Merge pull request '[1] data_structures' (#186) from pomelovsd/2026-rff_mp:data_structures into develop

Reviewed-on: #186

pomelovsd/DataStruct/BinaryTree.py

@@ -0,0 +1,58 @@
+def create_node(name, phone):
+    return {"name": name, "phone": phone, "left": None, "right": None}
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    if root is None:
+        return create_node(name, phone)
+    if name < root["name"]:
+        root["left"] = bst_insert(root["left"], name, phone)
+    elif name > root["name"]:
+        root["right"] = bst_insert(root["right"], name, phone)
+    else: 
+        root["phone"] = phone 
+    return root
+
+def bst_insert_sort(sorted_data, left, right):
+    if left > right:
+        return None
+    mid = (left + right) // 2
+    name, phone = sorted_data[mid]
+    root = create_node(name, phone)
+    root["left"] = bst_insert_sort(sorted_data, left, mid - 1)
+    root["right"] = bst_insert_sort(sorted_data, mid + 1, right)
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    if name == root["name"]:
+        return root["phone"]
+    if name < root["name"]:
+        return bst_find(root["left"], name)
+    return bst_find(root["right"], name)
+
+def bst_delete(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    if name < root["name"]: 
+        root["left"] = bst_delete(root["left"], name)
+    elif name > root["name"]: 
+        root["right"] = bst_delete(root["right"], name)
+    else:
+        # Нет детей или только один ребенок
+        if root["left"] is None:
+            return root["right"]
+        if root["right"] is None:
+            return root["left"]
+
+        # Два ребенка
+        current = root["right"]
+        while current["left"] is not None:
+            current = current["left"]
+        
+        root["name"] = current["name"]
+        root["phone"] = current["phone"]
+        # Удаляем преемника
+        root["right"] = bst_delete(root["right"], current["name"])
+        
+    return root

pomelovsd/DataStruct/HashTable.py

@@ -0,0 +1,30 @@
+from LinkedList import ll_insert, ll_find, ll_delete, ll_list_all
+
+def create_ht(size = 1000):
+    return[None] * size
+
+def hash_function(name, size = 1000): 
+    value = 0
+    for char in name:
+        value = (value * 31 + ord(char)) % size
+    return value
+
+def ht_insert(buckets, name, phone):
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    buckets[index] = ll_insert(buckets[index], name, phone)
+    return buckets
+
+def ht_delete(buckets, name): 
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    buckets[index] = ll_delete(buckets[index], name)
+    return buckets
+
+def ht_find(buckets, name):
+    index = hash_function(name, len(buckets))
+    return ll_find(buckets[index], name)
+
+def ht_list_all(buckets):
+    records = []
+    for bucket in buckets:
+        if buckets is not None:
+            records.extend(ll_list_all(buckets))

pomelovsd/DataStruct/LinkedList.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+# Создание узла
+def create_node(name, phone):
+    return {"name": name, "phone": phone, "next": None}
+
+def ll_insert(head, name, phone): 
+    node = create_node(name, phone)
+
+    # Случай для пустого списка
+    if head is None: 
+        return node
+    
+    # Случай если надо перезаписать имя
+    current = head
+    while current:
+        if current["name"] == name:
+            current["phone"] = phone
+            return head
+        current = current["next"]
+
+    # Случай добавления нового элемента
+    current = head
+    while current["next"]:
+        current = current["next"]
+    current["next"] = node
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+    while current: 
+        if current["name"] == name: 
+            return current["phone"]
+        current = current["next"]
+    return "Нет данных"
+
+def ll_delete(head, name): 
+    # Случай для пустого списка
+    if head is None:
+        return None
+    
+    # Удаление головы
+    if head["name"] == name:
+        return head["next"]
+
+    # Случай для поиска элемента
+    current = head
+    while current["next"]:
+        if current["next"]["name"] == name:
+            current['next'] = current["next"]["next"]
+            return head 
+        current = current['next']
+    return head
+
+def ll_list_all(head):
+    records = []
+    current = head
+    while current:
+        records.append((current["name"],current["phone"]))
+        current = current["next"]
+    records.sort(key=lambda x: x[0]) # Сортировка элементов по алфавиту
+    return records

pomelovsd/DataStruct/results.csv

@@ -0,0 +1,19 @@
+Структура,Режим,Операция,Время (сек)
+LinkedList,случайный,вставка,7.90476148960006
+LinkedList,сортированный,вставка,5.470369223799935
+LinkedList,случайный,поиск,0.043889598400346584
+LinkedList,сортированный,поиск,0.04527814500015666
+LinkedList,случайный,удаление,0.03798479180004506
+LinkedList,сортированный,удаление,0.020613410200166982
+HashTable,случайный,вставка,0.06718570920002094
+HashTable,сортированный,вставка,0.015257699599897024
+HashTable,случайный,поиск,0.00032641679972584826
+HashTable,сортированный,поиск,0.0003182652002578834
+HashTable,случайный,удаление,0.00020438940009626094
+HashTable,сортированный,удаление,0.00020722279987239745
+BinaryTree,случайный,вставка,0.025759428999845114
+BinaryTree,сортированный,вставка,0.00637738920013362
+BinaryTree,случайный,поиск,0.00039911679978104074
+BinaryTree,сортированный,поиск,0.00043057159964519085
+BinaryTree,случайный,удаление,0.00042884459980996326
+BinaryTree,сортированный,удаление,0.0005684383997504483

pomelovsd/DataStruct/results.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+# Предложенные вопросы: 
+## Сравните:
+1) Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST(деградация до O(n) на отсортированных данных).
+2) Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку.
+3) Почему связный список всегда медленен при поиске.
+4) Как удаление работает в каждой структуре.
+5) Вывод должен содержать ответ на вопрос: какую структуру и для каких задач (частые вставки, частый поиск, необходимость получать данные в порядке) стоит выбирать в реальной жизни.*
+# Анализ результатов:
+![[analysis.png]]
+![[analysis_midle.png]]
+>График созданный для на основе замеров времени работы разных типов данных 
+>P.s. Данные на графиках не точные, а приблизительные, из-за во многом случайных замеров значений 
+## Выводы:
+### 1) **Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST?**
+Порядок отличается очень сильно, если в обычном случае сложность равна $O(log(n))$, а в худшем случае(как раз в случае отсортированных данных) равна $O(n)$. 
+>В моём случае время работы мало отличимо так как, во время замеров, я заметил, что данные записываются крайне долго за счёт особенностей реализации(бинарное дерево вырождалось в связный список) и пришлось добавить ещё одну функцию, которая будет искусственно разбивать отсортированный массив на 2 ветки, а не записывать все ветви подряд 
+### 2) **Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку?**
+   Из-за особенностей записи данных в память. Хеш-таблица вычисляет, номер строки при помощи формулы т.е мы можем найти любой сколь угодный элемент за $O(1)$
+### 3) **Почему связный список всегда медленен при поиске?**
+   Из-за способа записи. Так-как мы можем добраться до следующего элемента только путём перебора равного номеру поисковой строки, при сложности $O(n)$
+### 4) Как удаление работает в каждой структуре? 
+- **Связный список**  
+	Рассматривается 3 случая:
+	1) Если список пустой, **возращаем пустой список**
+	2) Если удаляем голову, то **возвращаем, как голову следующий элемент списка**
+	3) Если мы удаляем промежуточный элемент, ищем нужный элемент а потом **подменяем элементу стоящем перед элементом, который мы ищем ссылку элемента идущему после удаления**    
+- **Хеш-таблица** 
+	Реализация считает при помощи Хеш-ключа, номер элемента 
+	> P.s. В моей реализации Хеш-таблица и связный список схожи по реализации, потому что Хеш-таблица использует функцию связного списка)
+- **Бинарное дерево**
+	Рассмотрим так же 4 случая(немного схожа со связным списком с поправкой на то, что потомок может быть не один): 
+	1) Если список пустой, **возращаем пустой список**
+	2) Если элемент слева, то **спускаемся в левую ветвь**
+	3) Если элемент справа, то **спускаемся в правую ветвь**
+	4) Если ветки 2, то **как-то оцениваем обе вершины и двигаемся к нужному результату**
+	При нахождении элемента элементу слева от найденного передаём ссылку на правый от найденного элемента и наоборот левому элементу ссылку на  правый 
+###
+ 5)  Какую структуру и для каких задач (частые вставки, частый поиск, необходимость получать данные в порядке) стоит выбирать в реальной жизни?
+- Для частых вставок и поиска элементов следует использовать Хеш-таблицы, из-за особенностей добавления (определение номера в таблицы при помощи математической формулы, а не порядковым номером)
+- В случае, если нам надо использовать упорядоченные данные, то следует использовать бинарное дерево(из-за особенностей хранения)
+>P.s.  Вывод 0) Как же долго работает функция print()...