# Отчёт по лабораторной работе "Структуры данных"

## 1. Введение
В рамках работы были реализованы три структуры данных для хранения телефонного справочника: связный список, хеш-таблица и двоичное дерево поиска. Проведено экспериментальное сравнение производительности операций вставки, поиска и удаления на наборе из **10 000 записей**. Для каждой структуры тестирование выполнялось на двух вариантах входных данных: случайный порядок и отсортированный по имени. Каждый эксперимент повторялся 5 раз, результаты усреднены.

## 2. Результаты измерений
Усреднённые времена (в секундах) представлены в таблице:

| Структура   | Режим       | Вставка, с | Поиск, с | Удаление, с |
|-------------|-------------|------------|----------|-------------|
| LinkedList  | случайный   | 0.1143     | 0.0078   | 0.00065     |
| LinkedList  | сортир.     | 0.1124     | 0.0068   | 0.00065     |
| HashTable   | случайный   | 0.0131     | 0.00109  | 0.000085    |
| HashTable   | сортир.     | 0.0156     | 0.00110  | 0.00014     |
| BST         | случайный   | 0.00532    | 0.000365 | 0.000053    |
| BST         | сортир.     | 0.303      | 0.0230   | 0.00268     |

Графическое представление результатов приведено на рисунке ниже.

![Сравнение производительности](performance_comparison.png)

## 3. Анализ результатов

### 3.1. Влияние порядка данных на BST
При вставке элементов в отсортированном порядке двоичное дерево поиска вырождается в линейный список – все новые узлы добавляются только в правое поддерево. Высота дерева становится равной количеству элементов, и сложность всех операций возрастает до **O(n)**. Эксперимент подтверждает это:  
- Вставка в BST на отсортированных данных заняла **0.303 с**, что в **57 раз** больше, чем на случайных (0.00532 с).  
- Время вставки на отсортированных данных даже превышает показатели связного списка (0.112 с), что объясняется дополнительными накладными расходами на рекурсивные вызовы.  
- Поиск и удаление также замедлились примерно в 60 раз по сравнению со случайным режимом.

### 3.2. Устойчивость хеш-таблицы к порядку
Хеш-таблица использует хеш-функцию, которая равномерно распределяет ключи по корзинам независимо от порядка поступления. Поэтому производительность операций практически не зависит от того, в каком порядке приходят данные:  
- В случайном и отсортированном режимах времена вставки (0.0131 и 0.0156 с) и поиска (около 0.0011 с) близки.  
- Небольшие колебания могут быть вызваны случайным распределением коллизий.  
- Это соответствует ожидаемой средней сложности **O(1)**.

### 3.3. Медлительность связного списка при поиске
Связный список не обеспечивает прямого доступа к элементам – для поиска необходимо просматривать узлы последовательно, что даёт сложность **O(n)**. В эксперименте:  
- Время поиска в списке (~0.007 с) на порядок больше, чем в хеш-таблице (0.0011 с) и BST на случайных данных (0.00037 с).  
- При увеличении объёма данных эта разница будет только расти.  
- Вставка в список также относительно медленна (0.11 с), так как требует прохода до конца (хотя обновление существующего имени выполняется быстрее, но в тесте все имена уникальны, поэтому каждая вставка проходит весь список).

### 3.4. Сравнение удаления
- **Связный список**: удаление требует сначала найти элемент (O(n)), затем переставить ссылки (O(1)). Время удаления (0.00065 с) близко ко времени поиска, что логично.  
- **Хеш-таблица**: удаление выполняется за O(1) в среднем – сначала определяется корзина, затем из короткого списка удаляется элемент. Время удаления (0.000085–0.00014 с) значительно меньше, чем в списке.  
- **BST**: на случайных данных удаление очень быстрое (0.000053 с) благодаря логарифмической высоте. На отсортированных данных время возрастает до 0.00268 с (в 50 раз), что отражает деградацию до O(n).

## 4. Выводы и рекомендации по выбору структуры

На основе полученных результатов можно сформулировать следующие рекомендации:

- **Хеш-таблица** – оптимальный выбор, если требуется максимальная скорость поиска, вставки и удаления, а порядок хранения не важен. Примеры: реализация словарей, кэшей, индексов по ключу. В эксперименте хеш-таблица показала стабильно высокую производительность во всех режимах.

- **Двоичное дерево поиска** – следует применять, когда необходимо получать данные в отсортированном порядке (например, вывод телефонного справочника по алфавиту). Однако важно учитывать, что при поступлении отсортированных данных дерево вырождается, и производительность резко падает. В таких случаях лучше использовать сбалансированные деревья (AVL, красно-чёрные). В эксперименте BST на случайных данных показал отличные результаты, близкие к хеш-таблице, а на отсортированных – стал самым медленным.

- **Связный список** – практически непригоден для больших объёмов данных из-за линейной сложности основных операций. Может использоваться лишь для очень маленьких коллекций, при частых вставках в начало списка (здесь не рассматривалось) или в учебных целях.

Таким образом, для реальных задач чаще всего выбирают хеш-таблицы или сбалансированные деревья в зависимости от требований к упорядоченности данных.


I use arch BTW
