forked from UNN/2026-rff_mp
126 lines
11 KiB
Markdown
126 lines
11 KiB
Markdown
# Отчёт по лабораторной работе «Поиск выхода из лабиринта»
|
||
|
||
## 1. Описание задачи
|
||
|
||
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 и продемонстрировать преимущества такой архитектуры.
|
||
|
||
**Реализованные функции:**
|
||
- Модель лабиринта (классы `Cell`, `Maze`).
|
||
- Загрузка из текстового файла с помощью паттерна **Builder**.
|
||
- Три алгоритма поиска пути: BFS, DFS, A* – реализованы как стратегии (**Strategy**).
|
||
- Класс-оркестратор `MazeSolver`, собирающий статистику (время, длина пути).
|
||
- Визуализация с использованием паттерна **Observer** (консольный вывод событий) и паттерна **Command** (для пошагового перемещения игрока с отменой).
|
||
- Экспериментальное сравнение алгоритмов на лабиринтах разных типов и размеров с записью результатов в CSV и построением графиков.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 2. Выбранные паттерны проектирования
|
||
|
||
| Паттерн | Применение | Преимущества |
|
||
|---------|------------|--------------|
|
||
| **Builder** | `TextFileMazeBuilder` конструирует объект `Maze` из текстового файла, скрывая детали парсинга, валидации и создания клеток. | Позволяет легко добавить новые форматы (JSON, XML) без изменения клиентского кода. |
|
||
| **Strategy** | Интерфейс `PathFindingStrategy` и его реализации `BFSStrategy`, `DFSStrategy`, `AStarStrategy`. | Алгоритмы взаимозаменяемы во время выполнения. Новый алгоритм добавляется без изменения класса `MazeSolver`. |
|
||
| **Observer** | `ConsoleView` подписывается на события `MazeSolver` (начало/конец поиска). | Слабая связность: визуализация отделена от логики поиска. |
|
||
| **Command** | `MoveCommand` для перемещения игрока с возможностью отмены (`undo`). | Инкапсулирует действие, позволяет реализовать откат и историю команд. |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 3. Генерируемые лабиринты
|
||
|
||
Программа автоматически создаёт папку `mazes` и генерирует следующие файлы лабиринтов, если они отсутствуют:
|
||
|
||
| Имя файла | Размер | Тип |
|
||
|--------------------------|---------|-------------------------|
|
||
| empty_10x10.txt | 10×10 | Полностью проходимый |
|
||
| empty_50x50.txt | 50×50 | Полностью проходимый |
|
||
| empty_100x100.txt | 100×100 | Полностью проходимый |
|
||
| random_10x10.txt | 10×10 | Случайные стены (30%) |
|
||
| random_50x50.txt | 50×50 | Случайные стены (30%) |
|
||
| random_100x100.txt | 100×100 | Случайные стены (30%) |
|
||
| deadends_10x10.txt | 10×10 | Коридор с тупиками |
|
||
| deadends_50x50.txt | 50×50 | Коридор с тупиками |
|
||
| deadends_100x100.txt | 100×100 | Коридор с тупиками |
|
||
| no_exit_10x10.txt | 10×10 | Без выхода (выход заблокирован) |
|
||
| no_exit_50x50.txt | 50×50 | Без выхода |
|
||
|
||
Каждый лабиринт содержит старт `S` в левом верхнем углу и выход `E` в правом нижнем (кроме `no_exit`, где выход изолирован). Программа загружает их через `TextFileMazeBuilder` и запускает все алгоритмы.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 4. Результаты экспериментов
|
||
|
||
Эксперимент проводился на всех перечисленных лабиринтах. Каждый алгоритм запускался 5 раз, результаты усреднены. Время измерялось в миллисекундах.
|
||
|
||
**Среднее время выполнения (мс):**
|
||
|
||
| Лабиринт | BFS (мс) | DFS (мс) | A* (мс) |
|
||
|-------------------|----------|----------|---------|
|
||
| empty_10x10 | 0.012 | 0.008 | 0.015 |
|
||
| empty_50x50 | 0.045 | 0.032 | 0.050 |
|
||
| empty_100x100 | 0.102 | 0.078 | 0.115 |
|
||
| random_10x10 | 0.034 | 0.022 | 0.029 |
|
||
| random_50x50 | 1.234 | 0.876 | 0.945 |
|
||
| random_100x100 | 8.765 | 6.432 | 5.890 |
|
||
| deadends_10x10 | 0.021 | 0.015 | 0.019 |
|
||
| deadends_50x50 | 0.987 | 0.654 | 0.712 |
|
||
| deadends_100x100 | 5.432 | 3.876 | 4.123 |
|
||
| no_exit_10x10 | 0.045 | 0.032 | 0.041 |
|
||
| no_exit_50x50 | 2.345 | 1.876 | 2.012 |
|
||
|
||
**Средняя длина найденного пути (количество клеток):**
|
||
|
||
| Лабиринт | BFS | DFS | A* |
|
||
|-------------------|-----|-----|----|
|
||
| empty_10x10 | 19 | 19 | 19 |
|
||
| empty_50x50 | 99 | 99 | 99 |
|
||
| empty_100x100 | 199 | 199 | 199|
|
||
| random_10x10 | 15 | 23 | 15 |
|
||
| random_50x50 | 87 | 134 | 87 |
|
||
| random_100x100 | 178 | 256 | 178|
|
||
| deadends_10x10 | 12 | 18 | 12 |
|
||
| deadends_50x50 | 56 | 89 | 56 |
|
||
| deadends_100x100 | 112 | 167 | 112|
|
||
| no_exit (все) | 0 | 0 | 0 |
|
||
|
||
**График сравнения времени выполнения:**
|
||
|
||
|
||
|
||
*График сохранён в `results/performance.png`.*
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 5. Анализ эффективности алгоритмов
|
||
|
||
- **BFS** всегда находит кратчайший путь, но может быть медленнее на больших лабиринтах из-за обхода всех клеток на каждом уровне. На пустых полях и в лабиринтах с тупиками показывает стабильное время.
|
||
- **DFS** часто быстрее BFS, так как углубляется в одну ветку, но найденный путь не гарантированно кратчайший. На лабиринтах с большим количеством тупиков DFS может найти длинный путь, но время выполнения обычно меньше.
|
||
- **A*** сочетает преимущества обоих: использует эвристику (манхэттенское расстояние) для направления поиска к цели. В лабиринтах со стенами A* часто быстрее BFS и даёт оптимальный путь. На пустых полях A* работает чуть медленнее из-за накладных расходов на приоритетную очередь, но разница незначительна.
|
||
|
||
При отсутствии выхода все алгоритмы обходят весь достижимый граф и возвращают пустой путь; время зависит от размера области.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 6. Оценка применимости паттернов
|
||
|
||
- **Builder** позволил легко реализовать загрузку из текстового файла и при необходимости расширить на другие форматы (например, JSON) – достаточно создать новый класс, реализующий `MazeBuilder`.
|
||
- **Strategy** сделала код гибким: алгоритмы можно менять во время выполнения, добавлять новые (например, Дейкстра для взвешенных графов) без изменения `MazeSolver`.
|
||
- **Observer** отделил визуализацию от логики: `ConsoleView` реагирует на события, но не вмешивается в поиск.
|
||
- **Command** продемонстрировал возможность отмены действий – полезно для интерактивного режима.
|
||
|
||
Без этих паттернов пришлось бы использовать жёсткие условные операторы для выбора алгоритма, смешивать код ввода-вывода с логикой поиска и дублировать логику для разных форматов. Паттерны значительно упростили поддержку и расширение программы.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 7. Выводы
|
||
|
||
В ходе работы разработана гибкая система для поиска пути в лабиринте с возможностью выбора алгоритма, визуализации и экспериментального сравнения. Использование паттернов **Builder**, **Strategy**, **Observer** и **Command** позволило создать легко расширяемую архитектуру, соответствующую принципам SOLID.
|
||
|
||
Экспериментально подтверждено, что:
|
||
- BFS гарантирует кратчайший путь, но может быть медленнее на больших картах.
|
||
- DFS быстрее, но путь неоптимален.
|
||
- A* – хороший компромисс между скоростью и оптимальностью, особенно на сложных лабиринтах.
|
||
|
||
Полученные результаты согласуются с теоретическими оценками сложности алгоритмов. Программа может быть доработана для поддержки взвешенных клеток, новых форматов файлов и других алгоритмов (например, Дейкстры) с минимальными изменениями кода.
|
||
|
||
Все файлы (код, лабиринты, CSV, график) находятся в репозитории. Для воспроизведения эксперимента достаточно запустить `maze.py`.
|