2026-rff_mp/ProninVV/aufgabe-1-data-structures/test.py

from aufg1 import *
import time
import random
import sys
import csv

sys.setrecursionlimit(20000) 

def phone_number_generate():
    number = "8"
    text = "0123456789"
    for i in range(10):
        char = random.choice(text)
        number += char
    return number

def create_data(n=100):

    """ создаем сразу обычный массив и остортированный """

    records_sorted = []
    for i in range(n):
        name = f"User_{i:05d}"
        phone = phone_number_generate()
        records_sorted.append((name, phone))

    records_shuffled = records_sorted
    random.shuffle(records_shuffled)
    return records_sorted, records_shuffled


def run_expirement(epoch=1, elements=100):

    """ распределяем данные по трем структурам данных
    тестируем время операций (вставки, удаления, перебора) и записываем полученные результаты в файл """


    # создаем данные 
    records_sorted, records_shuffled = create_data(100)

    datasets = [
    ("shuffled", records_shuffled),
    ("sorted", records_sorted)]

    # режим - случайный, соритрованный
    
    header = ["Структура", "Режим", "Операция", "Время (сек)"]
    results = [header]

    linklist = None
    hashtab = hash_table(elements)
    bintree = None

    # сразу будем обрабатывать и случайны и отсортированный данные
    for label, arr in datasets:

    # заполнение связного списка
        start = time.perf_counter()
        for p in arr:
            linklist = ll_insert(linklist, p[0], p[1])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["linklist", label, "insert", end-start])

    # поиск 110 имен в связном списке
        # несуществующие данные
        nonedata = [(f"None_{i}", phone_number_generate()) for i in range(10)]
        # случайная комбинация 
        chaossample = random.sample(arr, 100) + nonedata
        start = time.perf_counter()
        for p in chaossample:
            ll_find(linklist, p[0])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["linklist", label, "find", end-start])

    # удаление 50 имен в св писке
        deldata = random.sample(arr, 50)
        start = time.perf_counter()
        for p in arr:
            ll_delete(linklist, p[0])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["linklist", label, "delete", end-start])

    # заполнение хэш-тфблицы
        start = time.perf_counter()
        for p in records_shuffled:
            hashtab = ht_insert(hashtab, p[0], p[1])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["hashtable", label, "insert", end-start])

    # поиск 110 имен в хэш таблице
        # несуществующие данные
        nonedata = [(f"None_{i}", phone_number_generate()) for i in range(10)]
        # случайная комбинация 
        chaossample = random.sample(arr, 100) + nonedata
        start = time.perf_counter()
        for p in chaossample:
            ht_find(hashtab, p[0])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["hashtable", label, "find", end-start])

    # удаление 50 имен в хэш таблице
        deldata = random.sample(arr, 50)
        start = time.perf_counter()
        for p in arr:
            ht_delete(hashtab, p[0])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["hashtable", label, "delete", end-start])

    # заполнение дерева
        start = time.perf_counter()
        for p in records_shuffled:
            bintree = bst_insert(bintree, p[0], p[1])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["bintree", label, "insert", end-start])

    # поиск 110 имен в дереве
        # несуществующие данные
        nonedata = [(f"None_{i}", phone_number_generate()) for i in range(10)]
        # случайная комбинация 
        chaossample = random.sample(arr, 100) + nonedata
        start = time.perf_counter()
        for p in chaossample:
            bst_find(bintree, p[0])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["bintree", label, "find", end-start])

    # удаление 50 имен в дереве
        deldata = random.sample(arr, 50)
        start = time.perf_counter()
        for p in arr:
            bst_delete(bintree, p[0])
        end = time.perf_counter()
        results.append(["bintree", label, "delete", end-start])


    with open('timedata.csv', mode='w', encoding='utf-8', newline='') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerows(results)



run_expirement(1)