src/main/java/ru/dmitry/montecarlo/App.java - master - onequ1z/JavaCoursePaperTulSU

src/main/java/ru/dmitry/montecarlo/App.java
271 строка14 KB
tayno
Добавлено AvgTime для итоговой таблицы
08 дек 2025, 13:07
08 дек 2025, 13:07ffd7c03
package ru.dmitry.montecarlo;

import ru.dmitry.montecarlo.model.ExperimentResult;
import ru.dmitry.montecarlo.model.MonteCarloResult;
import ru.dmitry.montecarlo.model.Point;
import ru.dmitry.montecarlo.model.Rectangle;
import ru.dmitry.montecarlo.model.TriangleGEF;
import ru.dmitry.montecarlo.service.ExperimentRunner;
import ru.dmitry.montecarlo.service.MonteCarlo;
import ru.dmitry.montecarlo.service.MonteCarloEstimator;
import ru.dmitry.montecarlo.service.MonteCarloParallel;
import ru.dmitry.montecarlo.util.AppConfig;
import ru.dmitry.montecarlo.util.ArgumentParser;
import ru.dmitry.montecarlo.util.CsvExporter;

import java.io.IOException;
import java.util.Random;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.LogManager;
import java.util.logging.Logger;

/**
 * Главный класс приложения для приближённого вычисления площади методом Монте-Карло.
 * <p>
 * Приложение поддерживает два режима работы:
 * <ul>
 *   <li><b>quick</b> - быстрый режим с одним запуском Монте-Карло</li>
 *   <li><b>experiment</b> - режим экспериментов с множественными запусками и статистикой</li>
 * </ul>
 * <p>
 * Фигура для оценки площади - треугольник G-E-F, заданный внутри ограничивающего прямоугольника.
 * Координаты треугольника масштабируются пропорционально размерам прямоугольника.
 */
public class App {
    private static final Logger logger = Logger.getLogger(App.class.getName());

    /**
     * Точка входа в приложение.
     * <p>
     * Парсит аргументы командной строки, настраивает логирование, создаёт геометрические фигуры
     * и запускает оценку площади методом Монте-Карло в зависимости от выбранного режима.
     *
     * @param args аргументы командной строки (см. {@link ArgumentParser#printHelp()})
     */
    public static void main(String[] args) {
        // Настройка логирования (по умолчанию INFO)
        setupLogging(false);

        AppConfig config;
        try {
            config = ArgumentParser.parse(args);
        } catch (IllegalArgumentException e) {
            System.err.println("Error parsing arguments: " + e.getMessage());
            System.err.println();
            ArgumentParser.printHelp();
            System.exit(0);
            return; // для компилятора
        }

        // Настройка verbose логирования, если требуется
        if (config.isVerbose()) {
            setupLogging(true);
        }

        logger.info("Monte Carlo Area Approximation - Starting");
        logger.fine("Configuration: " + config.getMode() + " mode, rect=[" +
                config.getRectX0() + "," + config.getRectY0() + "] to [" +
                config.getRectX1() + "," + config.getRectY1() + "], threads=" + config.getThreads());

        // Создание прямоугольника из конфигурации
        // По умолчанию: A(0,0), B(0,4), C(12.8,4), D(12.8,0)
        Point a = new Point(config.getRectX0(), config.getRectY0());
        Point b = new Point(config.getRectX0(), config.getRectY1());
        Point c = new Point(config.getRectX1(), config.getRectY1());
        Point d = new Point(config.getRectX1(), config.getRectY0());
        Rectangle rectangle = new Rectangle(a, b, c, d);

        // Создание фигуры (треугольник G-E-F)
        // Координаты треугольника G-E-F:
        // G = (0, 3), E = (9.2, 4), F = (5.3, 0)
        // Для произвольного прямоугольника масштабируем пропорционально
        double defaultWidth = 12.8;
        double defaultHeight = 4.0;
        double width = rectangle.width();
        double height = rectangle.height();
        double scaleX = width / defaultWidth;
        double scaleY = height / defaultHeight;
        
        // Базовые координаты треугольника для прямоугольника (0,0)-(12.8,4)
        double baseGx = 0.0;
        double baseGy = 3.0;
        double baseEx = 9.2;
        double baseEy = 4.0;
        double baseFx = 5.3;
        double baseFy = 0.0;
        
        // Масштабируем и сдвигаем относительно начала координат прямоугольника
        Point g = new Point(config.getRectX0() + baseGx * scaleX, config.getRectY0() + baseGy * scaleY);
        Point e = new Point(config.getRectX0() + baseEx * scaleX, config.getRectY0() + baseEy * scaleY);
        Point f = new Point(config.getRectX0() + baseFx * scaleX, config.getRectY0() + baseFy * scaleY);
        TriangleGEF triangle = new TriangleGEF(g, e, f);

        // Создание генератора случайных чисел
        Random rng = config.getSeed() != null ? new Random(config.getSeed()) : new Random();
        if (config.getSeed() != null) {
            logger.fine("Using seed: " + config.getSeed());
        }

        // Запуск в зависимости от режима
        if ("experiment".equals(config.getMode())) {
            runExperimentMode(rectangle, triangle, config, rng);
        } else {
            runDemoMode(rectangle, triangle, config, rng);
        }

        logger.info("Application completed successfully");
    }

    /**
     * Настраивает логирование программно.
     * Сбрасывает текущую конфигурацию логирования и устанавливает новый уровень
     * с консольным обработчиком.
     *
     * @param verbose если true, устанавливает уровень FINE для подробного логирования,
     *                иначе INFO для обычного логирования
     */
    private static void setupLogging(boolean verbose) {
        LogManager.getLogManager().reset();
        Logger rootLogger = Logger.getLogger("");
        rootLogger.setLevel(verbose ? Level.FINE : Level.INFO);
        // Настройка консольного handler
        java.util.logging.ConsoleHandler consoleHandler = new java.util.logging.ConsoleHandler();
        consoleHandler.setLevel(verbose ? Level.FINE : Level.INFO);
        consoleHandler.setFormatter(new java.util.logging.SimpleFormatter());
        rootLogger.addHandler(consoleHandler);
    }

    /**
     * Запускает быстрый режим демонстрации.
     * Выполняет один запуск метода Монте-Карло и выводит результаты в консоль.
     *
     * @param rectangle ограничивающий прямоугольник
     * @param triangle  треугольник G-E-F для оценки площади
     * @param config    конфигурация приложения
     * @param rng       генератор случайных чисел
     */
    private static void runDemoMode(Rectangle rectangle, TriangleGEF triangle, AppConfig config, Random rng) {
        System.out.println("Rectangle bounds for gef test figure:");
        System.out.println("  Corner A: " + rectangle.getA());
        System.out.println("  Corner B: " + rectangle.getB());
        System.out.println("  Corner C: " + rectangle.getC());
        System.out.println("  Corner D: " + rectangle.getD());
        System.out.println("  Width: " + rectangle.width());
        System.out.println("  Height: " + rectangle.height());
        System.out.println("  Rectangle Area: " + rectangle.area());

        System.out.println("\nTriangle G-E-F:");
        System.out.println("  Point G: " + triangle.getG());
        System.out.println("  Point E: " + triangle.getE());
        System.out.println("  Point F: " + triangle.getF());
        System.out.println("  Exact Area: " + triangle.exactArea());

        // Создаём оценщик в зависимости от количества потоков
        MonteCarloEstimator estimator = createEstimator(config);
        long samples = config.getSingleN();
        logger.fine("Running Monte Carlo with N=" + samples + ", threads=" + config.getThreads());
        MonteCarloResult result = estimator.estimateArea(triangle, rectangle, samples, rng);

        System.out.println("\nMonte Carlo оценка (N = " + samples + "):");
        System.out.println("  " + result);
    }

    /**
     * Запускает режим экспериментов.
     * Выполняет множественные запуски метода Монте-Карло для различных значений N,
     * агрегирует результаты и выводит статистику в виде таблиц.
     *
     * @param rectangle ограничивающий прямоугольник
     * @param triangle  треугольник G-E-F для оценки площади
     * @param config    конфигурация приложения
     * @param rng       генератор случайных чисел
     */
    private static void runExperimentMode(Rectangle rectangle, TriangleGEF triangle, AppConfig config, Random rng) {
        System.out.println("Experiment mode: повторные эксперименты Монте-Карло");
        System.out.println("Rectangle ABCD: A=" + rectangle.getA() + ", B=" + rectangle.getB()
                + ", C=" + rectangle.getC() + ", D=" + rectangle.getD());
        System.out.println("Triangle GEF: G=" + triangle.getG() + ", E=" + triangle.getE()
                + ", F=" + triangle.getF());
        System.out.println("Exact triangle area: " + triangle.exactArea());

        long[] nValues = config.getNValuesArray();
        int repeats = 6;

        logger.fine("Running experiments with N values: " + java.util.Arrays.toString(nValues) + 
                ", repeats=" + repeats + ", threads=" + config.getThreads());

        // Создаём оценщик в зависимости от количества потоков
        MonteCarloEstimator estimator = createEstimator(config);
        ExperimentRunner runner = new ExperimentRunner(estimator);
        ExperimentResult experimentResult = runner.runExperiments(
                triangle,
                rectangle,
                nValues,
                repeats,
                rng
        );

        System.out.println();
        System.out.println("Per-run results:");
        System.out.printf("%-8s %-6s %-15s %-15s %-10s%n",
                "N", "Run", "EstimatedArea", "RelError(%)", "Time(ms)");

        for (ExperimentResult.NStats stats : experimentResult.getStatsPerN()) {
            MonteCarloResult[] runs = stats.getRuns();
            for (int i = 0; i < runs.length; i++) {
                MonteCarloResult r = runs[i];
                System.out.printf("%-8d %-6d %-15.6f %-15.6f %-10d%n",
                        stats.getSamples(),
                        (i + 1),
                        r.getEstimatedArea(),
                        r.getRelativeErrorPercent(),
                        r.getDurationMillis());
            }
        }

        System.out.println();
        System.out.println("Summary (per N):");
        System.out.printf("%-8s %-15s %-15s %-15s %-15s %-15s%n",
                "N", "AvgArea", "StdArea", "AvgErr(%)", "StdErr(%)", "AvgTime(ms)");

        for (ExperimentResult.NStats stats : experimentResult.getStatsPerN()) {
            System.out.printf("%-8d %-15.6f %-15.6f %-15.6f %-15.6f %-15.2f%n",
                    stats.getSamples(),
                    stats.getAvgEstimatedArea(),
                    stats.getStdDevEstimatedArea(),
                    stats.getAvgRelativeErrorPercent(),
                    stats.getStdDevRelativeErrorPercent(),
                    stats.getAvgDurationMillis());
        }

        // Экспорт в CSV, если указан файл
        if (config.getOutputFile() != null) {
            try {
                CsvExporter.exportToCsv(experimentResult, triangle.exactArea(), config.getOutputFile());
                System.out.println();
                System.out.println("Результаты экспортированы в файл: " + config.getOutputFile());
                logger.info("CSV export completed: " + config.getOutputFile());
            } catch (IOException e) {
                System.err.println("Ошибка при экспорте в CSV: " + e.getMessage());
                logger.severe("Failed to export CSV: " + e.getMessage());
            }
        }
    }

    /**
     * Создаёт оценщик Монте-Карло в зависимости от конфигурации.
     * Если threads > 1, создаёт многопоточную версию, иначе однопоточную.
     *
     * @param config конфигурация приложения
     * @return оценщик Монте-Карло
     */
    private static MonteCarloEstimator createEstimator(AppConfig config) {
        if (config.getThreads() > 1) {
            logger.fine("Using parallel Monte Carlo with " + config.getThreads() + " threads");
            return new MonteCarloParallel(config.getThreads());
        } else {
            logger.fine("Using single-threaded Monte Carlo");
            return new MonteCarlo();
        }
    }
}