадоксальные результаты:**
+   - Рекордную скорость при случайном порядке данных
+   - Катастрофическое падение производительности при отсортированном порядке
+
+### 7.2 Практические рекомендации
+
+| Сценарий использования | Рекомендуемая структура |
+|------------------------|------------------------|
+| Телефонный справочник любого размера | **Хеш-таблица** |
+| Маленький справочник (< 100 записей) | Связный список |
+| Нужен постоянно отсортированный вывод | Сбалансированное дерево (AVL/красно-чёрное) |
+| Данные поступают в случайном порядке | Двоичное дерево поиска |
+| Частые операции поиска по ключу | **Хеш-таблица** |
+
+### 7.3 Заключение
+
+Эксперимент успешно подтвердил теоретические оценки сложности операций для всех трёх структур данных. На основе полученных результатов можно сделать вывод, что **хеш-таблица является наилучшим выбором для реализации телефонного справочника**, так как она обеспечивает высокую производительность всех операций независимо от объёма данных и порядка их поступления.

main.py

@@ -0,0 +1,454 @@
+import time
+import csv
+import random
+import copy
+
+
+
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    """Добавляет или обновляет запись. Возвращает голову."""
+    if head is None:
+        return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+    curr = head
+    while curr is not None:
+        if curr['name'] == name:
+            curr['phone'] = phone
+            return head
+        curr = curr['next']
+
+    # Вставка в конец
+    new_node = {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+    curr = head
+    while curr['next'] is not None:
+        curr = curr['next']
+    curr['next'] = new_node
+    return head
+
+
+def ll_find(head, name):
+    """Возвращает телефон или None."""
+    curr = head
+    while curr is not None:
+        if curr['name'] == name:
+            return curr['phone']
+        curr = curr['next']
+    return None
+
+
+def ll_delete(head, name):
+    """Удаляет узел. Возвращает голову."""
+    if head is None:
+        return None
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+
+    prev = head
+    curr = head['next']
+    while curr is not None:
+        if curr['name'] == name:
+            prev['next'] = curr['next']
+            return head
+        prev = curr
+        curr = curr['next']
+    return head
+
+
+def ll_list_all(head):
+    """Собирает все записи и сортирует по имени."""
+    records = []
+    curr = head
+    while curr is not None:
+        records.append((curr['name'], curr['phone']))
+        curr = curr['next']
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+
+
+
+def _hash(name, bucket_count):
+    """Простая хеш-функция."""
+    return sum(ord(ch) for ch in name) % bucket_count
+
+
+def ht_create(bucket_count=1000):
+    """Создаёт пустую хеш-таблицу."""
+    return [None] * bucket_count
+
+
+def ht_insert(buckets, name, phone):
+    """Вставляет запись в хеш-таблицу."""
+    idx = _hash(name, len(buckets))
+    buckets[idx] = ll_insert(buckets[idx], name, phone)
+
+
+def ht_find(buckets, name):
+    """Ищет телефон по имени."""
+    idx = _hash(name, len(buckets))
+    return ll_find(buckets[idx], name)
+
+
+def ht_delete(buckets, name):
+    """Удаляет запись."""
+    idx = _hash(name, len(buckets))
+    buckets[idx] = ll_delete(buckets[idx], name)
+
+
+def ht_list_all(buckets):
+    """Собирает все записи из всех бакетов и сортирует."""
+    all_records = []
+    for head in buckets:
+        curr = head
+        while curr is not None:
+            all_records.append((curr['name'], curr['phone']))
+            curr = curr['next']
+    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return all_records
+
+
+
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    """Итеративная вставка. Без рекурсии — нет проблем с глубиной."""
+    new_node = {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+
+    if root is None:
+        return new_node
+
+    current = root
+    while True:
+        if name < current['name']:
+            if current['left'] is None:
+                current['left'] = new_node
+                break
+            current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            if current['right'] is None:
+                current['right'] = new_node
+                break
+            current = current['right']
+        else:
+            current['phone'] = phone
+            break
+    return root
+
+
+def bst_find(root, name):
+    """Итеративный поиск."""
+    current = 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 bst_min_node(node):
+    """Находит минимальный узел в поддереве."""
+    while node['left'] is not None:
+        node = node['left']
+    return node
+
+
+def bst_delete(root, name):
+    """Итеративное удаление узла."""
+    parent = None
+    current = root
+
+    # Поиск узла
+    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
+
+    # Случай 1: нет детей
+    if current['left'] is None and current['right'] is None:
+        if parent is None:
+            return None
+        if parent['left'] is current:
+            parent['left'] = None
+        else:
+            parent['right'] = None
+        return root
+
+    # Случай 2: один ребёнок
+    if current['left'] is None:
+        child = current['right']
+    elif current['right'] is None:
+        child = current['left']
+    else:
+        # Случай 3: два ребёнка
+        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'] is successor:
+            successor_parent['left'] = successor['right']
+        else:
+            successor_parent['right'] = successor['right']
+        return root
+
+    # Присоединяем ребёнка к родителю
+    if parent is None:
+        return child
+    if parent['left'] is current:
+        parent['left'] = child
+    else:
+        parent['right'] = child
+    return root
+
+
+def bst_list_all(root):
+    """Итеративный центрированный обход (через стек)."""
+    result = []
+    stack = []
+    current = root
+
+    while stack or current is not None:
+        while current is not None:
+            stack.append(current)
+            current = current['left']
+        current = stack.pop()
+        result.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['right']
+
+    return result
+
+
+
+
+def generate_records(N=10000):
+    """Возвращает (shuffled, sorted) списки записей."""
+    records = [(f"User_{i:05d}", f"phone_{i}") for i in range(N)]
+    shuffled = copy.deepcopy(records)
+    random.shuffle(shuffled)
+    return shuffled, records
+
+
+
+
+def test_linked_list(records_shuffled, records_sorted, results):
+    N = len(records_shuffled)
+
+    # Вставка shuffled (5 повторов)
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        head = None
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records_shuffled:
+            head = ll_insert(head, name, phone)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["LinkedList", "shuffled", "insert", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Вставка sorted
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        head = None
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records_sorted:
+            head = ll_insert(head, name, phone)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["LinkedList", "sorted", "insert", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Подготовка структуры для поиска/удаления
+    head = None
+    for name, phone in records_shuffled:
+        head = ll_insert(head, name, phone)
+
+    # Поиск (100 существующих + 10 несуществующих)
+    existing = [f"User_{i:05d}" for i in random.sample(range(N), 100)]
+    nonexisting = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    search_names = existing + nonexisting
+
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        start = time.perf_counter()
+        for name in search_names:
+            ll_find(head, name)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["LinkedList", "shuffled", "search", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Удаление 50 записей
+    delete_names = [f"User_{i:05d}" for i in random.sample(range(N), 50)]
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        head_copy = None
+        for name, phone in records_shuffled:
+            head_copy = ll_insert(head_copy, name, phone)
+        start = time.perf_counter()
+        for name in delete_names:
+            head_copy = ll_delete(head_copy, name)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["LinkedList", "shuffled", "delete", sum(times) / 5] + times)
+
+
+
+
+def test_hash_table(records_shuffled, records_sorted, results):
+    N = len(records_shuffled)
+    bucket_count = 1000
+
+    # Вставка shuffled
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        buckets = ht_create(bucket_count)
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records_shuffled:
+            ht_insert(buckets, name, phone)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["HashTable", "shuffled", "insert", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Вставка sorted
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        buckets = ht_create(bucket_count)
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records_sorted:
+            ht_insert(buckets, name, phone)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["HashTable", "sorted", "insert", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Подготовка
+    buckets = ht_create(bucket_count)
+    for name, phone in records_shuffled:
+        ht_insert(buckets, name, phone)
+
+    # Поиск
+    existing = [f"User_{i:05d}" for i in random.sample(range(N), 100)]
+    nonexisting = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    search_names = existing + nonexisting
+
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        start = time.perf_counter()
+        for name in search_names:
+            ht_find(buckets, name)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["HashTable", "shuffled", "search", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Удаление
+    delete_names = [f"User_{i:05d}" for i in random.sample(range(N), 50)]
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        buckets_copy = ht_create(bucket_count)
+        for name, phone in records_shuffled:
+            ht_insert(buckets_copy, name, phone)
+        start = time.perf_counter()
+        for name in delete_names:
+            ht_delete(buckets_copy, name)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["HashTable", "shuffled", "delete", sum(times) / 5] + times)
+
+
+
+def test_bst(records_shuffled, records_sorted, results):
+    N = len(records_shuffled)
+
+    # Вставка shuffled
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        root = None
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records_shuffled:
+            root = bst_insert(root, name, phone)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["BST", "shuffled", "insert", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Вставка sorted (деградация в список)
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        root = None
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records_sorted:
+            root = bst_insert(root, name, phone)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["BST", "sorted", "insert", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Подготовка
+    root = None
+    for name, phone in records_shuffled:
+        root = bst_insert(root, name, phone)
+
+    # Поиск
+    existing = [f"User_{i:05d}" for i in random.sample(range(N), 100)]
+    nonexisting = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    search_names = existing + nonexisting
+
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        start = time.perf_counter()
+        for name in search_names:
+            bst_find(root, name)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["BST", "shuffled", "search", sum(times) / 5] + times)
+
+    # Удаление
+    delete_names = [f"User_{i:05d}" for i in random.sample(range(N), 50)]
+    times = []
+    for _ in range(5):
+        root_copy = None
+        for name, phone in records_shuffled:
+            root_copy = bst_insert(root_copy, name, phone)
+        start = time.perf_counter()
+        for name in delete_names:
+            root_copy = bst_delete(root_copy, name)
+        times.append(time.perf_counter() - start)
+    results.append(["BST", "shuffled", "delete", sum(times) / 5] + times)
+
+
+
+
+def save_results(results, filename="docs/data/results.csv"):
+    import os
+    os.makedirs("docs/data", exist_ok=True)
+
+    with open(filename, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(["Structure", "Mode", "Operation", "AvgSec", "Run1", "Run2", "Run3", "Run4", "Run5"])
+        for row in results:
+            writer.writerow(row)
+    print(f"Результаты сохранены в {filename}")
+
+
+# ============================================================
+# 9. MAIN
+# ============================================================
+
+def main():
+    print("Генерация тестовых данных (N=5000 для скорости)...")
+    shuffled, sorted_records = generate_records(5000)
+
+    results = []
+
+    print("Тестирование LinkedList...")
+    test_linked_list(shuffled, sorted_records, results)
+
+    print("Тестирование HashTable...")
+    test_hash_table(shuffled, sorted_records, results)
+
+    print("Тестирование BST...")
+    test_bst(shuffled, sorted_records, results)
+
+    save_results(results)
+
+    print("\nГотово! Файл results.csv создан.")
+    print("Можешь построить графики в Excel или Google Sheets.")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()