Реализовать три структуры данных «с нуля» в процедурной парадигме (без классов), применить их для хранения записей телефонного справочника и экспериментально сравнить производительность основных операций.
## 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)
Вставка в список занимает ~2.5 секунды на 10 000 записей, потому что каждая вставка уже существующего имени требует прохода по всему списку O(n). При случайных уникальных именах вставка идёт в начало O(1), но поиск всегда линейный.
### Хеш-таблица
Хеш-таблица показала примерно одинаковые результаты при случайном и отсортированном порядке:
Это объясняется природой хеширования: порядок вставки не влияет на распределение по бакетам. Ключ всегда попадает в предсказуемый бакет за O(1).
### BST
деградирует на отсортированных данных
Причина:*при вставке отсортированных данных BST вырождается в односвязный список — каждый новый элемент больше предыдущего и уходит всегда в правое поддерево. Высота дерева становится O(n) вместо O(log n). Поиск и удаление тоже деградируют до O(n).
## Вывод
HashTable — лучший выбор для телефонного справочника при частых вставках и поисках. BST лучше HashTable только если нужен отсортированный вывод без дополнительной сортировки — но при условии случайного порядка вставки или использования самобалансирующегося дерева (AVL, Red-Black).
