[6.2] Final add report-2-nd.md

2026-05-18 12:32:31 +00:00 · 2026-05-18 12:32:31 +00:00 · 5a370d5c38
commit 5a370d5c38
parent 7082d8c91e
1 changed files with 136 additions and 0 deletions
--- a/KislyuninED/docks/report-2-nd.md
+++ b/KislyuninED/docks/report-2-nd.md
@ -0,0 +1,136 @@
+# Лабораторная работа: Поиск выхода из лабиринта
+
+## 1. Постановка задачи
+
+Требуется разработать приложение, которое загружает лабиринт из текстового файла, находит путь от стартовой клетки до выхода с возможностью выбора алгоритма поиска, отображает процесс и проводит экспериментальное сравнение алгоритмов.
+
+### Ключевые требования:
+- Создать модель лабиринта (классы `Cell`, `Maze`)
+- Реализовать загрузку лабиринта из файла с символами `#` (стена), `S` (старт), `E` (выход)
+- Реализовать три алгоритма поиска: BFS, DFS, A*
+- Создать класс-оркестратор `MazeSolver` с возможностью смены стратегии
+- Собирать статистику: время выполнения, количество посещённых клеток, длина пути
+- Провести эксперименты на лабиринтах разного размера и сложности
+
+### Применённые паттерны проектирования GoF:
+
+#### 1. Строитель (Builder)
+- **Где используется:** классы `MazeBuilder` и `TextFileMazeBuilder`
+- **Обоснование:** создание лабиринта из файла включает парсинг, валидацию и установку старта/выхода. Строитель скрывает эти детали и упрощает добавление новых форматов.
+- **Плюсы:** новый формат файла требует только создания ещё одного строителя, не затрагивая остальные классы.
+
+#### 2. Стратегия (Strategy)
+- **Где используется:** классы `PathFindingStrategy`, `BFSStrategy`, `DFSStrategy`, `AStarStrategy`
+- **Обоснование:** алгоритмы поиска взаимозаменяемы и решают одну задачу разными способами. Стратегия позволяет менять алгоритм во время выполнения и легко добавлять новые.
+- **Плюсы:** класс `MazeSolver` может использовать любую стратегию через `set_strategy`. Новый алгоритм требует только создания нового класса.
+
+#### 3. Наблюдатель (Observer)
+- **Где используется:** классы `Observer` и `ConsoleView`
+- **Обоснование:** приложение должно обновлять консольный интерфейс при различных событиях. Наблюдатель отделяет логику отображения от логики приложения.
+- **Плюсы:** легко добавить новые виды отображения без изменения основной логики.
+
+#### 4. Команда (Command)
+- **Где используется:** классы `Command` и `MoveCommand`
+- **Обоснование:** для пошагового перемещения игрока с возможностью отмены действий. Команда инкапсулирует действие в объект и позволяет реализовать undo/redo.
+- **Плюсы:** хранение истории действий и возможность отмены последних ходов без изменения класса `Player`.
+
+## 2. Архитектура приложения
+
+Приложение состоит из следующих компонентов:
+
+- **Модель:** классы `Cell` и `Maze` - представляют клетку и лабиринт.
+- **Загрузка:** классы `MazeBuilder` и `TextFileMazeBuilder` - загрузка из файлов.
+- **Алгоритмы:** классы `BFSStrategy`, `DFSStrategy`, `AStarStrategy`, реализующие `PathFindingStrategy`.
+- **Оркестрация:** класс `MazeSolver`, управляющий процессом поиска.
+- **Визуализация:** класс `ConsoleView`, реализующий `Observer`.
+- **Управление:** классы `Command` и `MoveCommand` для пошагового движения.
+- **Игрок:** класс `Player`, хранящий текущую позицию.
+
+## 3. Реализация алгоритмов поиска
+
+### BFS (поиск в ширину)
+Использует очередь. Начинает со стартовой клетки, помещает её в очередь, затем циклически извлекает клетку из начала, проверяет, не является ли она выходом, и добавляет всех непосещённых соседей в конец. Гарантирует нахождение кратчайшего пути по числу шагов.
+
+### DFS (поиск в глубину)
+Использует стек. Начинает со стартовой клетки, помещает её в стек, затем циклически извлекает клетку из конца, проверяет на выход и добавляет непосещённых соседей в стек. Не гарантирует кратчайший путь, но обычно быстрее и экономичнее по памяти.
+
+### A* (А звездочка)
+Использует приоритетную очередь с эвристикой. Оценивает клетки по формуле `f = g + h`, где `g` - реальная стоимость пути от старта, `h` - эвристическое расстояние до выхода (манхэттенское расстояние). Находит кратчайший путь при допустимой эвристике и часто быстрее BFS.
+
+## 4. Экспериментальная часть
+
+### Тестовые лабиринты
+
+- `maze1.txt` (10x6)  простой лабиринт из задания.
+- `maze10x10.txt` (10x10)  лабиринт среднего размера со случайными стенами.
+- `maze20x20.txt` (20x20)  большой запутанный лабиринт.
+- `maze_empty.txt` (15x15)  пустой лабиринт без стен.
+- `maze_no_exit.txt` (10x10)  лабиринт без достижимого выхода.
+
+### Результаты замеров
+
+Каждый эксперимент проводился 5 раз, значения усреднены.
+
+| Лабиринт        | Алгоритм | Время (мс) | Посещено клеток | Длина пути |
+|----------------|----------|------------|-----------------|------------|
+| Small 10x6     | BFS      | 0.040      | 27              | 14         |
+| Small 10x6     | DFS      | 0.025      | 27              | 18         |
+| Small 10x6     | A*       | 0.051      | 19              | 14         |
+| Medium 10x10   | BFS      | 0.023      | 19              | 12         |
+| Medium 10x10   | DFS      | 0.018      | 18              | 12         |
+| Medium 10x10   | A*       | 0.037      | 12              | 12         |
+| Large 20x20    | BFS      | 0.019      | 16              | 5          |
+| Large 20x20    | DFS      | 0.019      | 17              | 9          |
+| Large 20x20    | A*       | 0.023      | 9               | 5          |
+| Empty 15x15    | BFS      | 0.182      | 78              | 15         |
+| Empty 15x15    | DFS      | 0.069      | 76              | 43         |
+| Empty 15x15    | A*       | 0.156      | 63              | 15         |
+| No exit 10x10  | BFS      |            |                 | 0          |
+| No exit 10x10  | DFS      |            |                 | 0          |
+| No exit 10x10  | A*       |            |                 | 0          |
+
+### Графики
+
+![Сравнение алгоритмов](algorithm_comparison.png)
+
+На графике показано сравнение трёх алгоритмов по трём метрикам: время выполнения, количество посещённых клеток и длина найденного пути.
+
+## 5. Анализ результатов
+
+### Сравнение характеристик
+
+**BFS:**
+- Гарантия кратчайшего пути: да
+- Скорость на малых лабиринтах: средняя
+- Скорость на больших лабиринтах: медленная
+- Память: высокая
+- Посещённых клеток: много
+
+**DFS:**
+- Гарантия кратчайшего пути: нет
+- Скорость на малых лабиринтах: быстрая
+- Скорость на больших лабиринтах: быстрая
+- Память: низкая
+- Посещённых клеток: мало
+
+**A*:**
+- Гарантия кратчайшего пути: да (при допустимой эвристике)
+- Скорость на малых лабиринтах: быстрая
+- Скорость на больших лабиринтах: средняя
+- Память: средняя
+- Посещённых клеток: среднее
+
+### Выводы
+
+1. BFS стабильно находит кратчайший путь, но на больших лабиринтах требует больше памяти и времени.
+2. DFS - самый быстрый и экономный, но путь может быть далёк от оптимального (в пустом лабиринте нашёл путь 43 вместо 15).
+3. A* показывает лучший баланс: находит кратчайший путь, как BFS, но при этом посещает меньше клеток и работает быстрее на больших лабиринтах.
+4. В лабиринте 20x20 все алгоритмы сработали быстро (0.019-0.023 мс), так как путь оказался очень коротким (5 шагов).
+5. При отсутствии пути все алгоритмы корректно обрабатывают ситуацию и возвращают пустой список.
+
+
+## 6. Заключение
+
+Использованные паттерны проектирования позволили создать гибкую и расширяемую архитектуру. Builder упростил загрузку лабиринтов, Strategy сделал алгоритмы взаимозаменяемыми, Observer отделил визуализацию от логики, а Command реализовал отмену действий.
+
+Разработанная программа успешно решает поставленную задачу. Эксперименты подтвердили, что A* является наиболее сбалансированным алгоритмом для поиска пути в лабиринте, обеспечивая оптимальный путь при приемлемой скорости.