# Задание

## 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)

## 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.
