# Отчёт по лабораторной работе "Структуры данных"


## 1. Цель работы

Реализовать три структуры данных «с нуля» в процедурной парадигме (без классов), применить их для хранения записей телефонного справочника и экспериментально сравнить производительность основных операций: вставки, поиска и удаления.

Структуры данных:

Связный список (LinkedList) — узлы-словари, соединённые ссылками.

Хеш-таблица (HashTable) — массив корзин (1024 элемента) с цепочками через связный список.

Двоичное дерево поиска (BST) — рекурсивная / итеративная реализация через словари.

N = 10 000 записей вида User_00001, +7-000-0000001.

Два режима: случайный порядок (records_shuffled) и отсортированный (records_sorted).

Поиск: 100 гарантированно существующих имён + 10 несуществующих = 110 запросов.

Удаление: 50 случайных имён из набора.

Каждый замер повторяется 5 раз; записываются все замеры и среднее.


## 2. Результаты экспериментов

| structure | mode | operation | run | time_sec |
|---|---|---|---|---|
| LinkedList | shuffled | insert | 1 | 3.688133922999995 |
| LinkedList | shuffled | insert | 2 | 3.642716359000005 |
| LinkedList | shuffled | insert | 3 | 3.6362029409999934 |
| LinkedList | shuffled | insert | 4 | 3.5635424559999933 |
| LinkedList | shuffled | insert | 5 | 3.6936824539999975 |
| LinkedList | shuffled | find | 1 | 0.0404481799999985 |
| LinkedList | shuffled | find | 2 | 0.0415632419999951 |
| LinkedList | shuffled | find | 3 | 0.0408364839999961 |
| LinkedList | shuffled | find | 4 | 0.0409441910000083 |
| LinkedList | shuffled | find | 5 | 0.0409490519999877 |
| LinkedList | shuffled | delete | 1 | 0.020429828999994 |
| LinkedList | shuffled | delete | 2 | 0.0203125029999995 |
| LinkedList | shuffled | delete | 3 | 0.0205162980000039 |
| LinkedList | shuffled | delete | 4 | 0.0204522580000059 |
| LinkedList | shuffled | delete | 5 | 0.0204940820000132 |
| LinkedList | sorted | insert | 1 | 2.807388945 |
| LinkedList | sorted | insert | 2 | 2.6681887550000027 |
| LinkedList | sorted | insert | 3 | 2.7149360570000027 |
| LinkedList | sorted | insert | 4 | 2.586755936000003 |
| LinkedList | sorted | insert | 5 | 2.858489943000009 |
| LinkedList | sorted | find | 1 | 0.0301240860000007 |
| LinkedList | sorted | find | 2 | 0.0300124050000079 |
| LinkedList | sorted | find | 3 | 0.0301267250000023 |
| LinkedList | sorted | find | 4 | 0.0300742670000033 |
| LinkedList | sorted | find | 5 | 0.0304795409999769 |
| LinkedList | sorted | delete | 1 | 0.0176948809999828 |
| LinkedList | sorted | delete | 2 | 0.0186108259999855 |
| LinkedList | sorted | delete | 3 | 0.0183917109999924 |
| LinkedList | sorted | delete | 4 | 0.0183299800000042 |
| LinkedList | sorted | delete | 5 | 0.0202586389999908 |
| HashTable | shuffled | insert | 1 | 0.040671551999992 |
| HashTable | shuffled | insert | 2 | 0.0356988590000071 |
| HashTable | shuffled | insert | 3 | 0.034698187999993 |
| HashTable | shuffled | insert | 4 | 0.034897758999989 |
| HashTable | shuffled | insert | 5 | 0.0436747020000041 |
| HashTable | shuffled | find | 1 | 0.0003306420000228 |
| HashTable | shuffled | find | 2 | 0.0002776770000139 |
| HashTable | shuffled | find | 3 | 0.0002387590000125 |
| HashTable | shuffled | find | 4 | 0.0002413439999884 |
| HashTable | shuffled | find | 5 | 0.0002350800000101 |
| HashTable | shuffled | delete | 1 | 0.0009653390000039 |
| HashTable | shuffled | delete | 2 | 0.000182843999994 |
| HashTable | shuffled | delete | 3 | 0.000187277000009 |
| HashTable | shuffled | delete | 4 | 0.0001825169999847 |
| HashTable | shuffled | delete | 5 | 0.000182102999986 |
| HashTable | sorted | insert | 1 | 0.031514957000013 |
| HashTable | sorted | insert | 2 | 0.0317737780000015 |
| HashTable | sorted | insert | 3 | 0.0332209919999968 |
| HashTable | sorted | insert | 4 | 0.0438333349999879 |
| HashTable | sorted | insert | 5 | 0.0344081210000126 |
| HashTable | sorted | find | 1 | 0.0004218560000026 |
| HashTable | sorted | find | 2 | 0.0003256969999938 |
| HashTable | sorted | find | 3 | 0.0003048350000085 |
| HashTable | sorted | find | 4 | 0.000252023999991 |
| HashTable | sorted | find | 5 | 0.0002450770000166 |
| HashTable | sorted | delete | 1 | 0.0002077629999917 |
| HashTable | sorted | delete | 2 | 0.000197111999995 |
| HashTable | sorted | delete | 3 | 0.000204272000019 |
| HashTable | sorted | delete | 4 | 0.0001966060000029 |
| HashTable | sorted | delete | 5 | 0.0001917250000076 |
| BST | shuffled | insert | 1 | 0.0322367580000104 |
| BST | shuffled | insert | 2 | 0.0445325409999952 |
| BST | shuffled | insert | 3 | 0.0312052750000191 |
| BST | shuffled | insert | 4 | 0.0302206560000115 |
| BST | shuffled | insert | 5 | 0.0304544809999924 |
| BST | shuffled | find | 1 | 0.000256859999979 |
| BST | shuffled | find | 2 | 0.0001786029999948 |
| BST | shuffled | find | 3 | 0.0001869349999878 |
| BST | shuffled | find | 4 | 0.0001727730000027 |
| BST | shuffled | find | 5 | 0.0001574610000147 |
| BST | shuffled | delete | 1 | 0.0001869909999925 |
| BST | shuffled | delete | 2 | 0.0012688459999878 |
| BST | shuffled | delete | 3 | 0.0012691000000017 |
| BST | shuffled | delete | 4 | 0.001258899999982 |
| BST | shuffled | delete | 5 | 0.0013220630000034 |
| BST | sorted | insert | 1 | 12.957382101000007 |
| BST | sorted | insert | 2 | 12.10390555699999 |
| BST | sorted | insert | 3 | 12.698454105999986 |
| BST | sorted | insert | 4 | 12.181134653000017 |
| BST | sorted | insert | 5 | 12.952122806999997 |
| BST | sorted | find | 1 | 0.0432625550000125 |
| BST | sorted | find | 2 | 0.0455909260000169 |
| BST | sorted | find | 3 | 0.0434497109999938 |
| BST | sorted | find | 4 | 0.04326359800001 |
| BST | sorted | find | 5 | 0.0431787990000032 |
| BST | sorted | delete | 1 | 0.0546987289999947 |
| BST | sorted | delete | 2 | 0.0549414869999793 |
| BST | sorted | delete | 3 | 0.0549512879999838 |
| BST | sorted | delete | 4 | 0.0546492089999901 |
| BST | sorted | delete | 5 | 0.0542962790000274 |
Графическое представление результатов приведено на рисунке ниже.
[![Сравнение производительности](performance_comparison.png)]
## 3. Анализ результатов


### 3.1. Вставка

Связный список: проход по всему списку для поиска дубликата перед вставкой даёт O(n) на каждый элемент. При N = 10 000 это ≈50 млн операций сравнения — отсюда 3.6 с.

Хеш-таблица: хеш вычисляется за O(len(name)), поиск в корзине ≈ O(1). Итог — 0.037 с независимо от порядка.

BST на случайных данных: дерево остаётся примерно сбалансированным, высота ≈ log₂(10000) ≈ 13. Итог — 0.034 с. На отсортированных данных каждый новый элемент добавляется в правое поддерево, высота достигает N = 10 000 — полная деградация до O(n²) суммарно. Итог — 12.6 с (×373 замедление).


### 3.2. Поиск

Связный список: в среднем просматривает N/2 узлов. При 110 запросах — ≈550 000 сравнений. Время ≈ 0.04 с.

Хеш-таблица: поиск в корзине из ~10 элементов — практически мгновенно. Время ≈ 0.0003 с — в 130 раз быстрее связного списка.

BST: случайный порядок — log(N) шагов, ≈ 0.0002 с. Отсортированный — линейный поиск O(n), ≈ 0.044 с (сравнимо со связным списком).


### 3.3. Удаление

Связный список: необходим проход до удаляемого элемента — O(n). При 50 удалениях ≈ 0.02 с.

Хеш-таблица: O(1) в среднем — ≈ 0.0003 с.

BST: случайные данные — O(log n) ≈ 0.001 с. Отсортированные — O(n) ≈ 0.055 с.


### 3.4. Получение отсортированного списка

Связный список и хеш-таблица: сбор всех N элементов + Python sort — O(n log n). Практически одинаково для обеих структур.

BST: in-order обход уже возвращает отсортированный список — O(n), без дополнительной сортировки. При случайном вводе BST является наиболее эффективным для list_all.


## 4. Выводы и рекомендации

На основании экспериментов можно дать следующие практические рекомендации:

Частые вставки и поиск без упорядочивания → Хеш-таблица. Константное среднее время O(1) для всех операций, нечувствительность к порядку данных. Практически всегда лучший выбор для справочников, кэшей, индексов.

Данные нужны в отсортированном порядке (range queries, итерация по алфавиту) → Сбалансированное BST (AVL, красно-чёрное дерево) или B-дерево. Простая BST допустима только при случайном порядке вставки. На отсортированных данных деградирует до O(n).

Очень мало элементов или требуется простота реализации → Связный список. При N < 100 разница в скорости незначительна, а код минимальный.

BST (сбалансированный) vs Хеш-таблица: если нужно только find/insert/delete — хеш-таблица быстрее. Если нужны min/max, range-запросы, сортировка — BST предпочтительнее.

Итог: для реального телефонного справочника с операциями insert/find/delete оптимальна хеш-таблица. Если требуется регулярный вывод списка по алфавиту — BST (сбалансированное). Связный список применим только как учебная модель или для очень маленьких N.
