# Отчёт по заданию 1. Структуры данных: телефонный справочник

## 1. Цель работы

Реализовать три структуры данных «руками» (без классов, в процедурной парадигме):
**связный список**, **хеш‑таблицу с цепочками** и **двоичное дерево поиска (BST)**.
Сравнить их на одной и той же задаче - телефонный справочник с операциями `insert`,
`find`, `delete`, `list_all` - и понять, какая структура когда лучше.

## 2. Что и как реализовано

Все три структуры реализованы в `phonebook.py`. Каждая - это набор функций,
которые получают/возвращают текущее состояние (узел или контейнер).
Объектная парадигма сознательно не использовалась - это позволяет «увидеть руки»
каждой операции.

### 2.1. Связный список

Узел - обычный словарь `{'name', 'phone', 'next'}`. Голова списка - это либо
такой словарь, либо `None`.

Ключевые функции (полный код - в `phonebook.py`):

| Функция | Сложность |
| --- | --- |
| `ll_insert(head, name, phone)` | вставка в конец или обновление: O(n) |
| `ll_find(head, name)` | линейный поиск: O(n) |
| `ll_delete(head, name)` | O(n) |
| `ll_list_all(head)` | собрать всё + сортировка: O(n log n) |

В `ll_insert` я специально хожу до конца, чтобы потом сравнить с худшим
случаем - это объясняет «провал» на графиках вставки (см. ниже).

### 2.2. Хеш-таблица

Контейнер - словарь `{'size': int, 'buckets': [head|None, ...]}`. Каждый бакет -
голова связного списка, и внутри бакета работают всё те же `ll_*` функции.
Хеш-функция: `hash(name) % size`. Размер таблицы - 2048.

| Функция | Сложность (амортизированно) |
| --- | --- |
| `ht_insert/ht_find/ht_delete` | O(1) при равномерной хеш-функции |
| `ht_list_all` | O(n log n) (надо собрать всё и отсортировать) |

### 2.3. Двоичное дерево поиска (BST)

Узел - словарь `{'name', 'phone', 'left', 'right'}`. Реализация **итеративная**,
без рекурсии - это важно для эксперимента с отсортированным входом (вырожденное
дерево глубины N, рекурсия упёрлась бы в лимит).

| Функция | Случайные данные | Отсортированные данные |
| --- | --- | --- |
| `bst_insert/bst_find/bst_delete` | O(log n) | **O(n)** (вырожденный «список») |
| `bst_list_all` | O(n) (in‑order, сразу отсортировано) | O(n) |

## 3. Эксперимент

### 3.1. Методика

* Генерируем `N = 10 000` записей вида `("User_00000", "555-0000000")` и т.д.
* Два режима ввода: **shuffled** (случайный) и **sorted** (отсортированный по имени).
* Каждое испытание повторяется **5 раз**, в CSV сохраняем все 5 значений
  и среднее.
* На каждом испытании:
  1. строим структуру заново;
  2. вставляем все N записей - замеряем время;
  3. ищем 100 случайных существующих имён + 10 несуществующих (всего 110 вызовов);
  4. удаляем 50 случайных имён.

Замер - `time.perf_counter()`. Все значения в секундах в CSV, в отчёте перевожу
в миллисекунды.

> Для **BST в режиме `sorted`** пришлось снизить N до 2 000. При N = 10 000
> вставка занимает десятки минут (сложность операции - `O(N**2)`, дерево превращается
> в связный список). Это и есть главная иллюстрация «деградации BST».

### 3.2. Результаты (средние, миллисекунды)

| Структура | Режим | N | вставка | поиск 110 ключей | удаление 50 |
| --- | --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| LinkedList | shuffled | 10 000 | **4 027** | 34.87 | 14.43 |
| LinkedList | sorted   | 10 000 | 3 056 | 27.58 | 13.34 |
| HashTable  | shuffled | 10 000 | 6.71  | 0.068 | 0.038 |
| HashTable  | sorted   | 10 000 | 6.42  | 0.068 | 0.033 |
| BST        | shuffled | 10 000 | 16.84 | 0.172 | 0.115 |
| BST        | sorted   | **2 000**  | **121.17** | 5.20  | 7.48 |

Полные сырые данные - в `data/results.csv`.

### 3.3. Графики

![Вставка](data/task1_data_structures/docs/data/plots/insert_compare.png)

![Поиск](data/task1_data_structures/docs/data/plots/find_compare.png)

![Удаление](data/task1_data_structures/docs/data/plots/delete_compare.png)

![Деградация BST на отсортированных данных](data/task1_data_structures/docs/data/plots/bst_degradation.png)


## 4. Анализ

### 4.1. Почему связный список такой медленный на вставке

Мой `ll_insert` идёт до конца списка, чтобы потом обновить узел, если он уже
есть. На N‑м элементе он совершает уже N шагов. Суммарно - около N**2/2
операций. На N = 10 000 это даёт ~50 миллионов проходов по узлам - отсюда
и ~4 секунды.

Если бы мы вставляли **в начало** (за O(1)), общая вставка стала бы линейной,
но тогда:
* возможны дубликаты (обновление пропускается);
* для совместимости с двумя другими структурами всё равно понадобился бы поиск.

Поиск и удаление быстрее: 110 поисков ≈ 35 мс, потому что в среднем ищем
N/2 шагов и таких запросов всего 110. Сложность каждой операции - O(N),
но запросов мало.

### 4.2. Почему хеш-таблица почти не зависит от порядка

Хеш-функция превращает имя в индекс бакета. Сами имена `User_00001`,
`User_00002`, … равномерно распределяются по 2 048 бакетам, поэтому в каждом
бакете лежит в среднем ≈ 5 элементов. Все три операции работают за ~O(1).

Порядок входных данных не имеет значения, потому что `hash(name)` от него не
зависит. На графике видно: shuffled и sorted столбцы у HashTable одинаковой
высоты.

### 4.3. Почему BST деградирует на отсортированном входе

Когда имена приходят в алфавитном порядке, каждый новый ключ всегда больше
предыдущего, поэтому он идёт в правое поддерево. Дерево превращается
в правый «костыль» - фактически в односвязный список. Сложность вставки -
O(N**2), поиска и удаления - O(N).

На графике `bst_degradation.png` это видно очень ярко: даже при **в 5 раз
меньшем N (2 000 вместо 10 000)** все операции у sorted BST занимают
в 5–10 раз больше времени, чем у shuffled BST.

Это известная слабость наивного BST. В реальном коде её решают
**самобалансирующимися деревьями** (AVL, красно-чёрные, B-деревья),
которые гарантируют глубину O(log n) даже на отсортированном входе.

### 4.4. Удаление

* В связном списке удаление - это пробежка до нужного узла + переключение
  ссылок. На 50 запросах суммарно ~14 мс при N = 10 000.
* В хеш-таблице удаление - это пробежка по бакету (короткий список), почти O(1):
  всего 0.038 мс на 50 удалений.
* В BST стандартное удаление: если у узла двое детей, заменяем его на минимум
  правого поддерева и рекурсивно удаляем его. На случайном дереве - O(log n)
  на удаление; на отсортированном - O(N).

## 5. Что выбирать в реальной жизни

| Сценарий | Лучший выбор | Почему |
| --- | --- | --- |
| Частые `insert`/`find`/`delete`, порядок не нужен | **Хеш-таблица** | O(1) на всё |
| Нужно много раз получать **отсортированный** список | **BST** (с балансировкой) | in‑order обход - это и есть сортировка, O(N) |
| Очень мало данных или редкие операции; нужна простота | **Связный список** | минимум кода, O(N) - приемлемо |
| Нужны диапазонные запросы («все имена от 'A' до 'D'») | **BST/сбалансированное** | хеш-таблица их не умеет |
| Гарантированная производительность на любых данных | **Хеш-таблица или AVL/RB-tree**, но **не наивное BST** | наивное BST уязвимо к отсортированному входу |

Хеш-таблица в стандартной библиотеке Python - это и есть встроенный `dict`,
которым стоит пользоваться по умолчанию для пар «ключ → значение».
Понимать «руками» связный список и BST полезно, чтобы знать, что лежит
под капотом более сложных контейнеров и понимать,
когда их применять (например, `OrderedDict`, `sortedcontainers.SortedDict`,
индексы в БД и т. д.).
