musinaa/2026-rff_mp
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2026-rff_mp/MusinAA/docs/Report 2.ipynb

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2026-05-25 00:00:00 +00:00
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"id": "6dc3ad27",
"metadata": {},
"source": [
"# Отчёт: Поиск выхода из лабиринта (объектно-ориентированная реализация с паттернами)\n",
"\n",
"- Описание задачи и выбранных паттернов (с диаграммой классов из Mermaid).\n",
"- Результаты экспериментов (таблицы, графики).\n",
"- Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов.\n",
"- Выводы: как ООП и паттерны помогли сделать код гибким и расширяемым. Что было бы сложно изменить без них."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "59b2f0d3",
"metadata": {},
"source": [
"## 1. Описание задачи и выбранных паттернов\n",
"\n",
"Необходимо создать программу с применением паттернов ООП для решения задачи поиска из лабиринта. Для этого, подготовим схему из Mermaid, отражающую связи между объектами:\n",
"\n",
"```mermaid\n",
"classDiagram\n",
" class Maze {\n",
" -Cell[] cells\n",
" -int width, height\n",
" -Cell start\n",
" -Cell exit\n",
" +getCell(x,y): Cell\n",
" +getNeighbors(cell): List~Cell~\n",
" }\n",
" \n",
" class Cell {\n",
" -int x, y\n",
" -bool isWall\n",
" -bool isStart\n",
" -bool isExit\n",
" +isPassable(): bool\n",
" }\n",
" \n",
" class MazeBuilder {\n",
" <<interface>>\n",
" +buildFromFile(filename): Maze\n",
" }\n",
" \n",
" class TextFileMazeBuilder {\n",
" +buildFromFile(filename): Maze\n",
" }\n",
" \n",
" class PathFindingStrategy {\n",
" <<interface>>\n",
" +findPath(maze, start, exit): List~Cell~\n",
" }\n",
" \n",
" class BFS\n",
" class DFS\n",
" class AStar\n",
" \n",
" class SearchStats {\n",
" +timeMs: float\n",
" +visitedCells: int\n",
" +pathLength: int\n",
" }\n",
" \n",
" class MazeSolver {\n",
" -Maze maze\n",
" -PathFindingStrategy strategy\n",
" +setStrategy(strategy)\n",
" +solve(): SearchStats\n",
" }\n",
" \n",
" class Observer {\n",
" <<interface>>\n",
" +update(event)\n",
" }\n",
" \n",
" class ConsoleView {\n",
" +update(event)\n",
" +render(maze, player, path)\n",
" }\n",
" \n",
" MazeBuilder <|.. TextFileMazeBuilder\n",
" MazeBuilder --> Maze : creates\n",
" PathFindingStrategy <|.. BFS\n",
" PathFindingStrategy <|.. DFS\n",
" PathFindingStrategy <|.. AStarStrategy\n",
" MazeSolver --> PathFindingStrategy : uses\n",
" MazeSolver --> Maze : uses\n",
" Observer <|.. ConsoleView\n",
" MazeSolver --> Observer : notifies\n",
"```"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "e268fdf0",
"metadata": {},
"source": [
"Builder — позволяет отделить создание сложного объекта от его представления. \n",
"Strategy — позволяет инкапсулировать разные алгоритмы поиска пути так, чтобы их можно было подставлять динамически. \n",
"Observer — позволяет обеспечить реакцию отображения на изменения состояния без жёсткой привязки. \n",
"\n",
"Код можно найти в репозитории: http://31.128.43.79:3000/musinaa/2026-rff_mp"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "6ffa70d6",
"metadata": {},
"source": [
"# 2. Практическая часть\n",
"# 2.0 Подготовим окружение"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "d457dda4",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import sys\n",
"import os\n",
"sys.path.insert(0, os.path.abspath( '../'))\n",
"\n",
"from task2.mazeBuilder import TextFileMazeBuilder\n",
"from task2.tester import Tester"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "888f0e3c",
"metadata": {},
"source": [
"## 2.1 Данные для анализа\n",
"\n",
"В папке `mazeExamples` лежит несколько лабиринтов разных размеров: 5x5, 10x10, 50x50, 100x100. Для каждого лабиринта будем искать путь с помощью всех доступных алгоритмов поиска: BFS, DFS и A*. Измерения будем проводить 10 раз, а затем усреднённое значение записывать."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "22ac68eb",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"builder = TextFileMazeBuilder()\n",
"tester = Tester(builder, \"docs/data/task2/results.csv\")\n",
"tester.setTestingDirectory(\"task2/mazeExamples\")\n",
"tester.test()\n",
"tester.saveCSV()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "27441b5f",
"metadata": {},
"source": [
"## 2.2 Данные по лабиринтам и графики"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "702c1844",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
" Лабиринт 5x5\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>Лабиринт</th>\n",
" <th>Время (мс)</th>\n",
" <th>Посещённые клетки</th>\n",
" <th>Длинна пути</th>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>Алгоритм</th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>BFS</th>\n",
" <td>5x5</td>\n",
" <td>0.075332</td>\n",
" <td>8</td>\n",
" <td>7</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>DFS</th>\n",
" <td>5x5</td>\n",
" <td>0.018403</td>\n",
" <td>8</td>\n",
" <td>7</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>AStar</th>\n",
" <td>5x5</td>\n",
" <td>0.022371</td>\n",
" <td>8</td>\n",
" <td>7</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
],
"text/plain": [
" Лабиринт Время (мс) Посещённые клетки Длинна пути\n",
"Алгоритм \n",
"BFS 5x5 0.075332 8 7\n",
"DFS 5x5 0.018403 8 7\n",
"AStar 5x5 0.022371 8 7"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
" Лабиринт 10x10\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>Лабиринт</th>\n",
" <th>Время (мс)</th>\n",
" <th>Посещённые клетки</th>\n",
" <th>Длинна пути</th>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>Алгоритм</th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>BFS</th>\n",
" <td>10x10</td>\n",
" <td>0.403814</td>\n",
" <td>53</td>\n",
" <td>23</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>DFS</th>\n",
" <td>10x10</td>\n",
" <td>0.079438</td>\n",
" <td>35</td>\n",
" <td>31</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>AStar</th>\n",
" <td>10x10</td>\n",
" <td>0.067146</td>\n",
" <td>23</td>\n",
" <td>23</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
],
"text/plain": [
" Лабиринт Время (мс) Посещённые клетки Длинна пути\n",
"Алгоритм \n",
"BFS 10x10 0.403814 53 23\n",
"DFS 10x10 0.079438 35 31\n",
"AStar 10x10 0.067146 23 23"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
" Лабиринт 50x50\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>Лабиринт</th>\n",
" <th>Время (мс)</th>\n",
" <th>Посещённые клетки</th>\n",
" <th>Длинна пути</th>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>Алгоритм</th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>BFS</th>\n",
" <td>50x50</td>\n",
" <td>3.010086</td>\n",
" <td>640</td>\n",
" <td>427</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>DFS</th>\n",
" <td>50x50</td>\n",
" <td>2.066407</td>\n",
" <td>995</td>\n",
" <td>435</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>AStar</th>\n",
" <td>50x50</td>\n",
" <td>2.081632</td>\n",
" <td>496</td>\n",
" <td>427</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
],
"text/plain": [
" Лабиринт Время (мс) Посещённые клетки Длинна пути\n",
"Алгоритм \n",
"BFS 50x50 3.010086 640 427\n",
"DFS 50x50 2.066407 995 435\n",
"AStar 50x50 2.081632 496 427"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
" Лабиринт 100x100\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>Лабиринт</th>\n",
" <th>Время (мс)</th>\n",
" <th>Посещённые клетки</th>\n",
" <th>Длинна пути</th>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>Алгоритм</th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>BFS</th>\n",
" <td>100x100</td>\n",
" <td>17.143568</td>\n",
" <td>2495</td>\n",
" <td>1171</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>DFS</th>\n",
" <td>100x100</td>\n",
" <td>8.430860</td>\n",
" <td>3219</td>\n",
" <td>1243</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>AStar</th>\n",
" <td>100x100</td>\n",
" <td>4.951790</td>\n",
" <td>1286</td>\n",
" <td>1171</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
],
"text/plain": [
" Лабиринт Время (мс) Посещённые клетки Длинна пути\n",
"Алгоритм \n",
"BFS 100x100 17.143568 2495 1171\n",
"DFS 100x100 8.430860 3219 1243\n",
"AStar 100x100 4.951790 1286 1171"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"import pandas as pd\n",
"\n",
"df = pd.read_csv(\"data/task2/results.csv\")\n",
"for name in [\"5x5\", \"10x10\", \"50x50\", \"100x100\"]:\n",
" print(f\"\\n Лабиринт {name}\")\n",
" display(df[df[\"Лабиринт\"] == name].set_index(\"Алгоритм\"))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "c7a1b48e",
"metadata": {},
"source": [
"Как видно из таблиц, A* рекордно низкое врея выполнения, а так же хорошая длинна пути, часто совпадающая с медленными алгоритмами вроде BFS. Примечательно, что у A* всегда посещает меньше клеток, чем остальные алгоритмы, сильнее всего это заметно на большом лабиринте в 100 клеток, где разрыв от BFS: примерно в 2 раза меньше посещённых клеток, с DFS и вовсе почти в 3 раза.\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "d5078321",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
" Лабиринт maze_25x25_wo_exit\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>Лабиринт</th>\n",
" <th>Время (мс)</th>\n",
" <th>Посещённые клетки</th>\n",
" <th>Длинна пути</th>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>Алгоритм</th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>BFS</th>\n",
" <td>maze_25x25_wo_exit</td>\n",
" <td>1.968229</td>\n",
" <td>338</td>\n",
" <td>-1</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>DFS</th>\n",
" <td>maze_25x25_wo_exit</td>\n",
" <td>0.719102</td>\n",
" <td>338</td>\n",
" <td>-1</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>AStar</th>\n",
" <td>maze_25x25_wo_exit</td>\n",
" <td>1.011797</td>\n",
" <td>338</td>\n",
" <td>-1</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
],
"text/plain": [
" Лабиринт Время (мс) Посещённые клетки Длинна пути\n",
"Алгоритм \n",
"BFS maze_25x25_wo_exit 1.968229 338 -1\n",
"DFS maze_25x25_wo_exit 0.719102 338 -1\n",
"AStar maze_25x25_wo_exit 1.011797 338 -1"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
" Лабиринт maze_25x25_empty\n"
]
},
{
"data": {
"text/html": [
"<div>\n",
"<style scoped>\n",
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
" vertical-align: middle;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe tbody tr th {\n",
" vertical-align: top;\n",
" }\n",
"\n",
" .dataframe thead th {\n",
" text-align: right;\n",
" }\n",
"</style>\n",
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
" <thead>\n",
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
" <th></th>\n",
" <th>Лабиринт</th>\n",
" <th>Время (мс)</th>\n",
" <th>Посещённые клетки</th>\n",
" <th>Длинна пути</th>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>Алгоритм</th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" <th></th>\n",
" </tr>\n",
" </thead>\n",
" <tbody>\n",
" <tr>\n",
" <th>BFS</th>\n",
" <td>maze_25x25_empty</td>\n",
" <td>4.574538</td>\n",
" <td>625</td>\n",
" <td>49</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>DFS</th>\n",
" <td>maze_25x25_empty</td>\n",
" <td>0.903779</td>\n",
" <td>625</td>\n",
" <td>337</td>\n",
" </tr>\n",
" <tr>\n",
" <th>AStar</th>\n",
" <td>maze_25x25_empty</td>\n",
" <td>0.217635</td>\n",
" <td>49</td>\n",
" <td>49</td>\n",
" </tr>\n",
" </tbody>\n",
"</table>\n",
"</div>"
],
"text/plain": [
" Лабиринт Время (мс) Посещённые клетки Длинна пути\n",
"Алгоритм \n",
"BFS maze_25x25_empty 4.574538 625 49\n",
"DFS maze_25x25_empty 0.903779 625 337\n",
"AStar maze_25x25_empty 0.217635 49 49"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"tester.setTestingDirectory(\"task2/mazeExamplesSpeical\")\n",
"tester.writefile = \"../docs/data/task2/results2.csv\"\n",
"tester.test()\n",
"tester.saveCSV()\n",
"\n",
"df = pd.read_csv(\"data/task2/results2.csv\")\n",
"for name in [\"maze_25x25_wo_exit\", \"maze_25x25_empty\"]:\n",
" print(f\"\\n Лабиринт {name}\")\n",
" display(df[df[\"Лабиринт\"] == name].set_index(\"Алгоритм\"))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "41192153",
"metadata": {},
"source": [
"Из выходных данных видно, что A* всегда быстро находит путь в пустом лабиринте, в реальных системах это очень большой плюс. BFS и BFS, из-за своей особенности пытается найти кратчайший путь и ему приходится оббегать весь лабиринт в поисках оптимального пути. \n",
"\n",
"Для того, чтобы оценить различия в алгоритмах на обычных лабиринтах нагляднее, построем серию графиков."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"id": "43409471",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
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"<Figure size 1500x400 with 3 Axes>"
]
},
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"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"\n",
"df = pd.read_csv(\"data/task2/results.csv\")\n",
"\n",
"size_order = [\"5x5\", \"10x10\", \"50x50\", \"100x100\"]\n",
"algo_order = [\"BFS\", \"DFS\", \"AStar\"]\n",
"colors = {\"BFS\": \"blue\", \"DFS\": \"green\", \"AStar\": \"orange\"}\n",
"\n",
"x = range(len(size_order))\n",
"fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 4))\n",
"\n",
"params = [\"Время (мс)\", \"Посещённые клетки\", \"Длинна пути\"]\n",
"titles = [\"Время выполнения (мс)\", \"Посещённые клетки\", \"Длина пути\"]\n",
"\n",
"for i, (param, title) in enumerate(zip(params, titles)):\n",
" ax = axes[i]\n",
" for algo in algo_order:\n",
" values = []\n",
" for s in size_order:\n",
" val = df[(df[\"Алгоритм\"] == algo) & (df[\"Лабиринт\"] == s)][param].values\n",
" if len(val) > 0:\n",
" values.append(val[0])\n",
" else:\n",
" values.append(None)\n",
" ax.plot(x, values, marker='o', label=algo, color=colors[algo], linewidth=2, markersize=6)\n",
" ax.set_xticks(x)\n",
" ax.set_xticklabels(size_order)\n",
" ax.set_title(title)\n",
" ax.set_xlabel(\"Размер лабиринта\")\n",
" if i == 0:\n",
" ax.set_ylabel(\"Значение\")\n",
" ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)\n",
"\n",
"# Общая легенда сверху\n",
"handles, labels = axes[0].get_legend_handles_labels()\n",
"fig.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.05), ncol=3)\n",
"plt.tight_layout()\n",
"plt.show()"
]
},
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"cell_type": "markdown",
"id": "c573b32b",
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"source": [
"## 3. Применение паттерна Observer\n",
"\n",
"Для того, чтобы продемонстрировать работу этого паттерна необходимо иметь возможность очищать вывод, но в Jupyter такой возможности нет. В терминале всё работает корректно."
]
},
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" \u001b[48;5;126m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;126m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;126m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;7m\u001b[38;5;7m#\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;7m\u001b[38;5;7m#\u001b[0m \u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;56m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;7m\u001b[38;5;7m#\u001b[0m\u001b[48;5;21m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;21m\u001b[38;5;10m+\u001b[0m\u001b[48;5;12m\u001b[38;5;7mE\u001b[0m\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"# При нахождении решения рендер должен произойти автоматически\n",
"_ = solver.solve()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "484b4ef6",
"metadata": {},
"source": [
"## 4. Применимость паттернов\n",
"После выполнения работы можно оценить, насколько для этого помогли паттерны ООП. \n",
"Самый полезный паттерн - это конечно Strategy. Он позволил без лишней мороки провести замеры серийно, не используя каждый алгоритм вручную. \n",
" \n",
"Вторым по значимости я бы назвал Observer, он позволил сделать рендер лабиринта проще, однако сильнее всего оценить его получилось бы совместно с паттерном Commad и игроком с передвижениями. Его я не успел реализовать.\n",
" \n",
"Третий - Builder. В этой работе его преимущества оценить трудно из-за того, что использовался только один формат файла - plaintext. Однако, если понадобится искать пути в больших лабиринтах, то их придётся хрвнить в другом формате, например бинарном, и тогда преимщества паттерна Builder станут очевидны. \n",
" \n",
"Так же я создал класс-оркестратор MazeSolver, который помог перенести почти весь код тестов в одно место и удобно эти тесты использовать. Этот паттерн я так же считаю полезным. "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "d4026233",
"metadata": {},
"source": [
"## 5. Вывод\n",
"Применение объектно-ориентированного подхода и паттернов проектирования позволило разделить ответственность между независимыми модулями и обеспечить простоту внесения изменений. Если бы логика поиска пути, построения лабиринта и визуализации была сосредоточена в одном классе или реализована процедурно, любое расширение требовало бы переписывания значительной части кода."
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
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"file_extension": ".py",
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"version": "3.14.5"
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