Merge branch 'task-2-oop' into ProninVV

ProninVV/task-2-oop/AStarStrategy.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+from Maze import Cell, Maze
+from strategy import PathFindingStrategy
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    def findPath(self, maze, start, exit):
+
+        def heuristik(cell):
+            return abs(cell.x - exit.x) + abs(cell.y - exit.y)
+
+        parents = {start: None}
+
+        queue = [start]
+
+        if not start or not exit:
+            return [], 0
+
+        while len(queue) != 0:
+            best_cell = queue[0]
+            for cell in queue:
+                if heuristik(cell) < heuristik(best_cell):
+                    best_cell = cell
+
+            u = best_cell
+            queue.remove(u)
+
+            if u == exit:
+                path = []
+                current = exit
+                while current is not None:
+                    path.append(current)
+                    current = parents[current]
+                path.reverse()
+                return path, len(parents)
+
+            childs = maze.getNeighbors(u)
+            for child in childs:
+                if child not in parents:
+                    parents[child] = u
+                    queue.append(child)
+        return [], len(parents)

ProninVV/task-2-oop/BreadthFirstSearch.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+from strategy import PathFindingStrategy
+from Maze import Maze, Cell
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def findPath(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell):
+
+        # очерель: перывй вошел - первый вышел
+        queue = [start]
+        # будем хранить откуда в какую клетку пришли
+        parents = {start: None}
+
+        if not start or not exit:
+            return [], 0
+
+        while (len(queue) != 0):
+            u = queue.pop(0)
+            if u == exit:
+                path = []
+                current = exit
+                while current is not None:
+                    path.append(current)
+                    current = parents[current]
+                path.reverse()
+                return path, len(parents)
+
+            childs = maze.getNeighbors(u)
+            for child in childs:
+                if child not in parents:
+                    parents[child] = u
+                    queue.append(child)
+        return [], len(parents)

ProninVV/task-2-oop/Command.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+
+
+class Player:
+    def __init__(self, start_cell):
+        self.current_cell = start_cell
+
+
+class Command(ABC):
+    @abstractmethod
+    def execute(self) -> bool:
+        """Выполняет действие. Возвращает True, если ход успешен."""
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def undo(self) -> None:
+        """Откатывает действие назад."""
+        pass
+
+
+class MoveCommand(Command):
+    def __init__(self, player: Player, maze, dx: int, dy: int):
+        self.player = player
+        self.maze = maze
+        self.dx = dx
+        self.dy = dy
+        self.previous_cell = None
+
+    def execute(self) -> bool:
+        new_x = self.player.current_cell.x + self.dx
+        new_y = self.player.current_cell.y + self.dy
+
+        next_cell = self.maze.getCell(new_x, new_y)
+
+        if next_cell and next_cell.isPassable():
+            self.previous_cell = self.player.current_cell
+            self.player.current_cell = next_cell
+            return True
+
+        print("Ошибка: Там стена или край лабиринта!")
+        return False
+
+    def undo(self) -> None:
+        if self.previous_cell:
+            self.player.current_cell = self.previous_cell

ProninVV/task-2-oop/ConsoleView.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+from Observer import Observer, Event
+
+
+class ConsoleView(Observer):
+    def update(self, event: Event) -> None:
+        if event.type == "maze_loaded":
+            print("\n[Система] Лабиринт успешно загружен!")
+            self.render(event.data.get("maze"))
+
+        elif event.type == "path_found":
+            print("\n[Система] Алгоритм нашёл решение!")
+            self.render(event.data.get("maze"), path=event.data.get("path"))
+
+        elif event.type == "move":
+            print(
+                f"\n[Игрок] Переместился в точку: ({event.data.get('player_pos').x}, {event.data.get('player_pos').y})")
+            self.render(event.data.get("maze"),
+                        player_position=event.data.get("player_pos"))
+
+    def render(self, maze, player_position=None, path=None) -> None:
+        path_set = set(path) if path else set()
+
+        for y in range(maze.height):
+            row_chars = []
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.getCell(x, y)
+
+                if player_position and cell == player_position:
+                    row_chars.append("P")
+                elif cell.isStart:
+                    row_chars.append("S")
+                elif cell.isExit:
+                    row_chars.append("E")
+                elif cell in path_set:
+                    row_chars.append(".")
+                elif cell.isWall:
+                    row_chars.append("#")
+                else:
+                    row_chars.append(" ")
+            print("".join(row_chars))

ProninVV/task-2-oop/Deikstra.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+from strategy import PathFindingStrategy
+from Maze import Maze, Cell
+
+
+class DeikstraFind(PathFindingStrategy):
+    def findPath(self, maze, start, exit):
+
+        if not start or not exit:
+            return [], len(parents)
+
+        queue = [start]
+
+        distances = {start: 0}
+        parents = {start: None}
+
+        while len(queue) != 0:
+            best_cell = queue[0]
+            for cell in queue:
+                if distances[cell] < distances[best_cell]:
+                    best_cell = cell
+
+            u = best_cell
+            queue.remove(u)
+
+            if u == exit:
+                path = []
+                current = exit
+                while current is not None:
+                    path.append(current)
+                    current = parents[current]
+                path.reverse()
+                return path, len(parents)
+
+            for child in maze.getNeighbors(u):
+                distance_through_u = distances[u] + 1
+
+                if distance_through_u < distances.get(child, float('inf')):
+                    distances[child] = distance_through_u
+                    parents[child] = u
+                    if child not in queue:
+                        queue.append(child)
+
+        return [], len(parents)

ProninVV/task-2-oop/DepthFirstSearch.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+import sys
+
+from strategy import PathFindingStrategy
+from Maze import Maze, Cell
+
+sys.setrecursionlimit(15000)
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def findPath(self, maze: Maze, start, exit):
+
+        if not start or not exit:
+            return [], 0
+
+        visited = set()
+        path = []
+
+        count_cell = 0
+
+        def dfs(root: Cell) -> bool:
+            visited.add(root)
+            path.append(root)
+            # count_cell += 1
+
+            if root == exit:
+                return True
+
+            neighbors = maze.getNeighbors(root)
+            for neighbor in neighbors:
+                if neighbor not in visited:
+                    if dfs(neighbor):
+                        return True
+
+            path.pop()
+            return False
+
+        if dfs(start):
+            return path, len(visited)
+
+        return [], len(visited)

ProninVV/task-2-oop/Maze.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+# модель клетки лабиринта
+
+class Cell:
+    def __init__(self, x, y, isWall=False, isStart=False, isExit=False):
+        self.x = x
+        self.y = y
+        self.isWall = isWall
+        self.isStart = isStart
+        self.isExit = isExit
+
+    def isPassable(self):
+        return not self.isWall
+
+
+# модель лабиринта
+
+class Maze:
+
+    def __init__(self, height, width, start=None, exit=None):
+        self.height = height    # строки
+        self.width = width  # столбцы
+        self.__grid = [[Cell(x, y) for x in range(width)]
+                       for y in range(height)]
+        self.start = start
+        self.exit = exit
+
+    def getCell(self, x, y) -> Cell:
+        if (0 <= x < self.width) and (0 <= y < self.height):
+            return self.__grid[y][x]
+        return None
+
+    def getNeighbors(self, cell):
+        dirs = {'left': (-1, 0), 'right': (1, 0),
+                'up': (0, 1), 'down': (0, -1)}
+        neighbors = []
+        for _, val in dirs.items():
+            dx, dy = val
+            nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
+            neighbor = self.getCell(nx, ny)
+
+            if neighbor and isinstance(neighbor, Cell) and neighbor.isPassable():
+                neighbors.append(neighbor)
+        return neighbors
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    maze1 = Maze(height=5, width=5, start=0, exit=4)
+    cell1 = maze1.getCell(2, 2)
+    print(maze1.getNeighbors(cell1))

ProninVV/task-2-oop/MazeBuilder.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from Maze import Maze, Cell
+
+
+class MazeBuilder(ABC):
+    @abstractmethod
+    def buildFromFile(self, filename):
+        pass
+
+
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def __init__(self):
+        self._maze = None
+
+    @property
+    def maze(self):
+        return self._maze
+
+    def buildFromFile(self, filename: str):
+
+        with open(filename, mode='r', encoding='utf-8') as file:
+            lines = file.read().splitlines()
+
+        height = len(lines)
+        width = len(lines[0])
+        self._maze = Maze(height, width)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, char in enumerate(line):
+                cell = self._maze.getCell(x, y)
+
+                if char == '#':
+                    cell.isWall = True
+                elif char == 'S':
+                    cell.isStart = True
+                    self._maze.start = cell
+                elif char == 'E':
+                    cell.isExit = True
+                    self._maze.exit = cell
+        self._validate()
+        return self._maze
+
+    def _validate(self):
+        if self._maze.start is None:
+            raise "в лабиринте нет старта"
+        if self._maze.exit is None:
+            raise "в лабиринте нет начала"

ProninVV/task-2-oop/MazeSolver.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+import time
+from Maze import Maze
+from strategy import PathFindingStrategy
+
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, execution_time, visited_count, path_length, path):
+        self.execution_time = execution_time
+        self.visited_count = visited_count
+        self.path_length = path_length
+        self.path = path
+
+    def __str__(self):
+        return ("f == Статистика поиска == =\n"
+                f"Время выполнения: {self.execution_time_ms:.4f} мс\n"
+                f"Посещено клеток:  {self.visited_count}\n"
+                f"Длина пути:       {self.path_length} клеток\n")
+
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze: Maze, strategy: PathFindingStrategy):
+        self._maze = maze
+        self._strategy = strategy
+        self._observers = []
+
+    def addObserver(self, observer):
+        """Регистрация нового наблюдателя (например, ConsoleView)"""
+        self._observers.append(observer)
+
+    def notify(self, event):
+        """Уведомление всех подписчиков о событии"""
+        for observer in self._observers:
+            observer.update(event)
+
+    def setStrategy(self, strategy):
+        self._strategy = strategy
+
+    def solve(self):
+
+        if not self._maze or not self._strategy:
+            raise ValueError("Не задан лабиринт или стратегия поиска!")
+
+        start_time = time.perf_counter()
+
+        path, visited_count = self._strategy.findPath(
+            self._maze, self._maze.start, self._maze.exit)
+
+        end_time = time.perf_counter()
+
+        execution_time_ms = (end_time - start_time) * 1000
+
+        path_length = len(path)
+
+        from ConsoleView import Event
+        self.notify(Event("path_found", {"maze": self._maze, "path": path}))
+
+        return SearchStats(execution_time_ms, visited_count, path_length, path)

ProninVV/task-2-oop/Observer.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+
+
+class Event:
+    def __init__(self, type: str, data: dict = None):
+        self.type = type  # "maze_loaded", "move", "path_found"
+        self.data = data if data else {}
+
+
+class Observer(ABC):
+    @abstractmethod
+    def update(self, event: Event) -> None:
+        pass

ProninVV/task-2-oop/main.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+from MazeBuilder import TextFileMazeBuilder
+from BreadthFirstSearch import BFSStrategy
+from Maze import Maze
+
+
+maze1 = TextFileMazeBuilder().buildFromFile("text.txt")
+pathh = BFSStrategy.findPath(maze1, maze1.start, maze1.exit)
+print(pathh)

ProninVV/task-2-oop/report/document.tex

@@ -0,0 +1,302 @@
+\input{preambule.tex}
+
+
+
+\begin{document}
+	
+	
+	
+	\thispagestyle{empty}
+	
+	\centerline{МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ}
+	\centerline{НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ НИЖЕГОРОДСКИЙ}
+	\centerline{ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ Н.  И. ЛОБАЧЕВСКОГО}
+	\centerline{Радиофизический факультет}
+	
+	\vfill
+	
+	\centerline{\Large{Отчет к лабораторной работе}}
+	\centerline{\large{по Методам программирования}}
+	\centerline{\Large{Поиск выхода из лабиринта }}
+	\centerline{\Large{(объектно-ориентированная реализация с паттернами)}}
+	\vfill
+	
+	Студент группы 427 \hfill Пронин Владислав Владимирович
+	
+	Преподаватель \hfill Морозов Н. С.
+	
+	\vfill
+	
+	\centerline{Н. Новгород, 2026}
+	\clearpage
+	
+	\newpage
+	
+	\tableofcontents
+	
+	\newpage
+	
+	\section{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.
+	
+	
+	\section{Описание задачи и выбранных паттернов}
+	
+	
+	Используемые Паттерны:
+	\begin{itemize}
+		
+		\item Strategy (Стратегия)  \textemdash \ это поведенческий паттерн проектирования, который определяет семейство схожих алгоритмов и помещает каждый из них в собственный класс, после чего алгоритмы можно взаимозаменять прямо во время исполнения программы. Выбран, так как в данной лабораторной работе используются несколько алгоритмов, выполняющих одно и то же действие \ \textemdash \  обход графа.
+		
+		\item Builder (строитель) \textemdash \ абстрактный класс/интерфейс, который определяет все этапы, необходимые для производства сложного объекта-продукта. Позволяет отделить построение сложного объекта от его представления, создает сложные объекты, используя простые объекты и поэтапный подход. Выбран для изоляции сложного процесса парсинга текстовоо файла.
+		
+		\item Observer (Наблюдатель) \ \textemdash \ это поведенческий паттерн проектирования, который создаёт механизм подписки, позволяющий одним объектам следить и реагировать на события, происходящие в других объектах. Выбран для отделения логики приложения от вывода на экран (принцип MVC). Класс ConsoleView подписывается на события GameController и перерисовывает карту только тогда, когда игрок перемещается или путь найден.
+		
+	\end{itemize}
+	
+	
+	
+	\section{Диаграмма классов}
+	
+	\begin{figure}[H]
+		\centering
+		\includegraphics[scale=0.06]{plan.png}
+	\end{figure}
+	
+	
+	\section{Листиги Классов}
+	\subsection{Maze Solver}
+	
+	\begin{lstlisting}
+		import time
+		from Maze import Maze
+		from strategy import PathFindingStrategy
+		
+		class MazeSolver:
+		def __init__(self, maze: Maze, strategy: PathFindingStrategy):
+			self._maze = maze
+			self._strategy = strategy
+			self._observers = []
+		
+		def addObserver(self, observer):
+			"""Регистрация нового наблюдателя (например, ConsoleView)"""
+			self._observers.append(observer)
+			
+		def notify(self, event):
+			"""Уведомление всех подписчиков о событии"""
+			for observer in self._observers:
+			observer.update(event)
+		
+		def setStrategy(self, strategy):
+			self._strategy = strategy
+		
+		def solve(self):
+		
+			if not self._maze or not self._strategy:
+			raise ValueError("Не задан лабиринт или стратегия поиска!")
+			
+			start_time = time.perf_counter()
+			
+			path, visited_count = self._strategy.findPath(
+			self._maze, self._maze.start, self._maze.exit)
+			
+			end_time = time.perf_counter()
+			
+			execution_time_ms = (end_time - start_time) * 1000
+			
+			path_length = len(path)
+			
+			from ConsoleView import Event
+			self.notify(Event("path_found", {"maze": self._maze, "path": path}))
+			
+			return SearchStats(execution_time_ms, visited_count, path_length, path)
+	\end{lstlisting}
+	
+	\subsection{Maze Builder}
+	
+	\begin{lstlisting}
+		
+		from abc import ABC, abstractmethod
+		from Maze import Maze, Cell
+		
+		class MazeBuilder(ABC):
+			@abstractmethod
+			def buildFromFile(self, filename):
+				pass
+		
+		
+		class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+			def __init__(self):
+				self._maze = None
+			
+			@property
+			def maze(self):
+				return self._maze
+			
+			def buildFromFile(self, filename: str):
+			
+				with open(filename, mode='r', encoding='utf-8') as file:
+					lines = file.read().splitlines()
+					
+				height = len(lines)
+				width = len(lines[0])
+				self._maze = Maze(height, width)
+				
+				for y, line in enumerate(lines):
+					for x, char in enumerate(line):
+						cell = self._maze.getCell(x, y)
+					
+						if char == '#':
+							cell.isWall = True
+						elif char == 'S':
+							cell.isStart = True
+							self._maze.start = cell
+						elif char == 'E':
+							cell.isExit = True
+							self._maze.exit = cell
+							self._validate()
+							return self._maze
+				
+			def _validate(self):
+				if self._maze.start is None:
+					raise "в лабиринте нет старта"
+				if self._maze.exit is None:
+					raise "в лабиринте нет начала"
+		
+		
+	\end{lstlisting}
+	
+	\subsection{OBserver}
+	
+	\begin{lstlisting}
+		
+		
+		from Observer import Observer, Event
+		
+		
+		class ConsoleView(Observer):
+			def update(self, event: Event) -> None:
+				if event.type == "maze_loaded":
+					print("\n[Система] Лабиринт успешно загружен!")
+					self.render(event.data.get("maze"))
+				
+				elif event.type == "path_found":
+					print("\n[Система] Алгоритм нашёл решение!")
+					self.render(event.data.get("maze"), path=event.data.get("path"))
+				
+				elif event.type == "move":
+					print(
+					f"\n[Игрок] Переместился в точку: ({event.data.get('player_pos').x}, {event.data.get('player_pos').y})")
+					self.render(event.data.get("maze"),
+					player_position=event.data.get("player_pos"))
+			
+			def render(self, maze, player_position=None, path=None) -> None:
+				path_set = set(path) if path else set()
+				
+				for y in range(maze.height):
+					row_chars = []
+					for x in range(maze.width):
+						cell = maze.getCell(x, y)
+						
+						if player_position and cell == player_position:
+							row_chars.append("P")
+						elif cell.isStart:
+							row_chars.append("S")
+						elif cell.isExit:
+							row_chars.append("E")
+						elif cell in path_set:
+							row_chars.append(".")
+						elif cell.isWall:
+							row_chars.append("#")
+						else:
+							row_chars.append(" ")
+						print("".join(row_chars))
+		
+	\end{lstlisting}
+	
+	\section{Результаты}
+	
+	Таблицы замеров времени и посещенных клеток:
+	
+	\begin{table}[H]
+		\centering
+		\caption{Результаты экспериментального сравнения алгоритмов поиска пути}
+		\label{tab:maze_benchmark}
+		\begin{tabular}{llccc}
+			\toprule
+			\textbf{Лабиринт} & \textbf{Стратегия} & \textbf{Время (мс)} & \textbf{Посещено клеток} & \textbf{Длина пути} \\
+			\midrule
+			\multirow{4}{*}{Маленький (10×10)} 
+			& BFS & 0.0516 & 28 & 15 \\
+			& DFS & 0.0275 & 15 & 15 \\
+			& A* & 0.0360 & 16 & 15 \\
+			& Дейкстра & 0.0722 & 28 & 15 \\
+			\midrule
+			\multirow{4}{*}{Пустой (30×30)} 
+			& BFS & 1.1863 & 870 & 58 \\
+			& DFS & 1.5568 & 842 & 842 \\
+			& A* & 0.4405 & 113 & 58 \\
+			& Дейкстра & 2.8607 & 870 & 58 \\
+			\midrule
+			\multirow{4}{*}{Без выхода (15×15)} 
+			& BFS & 0.2230 & 160 & 0 \\
+			& DFS & 0.2959 & 160 & 0 \\
+			& A* & 0.9378 & 160 & 0 \\
+			& Дейкстра & 0.4148 & 160 & 0 \\
+			\midrule
+			\multirow{4}{*}{Средний (50×50)} 
+			& BFS & 3.2247 & 1779 & 95 \\
+			& DFS & 1.6985 & 873 & 873 \\
+			& A* & 0.7348 & 158 & 95 \\
+			& Дейкстра & 6.1264 & 1779 & 95 \\
+			\midrule
+			\multirow{4}{*}{Большой (100×100)} 
+			& BFS & 10.1308 & 7320 & 195 \\
+			& DFS & 6.1878 & 3549 & 3549 \\
+			& A* & 2.8441 & 328 & 195 \\
+			& Дейкстра & 35.2250 & 7320 & 195 \\
+			\bottomrule
+		\end{tabular}
+	\end{table}
+	
+	
+	Графики:
+	
+	\begin{figure}[H]
+		\includegraphics[scale=0.6]{time.eps}
+	\end{figure}
+	
+	
+	\begin{figure}[H]
+		\includegraphics[scale=0.6]{cells.eps}
+	\end{figure}
+	
+	\section{Анализ эффективности}
+	
+	Так как в нашем лабиринте вес всех ребер равны 1, то Дейкстра выродился в Поиск в ширину. Также Дейкстра несколько медленнее из за дополнительных расчетов на сортировку стоимостей. 
+	
+	Самым лучшим по скорости стал алгоритм А*. Он в среднем 3-4 раза быстрее поиска в ширину, так как на каждом шаге он выбирает самого оптимального соседа для каждого узла, а поиск в ширину проверяет всех соседей. 
+	
+	В разработанной рекурсивной стратегии DFS метрика посещенных клеток совпадает с длиной пути, так как алгоритм фиксирует состояние успешно развернутого стека вызовов в момент достижения целевой точки. Все тупиковые ветви, из которых рекурсия вышла до момента нахождения exit, отсекаются архитектурой возврата флага True, что демонстрирует специфику работы рекурсивного бэктрекинга в Python
+	
+	
+	\section{Выводы по ООП}
+	
+	В ходе выполнения лабораторной работы была спроектирована и реализована объектно-ориентированная система поиска пути в лабиринтах. Применение принципов ООП и паттернов проектирования GoF позволило полностью разделить зоны ответственности классов (принцип Single Responsibility) и обеспечить высокий уровень гибкости и расширяемости приложения.
+	
+	1. Как паттерны помогли сделать код гибким и расширяемым
+	\begin{itemize}
+		\item Разделение логики построения и представления (Паттерн Builder):
+		Процесс создания лабиринта инкапсулирован внутри класса TextFileMazeBuilder. Сам лабиринт (Maze) и алгоритмы поиска никак не завязаны на формат хранения данных. Если в будущем потребуется сменить текстовый формат .txt на структуру .json достаточно будет создать нового строителя, реализующего интерфейс MazeBuilder.
+		
+		\item Изоляция и динамическая смена алгоритмов (Паттерн Strategy):
+		Каждый алгоритм обхода графа  вынесен в отдельный класс-стратегию с единым интерфейсом PathfindingStrategy. Класс-оркестратор MazeSolver работает исключительно с абстракцией. 
+		
+		\item Использование Observer позволило отделить вычислительную составляющую от графической. Maze SOlver никак не учитывает где и как будут отображаться данные, он только отдает сигнал о событиях. Это позволяет если нужно изменить графический инт6ерфейс.
+	\end{itemize}
+	
+	
+	
+	
+\end{document}

ProninVV/task-2-oop/report/preambule.tex

@@ -0,0 +1,83 @@
+%\documentclass[a4paper, 12pt]{article}
+\documentclass[a4paper, 14pt]{extarticle}
+
+\usepackage[english, russian]{babel}
+\usepackage[T2A]{fontenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage{comment}
+
+
+\usepackage{fontspec}
+\setmainfont{Times New Roman}
+
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{amssymb}
+
+\usepackage{geometry}
+\usepackage{titleps}
+\usepackage{graphicx}
+\DeclareGraphicsExtensions{.pdf, .jpg}
+\usepackage{wrapfig}
+
+
+\usepackage{indentfirst}
+
+
+\geometry{top=20mm}
+\geometry{bottom=25mm}
+\geometry{left=30mm}
+\geometry{right=10mm}
+
+\usepackage{float}
+\usepackage{wrapfig}
+
+\newpagestyle{main}{
+	\setheadrule{0.4pt}
+	\sethead{ННГУ им Н.И. Лобачесвкого}{}{В. В. Пронин}
+	
+	\setfoot{}{\thepage}{}
+}
+\pagestyle{main}
+%\setcounter{page}{2}
+
+\linespread{1.5}
+\setlength{\parindent}{10mm}
+\setlength{\parskip}{1ex}
+
+
+\usepackage{listings}
+\usepackage{xcolor}
+
+% Настройка цветов для аккуратного кода
+\definecolor{codegreen}{rgb}{0,0.5,0}
+\definecolor{codegray}{rgb}{0.5,0.5,0.5}
+\definecolor{codepurple}{rgb}{0.58,0,0.82}
+\definecolor{backcolour}{rgb}{0.97,0.97,0.96}
+
+\lstset{
+	backgroundcolor=\color{backcolour},   
+	commentstyle=\color{codegreen},
+	keywordstyle=\color{blue}\bfseries,
+	numberstyle=\tiny\color{codegray},
+	stringstyle=\color{codepurple},
+	basicstyle=\ttfamily\small,       % Моноширинный аккуратный шрифт
+	breakatwhitespace=false,         
+	breaklines=true,                  % Автоперенос длинных строк
+	captionpos=b,                     % Подпись снизу
+	keepspaces=true,                 
+	numbers=left,                     % Нумерация строк слева
+	numbersep=8pt,                  
+	showspaces=false,                
+	showstringspaces=false,
+	showtabs=false,                  
+	tabsize=4,
+	language=Python,
+	frame=single,                     % Тонкая рамка вокруг кода
+	rulecolor=\color{lightgray}
+}
+
+
+\usepackage{booktabs} % Для красивых горизонтальных линий
+\usepackage{multirow} % Для объединения строк по вертикали
+\usepackage{float}    % Для точного позиционирования таблицы [H]
+

ProninVV/task-2-oop/strategy.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import List
+from Maze import Maze, Cell
+
+# интерфейс стратегий
+
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def findPath(maze: Maze, start, exit) -> List[Cell]:
+        """ возвращает список клеток пути (от старта до выхода включительно) или пустой список, если пути нет """
+        pass

ProninVV/task-2-oop/test.py

@@ -0,0 +1,134 @@
+import csv
+import time
+import os
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+from MazeBuilder import TextFileMazeBuilder
+from MazeSolver import MazeSolver, SearchStats
+from DepthFirstSearch import DFSStrategy
+from BreadthFirstSearch import BFSStrategy
+from Deikstra import DeikstraFind
+from AStarStrategy import AStarStrategy
+from ConsoleView import ConsoleView
+
+
+def run_benchmarks():
+
+    files = ["mazes/maze_small.txt", "mazes/maze_empty.txt",
+             "mazes/maze_no_exit.txt", "mazes/maze_medium.txt", "mazes/maze_large.txt"]
+    strategies = {
+        "BFS": BFSStrategy(),
+        "DFS": DFSStrategy(),
+        "A*": AStarStrategy(),
+        "Deikstra": DeikstraFind()
+    }
+
+    view = ConsoleView()
+
+    NUM_RUNS = 5
+    results = []
+
+    print("Запуск экспериментов...")
+
+    for file in files:
+        if not os.path.exists(file):
+            print(f"Файл {file} не найден. Пропуск.")
+            continue
+
+        for name, strategy in strategies.items():
+            total_time = 0.0
+            visited_counts = []
+            path_lengths = []
+
+            print(f" работает {name}")
+            for _ in range(NUM_RUNS):
+                # Пересоздаем лабиринт
+                builder = TextFileMazeBuilder()
+                builder.buildFromFile(file)
+                maze = builder.maze
+
+                solver = MazeSolver(maze, strategy)
+
+                solver.addObserver(view)
+
+                stats = solver.solve()
+
+                total_time += stats.execution_time
+                visited_counts.append(stats.visited_count)
+                path_lengths.append(stats.path_length)
+
+            # средние значения
+            avg_time = total_time / NUM_RUNS
+            avg_visited = int(np.mean(visited_counts))
+            avg_path = int(np.mean(path_lengths))
+
+            results.append({
+                "лабиринт": file,
+                "стратегия": name,
+                "время_мс": round(avg_time, 4),
+                "посещено_клеток": avg_visited,
+                "длина_пути": avg_path
+            })
+
+    # Запись в CSV
+    csv_file = "results/maze_benchmark_results.csv"
+    with open(csv_file, mode="w", encoding="utf-8", newline="") as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
+                                "лабиринт", "стратегия", "время_мс", "посещено_клеток", "длина_пути"])
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(results)
+
+    print(f"Результаты успешно сохранены в {csv_file}")
+    return results
+
+# Построение графиков
+
+
+def plot_results(results):
+    print("Генерация графиков...")
+    mazes = sorted(list(set(r["лабиринт"] for r in results)))
+    strategies = ["BFS", "DFS", "A*"]
+
+    # График Количество посещенных клеток
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+    x = np.arange(len(mazes))
+    width = 0.25
+
+    for i, strat in enumerate(strategies):
+        visited = [next(r["посещено_клеток"] for r in results if r["лабиринт"]
+                        == m and r["стратегия"] == strat) for m in mazes]
+        ax.bar(x + i*width, visited, width, label=strat)
+
+    ax.set_ylabel('Количество посещенных клеток')
+    ax.set_title('Сравнение эффективности обхода лабиринтов (меньше = лучше)')
+    ax.set_xticks(x + width)
+    ax.set_xticklabels(mazes, rotation=15)
+    ax.legend()
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig("results/benchmark_visited_cells.png", dpi=200)
+    plt.savefig("results/benchmark_visited_cells.eps", dpi=200)
+    plt.close()
+
+    # График Время выполнения
+    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
+    for i, strat in enumerate(strategies):
+        times = [next(r["время_мс"] for r in results if r["лабиринт"]
+                      == m and r["стратегия"] == strat) for m in mazes]
+        ax.bar(x + i*width, times, width, label=strat)
+
+    ax.set_ylabel('Время выполнения (мс)')
+    ax.set_title('Сравнение времени работы алгоритмов')
+    ax.set_xticks(x + width)
+    ax.set_xticklabels(mazes, rotation=15)
+    ax.legend()
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig("results/benchmark_execution_time.png", dpi=200)
+    plt.savefig("results/benchmark_execution_time.eps", dpi=200)
+    plt.close()
+    print("Графики сохранены в текущую директорию.")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    data = run_benchmarks()
+    plot_results(data)