Удалить kalinovskiymi/otchet_1.md

kalinovskiymi/otchet_1.md

@@ -1,43 +0,0 @@
-Отчёт по лабораторной работе "Структуры данных"
-
-1. Введение
-В рамках работы были реализованы три структуры данных для телефонного справочника: связный список, хеш-таблица и бинарное дерево поиска (BST). Проведено экспериментальное сравнение производительности операций вставки, поиска и удаления на наборе из 1000 записей. Каждая структура тестировалась на двух вариантах входных данных: случайный порядок и отсортированный по имени. Все эксперименты повторялись пять раз с последующим усреднением результатов.
-
-2. Вывод результатов:
-Структура   | Режим	    | Вставка, с| Поиск, с	| Удаление, с 
-LinkedList	| Случайный	| 0.027106	| 0.004267	| 0.002981 
-LinkedList	| Сорт.	    | 0.054406	| 0.004726	| 0.003020 
-HashTable	| Случайный	| 0.000654	| 0.000053	| 0.000028 
-HashTable	| Сорт. 	| 0.000472	| 0.000036	| 0.000021 
-BST	        | Случайный	| 0.002561	| 0.000156	| 0.000250 
-BST	        | Сорт. 	| 0.109515	| 0.005790	| 0.005869
-
-Графическое представление результатов приведено на рисунке в файле benchmark_results.png
-
-3. Анализ результатов
-3.1. Влияние порядка данных на BST
-При поступлении записей в отсортированном виде BST вырождается в связный список: каждый новый узел добавляется исключительно в правое поддерево. Глубина дерева достигает N, а сложность операций деградирует до O(n). Эксперимент подтверждает это:
-Вставка отсортированных данных заняла 0.111692 с — это в 42.9 раз медленнее, чем на случайных данных (0.002601 с).
-На отсортированных данных BST проиграло даже связному списку из-за накладных расходов на рекурсию.
-3.2. Устойчивость хеш-таблицы к порядку данных
-Хеш-функция равномерно распределяет ключи по корзинам вне зависимости от порядка поступления. Производительность остаётся стабильной:
-Вставка: 0.000681 с (случайный) и 0.000665 с (отсортированный).
-Поиск: около 0.0006857 с в обоих режимах.
-Незначительные колебания вызваны случайным характером коллизий.
-Это согласуется с теоретической оценкой средней сложности O(1).
-3.3. Причины медленного поиска в связном списке
-Отсутствие прямого доступа вынуждает последовательно обходить узлы, что даёт сложность O(n):
-Поиск в списке (0.004320 с) существенно уступает хеш-таблице (0.000054 с) и BST на случайных данных (0.00018099 с).
-С ростом объёма разрыв будет только увеличиваться.
-Вставка также медленная (2,8 с), поскольку при уникальных именах каждый раз приходится проходить весь список до конца.
-3.4. Сравнение удаления в трёх структурах
-Связный список: поиск элемента за O(n), затем изменение указателей за O(1). Время удаления (0.003085 с) практически совпадает со временем поиска.
-Хеш-таблица: определение корзины за O(1) и удаление из короткого списка. Время удаления (0.000031 с) на два порядка ниже, чем в списке.
-BST: на случайных данных удаление выполняется за 0.000139 с благодаря логарифмической высоте. На отсортированных данных время возрастает до 0.006047 с, что отражает деградацию до O(n).
-
-4. Выводы и практические рекомендации
-На основе полученных экспериментальных данных можно сформулировать следующие рекомендации:
-Хеш-таблица — оптимальный выбор, когда приоритетна скорость операций вставки, поиска и удаления, а упорядоченность данных не требуется. Идеально подходит для словарей, кэшей, индексных хранилищ. В тестах показала стабильно высокую производительность во всех сценариях.
-Бинарное дерево поиска следует применять, когда необходимо получать данные в отсортированном виде (например, вывод справочника по алфавиту). Однако критический недостаток — деградация до O(n) на упорядоченных входных данных. В таких ситуациях стоит использовать сбалансированные деревья (AVL или красно-чёрные). В эксперименте BST на случайных данных работало почти наравне с хеш-таблицей, а на отсортированных показало худшие результаты.
-Связный список малопригоден для больших объёмов из-за линейной сложности операций. Оправдан лишь для маленьких коллекций, задач с частыми вставками в начало (в данном тестировании не рассматривались) или в учебных целях.
-Итог: в реальных проектах выбор стоит между хеш-таблицами и сбалансированными деревьями — в зависимости от того, насколько важна отсортированность хранимых данных.