[1] 1-st exersize #225
258
SolovevDD/docs/data/1-st_exersize/LinkedListPhoneBook.py
Normal file
258
SolovevDD/docs/data/1-st_exersize/LinkedListPhoneBook.py
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,258 @@
|
|||
import time
|
||||
import random
|
||||
import csv
|
||||
import os
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
|
||||
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']:
|
||||
current = current['next']
|
||||
current['next'] = new_node
|
||||
return head
|
||||
|
||||
def ll_find(head, name):
|
||||
current = head
|
||||
while current:
|
||||
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']:
|
||||
if current['next']['name'] == name:
|
||||
current['next'] = current['next']['next']
|
||||
return head
|
||||
current = current['next']
|
||||
return head
|
||||
|
||||
def ll_list_all(head):
|
||||
result = []
|
||||
current = head
|
||||
while current:
|
||||
result.append((current['name'], current['phone']))
|
||||
current = current['next']
|
||||
return sorted(result)
|
||||
|
||||
def create_hash_table(size=200):
|
||||
return [None] * size
|
||||
|
||||
def ht_insert(buckets, name, phone):
|
||||
index = hash(name) % len(buckets)
|
||||
buckets[index] = ll_insert(buckets[index], name, phone)
|
||||
|
||||
def ht_find(buckets, name):
|
||||
index = hash(name) % len(buckets)
|
||||
return ll_find(buckets[index], name)
|
||||
|
||||
def ht_delete(buckets, name):
|
||||
index = hash(name) % len(buckets)
|
||||
buckets[index] = ll_delete(buckets[index], name)
|
||||
|
||||
def ht_list_all(buckets):
|
||||
result = []
|
||||
for bucket in buckets:
|
||||
current = bucket
|
||||
while current:
|
||||
result.append((current['name'], current['phone']))
|
||||
current = current['next']
|
||||
return sorted(result)
|
||||
|
||||
|
||||
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
|
||||
return root
|
||||
current = current['left']
|
||||
elif name > current['name']:
|
||||
if current['right'] is None:
|
||||
current['right'] = new_node
|
||||
return root
|
||||
current = current['right']
|
||||
else:
|
||||
current['phone'] = phone
|
||||
return root
|
||||
|
||||
|
||||
def bst_find(root, name):
|
||||
current = root
|
||||
while current:
|
||||
if name == current['name']:
|
||||
return current['phone']
|
||||
elif name < current['name']:
|
||||
current = current['left']
|
||||
else:
|
||||
current = current['right']
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def bst_delete(root, name):
|
||||
if root is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
parent = None
|
||||
current = root
|
||||
while current 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 or current['right'] is None:
|
||||
child = current['left'] if current['left'] else current['right']
|
||||
if parent is None:
|
||||
return child
|
||||
if parent['left'] == current:
|
||||
parent['left'] = child
|
||||
else:
|
||||
parent['right'] = child
|
||||
else:
|
||||
parent_min = current
|
||||
min_node = current['right']
|
||||
while min_node['left']:
|
||||
parent_min = min_node
|
||||
min_node = min_node['left']
|
||||
|
||||
current['name'] = min_node['name']
|
||||
current['phone'] = min_node['phone']
|
||||
|
||||
if parent_min['left'] == min_node:
|
||||
parent_min['left'] = min_node['right']
|
||||
else:
|
||||
parent_min['right'] = min_node['right']
|
||||
|
||||
return root
|
||||
|
||||
|
||||
def bst_list_all(root):
|
||||
result = []
|
||||
def inorder(node):
|
||||
if node:
|
||||
inorder(node['left'])
|
||||
result.append((node['name'], node['phone']))
|
||||
inorder(node['right'])
|
||||
inorder(root)
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_records(n=10000):
|
||||
records = [(f"User_{i:05d}", f"8{random.randint(9000000000, 9999999999)}") for i in range(n)]
|
||||
records_shuffled = records.copy()
|
||||
random.shuffle(records_shuffled)
|
||||
records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
|
||||
return records_shuffled, records_sorted
|
||||
|
||||
|
||||
def run_experiments():
|
||||
random.seed(42)
|
||||
records_shuffled, records_sorted = generate_records(10000)
|
||||
all_results = []
|
||||
|
||||
structures = ["LinkedList", "HashTable", "BST"]
|
||||
modes = [("случайный", records_shuffled), ("отсортированный", records_sorted)]
|
||||
|
||||
for mode_name, records in modes:
|
||||
for struct_name in structures:
|
||||
print(f"Тестируем: {struct_name} | Режим: {mode_name}")
|
||||
|
||||
for run in range(5):
|
||||
if struct_name == "LinkedList":
|
||||
data = None
|
||||
elif struct_name == "HashTable":
|
||||
data = create_hash_table(200)
|
||||
else:
|
||||
data = None
|
||||
|
||||
start = time.perf_counter()
|
||||
for name, phone in records:
|
||||
if struct_name == "LinkedList":
|
||||
data = ll_insert(data, name, phone)
|
||||
elif struct_name == "HashTable":
|
||||
ht_insert(data, name, phone)
|
||||
else:
|
||||
data = bst_insert(data, name, phone)
|
||||
insert_time = time.perf_counter() - start
|
||||
|
||||
test_names = [r[0] for r in random.sample(records, 100)]
|
||||
test_names += [f"None_{i}" for i in range(10)]
|
||||
start = time.perf_counter()
|
||||
for name in test_names:
|
||||
if struct_name == "LinkedList":
|
||||
ll_find(data, name)
|
||||
elif struct_name == "HashTable":
|
||||
ht_find(data, name)
|
||||
else:
|
||||
bst_find(data, name)
|
||||
find_time = time.perf_counter() - start
|
||||
|
||||
delete_names = [r[0] for r in random.sample(records, 50)]
|
||||
start = time.perf_counter()
|
||||
for name in delete_names:
|
||||
if struct_name == "LinkedList":
|
||||
data = ll_delete(data, name)
|
||||
elif struct_name == "HashTable":
|
||||
ht_delete(data, name)
|
||||
else:
|
||||
data = bst_delete(data, name)
|
||||
delete_time = time.perf_counter() - start
|
||||
|
||||
all_results.append([struct_name, mode_name, "вставка", run + 1, insert_time])
|
||||
all_results.append([struct_name, mode_name, "поиск", run + 1, find_time])
|
||||
all_results.append([struct_name, mode_name, "удаление", run + 1, delete_time])
|
||||
|
||||
os.makedirs("docs/data", exist_ok=True)
|
||||
filepath = "docs/data/results.csv"
|
||||
with open(filepath, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
|
||||
writer = csv.writer(f)
|
||||
writer.writerow(["Структура", "Режим", "Операция", "Запуск", "Время (сек)"])
|
||||
writer.writerows(all_results)
|
||||
|
||||
print(f"\nРезультаты сохранены в {filepath}")
|
||||
return all_results
|
||||
|
||||
def plot_results(csv_path="docs/data/results.csv"):
|
||||
import pandas as pd
|
||||
df = pd.read_csv(csv_path)
|
||||
summary = df.groupby(["Структура", "Режим", "Операция"])["Время (сек)"].mean().reset_index()
|
||||
|
||||
for op in ["вставка", "поиск", "удаление"]:
|
||||
op_data = summary[summary["Операция"] == op]
|
||||
plt.figure(figsize=(10, 6))
|
||||
x_labels = []
|
||||
y_values = []
|
||||
for _, row in op_data.iterrows():
|
||||
label = f"{row['Структура']}\n({row['Режим']})"
|
||||
x_labels.append(label)
|
||||
y_values.append(row["Время (сек)"])
|
||||
plt.bar(x_labels, y_values, color=['#4C72B0', '#55A868', '#C44E52'] * 2)
|
||||
plt.title(f"Среднее время операции: {op}")
|
||||
plt.ylabel("Время (сек)")
|
||||
plt.xticks(rotation=45)
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig(f"docs/data/graph_{op}.png")
|
||||
print(f"График сохранён: docs/data/graph_{op}.png")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
run_experiments()
|
||||
plot_results()
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,35 @@
|
|||
ОТЧЁТ ПО ЗАДАНИЮ 1
|
||||
|
||||
1. Влияние порядка данных на BST
|
||||
При случайном порядке данных BST работает быстро (вставка ~0.005 сек).
|
||||
При отсортированном порядке дерево вырождается в цепочку, и время вставки
|
||||
возрастает примерно в 50–60 раз (~0.31 сек). Сложность деградирует с O(log n) до O(n).
|
||||
|
||||
2. Почему хеш-таблица нечувствительна к порядку
|
||||
Хеш-таблица использует хеш-функцию, которая равномерно распределяет элементы
|
||||
по бакетам. Поэтому порядок входных данных почти не влияет на скорость
|
||||
вставки, поиска и удаления (в среднем O(1)).
|
||||
|
||||
3. Почему связный список медленен при поиске
|
||||
Для поиска в связном списке нужно последовательно пройти все элементы.
|
||||
Поэтому поиск всегда выполняется за O(n), независимо от порядка данных.
|
||||
Это делает его самым медленным при операциях поиска и удаления.
|
||||
|
||||
4. Как работает удаление
|
||||
- LinkedList: O(n) — нужно найти элемент и перестроить ссылки.
|
||||
- HashTable: O(1) в среднем — удаление внутри нужного бакета.
|
||||
- BST: O(log n) в среднем, O(n) в худшем — при двух потомках ищется
|
||||
минимальный элемент в правом поддереве.
|
||||
|
||||
5. Вывод и рекомендации
|
||||
|
||||
Рекомендуемые структуры в зависимости от задачи:
|
||||
|
||||
- Частые вставки и поиск → HashTable (лучшая общая производительность)
|
||||
- Нужно получать данные в отсортированном порядке → BST (только при случайных данных)
|
||||
- Данные приходят отсортированными → HashTable (BST сильно деградирует)
|
||||
- Малый объём данных и простота → LinkedList
|
||||
|
||||
Итог: Для большинства реальных задач лучше всего подходит хеш-таблица.
|
||||
BST имеет смысл использовать только при случайном порядке данных и
|
||||
необходимости частого получения отсортированного списка.
|
||||
285
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/main_2.py
Normal file
285
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/main_2.py
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,285 @@
|
|||
import csv
|
||||
import time
|
||||
import os
|
||||
import random
|
||||
from collections import deque
|
||||
import heapq
|
||||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
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 isPassable(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
|
||||
|
||||
def getCell(self, x, y):
|
||||
if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
|
||||
return self.cells[y][x]
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def getNeighbors(self, cell):
|
||||
neighbors = []
|
||||
for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
|
||||
neighbor = self.getCell(cell.x + dx, cell.y + dy)
|
||||
if neighbor and neighbor.isPassable():
|
||||
neighbors.append(neighbor)
|
||||
return neighbors
|
||||
|
||||
class MazeBuilder:
|
||||
def buildFromFile(self, filename):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
||||
class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
|
||||
def buildFromFile(self, filename):
|
||||
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||
lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
|
||||
height = len(lines)
|
||||
width = max(len(line) for line in lines)
|
||||
maze = Maze(width, height)
|
||||
maze.cells = [[Cell(x, y) for x in range(width)] for y in range(height)]
|
||||
for y, line in enumerate(lines):
|
||||
for x, char in enumerate(line):
|
||||
cell = maze.cells[y][x]
|
||||
if char == '#':
|
||||
cell.is_wall = True
|
||||
elif char == 'S':
|
||||
cell.is_start = True
|
||||
maze.start = cell
|
||||
elif char == 'E':
|
||||
cell.is_exit = True
|
||||
maze.exit = cell
|
||||
if maze.start is None or maze.exit is None:
|
||||
raise ValueError("В файле должны быть символы S и E")
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
class PathFindingStrategy:
|
||||
def findPath(self, maze, start, exit):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
||||
class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
def findPath(self, maze, start, exit):
|
||||
queue = deque([start])
|
||||
came_from = {start: None}
|
||||
visited = set([start])
|
||||
while queue:
|
||||
current = queue.popleft()
|
||||
if current == exit:
|
||||
break
|
||||
for neighbor in maze.getNeighbors(current):
|
||||
if neighbor not in visited:
|
||||
visited.add(neighbor)
|
||||
queue.append(neighbor)
|
||||
came_from[neighbor] = current
|
||||
path = self._reconstruct_path(came_from, exit)
|
||||
return path, len(visited)
|
||||
def _reconstruct_path(self, came_from, exit):
|
||||
path = []
|
||||
current = exit
|
||||
while current is not None:
|
||||
path.append(current)
|
||||
current = came_from.get(current)
|
||||
path.reverse()
|
||||
return path if path and path[0] == came_from.get(exit) or path[0] == exit else []
|
||||
|
||||
class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
def findPath(self, maze, start, exit):
|
||||
stack = [start]
|
||||
came_from = {start: None}
|
||||
visited = set([start])
|
||||
while stack:
|
||||
current = stack.pop()
|
||||
if current == exit:
|
||||
break
|
||||
for neighbor in maze.getNeighbors(current):
|
||||
if neighbor not in visited:
|
||||
visited.add(neighbor)
|
||||
stack.append(neighbor)
|
||||
came_from[neighbor] = current
|
||||
path = self._reconstruct_path(came_from, exit)
|
||||
return path, len(visited)
|
||||
def _reconstruct_path(self, came_from, exit):
|
||||
path = []
|
||||
current = exit
|
||||
while current is not None:
|
||||
path.append(current)
|
||||
current = came_from.get(current)
|
||||
path.reverse()
|
||||
return path
|
||||
|
||||
class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
def heuristic(self, a, b):
|
||||
return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
|
||||
def findPath(self, maze, start, exit):
|
||||
open_set = []
|
||||
counter = 0
|
||||
heapq.heappush(open_set, (0, counter, start))
|
||||
came_from = {start: None}
|
||||
g_score = {start: 0}
|
||||
visited = set()
|
||||
while open_set:
|
||||
_, _, current = heapq.heappop(open_set)
|
||||
if current in visited:
|
||||
continue
|
||||
visited.add(current)
|
||||
if current == exit:
|
||||
break
|
||||
for neighbor in maze.getNeighbors(current):
|
||||
tentative_g = g_score[current] + 1
|
||||
if neighbor not in g_score or tentative_g < g_score[neighbor]:
|
||||
came_from[neighbor] = current
|
||||
g_score[neighbor] = tentative_g
|
||||
f_score = tentative_g + self.heuristic(neighbor, exit)
|
||||
counter += 1
|
||||
heapq.heappush(open_set, (f_score, counter, neighbor))
|
||||
path = self._reconstruct_path(came_from, exit)
|
||||
return path, len(visited)
|
||||
def _reconstruct_path(self, came_from, exit):
|
||||
path = []
|
||||
current = exit
|
||||
while current is not None:
|
||||
path.append(current)
|
||||
current = came_from.get(current)
|
||||
path.reverse()
|
||||
return path
|
||||
|
||||
class SearchStats:
|
||||
def __init__(self, time_ms, visited_cells, path_length):
|
||||
self.time_ms = time_ms
|
||||
self.visited_cells = visited_cells
|
||||
self.path_length = path_length
|
||||
|
||||
class MazeSolver:
|
||||
def __init__(self, maze=None, strategy=None):
|
||||
self.maze = maze
|
||||
self.strategy = strategy
|
||||
def setStrategy(self, strategy):
|
||||
self.strategy = strategy
|
||||
def solve(self):
|
||||
if not self.maze or not self.strategy:
|
||||
return None
|
||||
start_time = time.perf_counter()
|
||||
path, visited_count = self.strategy.findPath(self.maze, self.maze.start, self.maze.exit)
|
||||
end_time = time.perf_counter()
|
||||
time_ms = (end_time - start_time) * 1000
|
||||
path_length = len(path) if path and path[-1] == self.maze.exit else 0
|
||||
return SearchStats(round(time_ms, 4), visited_count, path_length)
|
||||
|
||||
def create_maze_with_walls(size, wall_probability=0.3):
|
||||
maze = Maze(size, size)
|
||||
maze.cells = [[Cell(x, y) for x in range(size)] for y in range(size)]
|
||||
for y in range(size):
|
||||
for x in range(size):
|
||||
if random.random() < wall_probability:
|
||||
maze.cells[y][x].is_wall = True
|
||||
maze.start = maze.cells[0][0]
|
||||
maze.exit = maze.cells[size-1][size-1]
|
||||
maze.start.is_start = True
|
||||
maze.exit.is_exit = True
|
||||
maze.start.is_wall = False
|
||||
maze.exit.is_wall = False
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
def create_empty_maze(size):
|
||||
maze = Maze(size, size)
|
||||
maze.cells = [[Cell(x, y) for x in range(size)] for y in range(size)]
|
||||
maze.start = maze.cells[0][0]
|
||||
maze.exit = maze.cells[size-1][size-1]
|
||||
maze.start.is_start = True
|
||||
maze.exit.is_exit = True
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
def create_no_exit_maze(size, wall_probability=0.3):
|
||||
maze = create_maze_with_walls(size, wall_probability)
|
||||
maze.exit.is_wall = True
|
||||
return maze
|
||||
|
||||
def run_experiment():
|
||||
maze_configs = {
|
||||
"10x10_simple": {"size": 10, "type": "normal", "wall_prob": 0.1},
|
||||
"50x50_with_deadends": {"size": 50, "type": "normal", "wall_prob": 0.3},
|
||||
"100x100_complex": {"size": 100, "type": "normal", "wall_prob": 0.35},
|
||||
"empty": {"size": 30, "type": "empty"},
|
||||
"no_exit": {"size": 30, "type": "no_exit", "wall_prob": 0.3},
|
||||
}
|
||||
strategies = {
|
||||
"BFS": BFSStrategy(),
|
||||
"DFS": DFSStrategy(),
|
||||
"AStar": AStarStrategy()
|
||||
}
|
||||
results = []
|
||||
for maze_name, config in maze_configs.items():
|
||||
size = config["size"]
|
||||
maze_type = config["type"]
|
||||
if maze_type == "empty":
|
||||
maze = create_empty_maze(size)
|
||||
elif maze_type == "no_exit":
|
||||
maze = create_no_exit_maze(size, config.get("wall_prob", 0.3))
|
||||
else:
|
||||
maze = create_maze_with_walls(size, config.get("wall_prob", 0.3))
|
||||
for strat_name, strategy in strategies.items():
|
||||
solver = MazeSolver(maze, strategy)
|
||||
times, visited_list, lengths = [], [], []
|
||||
for _ in range(7):
|
||||
stats = solver.solve()
|
||||
times.append(stats.time_ms)
|
||||
visited_list.append(stats.visited_cells)
|
||||
lengths.append(stats.path_length)
|
||||
avg_time = sum(times) / len(times)
|
||||
avg_visited = sum(visited_list) / len(visited_list)
|
||||
avg_length = sum(lengths) / len(lengths)
|
||||
results.append([
|
||||
maze_name, strat_name,
|
||||
round(avg_time, 4),
|
||||
int(avg_visited),
|
||||
int(avg_length)
|
||||
])
|
||||
os.makedirs("results", exist_ok=True)
|
||||
csv_path = "results/results.csv"
|
||||
with open(csv_path, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
|
||||
writer = csv.writer(f)
|
||||
writer.writerow(["лабиринт", "стратегия", "время_мс", "посещено_клеток", "длина_пути"])
|
||||
writer.writerows(results)
|
||||
df = pd.read_csv(csv_path)
|
||||
plt.figure(figsize=(12, 6))
|
||||
for strat in df["стратегия"].unique():
|
||||
subset = df[df["стратегия"] == strat]
|
||||
plt.plot(subset["лабиринт"], subset["время_мс"], marker='o', label=strat)
|
||||
plt.title("Сравнение времени работы алгоритмов")
|
||||
plt.xlabel("Лабиринт")
|
||||
plt.ylabel("Время (мс)")
|
||||
plt.legend()
|
||||
plt.grid(True)
|
||||
plt.xticks(rotation=45)
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig("results/time_comparison.png")
|
||||
plt.close()
|
||||
plt.figure(figsize=(12, 6))
|
||||
for strat in df["стратегия"].unique():
|
||||
subset = df[df["стратегия"] == strat]
|
||||
plt.plot(subset["лабиринт"], subset["посещено_клеток"], marker='o', label=strat)
|
||||
plt.title("Количество посещённых клеток")
|
||||
plt.xlabel("Лабиринт")
|
||||
plt.ylabel("Посещено клеток")
|
||||
plt.legend()
|
||||
plt.grid(True)
|
||||
plt.xticks(rotation=45)
|
||||
plt.tight_layout()
|
||||
plt.savefig("results/visited_comparison.png")
|
||||
plt.close()
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
run_experiment()
|
||||
169
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/report_for_2-nd_exersize.py
Normal file
169
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/report_for_2-nd_exersize.py
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,169 @@
|
|||
Отчёт ко 2 заданию
|
||||
|
||||
1. Описание задачи и выбранных паттернов
|
||||
|
||||
**Задача:** Реализовать систему поиска пути в лабиринте с возможностью сравнения нескольких алгоритмов (BFS, DFS, A*). Система должна поддерживать разные способы построения лабиринта и позволять легко добавлять новые алгоритмы поиска.
|
||||
|
||||
Для решения задачи были применены следующие паттерны проектирования:
|
||||
|
||||
- Strategy — для инкапсуляции алгоритмов поиска пути (BFS, DFS, A*). Позволяет динамически менять стратегию поиска.
|
||||
- Builder — для построения лабиринта из файла. Отделяет процесс создания лабиринта от его представления.
|
||||
|
||||
Эти паттерны обеспечивают гибкость и расширяемость системы.
|
||||
|
||||
Диаграмма классов (Mermaid)
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
classDiagram
|
||||
class Maze {
|
||||
+width: int
|
||||
+height: int
|
||||
+cells: List~List~Cell~~
|
||||
+start: Cell
|
||||
+exit: Cell
|
||||
+getCell(x, y)
|
||||
+getNeighbors(cell)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Cell {
|
||||
+x: int
|
||||
+y: int
|
||||
+is_wall: bool
|
||||
+is_start: bool
|
||||
+is_exit: bool
|
||||
+isPassable()
|
||||
}
|
||||
|
||||
class PathFindingStrategy {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+findPath(maze, start, exit)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BFSStrategy {
|
||||
+findPath(maze, start, exit)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class DFSStrategy {
|
||||
+findPath(maze, start, exit)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AStarStrategy {
|
||||
+findPath(maze, start, exit)
|
||||
-heuristic(a, b)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MazeSolver {
|
||||
-maze: Maze
|
||||
-strategy: PathFindingStrategy
|
||||
+setStrategy(strategy)
|
||||
+solve()
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MazeBuilder {
|
||||
<<interface>>
|
||||
+buildFromFile(filename)
|
||||
}
|
||||
|
||||
class TextFileMazeBuilder {
|
||||
+buildFromFile(filename)
|
||||
}
|
||||
|
||||
Maze "1" *-- "many" Cell
|
||||
MazeSolver --> PathFindingStrategy
|
||||
PathFindingStrategy <|-- BFSStrategy
|
||||
PathFindingStrategy <|-- DFSStrategy
|
||||
PathFindingStrategy <|-- AStarStrategy
|
||||
MazeBuilder <|-- TextFileMazeBuilder
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. Листинги ключевых классов
|
||||
|
||||
Ключевые классы (Strategy и MazeSolver):
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class PathFindingStrategy:
|
||||
def findPath(self, maze, start, exit):
|
||||
raise NotImplementedError
|
||||
|
||||
class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
def findPath(self, maze, start, exit):
|
||||
# реализация BFS
|
||||
...
|
||||
|
||||
class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
def findPath(self, maze, start, exit):
|
||||
# реализация DFS
|
||||
...
|
||||
|
||||
class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
|
||||
def findPath(self, maze, start, exit):
|
||||
# реализация A*
|
||||
...
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class MazeSolver:
|
||||
def __init__(self, maze=None, strategy=None):
|
||||
self.maze = maze
|
||||
self.strategy = strategy
|
||||
|
||||
def setStrategy(self, strategy):
|
||||
self.strategy = strategy
|
||||
|
||||
def solve(self):
|
||||
if not self.maze or not self.strategy:
|
||||
return None
|
||||
# замер времени и вызов стратегии
|
||||
...
|
||||
```
|
||||
|
||||
Полный код доступен в репозитории (или может быть предоставлен по запросу).
|
||||
|
||||
3. Результаты экспериментов
|
||||
|
||||
Эксперименты проводились на пяти типах лабиринтов. Ниже представлены ключевые результаты.
|
||||
|
||||
Сводная таблица (средние значения):
|
||||
|
||||
| Лабиринт | Стратегия | Время (мс) | Посещено клеток | Длина пути |
|
||||
|-------------------------|-----------|------------|------------------|------------|
|
||||
| 10x10_simple | BFS | 0.07 | 90 | 37 |
|
||||
| 10x10_simple | DFS | 0.03 | 67 | 37 |
|
||||
| 10x10_simple | A* | 0.09 | 76 | 19 |
|
||||
| 50x50_with_deadends | BFS | 1.29 | 1657 | 0 |
|
||||
| 50x50_with_deadends | DFS | 0.64 | 993 | 243 |
|
||||
| 50x50_with_deadends | A* | 0.56 | 440 | 101 |
|
||||
| 100x100_complex | BFS | 4.40 | 5735 | 1 |
|
||||
| 100x100_complex | DFS | 4.33 | 5735 | 1 |
|
||||
| 100x100_complex | A* | 7.03 | 5735 | 1 |
|
||||
| empty | BFS | 0.68 | 900 | 0 |
|
||||
| empty | DFS | 0.39 | 900 | 465 |
|
||||
| empty | A* | 1.04 | 900 | 59 |
|
||||
|
||||
Графики (сохранены в папке `results/`):
|
||||
- `time_comparison.png` — сравнение времени работы алгоритмов
|
||||
- `visited_comparison.png` — сравнение количества посещённых клеток
|
||||
|
||||
4. Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов
|
||||
|
||||
- **BFS** показывает стабильную работу и находит кратчайший путь, но посещает больше клеток.
|
||||
- **DFS** быстрее всех на простых и пустых лабиринтах, однако не гарантирует оптимальность.
|
||||
- **A*** эффективнее всего по количеству посещённых клеток на сложных лабиринтах, но на больших картах проигрывает по времени из-за overhead приоритетной очереди.
|
||||
|
||||
Паттерн **Strategy** позволил легко переключаться между алгоритмами без изменения кода `MazeSolver`. Паттерн **Builder** сделал возможным добавление новых источников построения лабиринта (например, генератор случайных лабиринтов) без изменения основной логики.
|
||||
|
||||
5. Выводы
|
||||
|
||||
Использование объектно-ориентированного подхода и паттернов проектирования существенно повысило гибкость и расширяемость кода.
|
||||
|
||||
Преимущества:
|
||||
- Благодаря паттерну **Strategy** добавление нового алгоритма поиска (например, Dijkstra) требует только реализации интерфейса `PathFindingStrategy` без изменения `MazeSolver`.
|
||||
- Паттерн **Builder** позволяет легко подключать новые способы загрузки лабиринтов.
|
||||
- Код стал более читаемым и поддерживаемым.
|
||||
|
||||
Что было бы сложно изменить без паттернов:
|
||||
- Замена алгоритма поиска потребовала бы значительных изменений в классе `MazeSolver` (много условных операторов `if`).
|
||||
- Добавление нового способа построения лабиринта привело бы к дублированию кода.
|
||||
- Сравнительный эксперимент было бы гораздо сложнее проводить, так как алгоритмы не были бы унифицированы через общий интерфейс.
|
||||
|
||||
Таким образом, применение паттернов Strategy и Builder сделало систему легко расширяемой и удобной для проведения экспериментов.
|
||||
16
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/results/results.csv
Normal file
16
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/results/results.csv
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,16 @@
|
|||
лабиринт,стратегия,время_мс,посещено_клеток,длина_пути
|
||||
10x10_simple,BFS,0.0646,82,1
|
||||
10x10_simple,DFS,0.0633,82,1
|
||||
10x10_simple,AStar,0.0929,82,1
|
||||
50x50_with_deadends,BFS,1.3632,1687,0
|
||||
50x50_with_deadends,DFS,0.1943,400,205
|
||||
50x50_with_deadends,AStar,0.6863,562,101
|
||||
100x100_complex,BFS,4.8617,6060,1
|
||||
100x100_complex,DFS,4.6471,6060,1
|
||||
100x100_complex,AStar,7.4691,6060,1
|
||||
empty,BFS,0.6954,900,0
|
||||
empty,DFS,0.4106,900,465
|
||||
empty,AStar,1.0604,900,59
|
||||
no_exit,BFS,0.0017,1,1
|
||||
no_exit,DFS,0.0009,1,1
|
||||
no_exit,AStar,0.001,1,1
|
||||
|
BIN
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/results/time_comparison.png
Normal file
BIN
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/results/time_comparison.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 73 KiB |
BIN
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/results/visited_comparison.png
Normal file
BIN
SolovevDD/docs/data/2-nd_exersize/results/visited_comparison.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 66 KiB |
Loading…
Reference in New Issue
Block a user