diff --git a/sorokinfi/427.py b/sorokinfi/427.py
new file mode 100644
index 0000000..e46818f
--- /dev/null
+++ b/sorokinfi/427.py
@@ -0,0 +1,379 @@
+import csv
+import random
+import sys
+import time
+from collections import defaultdict, deque
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+from abc import ABC, abstractmethod
+
+# увеличиваем лимит рекурсии
+sys.setrecursionlimit(25000)
+
+# ЗАДАНИЕ 1: СТРУКТУРЫ ДАННЫХ
+
+# 1. связный список, узел: {'name': 'Имя', 'phone': '123', 'next': None}
+
+# проходит до конца и добавляет в конец
+def ll_insert(head, name, phone):
+    new_node = {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+    if head is None:
+        return new_node
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        current = current['next']
+    current['next'] = new_node
+    return head
+
+# ищет узел, возвращает телефон или None
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+    return None
+
+# удаляет узел, возвращает новую голову
+def ll_delete(head, name):
+    if head is None:
+        return None
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next'] = current['next']['next']
+            return head
+        current = current['next']
+    return head
+
+#  собирает все записи в список и сортирует
+def ll_list_all(head):
+    records = []
+    current = head
+    while current is not None:
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['next']
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return records
+
+
+# 2. хеш-таблица
+
+# хеш-функция для вычисления бекета
+def ht_hash(name, size):
+    return hash(name) % size
+
+# вычисляет индекс, вызывает ll_insert для соответствующего бакета
+def ht_insert(buckets, name, phone):
+    size = len(buckets)
+    idx = ht_hash(name, size)
+    buckets[idx] = ll_insert(buckets[idx], name, phone)
+
+# поиск по хеш-таблице
+def ht_find(buckets, name):
+    size = len(buckets)
+    idx = ht_hash(name, size)
+    return ll_find(buckets[idx], name)
+
+# удаление из хеш-таблицы
+def ht_delete(buckets, name):
+    size = len(buckets)
+    idx = ht_hash(name, size)
+    buckets[idx] = ll_delete(buckets[idx], name)
+
+# собирает все записи из всех бакетов и сортирует
+def ht_list_all(buckets):
+    all_records = []
+    for head in buckets:
+        current = head
+        while current is not None:
+            all_records.append((current['name'], current['phone']))
+            current = current['next']
+    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return all_records
+
+
+# 3. двоичное дерево поиска
+# узел — словарь: {'name': 'Имя', 'phone': '123', 'left': None, 'right': None}
+
+# рекурсивно или итеративно вставляет, возвращает новый корень (если корень меняется)
+def bst_insert(root, name, phone):
+    if root is None:
+        return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+    
+    if name < root['name']:
+        root['left'] = bst_insert(root['left'], name, phone)
+    elif name > root['name']:
+        root['right'] = bst_insert(root['right'], name, phone)
+    else:
+        root['phone'] = phone
+    return root
+
+# поиск
+def bst_find(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    if name == root['name']:
+        return root['phone']
+    elif name < root['name']:
+        return bst_find(root['left'], name)
+    else:
+        return bst_find(root['right'], name)
+    
+# удаление, возвращает новый корень
+def bst_delete(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    
+    if name < root['name']:
+        root['left'] = bst_delete(root['left'], name)
+    elif name > root['name']:
+        root['right'] = bst_delete(root['right'], name)
+    else:
+        # одна ветвь или её отсутствие
+        if root['left'] is None:
+            return root['right']
+        if root['right'] is None:
+            return root['left']
+        # две ветви
+        successor = root['right']
+        while successor['left'] is not None:
+            successor = successor['left']
+            
+        root['name'] = successor['name']
+        root['phone'] = successor['phone']
+        root['right'] = bst_delete(root['right'], successor['name'])
+        
+    return root
+
+# центрированный обход (рекурсивно собирает записи в отсортированном порядке)
+def bst_list_all(root):
+    records = []
+    def _inorder(node):
+        if node is not None:
+            _inorder(node['left'])
+            records.append((node['name'], node['phone']))
+            _inorder(node['right'])
+    _inorder(root)
+    return records
+
+
+# 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ
+
+def run_experiments():
+    N = 3000 
+    HASH_SIZE = 1007
+    
+    print(f"генерация тестовых данных для N = {N}...")
+    records_sorted = [(f"User_{i:05d}", f"+7999123{i:04d}") for i in range(N)]
+    records_shuffled = records_sorted.copy()
+    random.seed(42)
+    random.shuffle(records_shuffled)
+    
+    # подготовка выборок 
+    existing_sample = [r[0] for r in random.sample(records_sorted, min(100, N))]
+    non_existing_sample = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    search_names = existing_sample + non_existing_sample
+     
+    delete_names = [r[0] for r in random.sample(records_sorted, min(50, N))]
+    csv_rows = [["структура", "режим", "операция", "повторение", "время (сек)"]]
+    modes = [("случайный", records_shuffled), ("отсортированный", records_sorted)]
+    
+    print("запуск экспериментов (5 повторений для каждого режима)")
+
+# ТЕСТ: СВЯЗНЫЙ СПИСОК
+
+    for mode_name, data in modes:
+        for rep in range(1, 6):
+            head = None
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name, phone in data:
+                head = ll_insert(head, name, phone)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
+            
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name in search_names:
+                ll_find(head, name)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
+            
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name in delete_names:
+                head = ll_delete(head, name)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
+
+# ТЕСТ: ХЕШ-ТАБЛИЦА
+
+    for mode_name, data in modes:
+        for rep in range(1, 6):
+            buckets = [None] * HASH_SIZE
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name, phone in data:
+                ht_insert(buckets, name, phone)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
+            
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name in search_names:
+                ht_find(buckets, name)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
+            
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name in delete_names:
+                ht_delete(buckets, name)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
+
+# ТЕСТ: ДЕРЕВО ПОИСКА (BST)
+
+    for mode_name, data in modes:
+        for rep in range(1, 6):
+            root = None
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name, phone in data:
+                root = bst_insert(root, name, phone)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["BST", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
+            
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name in search_names:
+                bst_find(root, name)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["BST", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
+            
+            t_start = time.perf_counter()
+            for name in delete_names:
+                root = bst_delete(root, name)
+            t_end = time.perf_counter()
+            csv_rows.append(["BST", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
+
+# сохранение в csv
+    with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerows(csv_rows)
+    print("\nвсе замеры сохранены в файл 'results.csv'.")
+    
+    show_summary(csv_rows)
+
+# функция для подсчета и вывода среднего времени
+def show_summary(rows):
+    summary = defaultdict(list)
+    for row in rows[1:]:
+        struct, mode, op, rep, elapsed = row
+        summary[(struct, mode, op)].append(elapsed)
+
+    print("\nСВОДНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ (СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ИЗ 5 ЗАПУСКОВ)")
+    print(f"{'структура':<12} | {'режим данных':<15} | {'операция':<10} | {'время (сек)':<12}")
+    print("-" * 59)
+    for (struct, mode, op), times in sorted(summary.items()):
+        avg_time = sum(times) / len(times)
+        print(f"{struct:<12} | {mode:<15} | {op:<10} | {avg_time:.6f}")
+
+
+
+# 5. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
+
+def plot_results(csv_filename="results.csv"):
+    print("построение графика")
+    try:
+        df = pd.read_csv(csv_filename)
+        
+        df_insert = df[df["операция"] == "вставка"]
+        
+        pivot_df = df_insert.pivot_table(
+            index="структура", 
+            columns="режим", 
+            values="время (сек)", 
+            aggfunc="mean"
+        )
+        
+        pivot_df.plot(kind="bar", figsize=(10, 6), color=['#1f77b4', '#ff7f0e'])
+        
+        plt.title("сравнение времени вставки (N=3000)")
+        plt.ylabel("среднее время выполнения (сек)")
+        plt.xlabel("структура данных")
+        plt.xticks(rotation=0)
+        plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
+        plt.savefig("benchmark_chart.png")
+        print("график сохранен как benchmark_chart.png")
+        plt.show()
+        
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"файл {csv_filename} не найден. сначала запустите тесты.")
+
+
+def print_report():
+    report = """
+ 
+                      5. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
+
+1. Влияние порядка входных данных на скорость вставки в BST:
+   - На случайных данных BST строится сбалансированным. Высота дерева составляет
+     примерно O(log N), поэтому вставка происходит почти мгновенно.
+   - На отсортированных данных происходит ДЕГРАДАЦИЯ дерева. Каждый элемент больше
+     предыдущего и вставляется строго вправо. Дерево вырождается в связный список.
+     Сложность возрастает до O(N), что отчетливо видно по гигантскому пику на графике.
+
+2. Чувствительность Хеш-таблицы к порядку:
+   - Хеш-таблица НЕ ЧУВСТВИТЕЛЬНА к порядку данных. Математическая хеш-функция 
+     превращает любое имя в хаотичный индекс и равномерно распределяет записи 
+     по бакетам. В обоих режимах операции выполняются за константное время O(1).
+
+3. Почему связный список всегда медленен при поиске:
+   - У связного списка нет индексов для прямого доступа. Поиск всегда линейный O(N) 
+     — алгоритм вынужден последовательно перебирать элементы от головы к хвосту. 
+
+4. Как удаление работает в каждой структуре:
+   - Связный список: O(N) затрачивается на линейный поиск узла, само удаление — O(1).
+   - Хеш-таблица: O(1) нахождение бакета по хешу, удаление из цепочки коллизий мгновенно.
+   - BST: В среднем O(log N), в худшем O(N). Требует поиска узла и перестройки связей 
+     (замена удаляемого узла на его потомка или минимальный элемент правого поддерева).
+
+ВЫВОД:
+   - ДЛЯ ЧАСТЫХ ВСТАВОК И ПОИСКА: Идеально подходит Хеш-таблица благодаря скорости O(1).
+   - ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ ДАННЫХ В ПОРЯДКЕ (АЛФАВИТНОМ): Стоит выбирать Двоичное дерево поиска 
+     (BST), так как обход дерева (In-order traversal) сразу выдает отсортированные данные.
+    """
+    print(report)
+
+if __name__ == "__main__":
+    run_experiments()
+    plot_results()
+    print_report()
+
+
+# ЗАДАНИЕ 2: ПОИСК ВЫХОДА ИЗ ЛАБИРИНТА
+
+# стратегия №1: BFS
+class BFSStrategy(PathfindingStrategy):
+    def solve(self, maze: Maze):
+        
+        # проверка входных данных
+        if not maze.start or not maze.end:
+            return None
+        
+        # инициализация структур данных
+        queue = deque([(maze.start, [maze.start])])
+        visited = set([maze.start])
+        
+        # направление для шагов
+        directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
+        
+        # основной цикл обхода лабиринта
+        while queue:
+            current, path = queue.popleft()
+            if current == maze.end: 
+                return path
+            r, c = current
+            for dr, dc in directions:
+                nr, nc = r + dr, c + dc
+                if maze.is_walkable(nr, nc) and (nr, nc) not in visited:
+                    visited.add((nr, nc))
+                    queue.append(((nr, nc), path + [(nr, nc)]))
+        return None