diff --git a/README.md b/README.md new file mode 100644 index 00000000..79f7c6b7 --- /dev/null +++ b/README.md @@ -0,0 +1,489 @@ +# 2026-MP + +## Проверка работ: + +| имя | 1 работа | 2 работа | зачёт | +|-------------------|----------|----------|-------| +| agafonovdm | — | — | — | +| anikinvd | — | — | — | +| BolonkinNM | — | — | — | +| BoriskovaDV | — | — | — | +| BorisovMI | — | — | — | +| BudakovIS | — | — | — | +| chizhikovaSM | — | — | — | +| DerbenevRY | — | — | — | +| duznb | — | — | — | +| dyachenkoas | — | — | — | +| Ezhovnd | — | — | — | +| famutdinovmd | — | — | — | +| filippovavm | — | — | — | +| fomichevks | — | — | — | +| GorkinMM | — | — | — | +| groshevava | — | — | — | +| GutovVM | — | — | — | +| ivanchenkoam | — | — | — | +| ivantsovma | — | — | — | +| kalinovskiymi | — | — | — | +| KislyuninED | — | — | — | +| KolbasovPD | — | — | — | +| kolesovve | — | — | — | +| komissarovgo | — | — | — | +| konnovaea | — | — | — | +| kornevma | — | — | — | +| KorotkinSE | — | — | — | +| krasnovia | — | — | — | +| KuzminskiyAA | — | — | — | +| KuznetsovAS | — | — | — | +| KuznetsovMA | — | — | — | +| kuznetsovTD | — | — | — | +| KuznetsovYuM | — | — | — | +| LarikovaAA | — | — | — | +| lomakinae | — | — | — | +| LukovnikovDE | — | — | — | +| MalkinMV | — | — | — | +| MarkinAM | — | — | — | +| MashinDD | — | — | — | +| meosyam | — | — | — | +| MininaVD | — | — | — | +| MochalovAE | — | — | — | +| morozovns | — | — | — | +| MusinAA | — | — | — | +| MylnikovAS | — | — | — | +| nehoroshevaa | — | — | — | +| nikitovie | — | — | — | +| nikolaevda | — | — | — | +| novikovsd | — | — | — | +| osininyai | — | — | — | +| osipovamd | — | — | — | +| petryaninyas | — | — | — | +| pogodinda | — | — | — | +| pomelovsd | — | — | — | +| ProninVV | — | — | — | +| raskatovia | — | — | — | +| romanovpv | — | — | — | +| rybakovaa | — | — | — | +| SavelevMI | — | — | — | +| semyanovra | — | — | — | +| shahovaa | — | — | — | +| shalovsa | — | — | — | +| shapovalovka | — | — | — | +| shekurovaa | — | — | — | +| ShulpinIN | — | — | — | +| SimonovaMS | — | — | — | +| skorohodovsa | — | — | — | +| smirnovad | — | — | — | +| Smirnovvs | — | — | — | +| sobininaas | — | — | — | +| SobolevNS | — | — | — | +| SokolovEN | — | — | — | +| SokolovNE | — | — | — | +| soldatkinao | — | — | — | +| SolovevDD | — | — | — | +| SolovevDS | — | — | — | +| soninrv | — | — | — | +| SorokinAD | — | — | — | +| sorokinfi | — | — | — | +| starikovta | — | — | — | +| stepinim | — | — | — | +| stepushovgs | — | — | — | +| svetlakovkyu | — | — | — | +| talantsevgi | — | — | — | +| tseremonnikovaaa | — | — | — | +| VaravinVV | — | — | — | +| VarnakovAA | — | — | — | +| victorovaas | — | — | — | +| VildyaevAV | — | — | — | +| volkovim | — | — | — | +| VolkovVA | — | — | — | +| YanyaevAA | — | — | — | +| YaroslavtsevAS | — | — | — | +| zaharoves | — | — | — | +| ZelentsovAV | — | — | — | +| zhigalovrd | — | — | — | +| ZhuravlevDV | — | — | — | +| zverevem | — | — | — | + + + +Практика по курсам "Методы программирования" и "Программная инженерия" РФФ ННГУ + +[Презентация по курсу (обновляемая)](https://docs.google.com/presentation/d/1wmYjy5QDoYECEHi7NAAINPulU9pLsaIi-aLaUppspps/edit?usp=sharing) + +Для работы необходим python 3.11 и выше. Библиотеки: numpy, pandas, matplotlib, tensorflow, Pillow. Редактор любой. Из неплохих: IDLE (родной, идёт вместе с установщиком), Visual Studio Code, notepad++, PyCharm, vim (для любителей сначала страдать, потом наслаждаться). + +Работа с блокнотами онлайн, с возможностью подключения удалённых мощностей гугла (GPU, TPU): https://colab.research.google.com/ + +Мой контакт: nsmorozov@rf.unn.ru + +Внутри папки группы создать папку имени себя (фамилия и имя). В своей папке можете делать все что угодно, в чужие не залезать, в корневую тоже. Я буду ориентироваться на файлы, где в названии будет номер лабораторной. + +**Название пулл-реквеста должно начинаться с квадратных скобок, в которых перечислены номера сдаваемых лабораторных работ. Не больше одного активного реквеста, если надо довнести -- надо обновить текущий.** + +### Крайний срок приема работ 27.05.2026 в 10:00 ~~25.05.2026 до 14:00~~ +#### (поправочный на $\pi$, 19:00 26.05.2026, и на следующий рабочий день) + + +## Задание 0 -- репозиторий [отдельный срок на создание PR с папкой: 28.02.2026] + +0. Создай пользователя (логин — фамилия+инициалы слитно транслитом, как в терминал-классе). + +1. Зайди в этот репозиторий на Gitea, нажми кнопку **Форкнуть**, чтобы создать копию в своем аккаунте. + +2. **Клонирование:** Скопируй ссылку на свой форк и выполни: + ```bash + git clone <ссылка_на_ваш_форк> + cd <название_репозитория> + ``` + +3. **Создай ветку** (название — фамилия+инициалы слитно транслитом, буква в букву как логин): + ```bash + git checkout -b IvanovII + ``` + +4. **Создай папку** с таким же названием (`IvanovII`) и внутри неё — текстовый файл, названный номером вашей группы (например, `101.md`). + +5. **Сохрани изменения:** + ```bash + git add -A + git commit -m "[0] initial commit" + ``` + +6. Отправь ветку **в свой форк** на Gitea: + ```bash + git push origin + ``` + +если просит, перед этим сделать git push --set-upstream origin + +7. **Создай запрос на слияние (Pull Request):** На Gitea перейди в свой форк, выбери ветку `IvanovII`, нажмите **Запрос на слияние**. Убедитесь, что: + - Базовый репозиторий: **учебный** (преподавателя) + - Базовая ветка: **develop** + - Сравниваемая ветка: **свой форк / IvanovII** + +8. Отправь PR. + +## Задание 1 -- структуры данных +***Напоминание: под каждое задание вы создаете отдельную ветку*** + +>Для оформления результатов заведи папку **docs** в своей папке и сохраняй туда отчет (в любом формате от .doc до .md, а то и .jpnb). Вспомогательные файлы клади в подпапку **data** внутри **docs** + +**Цель работы** + +Реализовать три различные структуры данных «с нуля», применить их для хранения записей телефонного справочника и экспериментально сравнить производительность основных операций. Вы должны собственными руками написать код, чтобы понять внутреннее устройство связного списка, хеш-таблицы и двоичного дерева поиска, а также осознать их сильные и слабые стороны на практике. + +**!! Задание выполнять в структурной (процедурной) парадигме, не используя классы. Главное реализовать структуры данных «руками» и сравнить их производительность.** + +### Базовые операции (обязательны для всех): + +`insert(name, phone)` -- добавить или обновить запись. + +`find(name)` -- phone или None. + +`delete(name)` -- удалить запись, игнорировать отсутствие. + +`list_all()` -- список всех записей, отсортированный по имени (для BST in‑order обход; для списка и хеш‑таблицы — собрать и отсортировать явно). + +#### 1. Связный список (LinkedListPhoneBook) + +Узел представляется словарём: `{'name': 'Имя', 'phone': '123', 'next': None}.` + +**Функции:** + +`def ll_insert(head, name, phone)` — проходит до конца (или сразу добавляет в конец) и возвращает новую голову (если вставка в начало) или изменяет список по ссылке. Удобнее возвращать новую голову, если вставка может быть в начало. + +`def ll_find(head, name)` — ищет узел, возвращает телефон или None. + +`def ll_delete(head, name)` — удаляет узел, возвращает новую голову. + +`def ll_list_all(head)` — собирает все записи в список и сортирует (сортировка вынесена отдельно). + +#### 2. Хеш-таблица +Хранится как список buckets фиксированной длины, каждый элемент — голова связного списка (или None). + +**Функции:** + +`def ht_insert(buckets, name, phone)` — вычисляет индекс, вызывает ll_insert для соответствующего бакета. + +Аналогично `ht_find, ht_delete, ht_list_all` (последняя собирает все записи из всех бакетов и сортирует). + +#### 3. Двоичное дерево поиска +Узел — словарь: `{'name': 'Имя', 'phone': '123', 'left': None, 'right': None}.` + +**Функции:** + +`def bst_insert(root, name, phone)` — рекурсивно или итеративно вставляет, возвращает новый корень (если корень меняется). + +`def bst_find(root, name)` — поиск. + +`def bst_delete(root, name)` — удаление, возвращает новый корень. + +`def bst_list_all(root)` — центрированный обход (рекурсивно собирает записи в отсортированном порядке). + +### Экспериментальная часть (подробно об измерении времени) +#### 1. Генерация тестовых данных +Создайте список records из N элементов (например, N = 10000). Каждый элемент — кортеж (name, phone). + +Имена генерируйте как `f"User_{i:05d}"` (равномерное распределение) или случайные слова из небольшого набора (чтобы были повторения и коллизии). Для проверки влияния порядка подготовьте два варианта одного и того же набора: + +`records_shuffled` — случайный порядок. + +`records_sorted` — отсортированный по имени (по алфавиту). + +#### 2. Инструменты замера времени +Используйте модуль **time**: + +```python +import time + +start = time.perf_counter() +# ... операции ... +end = time.perf_counter() +elapsed = end - start # время в секундах +``` + +Для многократных замеров удобен `timeit`, но в этой задаче достаточно просто обернуть код в цикл и усреднить. + +#### 3. Проведение замеров +Для каждой структуры данных и для каждого режима входных данных (случайный / отсортированный) выполните: + +- А. Вставка всех записей + +Создайте пустую структуру. + +Засеките время, выполните insert для каждой записи из входного списка. + +Зафиксируйте общее время вставки. + +- Б. Поиск 100 случайных записей + +Возьмите 100 случайных имён из того же набора (гарантированно существующих) и 10 имён, которых нет (например, "None_{i}"). + +Засеките время на выполнение всех 110 вызовов find. + +- В. Удаление 50 случайных записей + +Выберите 50 случайных имён из набора. + +Засеките время на выполнение delete для каждого. + + +**!! Важно: после вставки структура остаётся заполненной, поиск и удаление выполняются на ней же. Если нужно повторить замер для другого порядка данных — создавайте новую структуру и заполняйте заново.** + +#### 4. Сохранение результатов + +**!! Каждый эксперимент повторить минимум 5 раз и записывать и среднее время, и все замеры.** + +Соберите все замеры в словарь или список, затем сохраните в CSV-файл: + +```python +import csv + +results = [ + ["Структура", "Режим", "Операция", "Время (сек)"], + ["LinkedList", "случайный", "вставка", 0.123], + ... +] + +with open("results.csv", "w", newline="") as f: + writer = csv.writer(f) + writer.writerows(results) +``` + + +#### 5. Анализ результатов +Постройте график (столбчатая диаграмма или линейный график) — можно в Excel, Google Sheets или с помощью matplotlib в Python. + +Сравните: + +- Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST (деградация до O(n) на отсортированных данных). + +- Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку. + +- Почему связный список всегда медленен при поиске. + +- Как удаление работает в каждой структуре. + +* Вывод должен содержать ответ на вопрос: какую структуру и для каких задач (частые вставки, частый поиск, необходимость получать данные в порядке) стоит выбирать в реальной жизни.* + +## Задание: Поиск выхода из лабиринта (объектно-ориентированная реализация с паттернами) + +### Цель работы +Разработать гибкую, расширяемую программу для загрузки лабиринта из файла, поиска пути от старта до выхода с возможностью выбора алгоритма, визуализации процесса и экспериментального сравнения алгоритмов. В ходе работы необходимо применить минимум 3 паттерна проектирования из списка GoF, обосновать их выбор и продемонстрировать преимущества такой архитектуры. + +### Общая схема приложения (пример) + +```mermaid +classDiagram + class Maze { + -Cell[] cells + -int width, height + -Cell start + -Cell exit + +getCell(x,y): Cell + +getNeighbors(cell): List~Cell~ + } + + class Cell { + -int x, y + -bool isWall + -bool isStart + -bool isExit + +isPassable(): bool + } + + class MazeBuilder { + <> + +buildFromFile(filename): Maze + } + + class TextFileMazeBuilder { + +buildFromFile(filename): Maze + } + + class PathFindingStrategy { + <> + +findPath(maze, start, exit): List~Cell~ + } + + class BFSStrategy + class DFSStrategy + class AStarStrategy + class DijkstraStrategy + + class SearchStats { + +timeMs: float + +visitedCells: int + +pathLength: int + } + + class MazeSolver { + -Maze maze + -PathFindingStrategy strategy + +setStrategy(strategy) + +solve(): SearchStats + } + + class Command { + <> + +execute() + +undo() + } + + class MoveCommand { + -Player player + -Direction dir + -Cell previousCell + +execute() + +undo() + } + + class Player { + -Cell currentCell + +moveTo(cell) + } + + class Observer { + <> + +update(event) + } + + class ConsoleView { + +update(event) + +render(maze, player, path) + } + + MazeBuilder <|.. TextFileMazeBuilder + MazeBuilder --> Maze : creates + PathFindingStrategy <|.. BFSStrategy + PathFindingStrategy <|.. DFSStrategy + PathFindingStrategy <|.. AStarStrategy + PathFindingStrategy <|.. DijkstraStrategy + MazeSolver --> PathFindingStrategy : uses + MazeSolver --> Maze : uses + Command <|.. MoveCommand + MoveCommand --> Player + Player --> Cell + Observer <|.. ConsoleView + MazeSolver --> Observer : notifies +``` + +### Выполнение + +#### Этап 1. Модель лабиринта (без паттернов, просто классы) +**Задача:** Создать классы `Cell` и `Maze`, которые представляют карту лабиринта. +- `Cell` хранит координаты (x, y), флаги `isWall`, `isStart`, `isExit`, метод `isPassable()` (возвращает `True` для прохода, если не стена). +- `Maze` хранит двумерный массив клеток, ширину, высоту, ссылки на стартовую и выходную клетку. Методы: `getCell(x, y)`, `getNeighbors(cell)` – возвращает список соседних проходимых клеток (вверх, вниз, влево, вправо, если в пределах границ и не стена). + +**Результат:** Лабиринт можно создать вручную в коде, но загрузку пока не делаем. + +#### Этап 2. Загрузка лабиринта из файла – применение паттерна **Builder** +**Задача:** Реализовать загрузку лабиринта из текстового файла, где `#` – стена, ` ` (пробел) – проход, `S` – старт, `E` – выход. +- Создать интерфейс `MazeBuilder` с методом `buildFromFile(filename)`. +- Реализовать класс `TextFileMazeBuilder`, который читает файл, парсит символы, создаёт объекты `Cell`, задаёт координаты и флаги, после чего возвращает готовый `Maze`. + +Процесс построения лабиринта сложный (парсинг, валидация, установка старта/выхода). Builder скрывает детали создания от клиента. В будущем можно легко добавить другой формат (например, JSON или бинарный) через новую реализацию `MazeBuilder`. + +#### Этап 3. Стратегии поиска пути – паттерн **Strategy** +**Задача:** Реализовать семейство алгоритмов поиска пути от старта до выхода. +- Создать интерфейс `PathFindingStrategy` с методом `findPath(maze, start, exit)`, возвращающим список клеток пути (от старта до выхода включительно) или пустой список, если пути нет. +- Реализовать минимум 3 стратегии: + - **BFS** (поиск в ширину) – гарантирует кратчайший путь по количеству шагов. + - **DFS** (поиск в глубину) – быстрый, но не обязательно кратчайший. + - **A*** (с эвристикой, например, манхэттенское расстояние) – компромисс между скоростью и оптимальностью. + - (Опционально) **Дейкстра** – полезна для взвешенных лабиринтов, но в базовом варианте все шаги имеют вес 1, тогда она совпадает с BFS. + +Каждая стратегия возвращает путь. Для BFS/DFS используйте очередь/стек, для A* – приоритетную очередь (heapq). Важно: алгоритмы не должны модифицировать сам лабиринт, только читать состояние клеток. + +Strategy позволяет легко переключать алгоритмы во время выполнения, не меняя код остальной программы. Новый алгоритм можно добавить, реализовав интерфейс. + +#### Этап 4. Класс-оркестратор – **MazeSolver** (использует Strategy) +**Задача:** Создать класс, который принимает лабиринт и стратегию, выполняет поиск и собирает статистику. +- `MazeSolver` содержит поля `maze` и `strategy`. +- Метод `setStrategy(strategy)` для динамической смены алгоритма. +- Метод `solve()` вызывает `strategy.findPath(...)` и возвращает объект `SearchStats` (время выполнения в миллисекундах, количество посещённых клеток, длина найденного пути). +- Для замера времени используйте `time.perf_counter()` до и после вызова стратегии. + +#### Этап 5. Визуализация и пошаговое управление – паттерны **Observer** и **Command** (по желанию) +**5.1. Наблюдатель (Observer)** – обновление консольного интерфейса. +- Создать интерфейс `Observer` с методом `update(event)`, где `event` может быть строкой или объектом с типом события (`"path_found"`, `"move"`, `"maze_loaded"`). +- Реализовать класс `ConsoleView`, который отображает лабиринт, текущее положение игрока (если реализован пошаговый режим) и найденный путь. Метод `render(maze, player_position, path)` рисует карту в консоли. +- `MazeSolver` (или отдельный контроллер) может иметь список наблюдателей и уведомлять их при изменении состояния. + +**5.2. Команда (Command)** – для пошагового перемещения игрока по найденному пути (или ручного управления). +- Создать интерфейс `Command` с методами `execute()` и `undo()`. +- Реализовать `MoveCommand`, который принимает игрока (`Player`), направление и изменяет его позицию, сохраняя предыдущую для отмены. +- Создать класс `Player`, хранящий текущую клетку. +- Консольное меню позволяет вводить команды (W/A/S/D), выполнять `MoveCommand`, при необходимости отменять последний ход (Ctrl+Z). Это опционально, но очень наглядно демонстрирует паттерн. + +*Observer можно реализовать только для вывода сообщений о начале/конце поиска, а Command – для демонстрации undo при ручном исследовании лабиринта.* + +#### Этап 6. Экспериментальная часть (аналогично заданию со структурами данных) +**Задача:** Сравнить эффективность реализованных стратегий на лабиринтах разной сложности. +1. **Подготовка тестовых лабиринтов:** + - Маленький (10×10) с простым путём. + - Средний (50×50) с тупиками. + - Большой (100×100) с запутанной структурой. + - «Пустой» лабиринт (без стен) – для демонстрации максимальной производительности. + - «Без выхода» – чтобы проверить обработку отсутствия пути. +2. **Замеры:** + - Для каждого лабиринта и каждой стратегии запустить `solve()` 5–10 раз, усреднить время, количество посещённых клеток, длину пути. + - Записать результаты в CSV: `лабиринт,стратегия,время_мс,посещено_клеток,длина_пути`. +3. **Анализ:** + - Построить графики для каждого лабиринта. + - Проанализировать и написать выводы по итогам (эффективность того или иного алгоритма в разных случаях). + +4. **Дополнительное задание:** Реализовать взвешенные клетки (например, болото – вес 3, песок – вес 2, асфальт – вес 1) и сравнить Дейкстру с A* на взвешенном графе. + +#### Этап 7. Отчёт +**Структура отчёта:** +1. Описание задачи и выбранных паттернов (с диаграммой классов из Mermaid). +2. Листинги ключевых классов (можно выборочно) или ссылка на репозиторий. +3. Результаты экспериментов (таблицы, графики). +4. Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов. +5. Выводы: как ООП и паттерны помогли сделать код гибким и расширяемым. Что было бы сложно изменить без них. + +### Советы +- Для A* самая простая эвристика: `abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)`. +- При поиске пути надо хранить предшественников (`parent` для каждой посещённой клетки), чтобы восстановить путь. +- Для BFS/DFS используй `deque` (очередь) и `list` (стек). +- Визуализацию в консоли можно сделать с помощью `os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')` для перерисовки.