Merge pull request '[2] 2-nd-exersize' (#246) from SavelevMI/2026-rff_mp:2-nd-exersize into develop

Reviewed-on: UNN/2026-rff_mp#246

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/experiment.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+# Экспериментальное сравнение алгоритмов поиска пути
+# Запуск: python3 experiment.py
+
+import csv
+import time
+from maze_core import TextFileMazeBuilder
+from pathfinding import BFSStrategy, DFSStrategy, AStarStrategy
+
+
+class MazeSolverExperiment:
+    
+    def __init__(self, maze):
+        self._maze = maze
+        self._strategy = None
+    
+    def set_strategy(self, strategy):
+        self._strategy = strategy
+    
+    def solve(self):
+        if self._strategy is None:
+            return None
+        
+        start_time = time.perf_counter()
+        path = self._strategy.find_path(self._maze, self._maze.start, self._maze.exit)
+        end_time = time.perf_counter()
+        time_ms = (end_time - start_time) * 1000
+        
+        return {
+            'time_ms': time_ms,
+            'visited_cells': self._strategy.get_visited_count(),
+            'path_length': len(path)
+        }
+
+
+def run_experiment(maze_file, strategy, runs=5):
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    maze = builder.build_from_file(maze_file)
+    
+    total_time = 0
+    total_visited = 0
+    total_length = 0
+    
+    for _ in range(runs):
+        solver = MazeSolverExperiment(maze)
+        solver.set_strategy(strategy)
+        stats = solver.solve()
+        if stats:
+            total_time += stats['time_ms']
+            total_visited += stats['visited_cells']
+            total_length += stats['path_length']
+    
+    return {
+        'time_ms': total_time / runs,
+        'visited_cells': total_visited / runs,
+        'path_length': total_length / runs
+    }
+
+
+def main():
+    
+    # Список лабиринтов для тестирования
+    mazes = [
+        ("maze1.txt", "Small (10x6)"),
+        ("maze10x10.txt", "Medium (10x10)"),
+        ("maze20x20.txt", "Large (20x20)"),
+        ("maze_empty.txt", "Empty (15x15)"),
+        ("maze_no_exit.txt", "No exit (10x10)")
+    ]
+    
+    strategies = [
+        ("BFS", BFSStrategy()),
+        ("DFS", DFSStrategy()),
+        ("AStar", AStarStrategy())
+    ]
+    
+    results = []
+    
+    print("=" * 60)
+    print("ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ПОИСКА ПУТИ")
+    print("=" * 60)
+    
+    for maze_file, maze_name in mazes:
+        print(f"\nТестирование: {maze_name} ({maze_file})")
+        print("-" * 40)
+        
+        for strat_name, strat in strategies:
+            try:
+                stats = run_experiment(maze_file, strat, runs=5)
+                results.append({
+                    'maze': maze_name,
+                    'strategy': strat_name,
+                    'time_ms': stats['time_ms'],
+                    'visited_cells': stats['visited_cells'],
+                    'path_length': stats['path_length']
+                })
+                print(f"  {strat_name}: время={stats['time_ms']:.3f}мс, "
+                      f"посещено={stats['visited_cells']:.0f}, "
+                      f"длина пути={stats['path_length']:.0f}")
+            except Exception as e:
+                print(f"  {strat_name}: ОШИБКА - {e}")
+                results.append({
+                    'maze': maze_name,
+                    'strategy': strat_name,
+                    'time_ms': -1,
+                    'visited_cells': -1,
+                    'path_length': -1
+                })
+    
+    valid_results = [r for r in results if r['time_ms'] >= 0]
+    
+    with open('experiment_results_2.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['maze', 'strategy', 'time_ms', 'visited_cells', 'path_length'])
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(valid_results)
+    
+    print("\n" + "=" * 60)
+    print(f"Результаты сохранены в experiment_results_2.csv")
+    print(f"Всего успешных экспериментов: {len(valid_results)}")
+    print("=" * 60)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/experiment_results_2.csv

@@ -0,0 +1,13 @@
+maze,strategy,time_ms,visited_cells,path_length
+Small (10x6),BFS,0.06943320004211273,28.0,12.0
+Small (10x6),DFS,0.021452600049087778,18.0,12.0
+Small (10x6),AStar,0.11244040006204159,28.0,12.0
+Medium (10x10),BFS,0.010759200085885823,10.0,5.0
+Medium (10x10),DFS,0.017673199999990175,13.0,9.0
+Medium (10x10),AStar,0.012486999912653118,5.0,5.0
+Large (20x20),BFS,0.042921000022033695,30.0,11.0
+Large (20x20),DFS,0.051109400010318495,29.0,15.0
+Large (20x20),AStar,0.058695200004876824,24.0,11.0
+Empty (15x15),BFS,0.06296379997365875,55.0,10.0
+Empty (15x15),DFS,0.10542620011619874,130.0,58.0
+Empty (15x15),AStar,0.024648199996590847,10.0,10.0

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/main.py

@@ -0,0 +1,269 @@
+# Основной модуль: оркестратор MazeSolver, Observer для визуализации,
+# Player, Command для пошагового управления, интерактивная игра
+
+import sys
+import time
+import os
+from maze_core import TextFileMazeBuilder, Maze
+from pathfinding import BFSStrategy, DFSStrategy, AStarStrategy
+
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, time_ms, visited_cells, path_length):
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_cells = visited_cells
+        self.path_length = path_length
+
+
+class Observer:
+    
+    def update(self, event_type, data):
+        raise NotImplementedError
+
+
+class ConsoleView(Observer):
+    def __init__(self, player=None):
+        self._last_path = None
+        self._player = player
+    
+    def update(self, event_type, data):
+        if event_type == "maze_loaded":
+            self.render_maze(data)
+        elif event_type == "path_found":
+            self._last_path = data
+            self.render_path(data)
+        elif event_type == "player_moved":
+            self.render_maze_with_player(data)
+    
+    def render_maze(self, maze):
+
+
+        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        print("   ЛАБИРИНТ")
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        
+        for y in range(maze.height):
+            print("  ", end='')
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell == maze.start:
+                    print('S', end=' ')
+                elif cell == maze.exit:
+                    print('E', end=' ')
+                elif cell.is_wall:
+                    print('#', end=' ')
+                else:
+                    print('.', end=' ')
+            print()
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        print("  S - вход  E - выход  # - стена  . - проход")
+    
+    def render_maze_with_player(self, maze):
+
+        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        print("   ЛАБИРИНТ (P - игрок)")
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        
+        for y in range(maze.height):
+            print("  ", end='')
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if self._player and cell == self._player.current:
+                    print('P', end=' ')
+                elif cell == maze.start:
+                    print('S', end=' ')
+                elif cell == maze.exit:
+                    print('E', end=' ')
+                elif cell.is_wall:
+                    print('#', end=' ')
+                else:
+                    print('.', end=' ')
+            print()
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        print(f"  Позиция игрока: ({self._player.current.x}, {self._player.current.y})")
+        print("  S - вход  E - выход  # - стена  . - проход  P - игрок")
+    
+    def render_path(self, path):
+
+        if not path:
+            print("\n  Путь не найден!")
+            return
+        print(f"\n  Путь найден! Длина: {len(path)}")
+
+
+class Player:
+
+
+    def __init__(self, start_cell, maze):
+        self._current = start_cell
+        self._previous = None
+        self._maze = maze
+    
+    @property
+    def current(self):
+        return self._current
+    
+    def move_to(self, cell):
+
+        if cell and cell.is_passable():
+            self._previous = self._current
+            self._current = cell
+            return True
+        return False
+    
+    def undo_move(self):
+
+        if self._previous:
+            self._current, self._previous = self._previous, None
+            return True
+        return False
+
+
+class Command:
+
+    def execute(self):
+        raise NotImplementedError
+    
+    def undo(self):
+        raise NotImplementedError
+
+
+class MoveCommand(Command):
+    def __init__(self, player, direction, maze):
+        self._player = player
+        self._direction = direction
+        self._maze = maze
+        self._executed = False
+    
+    def execute(self):
+        dx, dy = self._direction
+        new_x = self._player.current.x + dx
+        new_y = self._player.current.y + dy
+        target_cell = self._maze.get_cell(new_x, new_y)
+        
+        if target_cell and target_cell.is_passable():
+            self._player.move_to(target_cell)
+            self._executed = True
+            return True
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self._executed:
+            self._player.undo_move()
+            self._executed = False
+            return True
+        return False
+
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze):
+        self._maze = maze
+        self._strategy = None
+        self._observers = []
+    
+    def attach(self, observer):
+        self._observers.append(observer)
+    
+    def notify(self, event_type, data):
+        for observer in self._observers:
+            observer.update(event_type, data)
+    
+    def set_strategy(self, strategy):
+        self._strategy = strategy
+    
+    def solve(self):
+        if self._strategy is None:
+            return None
+        
+        start_time = time.perf_counter()
+        path = self._strategy.find_path(self._maze, self._maze.start, self._maze.exit)
+        end_time = time.perf_counter()
+        time_ms = (end_time - start_time) * 1000
+        
+        self.notify("path_found", path)
+        
+        return SearchStats(time_ms, self._strategy.get_visited_count(), len(path))
+
+
+def main():
+    
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    
+    # Загрузка лабиринта из файла
+    if len(sys.argv) > 1:
+        maze = builder.build_from_file(sys.argv[1])
+    else:
+        maze = builder.build_from_file("maze1.txt")
+    
+    # Создание игрока и визуализации
+    player = Player(maze.start, maze)
+    view = ConsoleView(player)
+    view.render_maze(maze)
+    
+    # Создание решателя
+    solver = MazeSolver(maze)
+    solver.attach(view)
+    
+    print("\n  УПРАВЛЕНИЕ:")
+    print("  H (влево)  J (вниз)  K (вверх)  L (вправо)")
+    print("  U - отменить ход    Q - выход")
+    print("\n  АВТО-ПОИСК:")
+    print("  B - BFS (поиск в ширину)")
+    print("  D - DFS (поиск в глубину)")
+    print("  A - A* (звездочка)")
+    print("\n" + "=" * 50)
+    
+    command_stack = []
+    
+    while True:
+        key = input("\n  Команда > ").lower()
+        
+        if key == 'q':
+            print("\n  До свидания!")
+            break
+        
+        elif key == 'b':
+            solver.set_strategy(BFSStrategy())
+            stats = solver.solve()
+            print(f"\n  BFS: время={stats.time_ms:.3f}мс, посещено={stats.visited_cells}, длина={stats.path_length}")
+        
+        elif key == 'd':
+            solver.set_strategy(DFSStrategy())
+            stats = solver.solve()
+            print(f"\n  DFS: время={stats.time_ms:.3f}мс, посещено={stats.visited_cells}, длина={stats.path_length}")
+        
+        elif key == 'a':
+            solver.set_strategy(AStarStrategy())
+            stats = solver.solve()
+            print(f"\n  A*: время={stats.time_ms:.3f}мс, посещено={stats.visited_cells}, длина={stats.path_length}")
+        
+        elif key in ['h', 'j', 'k', 'l']:
+            dirs = {'h': (-1, 0), 'l': (1, 0), 'k': (0, -1), 'j': (0, 1)}
+            cmd = MoveCommand(player, dirs[key], maze)
+            if cmd.execute():
+                command_stack.append(cmd)
+                view.render_maze_with_player(maze)
+                if player.current == maze.exit:
+                    print("\n  ПОЗДРАВЛЯЮ! ВЫ НАШЛИ ВЫХОД!")
+                    print(f"  Всего ходов: {len(command_stack)}")
+                    break
+            else:
+                print("\n  Туда нельзя – там стена!")
+        
+        elif key == 'u':
+            if command_stack:
+                cmd = command_stack.pop()
+                cmd.undo()
+                view.render_maze_with_player(maze)
+                print("\n  Ход отменён")
+            else:
+                print("\n  Нечего отменять")
+        
+        else:
+            print("\n  Неизвестная команда. Используйте H,J,K,L для движения, U для отмены, Q для выхода")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/maze1.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+##########
+#S       #
+#      # #
+#     ## #
+#     #E #
+##########

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/maze10x10.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+##########
+#S #######
+#  #######
+#   ######
+#   ######
+#E   #####
+##########
+##########
+##########
+##########

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/maze20x20.txt

@@ -0,0 +1,20 @@
+####################
+#S  ################
+#   ################
+#  #################
+#    ###############
+#      #############
+##       ###########
+###  E # ###########
+##      ############
+#####   ############
+###### #############
+###### #############
+####################
+####################
+####################
+####################
+####################
+####################
+####################
+####################

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/maze_core.py

@@ -143,4 +143,5 @@ class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
         if start_count != 1 or exit_count != 1:
             raise ValueError(f"Лабиринт должен иметь ровно один вход S и один выход E. Найдено: S={start_count}, E={exit_count}")
         
-        return maze
+        return maze
+        

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/maze_empty.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+S           
+            
+            
+            
+            
+ 
+ 
+ 
+             
+E           

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/maze_no_exit.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+S          
+
+
+              
+           
+            
+            
+           
+           

SavelevMI/docs/data/2-nd-exersize/pathfinding.py

@@ -0,0 +1,115 @@
+# Стратегии поиска пути: BFS, DFS, A* (Strategy pattern)
+
+from collections import deque
+import heapq
+
+
+class PathFindingStrategy:
+    
+    def find_path(self, maze, start, exit_cell):
+        raise NotImplementedError
+    
+    def _reconstruct_path(self, came_from, start, exit_cell):
+        path = []
+        current = exit_cell
+        while current is not None:
+            path.append(current)
+            current = came_from.get(current)
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_visited_count(self):
+        return getattr(self, '_visited_count', 0)
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    
+    def find_path(self, maze, start, exit_cell):
+        queue = deque()
+        queue.append(start)
+        came_from = {start: None}
+        visited = {start}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            
+            if current == exit_cell:
+                self._visited_count = len(visited)
+                return self._reconstruct_path(came_from, start, exit_cell)
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                if neighbor not in visited:
+                    visited.add(neighbor)
+                    came_from[neighbor] = current
+                    queue.append(neighbor)
+        
+        self._visited_count = len(visited)
+        return []
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    
+    def find_path(self, maze, start, exit_cell):
+        stack = [start]
+        came_from = {start: None}
+        visited = {start}
+        
+        while stack:
+            current = stack.pop()
+            
+            if current == exit_cell:
+                self._visited_count = len(visited)
+                return self._reconstruct_path(came_from, start, exit_cell)
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                if neighbor not in visited:
+                    visited.add(neighbor)
+                    came_from[neighbor] = current
+                    stack.append(neighbor)
+        
+        self._visited_count = len(visited)
+        return []
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    
+    def _heuristic(self, cell, exit_cell):
+        return abs(cell.x - exit_cell.x) + abs(cell.y - exit_cell.y)
+    
+    def find_path(self, maze, start, exit_cell):
+        heap = []
+        counter = 0
+        
+        start_f = self._heuristic(start, exit_cell)
+        heapq.heappush(heap, (start_f, counter, start))
+        counter += 1
+        
+        came_from = {}
+        g_score = {start: 0}
+        f_score = {start: start_f}
+        visited = set()
+        
+        while heap:
+            current_f, _, current = heapq.heappop(heap)
+            visited.add(current)
+            
+            if current == exit_cell:
+                self._visited_count = len(visited)
+                return self._reconstruct_path(came_from, start, exit_cell)
+            
+            if current_f > f_score.get(current, float('inf')):
+                continue
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                tentative_g = g_score[current] + 1
+                
+                if tentative_g < g_score.get(neighbor, float('inf')):
+                    came_from[neighbor] = current
+                    g_score[neighbor] = tentative_g
+                    new_f = tentative_g + self._heuristic(neighbor, exit_cell)
+                    f_score[neighbor] = new_f
+                    heapq.heappush(heap, (new_f, counter, neighbor))
+                    counter += 1
+        
+        self._visited_count = len(visited)
+        return []

SavelevMI/docs/report-2.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+# Отчёт по лабораторной работе №2 «Поиск выхода из лабиринта»
+
+## Цель работы
+
+Разработать программу для поиска выхода из лабиринта с возможностью выбора алгоритма (BFS, DFS, A*), визуализацией и экспериментальным сравнением. Применить минимум 3 паттерна проектирования.
+
+## Использованные паттерны
+
+**1. Builder (Строитель)** – загрузка лабиринта из файла. Скрывает парсинг символов (#, S, E), проверку наличия ровно одного входа и выхода. При добавлении нового формата (JSON, XML) достаточно реализовать новый строитель.
+
+**2. Strategy (Стратегия)** – алгоритмы поиска пути. BFS, DFS и A* реализуют общий интерфейс. Класс MazeSolver переключает стратегию одной строкой. Новый алгоритм добавляется без изменения существующего кода.
+
+**3. Observer (Наблюдатель)** – консольная визуализация. MazeSolver уведомляет наблюдателей о событиях (найден путь, загружен лабиринт). Позволяет легко заменить консоль на графический интерфейс.
+
+**4. Command (Команда)** – пошаговое управление игроком. MoveCommand хранит направление и позволяет отменить ход (undo). История команд в стеке даёт откат действий.
+
+## Результаты экспериментов
+
+**Условия**: 4 лабиринта, 5 запусков на алгоритм, замеры времени (мс), посещённых клеток и длины пути.
+
+| Лабиринт | Алгоритм | Время (мс) | Посещено | Длина пути |
+|----------|----------|------------|----------|------------|
+| Small (10×6) | BFS | 0.069 | 28 | 12 |
+| Small (10×6) | DFS | 0.021 | 18 | 12 |
+| Small (10×6) | A* | 0.112 | 28 | 12 |
+| Medium (10×10) | BFS | 0.011 | 10 | 5 |
+| Medium (10×10) | DFS | 0.018 | 13 | 9 |
+| Medium (10×10) | A* | 0.012 | 5 | 5 |
+| Large (20×20) | BFS | 0.043 | 30 | 11 |
+| Large (20×20) | DFS | 0.051 | 29 | 15 |
+| Large (20×20) | A* | 0.059 | 24 | 11 |
+| Empty (15×15) | BFS | 0.063 | 55 | 10 |
+| Empty (15×15) | DFS | 0.105 | 130 | 58 |
+| Empty (15×15) | A* | 0.025 | 10 | 10 |
+
+**Лабиринт без выхода** – Builder корректно выбросил исключение (S=1, E=0).
+
+## Анализ
+
+**BFS**: всегда находит кратчайший путь, но исследует много клеток. На Empty посетил 55 клеток (A* – 10).
+
+**DFS**: самый быстрый на Small (0.021 мс), но непредсказуем. На Empty путь оказался в 5.8 раз длиннее оптимального (58 против 10). Не подходит для навигации.
+
+**A***: стабильно даёт кратчайший путь и минимум посещённых клеток. На Medium посетил 5 клеток (ровно длина пути), на Empty – 10 против 55 у BFS. Лёгкое замедление на Small (0.112 мс) окупается эффективностью.
+
+**Ключевые выводы**:
+- На пустом поле A* в 5.5 раз быстрее BFS и в 4.2 раза быстрее DFS
+- DFS на пустом поле заблудился и прошёл 130 клеток вместо 10
+- На Medium A* идеален – 5 посещённых клеток при длине пути 5
+
+## Выводы по паттернам
+
+**Builder** – спас от падения на лабиринте без выхода, валидация на месте. **Strategy** – переключение алгоритмов заняло одну строку, сравнение тривиально. **Observer** – визуализация не засоряет код поиска. **Command** – undo реализован без изменения класса игрока.
+
+Без паттернов пришлось бы переписывать код при каждом изменении формата, алгоритма или способа вывода.
+
+## Рекомендации
+
+| Сценарий | Алгоритм |
+|----------|----------|
+| Нужен кратчайший путь + есть эвристика | A* |
+| Нужен кратчайший путь + нет эвристики | BFS |
+| Любой путь + экономия памяти | DFS |
+| Пустой лабиринт | A* (в 5 раз быстрее BFS) |
+
+**Итог**: для большинства задач оптимален **A*** – кратчайший путь и минимум посещений. BFS – резервный вариант. DFS – только при жёсткой нехватке памяти.