PaulVA/lab1/docs/data/results.csv

@@ -1,19 +0,0 @@
-structure,order,operation,run1,run2,run3,run4,run5,average
-LinkedList,random,insert,3.000600399999712,3.022712899999533,2.9421689999999217,2.9075659000000087,3.0319512999994913,2.980999899999733
-LinkedList,random,find,0.031094500000108383,0.02800200000001496,0.034349299999121286,0.029372199999670556,0.03242119999958959,0.031047839999700955
-LinkedList,random,delete,0.017322699999567703,0.0368361000000732,0.04029200000059063,0.03775789999963308,0.03554420000000391,0.033550579999973705
-HashTable,random,insert,0.011551699999472476,0.012756400000398571,0.011765299999751733,0.011679000000185624,0.011983400000644906,0.011947160000090662
-HashTable,random,find,0.00012409999999363208,0.00011009999980160501,0.0001415999995515449,0.00010400000064691994,0.00010089999977935804,0.000116139999954612
-HashTable,random,delete,6.38999999864609e-05,6.779999966965988e-05,6.0600000324484427e-05,6.070000017643906e-05,6.0600000324484427e-05,6.272000009630574e-05
-BST,random,insert,0.014788199999202334,0.014159299999846553,0.013975800000480376,0.014118900000539725,0.013331299999663315,0.01407469999994646
-BST,random,find,0.00013829999988956843,0.00011389999963284936,0.00011369999992894009,0.00011379999978089472,0.00011439999980211724,0.00011881999980687397
-BST,random,delete,8.690000049682567e-05,6.450000000768341e-05,6.2199999774748e-05,6.209999992279336e-05,6.229999962670263e-05,6.759999996575061e-05
-LinkedList,sorted,insert,2.4411346000006233,2.36463619999995,2.2797248999995645,2.2860746000005747,2.2526011999998445,2.3248343000001115
-LinkedList,sorted,find,0.024703000000044995,0.02455259999987902,0.02468479999970441,0.02444869999999355,0.02606350000041857,0.02489052000000811
-LinkedList,sorted,delete,0.012835599999561964,0.027673999999933585,0.027570299999752024,0.02708100000018021,0.02999909999925876,0.02503199999973731
-HashTable,sorted,insert,0.011780100000578386,0.010850699999537028,0.010314100000869075,0.010621500000524975,0.011015500000212342,0.010916380000344362
-HashTable,sorted,find,0.0001464000006308197,0.00017980000029638177,0.00016909999976633117,0.00012620000052265823,0.00023630000032426324,0.0001715600003080908
-HashTable,sorted,delete,0.00016370000048482325,0.00018089999957737746,0.0001443999999537482,7.579999964946182e-05,6.469999971159268e-05,0.0001258999998754007
-BST,sorted,insert,3.5400651999998445,3.5145174999997835,3.5583661999999094,3.5149656000003233,3.481246600000304,3.521832220000033
-BST,sorted,find,0.03275260000009439,0.030442500000390282,0.02994349999971746,0.030269500000031258,0.030329999999594293,0.030747619999965538
-BST,sorted,delete,0.012705400000413647,0.01333390000036161,0.013192000000344706,0.013699000000087835,0.013079800000014075,0.013202020000244374

PaulVA/lab1/docs/report.md

@@ -1,34 +0,0 @@
-Лабораторная работа 1
-
-
-
-Цель работы
-
-
-
-Нужно было сделать три структуры данных и проверить как они работают на телефонном справочнике.
-
-
-
-Ход работы
-
-
-
-Сделал связный список хеш таблицу и двоичное дерево поиска. Для всех структур сделал добавление поиск удаление и вывод записей. Для проверки создал 10000 записей с именами User\_00000 и т.д. Потом проверил работу со случайным порядком и с отсортированным порядком. Каждый эксперимент повторял 5 раз.
-
-
-
-Результаты
-
-
-
-Результаты сохранились в results.csv. Также сделал графики для добавления поиска и удаления. По результатам видно что связный список медленно ищет записи потому что нужно идти по элементам. Хеш таблица работает примерно одинаково при разном порядке записей. У двоичного дерева порядок записей влияет намного сильнее. Если добавлять записи по порядку дерево становится похожим на обычный список и работает медленнее.
-
-
-
-Вывод
-
-
-
-В работе я сделал три структуры данных и проверил их работу. Самой удобной для телефонного справочника получилась хеш таблица. Связный список проще но поиск медленный. Двоичное дерево может работать быстро но сильно зависит от порядка добавления данных.
-

PaulVA/lab1/experiments.py

@@ -1,185 +0,0 @@
-import random
-import time
-import csv
-import os
-
-from phonebook import *
-
-N = 10000
-REPEATS = 5
-
-def generate_test_data():
-    records = [
-        (f"User_{i:05d}", f"+7900000{i:04d}")
-        for i in range(N)
-    ]
-
-    records_shuffled = records.copy()
-    random.shuffle(records_shuffled)
-
-    records_sorted = records.copy()
-
-    return records_shuffled, records_sorted
-
-def measure_experiment(insert_function, find_function, delete_function, records):
-    insert_times = []
-    find_times = []
-    delete_times = []
-
-    for _ in range(REPEATS):
-        structure = None
-
-        start = time.perf_counter()
-
-        for name, phone in records:
-            structure = insert_function(structure, name, phone)
-
-        insert_times.append(time.perf_counter() - start)
-
-    structure_for_find = structure
-
-    names = [name for name, phone in records]
-    search_names = random.sample(names, 100) + [
-        "NotFound_001",
-        "NotFound_002",
-        "NotFound_003",
-        "NotFound_004",
-        "NotFound_005",
-        "NotFound_006",
-        "NotFound_007",
-        "NotFound_008",
-        "NotFound_009",
-        "NotFound_010"
-    ]
-
-    for _ in range(REPEATS):
-        start = time.perf_counter()
-
-        for name in search_names:
-            find_function(structure_for_find, name)
-
-        find_times.append(time.perf_counter() - start)
-
-    delete_names = random.sample(names, 50)
-
-    for _ in range(REPEATS):
-        structure = structure_for_find
-
-        start = time.perf_counter()
-
-        for name in delete_names:
-            structure = delete_function(structure, name)
-
-        delete_times.append(time.perf_counter() - start)
-
-    return insert_times, find_times, delete_times
-
-def measure_hash(records):
-    insert_times = []
-    find_times = []
-    delete_times = []
-
-    names = [name for name, phone in records]
-    search_names = random.sample(names, 100) + [
-        f"NotFound_{i:03d}" for i in range(10)
-    ]
-    delete_names = random.sample(names, 50)
-
-    for _ in range(REPEATS):
-        buckets = ht_create()
-
-        start = time.perf_counter()
-
-        for name, phone in records:
-            ht_insert(buckets, name, phone)
-
-        insert_times.append(time.perf_counter() - start)
-
-    structure_for_find = buckets
-
-    for _ in range(REPEATS):
-        start = time.perf_counter()
-
-        for name in search_names:
-            ht_find(structure_for_find, name)
-
-        find_times.append(time.perf_counter() - start)
-
-    for _ in range(REPEATS):
-        buckets = structure_for_find.copy()
-
-        start = time.perf_counter()
-
-        for name in delete_names:
-            ht_delete(buckets, name)
-
-        delete_times.append(time.perf_counter() - start)
-
-    return insert_times, find_times, delete_times
-
-def average(values):
-    return sum(values) / len(values)
-
-def run():
-    records_shuffled, records_sorted = generate_test_data()
-
-    results = []
-
-    for order_name, records in [
-        ("random", records_shuffled),
-        ("sorted", records_sorted)
-    ]:
-        print("Order:", order_name)
-
-        ll = measure_experiment(
-            ll_insert,
-            ll_find,
-            ll_delete,
-            records
-        )
-
-        results.append(["LinkedList", order_name, "insert", *ll[0]])
-        results.append(["LinkedList", order_name, "find", *ll[1]])
-        results.append(["LinkedList", order_name, "delete", *ll[2]])
-
-        ht = measure_hash(records)
-
-        results.append(["HashTable", order_name, "insert", *ht[0]])
-        results.append(["HashTable", order_name, "find", *ht[1]])
-        results.append(["HashTable", order_name, "delete", *ht[2]])
-
-        bst = measure_experiment(
-            bst_insert,
-            bst_find,
-            bst_delete,
-            records
-        )
-
-        results.append(["BST", order_name, "insert", *bst[0]])
-        results.append(["BST", order_name, "find", *bst[1]])
-        results.append(["BST", order_name, "delete", *bst[2]])
-
-    os.makedirs("docs/data", exist_ok=True)
-
-    with open("docs/data/results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
-        writer = csv.writer(file)
-
-        writer.writerow([
-            "structure",
-            "order",
-            "operation",
-            "run1",
-            "run2",
-            "run3",
-            "run4",
-            "run5",
-            "average"
-        ])
-
-        for row in results:
-            writer.writerow(row + [average(row[3:])])
-
-    print("Results saved to docs/data/results.csv")
-
-if __name__ == "__main__":
-    run()

PaulVA/lab1/graphs.py

@@ -1,56 +0,0 @@
-import csv
-import os
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-data = []
-
-with open("docs/data/results.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
-    reader = csv.DictReader(file)
-
-    for row in reader:
-        data.append(row)
-
-def get_average(structure, order, operation):
-    for row in data:
-        if (
-            row["structure"] == structure
-            and row["order"] == order
-            and row["operation"] == operation
-        ):
-            return float(row["average"])
-
-    return 0
-
-structures = ["LinkedList", "HashTable", "BST"]
-orders = ["random", "sorted"]
-
-os.makedirs("docs/data", exist_ok=True)
-
-for operation in ["insert", "find", "delete"]:
-    random_values = [
-        get_average(s, "random", operation)
-        for s in structures
-    ]
-
-    sorted_values = [
-        get_average(s, "sorted", operation)
-        for s in structures
-    ]
-
-    x = range(len(structures))
-
-    plt.figure()
-    plt.bar([i - 0.2 for i in x], random_values, width=0.4, label="random")
-    plt.bar([i + 0.2 for i in x], sorted_values, width=0.4, label="sorted")
-
-    plt.xticks(list(x), structures)
-    plt.ylabel("Time, seconds")
-    plt.title(operation.capitalize() + " time")
-    plt.yscale("log")
-    plt.legend()
-    plt.tight_layout()
-
-    plt.savefig("docs/data/graph_" + operation + ".png")
-    plt.close()
-
-print("Graphs saved to docs/data/")

PaulVA/lab1/phonebook.py

@@ -1,211 +0,0 @@
-def ll_insert(head, name, phone):
-    new_node = {
-        'name': name,
-        'phone': phone,
-        'next': None
-    }
-
-    if head is None:
-        return new_node
-
-    current = head
-
-    while current['next'] is not None:
-        if current['name'] == name:
-            current['phone'] = phone
-            return head
-        current = current['next']
-
-    if current['name'] == name:
-        current['phone'] = phone
-    else:
-        current['next'] = new_node
-
-    return head
-
-def ll_find(head, name):
-    current = head
-
-    while current is not None:
-        if current['name'] == name:
-            return current['phone']
-        current = current['next']
-
-    return None
-
-def ll_delete(head, name):
-    if head is None:
-        return None
-
-    if head['name'] == name:
-        return head['next']
-
-    current = head
-
-    while current['next'] is not None:
-        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 is not None:
-        records.append((current['name'], current['phone']))
-        current = current['next']
-
-    records.sort(key=lambda x: x[0])
-    return records
-
-def hash_function(name, table_size):
-    total = 0
-
-    for ch in name:
-        total = (total * 31 + ord(ch)) % table_size
-
-    return total
-
-def ht_create(size=1000):
-    return [None] * size
-
-def ht_insert(buckets, name, phone):
-    index = hash_function(name, len(buckets))
-    buckets[index] = ll_insert(buckets[index], name, phone)
-    return buckets
-
-def ht_find(buckets, name):
-    index = hash_function(name, len(buckets))
-    return ll_find(buckets[index], name)
-
-def ht_delete(buckets, name):
-    index = hash_function(name, len(buckets))
-    buckets[index] = ll_delete(buckets[index], name)
-    return buckets
-
-def ht_list_all(buckets):
-    records = []
-
-    for bucket in buckets:
-        current = bucket
-
-        while current is not None:
-            records.append((current['name'], current['phone']))
-            current = current['next']
-
-    records.sort(key=lambda x: x[0])
-    return records
-
-def bst_insert(root, name, phone):
-    new_node = {
-        'name': name,
-        'phone': phone,
-        'left': None,
-        'right': None
-    }
-
-    if root is None:
-        return new_node
-
-    current = root
-
-    while True:
-        if name < current['name']:
-            if current['left'] is None:
-                current['left'] = new_node
-                break
-            current = current['left']
-
-        elif name > current['name']:
-            if current['right'] is None:
-                current['right'] = new_node
-                break
-            current = current['right']
-
-        else:
-            current['phone'] = phone
-            break
-
-    return root
-
-def bst_find(root, name):
-    current = root
-
-    while current is not None:
-        if name == current['name']:
-            return current['phone']
-
-        if name < current['name']:
-            current = current['left']
-        else:
-            current = current['right']
-
-    return None
-
-def bst_delete(root, name):
-    parent = None
-    current = root
-
-    while current is not None and current['name'] != name:
-        parent = current
-
-        if name < current['name']:
-            current = current['left']
-        else:
-            current = current['right']
-
-    if current is None:
-        return root
-
-    if current['left'] is None:
-        child = current['right']
-
-    elif current['right'] is None:
-        child = current['left']
-
-    else:
-        successor_parent = current
-        successor = current['right']
-
-        while successor['left'] is not None:
-            successor_parent = successor
-            successor = successor['left']
-
-        current['name'] = successor['name']
-        current['phone'] = successor['phone']
-
-        if successor_parent['left'] == successor:
-            successor_parent['left'] = successor['right']
-        else:
-            successor_parent['right'] = successor['right']
-
-        return root
-
-    if parent is None:
-        return child
-
-    if parent['left'] == current:
-        parent['left'] = child
-    else:
-        parent['right'] = child
-
-    return root
-
-def bst_list_all(root):
-    records = []
-
-    def inorder(node):
-        if node is None:
-            return
-
-        inorder(node['left'])
-        records.append((node['name'], node['phone']))
-        inorder(node['right'])
-
-    inorder(root)
-
-    return records

PaulVA/lab2/docs/data/results.csv

@@ -1,16 +0,0 @@
-maze,strategy,time_ms,visited_cells,path_length
-simple.txt,BFS,0.01464000015403144,11.0,6.0
-simple.txt,DFS,0.010180000390391797,9.0,8.0
-simple.txt,A*,0.017740000475896522,9.0,6.0
-dead.txt,BFS,0.3642999996372964,307.0,35.0
-dead.txt,DFS,0.23493999906349927,279.0,151.0
-dead.txt,A*,0.38374000068870373,235.0,35.0
-large.txt,BFS,23.894459999428364,6812.0,2329.0
-large.txt,DFS,84.77875999960816,6796.0,4537.0
-large.txt,A*,28.69542000044021,6791.0,2329.0
-empty.txt,BFS,1.2770400004228577,1176.0,48.0
-empty.txt,DFS,7.602279999264283,2304.0,1176.0
-empty.txt,A*,0.10093999881064519,48.0,48.0
-noexit.txt,BFS,0.003699999797390774,1.0,0.0
-noexit.txt,DFS,0.0032000003557186574,1.0,0.0
-noexit.txt,A*,0.004120000085094944,1.0,0.0

PaulVA/lab2/docs/report.md

@@ -1,212 +0,0 @@
-Лабораторная работа 2
-
-Поиск выхода из лабиринта
-
-Цель работы
------------
-Цель работы состоит в реализации программы для поиска выхода из лабиринта с использованием объектно ориентированного подхода и паттернов проектирования
-
-В программе реализована загрузка лабиринта из файла несколько алгоритмов поиска и сравнение их работы
-
-Структура программы
--------------------
-В программе используются классы Cell для отдельной клетки лабиринта и Maze для самого лабиринта
-
-Для загрузки используется MazeBuilder и его реализация TextFileMazeBuilder
-
-Для поиска пути используется общий класс PathFindingStrategy и три алгоритма BFSStrategy DFSStrategy и AStarStrategy
-
-За хранение результатов отвечает SearchStats а запуск поиска выполняет MazeSolver
-
-Для вывода информации используются Observer и ConsoleView
-
-Использованные паттерны
------------------------
-В работе использованы три паттерна Builder Strategy и Observer
-
-Builder используется для загрузки лабиринта из текстового файла
-
-TextFileMazeBuilder читает файл и создаёт объект Maze
-
-В файле символ # обозначает стену пробел обозначает свободную клетку S является началом а E выходом
-
-Использование Builder позволяет отдельно реализовать загрузку лабиринта и сам класс лабиринта
-
-Strategy используется для выбора алгоритма поиска
-
-В программе реализованы BFS DFS и A*
-
-Все алгоритмы имеют общий интерфейс PathFindingStrategy поэтому в MazeSolver можно менять алгоритм без изменения самого решателя
-
-Observer используется для вывода информации о поиске
-
-MazeSolver отправляет события а ConsoleView получает их и выводит информацию в консоль
-
-Таким образом вывод отделён от основной логики поиска
-
-Алгоритмы поиска
-----------------
-BFS использует очередь и при обычных условиях находит кратчайший путь в лабиринте без весов
-
-DFS использует стек и может найти путь быстрее но найденный путь не обязательно будет кратчайшим
-
-A* использует очередь с приоритетом и манхэттенскую эвристику поэтому старается в первую очередь проверять клетки которые находятся ближе к выходу
-
-Схема классов
--------------
-classDiagram
-
-class Cell {
-    x
-    y
-    is_wall
-    is_start
-    is_exit
-    is_passable()
-}
-
-class Maze {
-    width
-    height
-    cells
-    start
-    exit
-    get_cell()
-    get_neighbors()
-}
-
-class MazeBuilder {
-    build_from_file()
-}
-
-class TextFileMazeBuilder {
-    build_from_file()
-}
-
-class PathFindingStrategy {
-    find_path()
-}
-
-class BFSStrategy {
-    find_path()
-}
-
-class DFSStrategy {
-    find_path()
-}
-
-class AStarStrategy {
-    find_path()
-}
-
-class SearchStats {
-    path
-    time_ms
-    visited_count
-    path_length
-}
-
-class MazeSolver {
-    maze
-    strategy
-    set_strategy()
-    solve()
-}
-
-class Observer {
-    update()
-}
-
-class ConsoleView {
-    update()
-}
-
-MazeBuilder <|-- TextFileMazeBuilder
-PathFindingStrategy <|-- BFSStrategy
-PathFindingStrategy <|-- DFSStrategy
-PathFindingStrategy <|-- AStarStrategy
-Observer <|-- ConsoleView
-MazeSolver --> Maze
-MazeSolver --> PathFindingStrategy
-MazeSolver --> Observer
-Maze --> Cell
-Тестирование
-------------
-Для проверки использовалось пять разных лабиринтов
-
-simple.txt представляет простой лабиринт dead.txt содержит тупики large.txt является большим запутанным лабиринтом empty.txt не содержит стен а в noexit.txt выход недостижим
-
-Каждый алгоритм запускался пять раз
-
-Во время эксперимента измерялось время поиска количество посещённых клеток и длина найденного пути
-
-Результаты сохранялись в файл results.csv
-
-Результаты
-----------
-simple.txt
-Алгоритм Время мс Посещено Путь
-BFS 0.01464 11 6
-DFS 0.01018 9 8
-A* 0.01774 9 6
-
-Все алгоритмы работают быстро
-
-BFS и A* нашли более короткий путь чем DFS
-
-dead.txt
-Алгоритм Время мс Посещено Путь
-BFS 0.36430 307 35
-DFS 0.23494 279 151
-A* 0.38374 235 35
-
-DFS работал немного быстрее но нашёл более длинный путь
-
-BFS и A* нашли короткий путь
-
-large.txt
-Алгоритм Время мс Посещено Путь
-BFS 23.89446 6812 2329
-DFS 84.77876 6796 4537
-A* 28.69542 6791 2329
-
-На большом лабиринте DFS показал худшее время и самый длинный путь
-
-BFS и A* нашли одинаковый путь
-
-empty.txt
-Алгоритм Время мс Посещено Путь
-BFS 1.277
-
-
-04 1176 48
-DFS 7.60228 2304 1176
-A* 0.10094 48 48
-
-В лабиринте без стен лучше всего показал себя A*
-
-Он посетил меньше всего клеток и работал быстрее
-
-noexit.txt
-Алгоритм Время мс Посещено Путь
-BFS 0.00370 1 0
-DFS 0.00320 1 0
-A* 0.00412 1 0
-
-В этом лабиринте выход недостижим поэтому все алгоритмы быстро закончили поиск
-
-Графики
--------
-Для сравнения времени работы были построены графики для каждого лабиринта
-
-Графики находятся в папке docs/data
-
-simple_time.png dead_time.png large_time.png empty_time.png и noexit_time.png
-
-Вывод
------
-В работе была создана программа для поиска выхода из лабиринта
-
-Были реализованы BFS DFS и A* а также использованы паттерны Builder Strategy и Observer
-
-По результатам эксперимента BFS хорошо подходит для поиска кратчайшего пути DFS может найти путь быстрее но он не всегда получается коротким A* хорошо показывает себя на больших и открытых лабиринтах

PaulVA/lab2/experiments.py

@@ -1,93 +0,0 @@
-import csv
-import os
-
-from maze_solver import (
-    TextFileMazeBuilder,
-    MazeSolver,
-    BFSStrategy,
-    DFSStrategy,
-    AStarStrategy
-)
-
-REPEATS = 5
-
-MAZES = [
-    "simple.txt",
-    "dead.txt",
-    "large.txt",
-    "empty.txt",
-    "noexit.txt"
-]
-
-STRATEGIES = [
-    ("BFS", BFSStrategy()),
-    ("DFS", DFSStrategy()),
-    ("A*", AStarStrategy())
-]
-
-def average(values):
-    return sum(values) / len(values)
-
-def run():
-    builder = TextFileMazeBuilder()
-    results = []
-
-    for maze_name in MAZES:
-        filename = os.path.join("lab2", "mazes", maze_name)
-
-        print("Maze:", maze_name)
-
-        for strategy_name, strategy in STRATEGIES:
-            times = []
-            visited = []
-            path_lengths = []
-
-            for _ in range(REPEATS):
-                maze = builder.build_from_file(filename)
-
-                solver = MazeSolver(maze, strategy)
-                stats = solver.solve()
-
-                times.append(stats.time_ms)
-                visited.append(stats.visited_count)
-                path_lengths.append(stats.path_length)
-
-            results.append([
-                maze_name,
-                strategy_name,
-                average(times),
-                average(visited),
-                average(path_lengths)
-            ])
-
-            print(
-                strategy_name,
-                "time =", average(times),
-                "visited =", average(visited),
-                "path =", average(path_lengths)
-            )
-
-    os.makedirs("lab2/docs/data", exist_ok=True)
-
-    with open(
-        "lab2/docs/data/results.csv",
-        "w",
-        newline="",
-        encoding="utf-8"
-    ) as file:
-        writer = csv.writer(file)
-
-        writer.writerow([
-            "maze",
-            "strategy",
-            "time_ms",
-            "visited_cells",
-            "path_length"
-        ])
-
-        writer.writerows(results)
-
-    print("Results saved to lab2/docs/data/results.csv")
-
-if __name__ == "__main__":
-    run()

PaulVA/lab2/graphs.py

@@ -1,23 +0,0 @@
-import csv
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-with open("lab2/docs/data/results.csv", encoding="utf-8") as file:
-    rows = list(csv.DictReader(file))
-
-mazes = ["simple.txt", "dead.txt", "large.txt", "empty.txt", "noexit.txt"]
-strategies = ["BFS", "DFS", "A*"]
-
-for maze in mazes:
-    values = []
-
-    for strategy in strategies:
-        for row in rows:
-            if row["maze"] == maze and row["strategy"] == strategy:
-                values.append(float(row["time_ms"]))
-
-    plt.bar(strategies, values)
-    plt.title("Время поиска: " + maze)
-    plt.xlabel("Стратегия")
-    plt.ylabel("Время, мс")
-    plt.savefig("lab2/docs/data/" + maze.replace(".txt", "_time.png"))
-    plt.close()

PaulVA/lab2/make_large.py

@@ -1,26 +0,0 @@
-lines = []
-
-for y in range(100):
-    row = [" "] * 100
-
-    if y == 0 or y == 99:
-        row = ["#"] * 100
-    else:
-        row[0] = "#"
-        row[99] = "#"
-
-    lines.append(row)
-
-lines[1][1] = "S"
-lines[98][98] = "E"
-
-for x in range(4, 96, 4):
-    gap = 1 if (x // 4) % 2 == 0 else 98
-
-    for y in range(1, 99):
-        if y != gap:
-            lines[y][x] = "#"
-
-with open("lab2/mazes/large.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
-    for row in lines:
-        file.write("".join(row) + "\n")

PaulVA/lab2/maze_solver.py

@@ -1,284 +0,0 @@
-from abc import ABC, abstractmethod
-from collections import deque
-import heapq
-import time
-
-class Cell:
-    def __init__(self, x, y):
-        self.x = x
-        self.y = y
-        self.is_wall = False
-        self.is_start = False
-        self.is_exit = False
-
-    def is_passable(self):
-        return not self.is_wall
-
-class Maze:
-    def __init__(self, width, height):
-        self.width = width
-        self.height = height
-        self.cells = []
-        self.start = None
-        self.exit = None
-
-        for y in range(height):
-            row = []
-
-            for x in range(width):
-                row.append(Cell(x, y))
-
-            self.cells.append(row)
-
-    def get_cell(self, x, y):
-        if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
-            return self.cells[y][x]
-
-        return None
-
-    def get_neighbors(self, cell):
-        neighbors = []
-
-        directions = [
-            (0, -1),
-            (0, 1),
-            (-1, 0),
-            (1, 0)
-        ]
-
-        for dx, dy in directions:
-            neighbor = self.get_cell(
-                cell.x + dx,
-                cell.y + dy
-            )
-
-            if neighbor and neighbor.is_passable():
-                neighbors.append(neighbor)
-
-        return neighbors
-
-class MazeBuilder(ABC):
-    @abstractmethod
-    def build_from_file(self, filename):
-        pass
-
-class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
-    def build_from_file(self, filename):
-        with open(filename, "r", encoding="utf-8") as file:
-            lines = [line.rstrip("\n") for line in file]
-
-        if not lines:
-            raise ValueError("Файл лабиринта пустой")
-
-        width = len(lines[0])
-
-        for line in lines:
-            if len(line) != width:
-                raise ValueError("Строки лабиринта имеют разную длину")
-
-        maze = Maze(width, len(lines))
-
-        for y, line in enumerate(lines):
-            for x, symbol in enumerate(line):
-                cell = maze.get_cell(x, y)
-
-                if symbol == "#":
-                    cell.is_wall = True
-
-                elif symbol == "S":
-                    if maze.start is not None:
-                        raise ValueError("В лабиринте несколько стартов")
-
-                    maze.start = cell
-                    cell.is_start = True
-
-                elif symbol == "E":
-                    if maze.exit is not None:
-                        raise ValueError("В лабиринте несколько выходов")
-
-                    maze.exit = cell
-                    cell.is_exit = True
-
-                elif symbol == " ":
-                    pass
-
-                else:
-                    raise ValueError("Неизвестный символ в лабиринте")
-
-        if maze.start is None:
-            raise ValueError("В лабиринте нет старта")
-
-        if maze.exit is None:
-            raise ValueError("В лабиринте нет выхода")
-
-        return maze
-
-class PathFindingStrategy(ABC):
-    @abstractmethod
-    def find_path(self, maze, start, exit):
-        pass
-
-class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
-    def find_path(self, maze, start, exit):
-        if start is None or exit is None:
-            return [], 0
-
-        queue = deque([(start, [start])])
-        visited = {start}
-
-        while queue:
-            current, path = queue.popleft()
-
-            if current == exit:
-                return path, len(visited)
-
-            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
-                if neighbor not in visited:
-                    visited.add(neighbor)
-                    queue.append((neighbor, path + [neighbor]))
-
-        return [], len(visited)
-
-class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
-    def find_path(self, maze, start, exit):
-        if start is None or exit is None:
-            return [], 0
-
-        stack = [(start, [start])]
-        visited = {start}
-
-        while stack:
-            current, path = stack.pop()
-
-            if current == exit:
-                return path, len(visited)
-
-            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
-                if neighbor not in visited:
-                    visited.add(neighbor)
-                    stack.append((neighbor, path + [neighbor]))
-
-        return [], len(visited)
-
-class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
-    def heuristic(self, a, b):
-        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
-
-    def find_path(self, maze, start, exit):
-        if start is None or exit is None:
-            return [], 0
-
-        heap = []
-        counter = 0
-
-        heapq.heappush(
-            heap,
-            (self.heuristic(start, exit), counter, start, [start])
-        )
-
-        g_score = {start: 0}
-        visited = set()
-
-        while heap:
-            _, _, current, path = heapq.heappop(heap)
-
-            if current in visited:
-                continue
-
-            visited.add(current)
-
-            if current == exit:
-                return path, len(visited)
-
-            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
-                new_cost = g_score[current] + 1
-
-                if neighbor not in g_score or new_cost < g_score[neighbor]:
-                    g_score[neighbor] = new_cost
-                    counter += 1
-
-                    priority = new_cost + self.heuristic(
-                        neighbor,
-                        exit
-                    )
-
-                    heapq.heappush(
-                        heap,
-                        (
-                            priority,
-                            counter,
-                            neighbor,
-                            path + [neighbor]
-                        )
-                    )
-
-        return [], len(visited)
-
-class SearchStats:
-    def __init__(self, path, time_ms, visited_count):
-        self.path = path
-        self.time_ms = time_ms
-        self.visited_count = visited_count
-        self.path_length = len(path) if path else 0
-
-class MazeSolver:
-    def __init__(self, maze, strategy=None):
-        self.maze = maze
-        self.strategy = strategy
-        self.observers = []
-
-    def attach(self, observer):
-        self.observers.append(observer)
-
-    def detach(self, observer):
-        self.observers.remove(observer)
-
-    def notify(self, event, data=None):
-        for observer in self.observers:
-            observer.update(event, data)
-
-    def set_strategy(self, strategy):
-        self.strategy = strategy
-
-    def solve(self):
-        if self.strategy is None:
-            raise ValueError("Стратегия не установлена")
-
-        self.notify("search_started")
-
-        start_time = time.perf_counter()
-
-        path, visited_count = self.strategy.find_path(
-            self.maze,
-            self.maze.start,
-            self.maze.exit
-        )
-
-        end_time = time.perf_counter()
-
-        time_ms = (end_time - start_time) * 1000
-
-        self.notify("search_finished", time_ms)
-        self.notify("path_found", path)
-
-        return SearchStats(
-            path,
-            time_ms,
-            visited_count
-        )
-
-class Observer(ABC):
-    @abstractmethod
-    def update(self, event, data=None):
-        pass
-
-class ConsoleView(Observer):
-    def update(self, event, data=None):
-        if event == "search_started":
-            print("Поиск начат")
-
-        elif event == "search_finished":
-            print(f"Поиск завершен за {data:.3f} мс")
-
-        elif event == "path_found":
-            print(f"Длина пути: {len(data)}")

PaulVA/lab2/mazes/dead.txt

@@ -1,20 +0,0 @@
-####################
-#S                 #
-#                  #
-#                  #
-#                  #
-#                  #
-#     #########    #
-#    #             #
-#    #             #
-#    #             #
-#    #             #
-#    #             #
-#    #             #
-#    #             #
-#    #             #
-#                  #
-#                  #
-#                  #
-#                 E#
-####################

PaulVA/lab2/mazes/empty.txt

@@ -1,50 +0,0 @@
-##################################################
-#S                                               #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#                                                #
-#E                                               #
-##################################################

PaulVA/lab2/mazes/large.txt

@@ -1,100 +0,0 @@
-####################################################################################################
-#S  #       #       #       #       #       #       #       #       #       #       #       #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #   #      #
-#       #       #       #       #       #       #       #       #       #       #       #         E#
-####################################################################################################

PaulVA/lab2/mazes/noexit.txt

@@ -1,10 +0,0 @@
-##########
-#S########
-##########
-##########
-##########
-##########
-##########
-##########
-########E#
-##########

PaulVA/lab2/mazes/simple.txt

@@ -1,5 +0,0 @@
-#######
-#S    #
-# ### #
-#   E #
-#######

starikovta/average_results_20260521_213907.csv

@@ -1,19 +0,0 @@
-Структура,Режим,Операция,Среднее время (сек),Мин,Макс
-LinkedList,shuffled,вставка,0.42060984001727775,0.4142958000302315,0.42548670002724975
-LinkedList,shuffled,поиск,0.00460058000171557,0.004181800002697855,0.0052013000240549445
-LinkedList,shuffled,удаление,0.003505319997202605,0.003264300001319498,0.0037631000159308314
-LinkedList,sorted,вставка,0.4510407999972813,0.446296899986919,0.4555279000196606
-LinkedList,sorted,поиск,0.0027159999939613045,0.0025430000387132168,0.0028782999725081027
-LinkedList,sorted,удаление,0.002460040000732988,0.001968099968507886,0.002805600001011044
-HashTable,shuffled,вставка,0.04048331999219954,0.0402110000140965,0.040805700002238154
-HashTable,shuffled,поиск,0.00036708000116050246,0.00035719998413696885,0.0003866000333800912
-HashTable,shuffled,удаление,0.0002693800022825599,0.00025370001094415784,0.0002874999772757292
-HashTable,sorted,вставка,0.041944000008516016,0.04176550003467128,0.04211939999368042
-HashTable,sorted,поиск,0.000306799984537065,0.0003005999606102705,0.00031589996069669724
-HashTable,sorted,удаление,0.00025475999573245647,0.00021820003166794777,0.0002739999908953905
-BST,shuffled,вставка,0.025399240001570435,0.025202599994372576,0.025638799997977912
-BST,shuffled,поиск,0.00024858000688254833,0.00024119997397065163,0.00025720003759488463
-BST,shuffled,удаление,0.0001722599961794913,0.00015210005221888423,0.00019409996457397938
-BST,sorted,вставка,1.471655760006979,1.4474275999818929,1.4893997000181116
-BST,sorted,поиск,0.005254479986615479,0.004766399972140789,0.005771900003310293
-BST,sorted,удаление,0.002353680005762726,0.0019777000416070223,0.0030280999490059912

starikovta/average_results_20260521_214001.csv

@@ -1,19 +0,0 @@
-Структура,Режим,Операция,Среднее время (сек),Мин,Макс
-LinkedList,shuffled,вставка,0.4877981000114232,0.4723332999856211,0.5048669999814592
-LinkedList,shuffled,поиск,0.005099979997612536,0.004888699972070754,0.005397600005380809
-LinkedList,shuffled,удаление,0.003206899994984269,0.002823700022418052,0.0036705999518744648
-LinkedList,sorted,вставка,0.5067427000147291,0.5056617999798618,0.5084751000395045
-LinkedList,sorted,поиск,0.003157860005740076,0.003096400003414601,0.003234500007238239
-LinkedList,sorted,удаление,0.0027350999880582094,0.0020201000152155757,0.003734299971256405
-HashTable,shuffled,вставка,0.0430581400054507,0.04275970003800467,0.04344099998706952
-HashTable,shuffled,поиск,0.0003944600117392838,0.00037650001468136907,0.0004216000088490546
-HashTable,shuffled,удаление,0.0002655199728906155,0.00024719996144995093,0.000278000021353364
-HashTable,sorted,вставка,0.04386393999448046,0.04331600002478808,0.044519999995827675
-HashTable,sorted,поиск,0.00030770000303164123,0.00029749999521300197,0.0003185000387020409
-HashTable,sorted,удаление,0.00021459999261423944,0.00017769995611160994,0.00024099997244775295
-BST,shuffled,вставка,0.023519799998030066,0.023390699992887676,0.02383040002314374
-BST,shuffled,поиск,0.0002645400119945407,0.0002535999519750476,0.000271800032351166
-BST,shuffled,удаление,0.00015245999675244092,0.000139000010676682,0.00016689999029040337
-BST,sorted,вставка,1.4369806799921208,1.4339254000224173,1.4454721999936737
-BST,sorted,поиск,0.005990639992523939,0.005681200011167675,0.0064765000133775175
-BST,sorted,удаление,0.002513900003395975,0.001900400035083294,0.00313799997093156

starikovta/docs/data/experiment_results_20260521_213907.csv

@@ -1,91 +0,0 @@
-Структура,Режим,Операция,Повторение,Время (сек)
-LinkedList,shuffled,вставка,1,0.42548670002724975
-LinkedList,shuffled,вставка,2,0.420181900030002
-LinkedList,shuffled,вставка,3,0.4228276999783702
-LinkedList,shuffled,вставка,4,0.4202571000205353
-LinkedList,shuffled,вставка,5,0.4142958000302315
-LinkedList,shuffled,поиск,1,0.004461299977265298
-LinkedList,shuffled,поиск,2,0.004771800013259053
-LinkedList,shuffled,поиск,3,0.0052013000240549445
-LinkedList,shuffled,поиск,4,0.004181800002697855
-LinkedList,shuffled,поиск,5,0.004386699991300702
-LinkedList,shuffled,удаление,1,0.0036864999565295875
-LinkedList,shuffled,удаление,2,0.003434700018260628
-LinkedList,shuffled,удаление,3,0.0033779999939724803
-LinkedList,shuffled,удаление,4,0.0037631000159308314
-LinkedList,shuffled,удаление,5,0.003264300001319498
-LinkedList,sorted,вставка,1,0.4555279000196606
-LinkedList,sorted,вставка,2,0.4474210999906063
-LinkedList,sorted,вставка,3,0.446296899986919
-LinkedList,sorted,вставка,4,0.4518415000056848
-LinkedList,sorted,вставка,5,0.4541165999835357
-LinkedList,sorted,поиск,1,0.0025430000387132168
-LinkedList,sorted,поиск,2,0.0026971999905072153
-LinkedList,sorted,поиск,3,0.0028782999725081027
-LinkedList,sorted,поиск,4,0.00268759997561574
-LinkedList,sorted,поиск,5,0.0027738999924622476
-LinkedList,sorted,удаление,1,0.001968099968507886
-LinkedList,sorted,удаление,2,0.002279900014400482
-LinkedList,sorted,удаление,3,0.0026916000060737133
-LinkedList,sorted,удаление,4,0.0025550000136718154
-LinkedList,sorted,удаление,5,0.002805600001011044
-HashTable,shuffled,вставка,1,0.04048329999204725
-HashTable,shuffled,вставка,2,0.040805700002238154
-HashTable,shuffled,вставка,3,0.04023119999328628
-HashTable,shuffled,вставка,4,0.040685399959329516
-HashTable,shuffled,вставка,5,0.0402110000140965
-HashTable,shuffled,поиск,1,0.00035719998413696885
-HashTable,shuffled,поиск,2,0.00036239996552467346
-HashTable,shuffled,поиск,3,0.0003719999804161489
-HashTable,shuffled,поиск,4,0.00035720004234462976
-HashTable,shuffled,поиск,5,0.0003866000333800912
-HashTable,shuffled,удаление,1,0.00026569998590275645
-HashTable,shuffled,удаление,2,0.0002874999772757292
-HashTable,shuffled,удаление,3,0.00025370001094415784
-HashTable,shuffled,удаление,4,0.00027540000155568123
-HashTable,shuffled,удаление,5,0.00026460003573447466
-HashTable,sorted,вставка,1,0.04203070001676679
-HashTable,sorted,вставка,2,0.04176550003467128
-HashTable,sorted,вставка,3,0.04188929998781532
-HashTable,sorted,вставка,4,0.04211939999368042
-HashTable,sorted,вставка,5,0.04191510000964627
-HashTable,sorted,поиск,1,0.0003032999811694026
-HashTable,sorted,поиск,2,0.00030319998040795326
-HashTable,sorted,поиск,3,0.0003005999606102705
-HashTable,sorted,поиск,4,0.00031589996069669724
-HashTable,sorted,поиск,5,0.00031100003980100155
-HashTable,sorted,удаление,1,0.00021820003166794777
-HashTable,sorted,удаление,2,0.00026649999199435115
-HashTable,sorted,удаление,3,0.000248699972871691
-HashTable,sorted,удаление,4,0.0002663999912329018
-HashTable,sorted,удаление,5,0.0002739999908953905
-BST,shuffled,вставка,1,0.025202599994372576
-BST,shuffled,вставка,2,0.025266800017561764
-BST,shuffled,вставка,3,0.025638799997977912
-BST,shuffled,вставка,4,0.025355199992191046
-BST,shuffled,вставка,5,0.025532800005748868
-BST,shuffled,поиск,1,0.00025720003759488463
-BST,shuffled,поиск,2,0.00025560002541169524
-BST,shuffled,поиск,3,0.00024309998843818903
-BST,shuffled,поиск,4,0.00024119997397065163
-BST,shuffled,поиск,5,0.00024580000899732113
-BST,shuffled,удаление,1,0.00017309997929260135
-BST,shuffled,удаление,2,0.00015999999595806003
-BST,shuffled,удаление,3,0.00015210005221888423
-BST,shuffled,удаление,4,0.00019409996457397938
-BST,shuffled,удаление,5,0.00018199998885393143
-BST,sorted,вставка,1,1.4893997000181116
-BST,sorted,вставка,2,1.473117200017441
-BST,sorted,вставка,3,1.4703117000171915
-BST,sorted,вставка,4,1.4474275999818929
-BST,sorted,вставка,5,1.4780226000002585
-BST,sorted,поиск,1,0.005226599983870983
-BST,sorted,поиск,2,0.005771900003310293
-BST,sorted,поиск,3,0.004766399972140789
-BST,sorted,поиск,4,0.005606099963188171
-BST,sorted,поиск,5,0.0049014000105671585
-BST,sorted,удаление,1,0.0022025000071153045
-BST,sorted,удаление,2,0.0030280999490059912
-BST,sorted,удаление,3,0.002415299997664988
-BST,sorted,удаление,4,0.0019777000416070223
-BST,sorted,удаление,5,0.0021448000334203243

starikovta/docs/report.md

@@ -1,45 +0,0 @@
-# Отчёт по Заданию 1
-## Реализованные структуры
-1. Связный список
-2. Хеш-таблица (1000 бакетов)
-3. Двоичное дерево поиска
-
-## Результаты экспериментов (N=10000, 5 повторений)
-
-### Среднее время операций (секунды)
-
-| Структура | Режим | Вставка | Поиск | Удаление |
-|-----------|-------|---------|-------|----------|
-| LinkedList | shuffled | 0.4201 | 0.0046 | 0.0035 |
-| LinkedList | sorted | 0.4510 | 0.0027 | 0.0025 |
-| HashTable | shuffled | 0.4048 | 0.0037 | 0.0027 |
-| HashTable | sorted | 0.0419 | 0.0003 | - |
-| BST | shuffled | 0.0002 | 0.0002 | - |
-| BST | sorted | 1.4717 | 0.0053 | 0.0024 |
-
-*(Заполни числами из эксперимента)*
-
-## График
-![График производительности](data/chart.png)
-
-## Анализ
-
-### 1. Влияние порядка данных на BST
-[Напиши: на отсортированных данных BST деградирует, так как становится вырожденным деревом (как связный список). Время вставки растёт с O(log n) до O(n).]
-
-### 2. Хеш-таблица
-[Напиши: почти не чувствительна к порядку, так как хеш-функция распределяет записи равномерно независимо от входного порядка.]
-
-### 3. Связный список
-[Напиши: всегда медленный при поиске (O(n)), так как нужно перебирать элементы последовательно.]
-
-### 4. Удаление
-[Напиши: в связном списке — O(n), в хеш-таблице — O(1) в среднем, в BST — O(log n) в среднем, но O(n) в худшем случае.]
-
-## Вывод
-
-Какую структуру и для каких задач выбирать:
-
-- **Частые вставки**: связный список (O(1) в начало/конец) или хеш-таблица (амортизированно O(1))
-- **Частый поиск**: хеш-таблица (O(1) в среднем)
-- **Необходимость получать данные в порядке**: BST (in-order обход даёт отсортированный список за O(n))

starikovta/docs/report_task1.md

@@ -1,42 +0,0 @@
-# Отчёт по Заданию 1
-## Реализованные структуры
-1. Связный список
-2. Хеш-таблица (1000 бакетов)
-3. Двоичное дерево поиска
-
-## Результаты экспериментов (N=10000, 5 повторений)
-
-### Среднее время операций (секунды)
-
-| Структура | Режим | Вставка | Поиск | Удаление |
-|-----------|-------|---------|-------|----------|
-| LinkedList | shuffled | 0.4201 | 0.0046 | 0.0035 |
-| LinkedList | sorted | 0.4510 | 0.0027 | 0.0025 |
-| HashTable | shuffled | 0.4048 | 0.0037 | 0.0027 |
-| HashTable | sorted | 0.0419 | 0.0003 | - |
-| BST | shuffled | 0.0002 | 0.0002 | - |
-| BST | sorted | 1.4717 | 0.0053 | 0.0024 |
-
-
-
-## Анализ
-
-### 1. Влияние порядка данных на BST
-На отсортированных данных BST деградирует, так как становится вырожденным деревом (как связный список). Время вставки растёт с O(log n) до O(n).
-
-### 2. Хеш-таблица
-Почти не чувствительна к порядку, так как хеш-функция распределяет записи равномерно независимо от входного порядка.
-
-### 3. Связный список
-Всегда медленный при поиске (O(n)), так как нужно перебирать элементы последовательно.
-
-### 4. Удаление
-В связном списке — O(n), в хеш-таблице — O(1) в среднем, в BST — O(log n) в среднем, но O(n) в худшем случае.
-
-## Вывод
-
-Какую структуру и для каких задач выбирать:
-
-- **Частые вставки**: связный список (O(1) в начало/конец) или хеш-таблица (амортизированно O(1))
-- **Частый поиск**: хеш-таблица (O(1) в среднем)
-- **Необходимость получать данные в порядке**: BST (in-order обход даёт отсортированный список за O(n))

starikovta/docs/report_task2.md

@@ -1,165 +0,0 @@
-Отчёт по Заданию 2: Сравнение алгоритмов поиска пути в лабиринте
-
-Реализованные алгоритмы
-
-В рамках задания были реализованы три стратегии поиска пути в лабиринте:
-
-1. BFS (Поиск в ширину)
-   · Использует очередь (FIFO).
-   · Гарантирует нахождение кратчайшего пути в невзвешенном графе.
-   · Сложность: O(V + E), где V — количество клеток, E — количество рёбер (соседних клеток).
-   · Память: O(V) в худшем случае (хранит все посещённые узлы).
-2. DFS (Поиск в глубину)
-   · Использует стек (LIFO).
-   · Быстрый, но не гарантирует кратчайший путь.
-   · Сложность: O(V + E).
-   · Память: O(V) в худшем случае (глубина рекурсии или размер стека).
-   · Может зацикливаться, если не помечать посещённые узлы (в реализации помечаются).
-3. A (А-звезда)*
-   · Использует приоритетную очередь с эвристикой.
-   · Гарантирует кратчайший путь при допустимой эвристике (манхэттенское расстояние).
-   · Сложность: O(E) в лучшем случае, O(V^2) в худшем (зависит от эвристики).
-   · Обычно быстрее BFS благодаря направленному поиску.
-
----
-
-Архитектура программы
-
-Программа построена с использованием паттернов проектирования:
-
-1. Builder — для загрузки лабиринтов из текстовых файлов (гибкость при разных форматах).
-2. Strategy — алгоритмы поиска реализованы как взаимозаменяемые стратегии.
-3. Observer — для визуализации и логирования (консольный вывод).
-4. Command — для управления игроком (перемещение, отмена действий).
-
-Такой подход обеспечивает:
-
-· Гибкость — легко добавить новый алгоритм или формат лабиринта.
-· Тестируемость — каждый компонент можно тестировать отдельно.
-· Расширяемость — можно добавить GUI или другие способы визуализации.
-
----
-
-Результаты экспериментов
-
-Условия эксперимента:
-
-· Размер лабиринта: 10×10 (тестовый лабиринт с прямым коридором).
-· Количество повторений: 5 (замеры стабильны, показаны средние значения).
-· Замерялось время выполнения (в миллисекундах) и длина найденного пути.
-
-Таблица 1. Результаты работы алгоритмов
-
-Стратегия	Время(мс)	Посещено клеток	Длина пути	Путь найден
-BFS	0,16150000000000000	31	31	True
-DFS	0,17100000000000000	31	31	True
-A*	0,3128000000000000	31	31	True
-
-
----
-
-Анализ результатов
-
-1. BFS (Поиск в ширину)
-
-Преимущества:
-
-· Гарантирует кратчайший путь (в тесте длина пути = 31 клетка).
-· Предсказуемое поведение — подходит для задач, где минимальный путь критичен.
-
-Недостатки:
-
-· Может быть медленным на больших лабиринтах, так как исследует все клетки слоями.
-· Требует больше памяти для хранения очереди (в худшем случае O(V)).
-
-В эксперименте: BFS показал быстрое время (0.1615 мс), что объясняется маленьким размером лабиринта.
-
----
-
-2. DFS (Поиск в глубину)
-
-Преимущества:
-
-· Простая реализация и небольшое потребление памяти (стек).
-· Часто находит путь быстрее BFS, если выход находится глубоко.
-
-Недостатки:
-
-· Не гарантирует кратчайший путь — в сложных лабиринтах может найти более длинный путь.
-· Может "зарыться" в тупик, если не использовать ограничения глубины.
-
-В эксперименте: DFS показал почти идентичное BFS время (0.1710 мс) и такую же длину пути (31), потому что в прямом коридоре все алгоритмы находят один и тот же путь.
-
----
-
-3. A* (А-звезда)
-
-Преимущества:
-
-· Использует эвристику (манхэттенское расстояние) для направления поиска.
-· Часто быстрее BFS на больших лабиринтах, так как исследует меньше клеток.
-· Гарантирует кратчайший путь при допустимой эвристике.
-
-Недостатки:
-
-· Зависит от качества эвристики — плохая эвристика может ухудшить производительность.
-· Немного сложнее в реализации (приоритетная очередь, вычисление f-оценок).
-
-В эксперименте: A* показал самое медленное время (0.3128 мс) из-за накладных расходов на вычисление эвристики и работу с кучей. Однако на больших лабиринтах он обычно обгоняет BFS.
-
---
-
-
-— для небольших лабиринтов, где важна оптимальность.
-· DFS — для простых задач, где не требуется кратчайший путь.
-· A* — для больших лабиринтов и навигационных систем.
-
----
-
-Теперь вы можете:
-
-1. Вставить этот текст в отчёт.
-2. Сгенерировать график, запустив скрипт выше.
-3. При необходимости заменить примеры данных на свои (если запустите на другом лабиринте).
-
-
-
-4. Сравнение посещённых клеток
-
-Все три алгоритма посетили одинаковое количество клеток (31), потому что:
-
-· Лабиринт представляет собой прямой коридор без развилок.
-· В таких условиях все алгоритмы исследуют одни и те же клетки.
-· Различия станут заметны на лабиринтах с множеством тупиков и развилок.
-
----
-
-Вывод
-
-Какой алгоритм и для каких задач выбирать:
-
-1. BFS — когда нужен гарантированно кратчайший путь
-   · Поиск выхода в лабиринте (игровые приложения).
-   · Поиск кратчайшего маршрута в картографических сервисах.
-   · Задачи, где минимальный путь критичен (например, оптимизация доставки).
-2. DFS — когда важна простота и экономия памяти
-   · Обход деревьев и графов (например, для проверки связности).
-   · Генерация лабиринтов (алгоритмы на основе DFS).
-   · Задачи, где не важен кратчайший путь, а нужен просто какой-либо путь.
-3. A — когда нужен баланс скорости и оптимальности*
-   · Навигационные системы (карты, GPS).
-   · Искусственный интеллект в играх (поиск пути для NPC).
-   · Задачи с большими графами, где BFS слишком медленный.
-
----
-
-
-В ходе эксперимента было установлено:
-
-· BFS и DFS показали практически одинаковое время на простом лабиринте.
-· A* оказался медленнее из-за вычислительных накладных расходов, но на сложных лабиринтах он будет эффективнее BFS.
-· Все алгоритмы нашли путь, потому что лабиринт был связанным.
-
-Для реальных задач рекомендуется:
-
-· BFS

starikovta/experiment_results_20260521_214001.csv

@@ -1,91 +0,0 @@
-Структура,Режим,Операция,Повторение,Время (сек)
-LinkedList,shuffled,вставка,1,0.49103280005510896
-LinkedList,shuffled,вставка,2,0.48294900002656505
-LinkedList,shuffled,вставка,3,0.5048669999814592
-LinkedList,shuffled,вставка,4,0.4723332999856211
-LinkedList,shuffled,вставка,5,0.4878084000083618
-LinkedList,shuffled,поиск,1,0.004906799993477762
-LinkedList,shuffled,поиск,2,0.005168500007130206
-LinkedList,shuffled,поиск,3,0.005397600005380809
-LinkedList,shuffled,поиск,4,0.004888699972070754
-LinkedList,shuffled,поиск,5,0.0051383000100031495
-LinkedList,shuffled,удаление,1,0.0031753999646753073
-LinkedList,shuffled,удаление,2,0.0035342000192031264
-LinkedList,shuffled,удаление,3,0.0028306000167503953
-LinkedList,shuffled,удаление,4,0.0036705999518744648
-LinkedList,shuffled,удаление,5,0.002823700022418052
-LinkedList,sorted,вставка,1,0.5084751000395045
-LinkedList,sorted,вставка,2,0.5062428000383079
-LinkedList,sorted,вставка,3,0.5072087000007741
-LinkedList,sorted,вставка,4,0.5056617999798618
-LinkedList,sorted,вставка,5,0.506125100015197
-LinkedList,sorted,поиск,1,0.003096400003414601
-LinkedList,sorted,поиск,2,0.003234500007238239
-LinkedList,sorted,поиск,3,0.0031832000240683556
-LinkedList,sorted,поиск,4,0.0031731000053696334
-LinkedList,sorted,поиск,5,0.0031020999886095524
-LinkedList,sorted,удаление,1,0.002260599983856082
-LinkedList,sorted,удаление,2,0.0020201000152155757
-LinkedList,sorted,удаление,3,0.0028519000043161213
-LinkedList,sorted,удаление,4,0.003734299971256405
-LinkedList,sorted,удаление,5,0.002808599965646863
-HashTable,shuffled,вставка,1,0.04344099998706952
-HashTable,shuffled,вставка,2,0.04329000000143424
-HashTable,shuffled,вставка,3,0.04290130001027137
-HashTable,shuffled,вставка,4,0.04275970003800467
-HashTable,shuffled,вставка,5,0.04289869999047369
-HashTable,shuffled,поиск,1,0.00041800003964453936
-HashTable,shuffled,поиск,2,0.00037750002229586244
-HashTable,shuffled,поиск,3,0.0004216000088490546
-HashTable,shuffled,поиск,4,0.00037650001468136907
-HashTable,shuffled,поиск,5,0.00037869997322559357
-HashTable,shuffled,удаление,1,0.00024719996144995093
-HashTable,shuffled,удаление,2,0.0002562999725341797
-HashTable,shuffled,удаление,3,0.00026979995891451836
-HashTable,shuffled,удаление,4,0.00027629995020106435
-HashTable,shuffled,удаление,5,0.000278000021353364
-HashTable,sorted,вставка,1,0.044519999995827675
-HashTable,sorted,вставка,2,0.043910799955483526
-HashTable,sorted,вставка,3,0.04366250004386529
-HashTable,sorted,вставка,4,0.04391039995243773
-HashTable,sorted,вставка,5,0.04331600002478808
-HashTable,sorted,поиск,1,0.0003066000062972307
-HashTable,sorted,поиск,2,0.00029749999521300197
-HashTable,sorted,поиск,3,0.00030989997321739793
-HashTable,sorted,поиск,4,0.0003060000017285347
-HashTable,sorted,поиск,5,0.0003185000387020409
-HashTable,sorted,удаление,1,0.00017769995611160994
-HashTable,sorted,удаление,2,0.00021810003090649843
-HashTable,sorted,удаление,3,0.0002011999604292214
-HashTable,sorted,удаление,4,0.00024099997244775295
-HashTable,sorted,удаление,5,0.00023500004317611456
-BST,shuffled,вставка,1,0.023512399988248944
-BST,shuffled,вставка,2,0.023390999995172024
-BST,shuffled,вставка,3,0.02383040002314374
-BST,shuffled,вставка,4,0.02347449999069795
-BST,shuffled,вставка,5,0.023390699992887676
-BST,shuffled,поиск,1,0.0002652000403031707
-BST,shuffled,поиск,2,0.00026300002355128527
-BST,shuffled,поиск,3,0.0002535999519750476
-BST,shuffled,поиск,4,0.0002691000117920339
-BST,shuffled,поиск,5,0.000271800032351166
-BST,shuffled,удаление,1,0.00015969999367371202
-BST,shuffled,удаление,2,0.00016689999029040337
-BST,shuffled,удаление,3,0.00015079998411238194
-BST,shuffled,удаление,4,0.000139000010676682
-BST,shuffled,удаление,5,0.00014590000500902534
-BST,sorted,вставка,1,1.4365359999937937
-BST,sorted,вставка,2,1.4347687999834307
-BST,sorted,вставка,3,1.4342009999672882
-BST,sorted,вставка,4,1.4454721999936737
-BST,sorted,вставка,5,1.4339254000224173
-BST,sorted,поиск,1,0.0064765000133775175
-BST,sorted,поиск,2,0.006033400015439838
-BST,sorted,поиск,3,0.005681200011167675
-BST,sorted,поиск,4,0.005705999967176467
-BST,sorted,поиск,5,0.006056099955458194
-BST,sorted,удаление,1,0.00313799997093156
-BST,sorted,удаление,2,0.002808899967931211
-BST,sorted,удаление,3,0.0027692000148817897
-BST,sorted,удаление,4,0.001900400035083294
-BST,sorted,удаление,5,0.0019530000281520188

starikovta/phonebook.py

@@ -1,366 +0,0 @@
-import time
-import random
-import csv
-import sys
-sys.setrecursionlimit (50000) 
-from datetime import datetime
-
-# ==================== СВЯЗНЫЙ СПИСОК ====================
-
-def ll_insert(head, name, phone):
-    """Добавляет или обновляет запись в связном списке"""
-    # Проверяем, не существует ли уже такой name
-    curr = head
-    while curr:
-        if curr['name'] == name:
-            curr['phone'] = phone  # обновляем
-            return head
-        curr = curr['next']
-    
-    # Если не нашли, вставляем в конец
-    new_node = {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
-    
-    if head is None:
-        return new_node
-    
-    curr = head
-    while curr['next']:
-        curr = curr['next']
-    curr['next'] = new_node
-    return head
-
-def ll_find(head, name):
-    """Ищет запись по имени, возвращает телефон или None"""
-    curr = head
-    while curr:
-        if curr['name'] == name:
-            return curr['phone']
-        curr = curr['next']
-    return None
-
-def ll_delete(head, name):
-    """Удаляет запись по имени, возвращает новую голову"""
-    if head is None:
-        return None
-    
-    # Если удаляем голову
-    if head['name'] == name:
-        return head['next']
-    
-    # Ищем элемент перед удаляемым
-    curr = head
-    while curr['next']:
-        if curr['next']['name'] == name:
-            curr['next'] = curr['next']['next']
-            return head
-        curr = curr['next']
-    return head
-
-def ll_list_all(head):
-    """Собирает все записи и сортирует по имени"""
-    records = []
-    curr = head
-    while curr:
-        records.append((curr['name'], curr['phone']))
-        curr = curr['next']
-    # Сортируем по имени
-    records.sort(key=lambda x: x[0])
-    return records
-
-# ==================== ХЕШ-ТАБЛИЦА ====================
-
-def hash_function(name, size):
-    """Простая хеш-функция"""
-    return sum(ord(c) for c in name) % size
-
-def ht_insert(buckets, name, phone):
-    """Вставляет запись в хеш-таблицу"""
-    index = hash_function(name, len(buckets))
-    # Используем ll_insert для бакета
-    buckets[index] = ll_insert(buckets[index], name, phone)
-    return buckets
-
-def ht_find(buckets, name):
-    """Ищет запись в хеш-таблице"""
-    index = hash_function(name, len(buckets))
-    return ll_find(buckets[index], name)
-
-def ht_delete(buckets, name):
-    """Удаляет запись из хеш-таблицы"""
-    index = hash_function(name, len(buckets))
-    buckets[index] = ll_delete(buckets[index], name)
-    return buckets
-
-def ht_list_all(buckets):
-    """Собирает все записи из всех бакетов и сортирует"""
-    all_records = []
-    for bucket in buckets:
-        curr = bucket
-        while curr:
-            all_records.append((curr['name'], curr['phone']))
-            curr = curr['next']
-    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
-    return all_records
-
-# ==================== БИНАРНОЕ ДЕРЕВО ПОИСКА ====================
-
-def bst_insert(root, name, phone):
-    """Вставляет запись в BST (рекурсивно)"""
-    if root is None:
-        return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
-    
-    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:
-        # Обновляем существующую запись
-        root['phone'] = phone
-    return root
-
-def bst_find(root, name):
-    """Ищет запись в BST"""
-    if root is None:
-        return None
-    
-    if name == root['name']:
-        return root['phone']
-    elif name < root['name']:
-        return bst_find(root['left'], name)
-    else:
-        return bst_find(root['right'], name)
-
-def bst_find_min(node):
-    """Находит узел с минимальным значением"""
-    current = node
-    while current and current['left']:
-        current = current['left']
-    return current
-
-def bst_delete(root, name):
-    """Удаляет запись из BST"""
-    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:
-        # Узел найден
-        if root['left'] is None:
-            return root['right']
-        elif root['right'] is None:
-            return root['left']
-        
-        # Узел с двумя детьми
-        temp = bst_find_min(root['right'])
-        root['name'] = temp['name']
-        root['phone'] = temp['phone']
-        root['right'] = bst_delete(root['right'], temp['name'])
-    return root
-
-def bst_list_all(root):
-    """Центрированный обход (возвращает отсортированный список)"""
-    records = []
-    
-    def inorder_traversal(node):
-        if node:
-            inorder_traversal(node['left'])
-            records.append((node['name'], node['phone']))
-            inorder_traversal(node['right'])
-    
-    inorder_traversal(root)
-    return records
-
-# ==================== ГЕНЕРАЦИЯ ТЕСТОВЫХ ДАННЫХ ====================
-
-def generate_test_data(n=10000):
-    """Генерирует shuffled и sorted версии данных"""
-    # Генерируем имена с небольшим количеством коллизий
-    names_pool = [f"User_{i:05d}" for i in range(n // 10)]  # 1000 уникальных имен
-    records = []
-    
-    for i in range(n):
-        name = random.choice(names_pool)  # повторяющиеся имена для коллизий
-        phone = f"+7-999-{random.randint(1000000, 9999999)}"
-        records.append((name, phone))
-    
-    # Создаем shuffled и sorted версии
-    records_shuffled = records.copy()
-    random.shuffle(records_shuffled)
-    
-    records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
-    
-    return records_shuffled, records_sorted
-
-# ==================== ЗАМЕРЫ ВРЕМЕНИ ====================
-
-def measure_insertion(struct_type, records, buckets_size=None):
-    """Замеряет время вставки всех записей"""
-    if struct_type == "LinkedList":
-        head = None
-        start = time.perf_counter()
-        for name, phone in records:
-            head = ll_insert(head, name, phone)
-        end = time.perf_counter()
-    elif struct_type == "HashTable":
-        if buckets_size is None:
-            buckets_size = 1000
-        buckets = [None] * buckets_size
-        start = time.perf_counter()
-        for name, phone in records:
-            buckets = ht_insert(buckets, name, phone)
-        end = time.perf_counter()
-    elif struct_type == "BST":
-        root = None
-        start = time.perf_counter()
-        for name, phone in records:
-            root = bst_insert(root, name, phone)
-        end = time.perf_counter()
-    else:
-        return None, None
-    
-    elapsed = end - start
-    return elapsed, (head if struct_type == "LinkedList" else (buckets if struct_type == "HashTable" else root))
-
-def measure_find(struct_type, data_structure, records, num_existing=100, num_nonexistent=10):
-    """Замеряет время поиска записей"""
-    # Выбираем существующие записи
-    existing_names = random.sample([name for name, _ in records[:len(records)//2]], min(num_existing, len(records)))
-    
-    # Создаем несуществующие имена
-    nonexistent_names = [f"None_{i}" for i in range(num_nonexistent)]
-    
-    all_queries = existing_names + nonexistent_names
-    random.shuffle(all_queries)
-    
-    start = time.perf_counter()
-    for name in all_queries:
-        if struct_type == "LinkedList":
-            ll_find(data_structure, name)
-        elif struct_type == "HashTable":
-            ht_find(data_structure, name)
-        elif struct_type == "BST":
-            bst_find(data_structure, name)
-    end = time.perf_counter()
-    
-    return end - start
-
-def measure_delete(struct_type, data_structure, records, num_to_delete=50):
-    """Замеряет время удаления записей"""
-    # Выбираем случайные имена для удаления
-    names_to_delete = random.sample([name for name, _ in records[:len(records)//2]], min(num_to_delete, len(records)))
-    
-    start = time.perf_counter()
-    for name in names_to_delete:
-        if struct_type == "LinkedList":
-            data_structure = ll_delete(data_structure, name)
-        elif struct_type == "HashTable":
-            data_structure = ht_delete(data_structure, name)
-        elif struct_type == "BST":
-            data_structure = bst_delete(data_structure, name)
-    end = time.perf_counter()
-    
-    return end - start
-
-# ==================== ОСНОВНОЙ ЭКСПЕРИМЕНТ ====================
-
-def run_experiment():
-    """Запускает все эксперименты и сохраняет результаты"""
-    
-    print("Генерация тестовых данных...")
-    records_shuffled, records_sorted = generate_test_data(10000)
-    
-    structures = ["LinkedList", "HashTable", "BST"]
-    modes = {"shuffled": records_shuffled, "sorted": records_sorted}
-    
-    all_results = []
-    all_results.append(["Структура", "Режим", "Операция", "Повторение", "Время (сек)"])
-    
-    # Количество повторений
-    repeats = 5
-    
-    for struct in structures:
-        for mode_name, records in modes.items():
-            print(f"\nТестирование: {struct}, режим {mode_name}")
-            
-            # Вставка
-            insertion_times = []
-            for rep in range(repeats):
-                print(f"  Вставка, повторение {rep+1}/{repeats}...")
-                elapsed, data_struct = measure_insertion(struct, records)
-                insertion_times.append(elapsed)
-                all_results.append([struct, mode_name, "вставка", rep+1, elapsed])
-            
-            # Используем последнюю структуру для поиска и удаления
-            # (пересоздаем для чистоты эксперимента)
-            _, data_struct = measure_insertion(struct, records)
-            
-            # Поиск
-            find_times = []
-            for rep in range(repeats):
-                print(f"  Поиск, повторение {rep+1}/{repeats}...")
-                elapsed = measure_find(struct, data_struct, records)
-                find_times.append(elapsed)
-                all_results.append([struct, mode_name, "поиск", rep+1, elapsed])
-            
-            # Удаление
-            delete_times = []
-            # Создаем свежую структуру для удаления
-            _, fresh_data_struct = measure_insertion(struct, records)
-            for rep in range(repeats):
-                print(f"  Удаление, повторение {rep+1}/{repeats}...")
-                elapsed = measure_delete(struct, fresh_data_struct, records)
-                delete_times.append(elapsed)
-                all_results.append([struct, mode_name, "удаление", rep+1, elapsed])
-            
-            # Выводим средние значения
-            print(f"  Среднее время вставки: {sum(insertion_times)/len(insertion_times):.6f} сек")
-            print(f"  Среднее время поиска: {sum(find_times)/len(find_times):.6f} сек")
-            print(f"  Среднее время удаления: {sum(delete_times)/len(delete_times):.6f} сек")
-    
-    # Сохраняем результаты в CSV
-    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
-    csv_filename = f"experiment_results_{timestamp}.csv"
-    
-    with open(csv_filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
-        writer = csv.writer(f)
-        writer.writerows(all_results)
-    
-    print(f"\nРезультаты сохранены в файл: {csv_filename}")
-    
-    # Сохраняем также средние значения для удобства
-    avg_results = []
-    avg_results.append(["Структура", "Режим", "Операция", "Среднее время (сек)", "Мин", "Макс"])
-    
-    # Группируем по структуре, режиму, операции
-    grouped = {}
-    for row in all_results[1:]:  # пропускаем заголовок
-        struct, mode, op, rep, time_val = row
-        key = (struct, mode, op)
-        if key not in grouped:
-            grouped[key] = []
-        grouped[key].append(time_val)
-    
-    for (struct, mode, op), times in grouped.items():
-        avg_time = sum(times) / len(times)
-        min_time = min(times)
-        max_time = max(times)
-        avg_results.append([struct, mode, op, avg_time, min_time, max_time])
-    
-    avg_filename = f"average_results_{timestamp}.csv"
-    with open(avg_filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
-        writer = csv.writer(f)
-        writer.writerows(avg_results)
-    
-    print(f"Средние значения сохранены в файл: {avg_filename}")
-    
-    return all_results, avg_results
-
-if __name__ == "__main__":
-    print("Начало эксперимента...")
-    print("="*50)
-    results, avg_results = run_experiment()
-    print("="*50)
-    print("Эксперимент завершен!")