[2] add report

2026-05-24 15:10:38 +00:00 · 2026-05-24 15:10:38 +00:00 · 163eb1010f
commit 163eb1010f
parent 1a9317dad7
1 changed files with 177 additions and 0 deletions
--- a/semyanovra/docs/report2.md
+++ b/semyanovra/docs/report2.md
@ -0,0 +1,177 @@
+# Отчет по лабораторной работе: Поиск выхода из лабиринта
+
+## 1. Описание задачи
+
+Разработать программу для загрузки лабиринта из текстового файла, поиска пути от стартовой клетки до выхода с возможностью выбора алгоритма поиска, визуализации процесса и экспериментального сравнения эффективности алгоритмов.
+
+### Основные требования:
+- Реализовать модель лабиринта (классы Cell, Maze)
+- Реализовать загрузку лабиринта из файла с символами # (стена), S (старт), E (выход)
+- Реализовать три алгоритма поиска пути: BFS, DFS, A*
+- Реализовать класс-оркестратор MazeSolver с возможностью смены стратегии
+- Собрать статистику: время выполнения, количество посещенных клеток, длина пути
+- Провести эксперименты на лабиринтах разной сложности
+
+### Использованные паттерны проектирования GoF:
+
+#### 1. Builder
+- **Где используется:** Классы `LabyrinthBuilder` и `TxtLabyrinthBuilder`
+- **Почему выбран:** Создание лабиринта из файла включает сложную логику парсинга, валидации и установки старта и выхода. Builder скрывает эти детали от клиента и позволяет легко добавлять новые форматы файлов
+- **Преимущества:** При добавлении нового формата достаточно создать новый класс-строитель, не меняя существующие классы Labyrinth и алгоритмы поиска
+
+#### 2. Strategy
+- **Где используется:** Классы `SearchAlgorithm`, `BFS`, `DFS`, `AStar`
+- **Почему выбран:** Алгоритмы поиска пути взаимозаменяемы и решают одну задачу разными способами. Strategy позволяет динамически менять алгоритм во время выполнения и легко добавлять новые алгоритмы
+- **Преимущества:** Класс Pathfinder может использовать любую стратегию через метод set_algorithm. Добавление нового алгоритма требует только создания нового класса
+
+#### 3. Observer
+- **Где используется:** Классы `EventListener` и `ConsoleDisplay`
+- **Почему выбран:** Приложение должно обновлять консольный интерфейс при различных событиях. Observer отделяет логику отображения от логики приложения
+- **Преимущества:** Легко добавить новые виды отображения без изменения основной логики
+
+#### 4. Command
+- **Где используется:** Классы `Action` и `MoveAction`
+- **Почему выбран:** Для реализации пошагового перемещения игрока с возможностью отмены действий. Command инкапсулирует действие в объект и позволяет реализовать undo и redo
+- **Преимущества:** Хранение истории действий и возможность отмены последних ходов без изменения логики класса Walker
+
+## 2. Архитектура приложения
+
+Приложение состоит из следующих основных компонентов:
+
+| Компонент | Назначение |
+|-----------|------------|
+| `GridCell` | Модель клетки лабиринта (координаты, стена, старт, выход) |
+| `Labyrinth` | Модель лабиринта (сетка клеток, методы доступа) |
+| `TxtLabyrinthBuilder` | Загрузка лабиринта из текстового файла |
+| `BFS`, `DFS`, `AStar` | Алгоритмы поиска пути |
+| `Pathfinder` | Оркестратор, управляющий поиском |
+| `ConsoleDisplay` | Визуализация лабиринта и игрока |
+| `Walker` | Управление позицией игрока |
+| `MoveAction` | Команда перемещения с поддержкой Undo |
+
+## 3. Реализация алгоритмов поиска пути
+
+### BFS (Поиск в ширину)
+Алгоритм использует очередь для обхода лабиринта. Начинает со стартовой клетки, помещает её в очередь. Затем циклически извлекает клетку из начала очереди, проверяет не является ли она выходом, и добавляет всех непосещенных соседей в конец очереди. **Гарантирует нахождение кратчайшего пути** по количеству шагов.
+
+### DFS (Поиск в глубину)
+Алгоритм использует стек для обхода лабиринта. Начинает со стартовой клетки, помещает её в стек. Затем циклически извлекает клетку из конца стека, проверяет не является ли она выходом, и добавляет всех непосещенных соседей в стек. **Не гарантирует нахождение кратчайшего пути**, но обычно быстрее по времени.
+
+### A* (A звездочка)
+Алгоритм использует приоритетную очередь с эвристической функцией. Оценивает клетки по формуле f = g + h, где g - реальная стоимость пути от старта, h - эвристическое расстояние до выхода (манхэттенское расстояние). **Всегда находит кратчайший путь** при допустимой эвристике и обычно быстрее BFS.
+
+## 4. Экспериментальная часть
+
+### Тестовые лабиринты
+
+| Имя файла | Размер | Описание |
+|-----------|--------|----------|
+| level1.txt | 10x6 | Простой лабиринт |
+| medium10x10.txt | 10x10 | Лабиринт среднего размера |
+| large20x20.txt | 20x20 | Большой запутанный лабиринт |
+| empty15x15.txt | 15x15 | Пустой лабиринт без стен |
+| no_exit10x10.txt | 10x10 | Лабиринт без достижимого выхода |
+
+### Результаты замеров
+
+Каждый эксперимент проводился 3 раза с усреднением результатов.
+
+| Лабиринт | Алгоритм | Время (мс) | Посещено клеток | Длина пути |
+|----------|----------|------------|-----------------|------------|
+| Small 10x6 | BFS | 0.032 | 24 | 11 |
+| Small 10x6 | DFS | 0.017 | 17 | 11 |
+| Small 10x6 | A* | 0.064 | 24 | 11 |
+| Medium 10x10 | BFS | 0.044 | 42 | 16 |
+| Medium 10x10 | DFS | 0.024 | 26 | 16 |
+| Medium 10x10 | A* | 0.060 | 30 | 16 |
+| Large 20x20 | BFS | 0.245 | 211 | 36 |
+| Large 20x20 | DFS | 0.211 | 170 | 100 |
+| Large 20x20 | A* | 0.264 | 103 | 36 |
+| Empty 15x15 | BFS | 0.199 | 169 | 25 |
+| Empty 15x15 | DFS | 0.122 | 169 | 97 |
+| Empty 15x15 | A* | 0.411 | 169 | 25 |
+| No exit 10x10 | BFS | 0.054 | 45 | 18 |
+| No exit 10x10 | DFS | 0.030 | 28 | 18 |
+| No exit 10x10 | A* | 0.083 | 35 | 18 |
+
+### Графики
+
+![Сравнение производительности алгоритмов](maze_benchmark.png)
+
+На графике представлено сравнение трех алгоритмов по трем метрикам: время выполнения (мс), количество посещенных клеток и длина найденного пути.
+
+## 5. Анализ результатов
+
+### Сравнение характеристик алгоритмов
+
+| Характеристика | BFS | DFS | A* |
+|----------------|-----|-----|-----|
+| Гарантия кратчайшего пути |  Да |  Нет |  Да |
+| Скорость на малых лабиринтах | Средняя | Быстрая | Средняя |
+| Скорость на больших лабиринтах | Средняя | Быстрая | Средняя |
+| Потребление памяти | Высокое | Низкое | Среднее |
+| Количество посещенных клеток | Много (211) | Среднее (170) | Мало (103) |
+
+### Детальный анализ по лабиринтам
+
+**Small 10x6:**
+- Все алгоритмы нашли оптимальный путь длиной 11 шагов
+- DFS оказался самым быстрым (0.017 мс) и посетил меньше всего клеток (17)
+- A* посетил больше клеток (24), но нашел оптимальный путь
+
+**Medium 10x10:**
+- Оптимальный путь - 16 шагов (BFS и A*)
+- DFS нашел путь длиной 16 (в данном случае совпал с оптимальным)
+- DFS снова самый быстрый (0.024 мс) и посетил 26 клеток против 42 у BFS
+
+**Large 20x20:**
+- BFS и A* нашли оптимальный путь (36 шагов)
+- **DFS нашел неоптимальный путь (100 шагов), что на 64 шага длиннее!**
+- A* посетил значительно меньше клеток (103 против 211 у BFS)
+- Это показывает преимущество эвристики A* на больших лабиринтах
+
+**Empty 15x15:**
+- Оптимальный путь - 25 шагов (по прямой)
+- DFS нашел путь длиной 97 шагов, что в 3.8 раза длиннее!
+- Все алгоритмы посетили одинаковое количество клеток (169) - весь лабиринт
+- A* показал самое большое время из-за накладных расходов на эвристику
+
+**No exit 10x10:**
+- Все алгоритмы обошли весь достижимый лабиринт
+- DFS посетил меньше клеток (28 против 45 у BFS)
+- Длина пути 18 показывает, что алгоритмы прошли до тупика
+
+### Ключевые выводы
+
+1. **BFS** - надежный выбор, когда гарантия кратчайшего пути критична. Работает предсказуемо, но на больших лабиринтах посещает много клеток (211 против 103 у A*)
+
+2. **DFS** - самый быстрый алгоритм в большинстве тестов (0.017-0.211 мс), но **ненадежен для поиска оптимального пути**. В большом лабиринте путь оказался на 64% длиннее оптимального!
+
+3. **A*** - лучший баланс. Находит кратчайший путь (как BFS), но посещает на 51% меньше клеток в большом лабиринте. Немного медленнее DFS из-за вычисления эвристики.
+
+### Рекомендации по выбору алгоритма
+
+| Ситуация | Рекомендуемый алгоритм | Обоснование |
+|----------|----------------------|-------------|
+| Небольшой лабиринт (< 100 клеток) | Любой | Разница в производительности незначительна |
+| Большой лабиринт, нужен кратчайший путь | **A*** | Быстрее BFS, посещает меньше клеток |
+| Максимальная скорость, путь не важен | **DFS** | Самый быстрый, но может найти длинный путь |
+| Лабиринт неизвестной структуры | **A*** | Лучшее соотношение скорость/качество |
+
+## 6. Заключение
+
+### Преимущества использованных паттернов
+
+**Builder** позволил легко реализовать загрузку лабиринтов из текстовых файлов и оставил возможность для добавления других форматов без изменения основного кода.
+
+**Strategy** сделал алгоритмы поиска взаимозаменяемыми. Добавление нового алгоритма (например, Дейкстры) потребовало бы только создания нового класса.
+
+**Observer** отделил логику отображения от логики приложения, что упростило добавление новых видов визуализации.
+
+**Command** позволил реализовать пошаговое управление игроком с возможностью отмены действий без усложнения класса Walker.
+
+### Итог
+
+Разработанная программа демонстрирует преимущества объектно-ориентированного подхода и использования паттернов проектирования. Код является гибким, расширяемым и легко поддерживаемым.
+
+Эксперименты показали, что **A*** является наиболее сбалансированным алгоритмом для поиска пути в лабиринте, обеспечивая оптимальный путь при приемлемой скорости работы и минимальном количестве посещенных клеток. DFS может быть полезен только когда скорость критична, а оптимальность пути не важна. BFS остается надежным выбором для небольших лабиринтов, где простота реализации важнее производительности.