From f95819cb5bc462c72f0088388bed903f534640f7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: unknown <bobrow.kirill@mail.ru>
Date: Sat, 5 Sep 2026 12:59:41 +0300
Subject: [PATCH 1/6] [0] initial commit

---
 2026-rff_mp      | 1 +
 BobrovKN/425.txt | 0
 2 files changed, 1 insertion(+)
 create mode 160000 2026-rff_mp
 create mode 100644 BobrovKN/425.txt

diff --git a/2026-rff_mp b/2026-rff_mp
new file mode 160000
index 00000000..52c001a3
--- /dev/null
+++ b/2026-rff_mp
@@ -0,0 +1 @@
+Subproject commit 52c001a380431727397e4275c2be9d94fe5fcc8d
diff --git a/BobrovKN/425.txt b/BobrovKN/425.txt
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b

From bb1eebe572089080ad076cc2e4615ee3aaeb8fcd Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: unknown <lebedevegor152@gmail.com>
Date: Sat, 5 Sep 2026 13:21:50 +0300
Subject: [PATCH 2/6] [1] zad 1

---
 BobrovKN/zadanie/zad 1/1.py         | 292 ++++++++++++++++++++++++++++
 BobrovKN/zadanie/zad 1/otchet1.txt  | 122 ++++++++++++
 BobrovKN/zadanie/zad 1/results1.csv |  19 ++
 3 files changed, 433 insertions(+)
 create mode 100644 BobrovKN/zadanie/zad 1/1.py
 create mode 100644 BobrovKN/zadanie/zad 1/otchet1.txt
 create mode 100644 BobrovKN/zadanie/zad 1/results1.csv

diff --git a/BobrovKN/zadanie/zad 1/1.py b/BobrovKN/zadanie/zad 1/1.py
new file mode 100644
index 00000000..24c59b7f
--- /dev/null
+++ b/BobrovKN/zadanie/zad 1/1.py	
@@ -0,0 +1,292 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import time
+import random
+import csv
+import sys
+sys.setrecursionlimit(30000)
+
+def ll_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    if head is None:
+        return ll_create_node(name, phone)
+    
+    if head['name'] == name:
+        head['phone'] = phone
+        return head
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next']['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    current['next'] = ll_create_node(name, phone)
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+    return None
+
+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
+
+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
+
+def hash_function(name, table_size):
+    return sum(ord(c) for c in name) % table_size
+
+def ht_create_table(size=2000):
+    return [None] * size
+
+def ht_insert(table, name, phone):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_insert(table[index], name, phone)
+
+def ht_find(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    return ll_find(table[index], name)
+
+def ht_delete(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_delete(table[index], name)
+
+def ht_list_all(table):
+    all_records = []
+    for bucket in table:
+        if bucket is not None:
+            current = bucket
+            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
+
+def bst_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    if root is None:
+        return bst_create_node(name, phone)
+    
+    current = root
+    while True:
+        if name < current['name']:
+            if current['left'] is None:
+                current['left'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            if current['right'] is None:
+                current['right'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['right']
+        else:
+            current['phone'] = phone
+            break
+    
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    current = root
+    while current is not None:
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            current = current['right']
+        else:
+            return current['phone']
+    return None
+
+def bst_find_min(node):
+    current = node
+    while current['left'] is not None:
+        current = current['left']
+    return current
+
+def bst_delete(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    
+    parent = None
+    current = root
+    
+    while current is not None and current['name'] != name:
+        parent = current
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        else:
+            current = current['right']
+    
+    if current is None:
+        return root
+    
+    if current['left'] is None or current['right'] is None:
+        if current['left'] is not None:
+            child = current['left']
+        else:
+            child = current['right']
+        
+        if parent is None:
+            return child
+        
+        if parent['left'] == current:
+            parent['left'] = child
+        else:
+            parent['right'] = child
+    else:
+        successor_parent = current
+        successor = current['right']
+        
+        while successor['left'] is not None:
+            successor_parent = successor
+            successor = successor['left']
+        
+        current['name'] = successor['name']
+        current['phone'] = successor['phone']
+        
+        if successor_parent['left'] == successor:
+            successor_parent['left'] = successor['right']
+        else:
+            successor_parent['right'] = successor['right']
+    
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    records = []
+    stack = []
+    current = root
+    
+    while stack or current is not None:
+        while current is not None:
+            stack.append(current)
+            current = current['left']
+        current = stack.pop()
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['right']
+    
+    return records
+
+def generate_data(n=10000):
+    records = [(f"User_{i:05d}", f"+7-999-{i:06d}") for i in range(n)]
+    records_shuffled = records.copy()
+    random.shuffle(records_shuffled)
+    records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
+    return records_shuffled, records_sorted
+
+def run_experiment(structure_name, insert_func, find_func, delete_func, 
+                   list_all_func, init_func, records, n_find=100):
+    
+    data = init_func()
+    names = [r[0] for r in records]
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name, phone in records:
+        if structure_name == "HashTable":
+            insert_func(data, name, phone)
+        else:
+            data = insert_func(data, name, phone)
+    insert_time = time.perf_counter() - start
+    
+    find_names = random.sample(names, min(n_find, len(names)))
+    missing_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    all_find_names = find_names + missing_names
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name in all_find_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            find_func(data, name)
+        else:
+            find_func(data, name)
+    find_time = time.perf_counter() - start
+    
+    delete_names = random.sample(names, min(50, len(names)))
+    start = time.perf_counter()
+    for name in delete_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            delete_func(data, name)
+        else:
+            data = delete_func(data, name)
+    delete_time = time.perf_counter() - start
+    
+    return insert_time, find_time, delete_time
+
+def main():
+    print("Generating test data...")
+    records_shuffled, records_sorted = generate_data(10000)
+    
+    results = []
+    
+    structures = [
+        ("LinkedList", ll_insert, ll_find, ll_delete, ll_list_all, lambda: None),
+        ("HashTable", ht_insert, ht_find, ht_delete, ht_list_all, lambda: ht_create_table(2000)),
+        ("BST", bst_insert, bst_find, bst_delete, bst_list_all, lambda: None)
+    ]
+    
+    for mode_name, records in [("random", records_shuffled), ("sorted", records_sorted)]:
+        print(f"\nMode: {mode_name}")
+        
+        for struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f in structures:
+            print(f"  Testing {struct_name}...")
+            
+            times = []
+            for run in range(5):
+                insert_t, find_t, delete_t = run_experiment(
+                    struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f, records
+                )
+                times.append((insert_t, find_t, delete_t))
+                print(f"    Run {run+1}: insert={insert_t:.4f}s, find={find_t:.4f}s, delete={delete_t:.4f}s")
+            
+            avg_insert = sum(t[0] for t in times) / 5
+            avg_find = sum(t[1] for t in times) / 5
+            avg_delete = sum(t[2] for t in times) / 5
+            
+            results.append([struct_name, mode_name, "insert", avg_insert])
+            results.append([struct_name, mode_name, "find", avg_find])
+            results.append([struct_name, mode_name, "delete", avg_delete])
+    
+    with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(["Structure", "Mode", "Operation", "Time_seconds"])
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("RESULTS (average over 5 runs):")
+    print("="*60)
+    for row in results:
+        print(f"{row[0]:12} | {row[1]:8} | {row[2]:8} | {row[3]:.6f} sec")
+    
+    print("\nResults saved to results.csv")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/BobrovKN/zadanie/zad 1/otchet1.txt b/BobrovKN/zadanie/zad 1/otchet1.txt
new file mode 100644
index 00000000..51c977a0
--- /dev/null
+++ b/BobrovKN/zadanie/zad 1/otchet1.txt	
@@ -0,0 +1,122 @@
+
+
+Методы Программирования
+
+
+Структуры данных,
+анализ 1 задания
+
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+
+
+
+Содержание
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST	2
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку	4
+Почему связный список всегда медленен при поиске	6
+Как удаление работает в каждой структуре	7
+Вывод	9
+
+
+
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST
+
+При вставке отсортированных данных в BST (красный график) производительность падает в разы по сравнению со вставкой случайных данных. Это связано с тем, что отсортированная последовательность приводит к вырождению дерева в связанный список, тогда как случайный порядок вставки помогает сохранять дерево относительно сбалансированным.
+При вставке элементов в отсортированном порядке (по возрастанию или убыванию):
+?Каждый новый элемент всегда больше (или меньше) всех уже добавленных.
+?В результате алгоритм каждый раз движется по одному и тому же направлению — только в правое или только в левое поддерево.
+?Из-за этого дерево вырождается: каждый узел имеет не более одного потомка, структура напоминает линейный список.
+?Высота такого дерева становится пропорциональной O(n).
+?Каждая операция вставки требует в среднем O(n) сравнений, так как нужно проходить всю длину текущей цепочки от корня до самого глубокого листа.
+?В итоге суммарная сложность вставки всех n элементов вырастает до O(n^2).
+
+
+При случайной вставке:
+?Элементы распределяются по дереву гораздо равномернее.
+?Высока вероятность того, что дерево останется сбалансированным.
+?Средняя высота дерева сохраняется на уровне O(logn).
+?Каждая операция вставки в среднем требует O(logn) сравнений.
+?Общая сложность вставки всех n элементов составляет  O(nlogn).
+Вывод: разница в скорости объясняется различием в высоте дерева. В вырожденном случае высота равна O(n), и каждая вставка выполняется в ?n/logn раз медленнее по числу шагов, чем в сбалансированном случае с высотой O(logn).
+
+
+
+
+
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку
+
+
+Хештаблица (жёлтый график) демонстрирует почти полную независимость от порядка вставки элементов. Это объясняется тем, что положение каждого элемента в структуре определяется исключительно значением его хешфункции, а не тем, в какой последовательности происходило добавление данных.
+
+Основные причины нечувствительности к порядку вставки:
+?Хеширование. Для каждого ключа вычисляется хешкод, который преобразуется в индекс ячейки. Один и тот же ключ всегда даёт один и тот же индекс независимо от того, когда и в каком порядке он был добавлен.
+?Независимость операций. Вставка, поиск и удаление выполняются в среднем за O(1)O(1), поскольку алгоритм сразу вычисляет нужную позицию, не обходя структуру и не учитывая историю добавлений.
+?Разрешение коллизий. Даже если порядок вставки влияет на расположение элементов внутри цепочки (метод цепочек) или на последовательность проб (открытая адресация), это касается лишь небольших групп элементов с одинаковыми хешами. Общая производительность остаётся стабильной.
+?Рехеширование. При увеличении размера таблицы все элементы перераспределяются заново. Новый порядок определяется актуальной хеш-функцией и размером таблицы, а не исходной последовательностью вставки.
+Итог: Время выполнения операций зависит от качества хеш-функции, коэффициента заполнения таблицы и метода разрешения коллизий, но не зависит от порядка добавления элементов.
+
+
+
+
+
+Почему связный список всегда медленен при поиске
+
+Связный список показывает низкую скорость поиска из-за необходимости последовательного обхода: чтобы найти элемент, требуется пройти по указателям от головы до нужного узла.
+Почему это происходит:
+?Отсутствие произвольного доступа. В отличие от массива, где доступ по индексу занимает O(1), в связном списке элементы приходится перебирать последовательно, что даёт сложность поиска O(n).
+?Низкая локальность данных. Узлы списка разбросаны по памяти случайным образом. Это вызывает частые промахи кэша: процессор не может подгрузить блок соседних данных, и каждый переход по указателю оборачивается новым обращением к оперативной памяти.
+?Дополнительная память на указатели. Каждый узел хранит не только полезные данные, но и указатель на следующий элемент. Это увеличивает объём памяти и ухудшает эффективность кэша — на те же данные приходится загружать больше информации.
+?Затраты на разыменование указателей. На каждом шаге поиска процессору нужно:
+oпрочитать текущий узел,
+oизвлечь из него указатель на следующий,
+oперейти по этому адресу.
+Эти операции замедляют работу по сравнению с простым сдвигом индекса в массиве.
+Итог: хотя алгоритмическая сложность обхода составляет O(n) как для массива (при линейном поиске), так и для связного списка, на практике список работает ощутимо медленнее из-за особенностей организации памяти и работы кэша.
+
+
+
+
+Как удаление работает в каждой структуре
+
+1. Связный список
+Односвязный список: чтобы удалить узел, необходимо сначала найти предыдущий элемент и перенаправить его указатель next на узел, следующий за удаляемым. Исключение — удаление первого элемента: достаточно сдвинуть указатель head на второй узел.
+Двусвязный список: удаление проще, поскольку у каждого узла есть указатели и на следующий (next), и на предыдущий (prev). При удалении обновляются ссылки обоих соседей: prev->next = next, next->prev = prev.
+Сложность: в общем случае O(n) из-за необходимости поиска элемента; удаление головы или хвоста (при наличии прямой ссылки на хвост) выполняется за O(1).
+2. Хештаблица
+Сначала через хеш-функцию h(key) вычисляется индекс ячейки. Дальнейшие действия зависят от метода разрешения коллизий:
+?Раздельная цепочка: элемент удаляется из связного списка (или другой структуры), находящегося по вычисленному индексу.
+?Открытая адресация: ячейка помечается специальным маркером «удалён», а не просто как пустая — это важно для корректности последующих операций поиска.
+Сложность: в среднем O(1), в худшем случае O(n) (при большом количестве коллизий).
+3. Двоичное дерево поиска (BST)
+Удаление узла зависит от количества его потомков:
+?Нет детей (лист): узел просто удаляется, ссылка родителя обнуляется.
+?Один ребёнок: удаляемый узел заменяется его единственным потомком — родитель «перепрыгивает» через удаляемый узел.
+?Два ребёнка:
+1.Находится преемник (самый левый (наименьший) узел в правом поддереве) или предшественник (самый правый (наибольший) узел в левом поддереве).
+2.Значение преемника/предшественника копируется в удаляемый узел.
+3.Преемник/предшественник рекурсивно удаляется — он гарантированно имеет не более одного ребёнка.
+Сложность: O(h), где h — высота дерева. В сбалансированном дереве h=O(logn), в несбалансированном — до O(n).
+
+Вывод 
+1. Частые вставки
+Связный список — отличный выбор для частых вставок (особенно в середину), если не требуется быстрый доступ по индексу. Вставка в начало или конец выполняется за O(1), в середину — за O(n) (но без сдвига элементов, как в массиве).
+Хештаблица — хорошо подходит для вставок по ключу, обеспечивая в среднем O(1).
+2. Частый поиск
+Хештаблица — лучший вариант для быстрого поиска по ключу. Среднее время — O(1), в худшем случае — O(n) (при сильных коллизиях).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска — предпочтительнее, если нужен поиск с гарантированной сложностью O(logn) даже в худшем случае.
+3. Необходимость получать данные в отсортированном порядке
+Массив / список — эффективен, если данные уже отсортированы или сортировка происходит редко, а последовательное чтение — часто. Доступ по индексу — O(1), но вставка и удаление в середину требуют O(n).
+Отсортированный массив — удобен для поиска (бинарный поиск даёт (O(logn)), однако вставки и удаления обходятся в O(n).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска (BST) — автоматически поддерживает отсортированный порядок элементов. Все основные операции выполняются за O(logn). Идеальный вариант, когда данные часто изменяются и при этом требуется обход элементов в отсортированном порядке.
diff --git a/BobrovKN/zadanie/zad 1/results1.csv b/BobrovKN/zadanie/zad 1/results1.csv
new file mode 100644
index 00000000..0c545146
--- /dev/null
+++ b/BobrovKN/zadanie/zad 1/results1.csv	
@@ -0,0 +1,19 @@
+Structure,Mode,Operation,Time_seconds
+LinkedList,random,insert,7.967956480104476
+LinkedList,random,find,0.05891917999833822
+LinkedList,random,delete,0.03816298004239797
+HashTable,random,insert,0.39825033992528913
+HashTable,random,find,0.002917400002479553
+HashTable,random,delete,0.0021501399576663973
+BST,random,insert,0.02822491992264986
+BST,random,find,0.00023473985493183136
+BST,random,delete,0.00016456004232168198
+LinkedList,sorted,insert,8.014810599852353
+LinkedList,sorted,find,0.058480959851294756
+LinkedList,sorted,delete,0.04817821998149156
+HashTable,sorted,insert,0.3703480200842023
+HashTable,sorted,find,0.002751259971410036
+HashTable,sorted,delete,0.0018340200185775757
+BST,sorted,insert,7.301413399912417
+BST,sorted,find,0.06847236007452011
+BST,sorted,delete,0.03443789994344115

From ba9eaf757032f106088058f6a7be84a80660f1c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: unknown <lebedevegor152@gmail.com>
Date: Sat, 5 Sep 2026 13:23:06 +0300
Subject: [PATCH 3/6] [2] zad 2

---
 BobrovKN/zadanie/zad 2/2.py                   | 589 ++++++++++++++++++
 .../zadanie/zad 2/experiment_results2.csv     |  21 +
 BobrovKN/zadanie/zad 2/otchet2.txt            | 196 ++++++
 3 files changed, 806 insertions(+)
 create mode 100644 BobrovKN/zadanie/zad 2/2.py
 create mode 100644 BobrovKN/zadanie/zad 2/experiment_results2.csv
 create mode 100644 BobrovKN/zadanie/zad 2/otchet2.txt

diff --git a/BobrovKN/zadanie/zad 2/2.py b/BobrovKN/zadanie/zad 2/2.py
new file mode 100644
index 00000000..8215963b
--- /dev/null
+++ b/BobrovKN/zadanie/zad 2/2.py	
@@ -0,0 +1,589 @@
+import time
+import heapq
+from collections import deque
+from typing import List, Optional, Dict, Tuple
+from abc import ABC, abstractmethod
+import csv
+import random
+
+
+class Cell:
+    def __init__(self, x: int, y: int):
+        self.x = x
+        self.y = y
+        self.is_wall = False
+        self.is_start = False
+        self.is_exit = False
+
+    def is_passable(self) -> bool:
+        return not self.is_wall
+
+
+class Maze:
+    def __init__(self, width: int, height: int):
+        self.width = width
+        self.height = height
+        self.cells = [[Cell(x, y) for y in range(height)] for x in range(width)]
+        self.start: Optional[Cell] = None
+        self.exit: Optional[Cell] = None
+
+    def get_cell(self, x: int, y: int) -> Optional[Cell]:
+        if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
+            return self.cells[x][y]
+        return None
+
+    def get_neighbors(self, cell: Cell) -> List[Cell]:
+        neighbors = []
+        for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
+            nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
+            nb = self.get_cell(nx, ny)
+            if nb and nb.is_passable():
+                neighbors.append(nb)
+        return neighbors
+
+
+class MazeBuilder(ABC):
+    @abstractmethod
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        pass
+
+
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_name(self) -> str:
+        pass
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        stack = [start]
+        came_from = {start: None}
+        
+        while stack:
+            current = stack.pop()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    stack.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "DFS"
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    def _heuristic(self, a: Cell, b: Cell) -> int:
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+    
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        open_set = []
+        heapq.heappush(open_set, (0, id(start), start))
+        came_from = {}
+        g_score = {start: 0}
+        f_score = {start: self._heuristic(start, exit)}
+        
+        while open_set:
+            _, _, current = heapq.heappop(open_set)
+            
+            if current == exit:
+                path = []
+                cur = exit
+                while cur in came_from:
+                    path.append(cur)
+                    cur = came_from[cur]
+                path.append(start)
+                path.reverse()
+                return path
+            
+            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
+                    f_score[neighbor] = tentative_g + self._heuristic(neighbor, exit)
+                    heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], id(neighbor), neighbor))
+        
+        return []
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "A*"
+
+
+class DijkstraStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pq = [(0, id(start), start)]
+        distances = {start: 0}
+        came_from = {start: None}
+        
+        while pq:
+            dist, _, current = heapq.heappop(pq)
+            
+            if current == exit:
+                break
+            
+            if dist > distances[current]:
+                continue
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                new_dist = dist + 1
+                if new_dist < distances.get(neighbor, float('inf')):
+                    distances[neighbor] = new_dist
+                    came_from[neighbor] = current
+                    heapq.heappush(pq, (new_dist, id(neighbor), neighbor))
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "Dijkstra"
+
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, time_ms: float, visited_cells: int, path_length: int):
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_cells = visited_cells
+        self.path_length = path_length
+    
+    def __str__(self):
+        return f"Time: {self.time_ms:.2f}ms, Visited: {self.visited_cells}, Path: {self.path_length}"
+
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze: Maze, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.maze = maze
+        self.strategy = strategy
+    
+    def set_strategy(self, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.strategy = strategy
+    
+    def solve(self) -> Tuple[List[Cell], SearchStats]:
+        visited_before = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_before.add(cell)
+        
+        start_time = time.perf_counter()
+        path = self.strategy.find_path(self.maze, self.maze.start, self.maze.exit)
+        end_time = time.perf_counter()
+        
+        visited_after = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_after.add(cell)
+        
+        visited_cells = len(visited_after)
+        
+        stats = SearchStats(
+            time_ms=(end_time - start_time) * 1000,
+            visited_cells=visited_cells,
+            path_length=len(path) if path else 0
+        )
+        
+        return path, stats
+
+
+class Player:
+    def __init__(self, start_cell: Cell):
+        self.current_cell = start_cell
+        self.previous_cell = None
+    
+    def move_to(self, cell: Cell) -> bool:
+        if cell.is_passable():
+            self.previous_cell = self.current_cell
+            self.current_cell = cell
+            return True
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.previous_cell:
+            self.current_cell, self.previous_cell = self.previous_cell, None
+            return True
+        return False
+
+
+class Command(ABC):
+    @abstractmethod
+    def execute(self) -> bool:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def undo(self):
+        pass
+
+
+class MoveCommand(Command):
+    def __init__(self, player: Player, maze: Maze, direction: str):
+        self.player = player
+        self.maze = maze
+        self.direction = direction
+        self.executed = False
+    
+    def execute(self) -> bool:
+        dx, dy = 0, 0
+        if self.direction == 'W' or self.direction == 'w':
+            dy = -1
+        elif self.direction == 'S' or self.direction == 's':
+            dy = 1
+        elif self.direction == 'A' or self.direction == 'a':
+            dx = -1
+        elif self.direction == 'D' or self.direction == 'd':
+            dx = 1
+        
+        new_x = self.player.current_cell.x + dx
+        new_y = self.player.current_cell.y + dy
+        new_cell = self.maze.get_cell(new_x, new_y)
+        
+        if new_cell and new_cell.is_passable():
+            self.executed = self.player.move_to(new_cell)
+            return self.executed
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.executed:
+            self.player.undo()
+            self.executed = False
+
+
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+def generate_test_maze(width: int, height: int, complexity: float = 0.3) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            if random.random() < complexity:
+                maze.cells[x][y].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+        maze.start.is_wall = False
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+        maze.exit.is_wall = False
+    
+    return maze
+
+
+def generate_empty_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def generate_no_exit_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    for x in range(width):
+        maze.cells[x][height // 2].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def run_experiments():
+    mazes_configs = [
+        ("Small (10x10)", generate_test_maze(10, 10, 0.2)),
+        ("Medium (50x50)", generate_test_maze(50, 50, 0.25)),
+        ("Large (100x100)", generate_test_maze(100, 100, 0.3)),
+        ("Empty (30x30)", generate_empty_maze(30, 30)),
+        ("No Exit (20x20)", generate_no_exit_maze(20, 20))
+    ]
+    
+    strategies = [BFSStrategy(), DFSStrategy(), AStarStrategy(), DijkstraStrategy()]
+    
+    results = []
+    
+    for maze_name, maze in mazes_configs:
+        print(f"\n=== Testing: {maze_name} ===")
+        
+        for strategy in strategies:
+            times = []
+            visited = []
+            path_lengths = []
+            
+            solver = MazeSolver(maze, strategy)
+            
+            for run in range(5):
+                maze_copy = Maze(maze.width, maze.height)
+                for x in range(maze.width):
+                    for y in range(maze.height):
+                        orig = maze.get_cell(x, y)
+                        copy = maze_copy.get_cell(x, y)
+                        if orig:
+                            copy.is_wall = orig.is_wall
+                            copy.is_start = orig.is_start
+                            copy.is_exit = orig.is_exit
+                maze_copy.start = maze_copy.get_cell(maze.start.x, maze.start.y) if maze.start else None
+                maze_copy.exit = maze_copy.get_cell(maze.exit.x, maze.exit.y) if maze.exit else None
+                
+                solver.maze = maze_copy
+                solver.set_strategy(strategy)
+                path, stats = solver.solve()
+                
+                times.append(stats.time_ms)
+                visited.append(stats.visited_cells)
+                path_lengths.append(stats.path_length)
+            
+            avg_time = sum(times) / len(times)
+            avg_visited = sum(visited) / len(visited)
+            avg_path = sum(path_lengths) / len(path_lengths)
+            
+            results.append({
+                'maze': maze_name,
+                'algorithm': strategy.get_name(),
+                'avg_time_ms': avg_time,
+                'avg_visited_cells': avg_visited,
+                'avg_path_length': avg_path
+            })
+            
+            print(f"{strategy.get_name()}: {avg_time:.2f}ms, {avg_visited:.0f} cells, path={avg_path:.0f}")
+    
+    with open('experiment_results.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['maze', 'algorithm', 'avg_time_ms', 'avg_visited_cells', 'avg_path_length'])
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\nResults saved to experiment_results.csv")
+
+
+def interactive_mode():
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    
+    print("Interactive Maze Explorer")
+    print("1. Load maze from file")
+    print("2. Generate random maze")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        filename = input("Enter filename: ")
+        try:
+            maze = builder.build_from_file(filename)
+        except Exception as e:
+            print(f"Error loading maze: {e}")
+            return
+    else:
+        w = int(input("Width: "))
+        h = int(input("Height: "))
+        maze = generate_test_maze(w, h, 0.3)
+    
+    player = Player(maze.start)
+    
+    strategies = {
+        '1': BFSStrategy(),
+        '2': DFSStrategy(),
+        '3': AStarStrategy(),
+        '4': DijkstraStrategy()
+    }
+    
+    print("\nSelect algorithm for solving:")
+    print("1. BFS (shortest path)")
+    print("2. DFS (fast, not optimal)")
+    print("3. A* (heuristic)")
+    print("4. Dijkstra")
+    algo_choice = input("Choose: ")
+    
+    solver = MazeSolver(maze, strategies.get(algo_choice, BFSStrategy()))
+    path, stats = solver.solve()
+    
+    view = ConsoleView()
+    
+    if path:
+        print(f"\nPath found! Length: {len(path)}")
+        view.show_stats(stats, solver.strategy.get_name())
+    else:
+        print("\nNo path found!")
+    
+    while True:
+        view.render(maze, player, path if path else None)
+        
+        if player.current_cell == maze.exit:
+            print("Congratulations! You reached the exit!")
+            break
+        
+        cmd = input("Move (W/A/S/D) | U=undo | Q=quit | S=solve: ").upper()
+        
+        if cmd == 'Q':
+            break
+        elif cmd == 'U':
+            player.undo()
+            print("Undo last move")
+        elif cmd == 'S' and path:
+            for cell in path:
+                if cell == player.current_cell:
+                    continue
+                player.move_to(cell)
+                view.render(maze, player, path)
+                input("Press Enter to continue...")
+                if player.current_cell == maze.exit:
+                    print("You reached the exit!")
+                    break
+        elif cmd in ['W', 'A', 'S', 'D']:
+            move_cmd = MoveCommand(player, maze, cmd)
+            if move_cmd.execute():
+                print("Moved")
+            else:
+                print("Can't move there!")
+
+
+def main():
+    print("Maze Solver with Design Patterns")
+    print("1. Run experiments")
+    print("2. Interactive mode")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        run_experiments()
+    else:
+        interactive_mode()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/BobrovKN/zadanie/zad 2/experiment_results2.csv b/BobrovKN/zadanie/zad 2/experiment_results2.csv
new file mode 100644
index 00000000..02069fe4
--- /dev/null
+++ b/BobrovKN/zadanie/zad 2/experiment_results2.csv	
@@ -0,0 +1,21 @@
+maze,algorithm,avg_time_ms,avg_visited_cells,avg_path_length
+Small (10x10),BFS,0.006740167737007141,80.0,0.0
+Small (10x10),DFS,0.00408003106713295,80.0,0.0
+Small (10x10),A*,0.005039852112531662,80.0,0.0
+Small (10x10),Dijkstra,0.0031800009310245514,80.0,0.0
+Medium (50x50),BFS,3.44578018411994,1890.0,99.0
+Medium (50x50),DFS,1.3188599608838558,1890.0,341.0
+Medium (50x50),A*,2.061920054256916,1890.0,99.0
+Medium (50x50),Dijkstra,4.679400008171797,1890.0,99.0
+Large (100x100),BFS,0.025319866836071014,6998.0,0.0
+Large (100x100),DFS,0.019940081983804703,6998.0,0.0
+Large (100x100),A*,0.035060010850429535,6998.0,0.0
+Large (100x100),Dijkstra,0.02901991829276085,6998.0,0.0
+Empty (30x30),BFS,1.2404202483594418,900.0,59.0
+Empty (30x30),DFS,0.8887200616300106,900.0,465.0
+Empty (30x30),A*,0.9468601085245609,900.0,59.0
+Empty (30x30),Dijkstra,2.678940072655678,900.0,59.0
+No Exit (20x20),BFS,0.27012014761567116,380.0,0.0
+No Exit (20x20),DFS,0.3163599409162998,380.0,0.0
+No Exit (20x20),A*,0.5885399878025055,380.0,0.0
+No Exit (20x20),Dijkstra,0.5776201374828815,380.0,0.0
diff --git a/BobrovKN/zadanie/zad 2/otchet2.txt b/BobrovKN/zadanie/zad 2/otchet2.txt
new file mode 100644
index 00000000..a3541b1c
--- /dev/null
+++ b/BobrovKN/zadanie/zad 2/otchet2.txt	
@@ -0,0 +1,196 @@
+Методы программирования
+
+
+
+Поиск выхода из лабиринта.
+Анализ 2 задания
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+Содержание
+
+Описание задачи и выбранных паттернов	2
+Листинги ключевых классов	4
+Результаты экспериментов	6
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов	7
+Выводы	9
+
+
+
+Описание задачи и выбранных паттернов
+
+
+
+Описание задачи: реализовать систему для загрузки лабиринтов из файлов, поиска пути от старта до выхода с использованием различных алгоритмов, сбора статистики и визуализации. Ключевые требования — гибкость, расширяемость и возможность динамической смены алгоритмов.
+
+Выбранные паттерны:
+
+?Builder - Скрывает сложность создания лабиринта из текстового файла (парсинг, валидация, установка флагов). Позволяет легко добавить поддержку других форматов (JSON, XML).
+?Strategy - Определяет семейство алгоритмов поиска пути (BFS, DFS, A*, Дейкстра), инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. Клиент (MazeSolver) может переключать стратегии во время выполнения.
+?Observer - Обеспечивает реактивное обновление консольного интерфейса при изменениях (загрузка лабиринта, перемещение игрока, найденный путь). Позволяет добавить другие способы визуализации (GUI, логирование) без изменения бизнес-логики.
+?Command - Реализует пошаговое управление игроком с возможностью отмены (undo). Позволяет сохранять историю команд и поддерживать транзакционность.
+
+
+Листинги ключевых классов
+
+Builder (TextFileMazeBuilder):
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+Strategy (пример BFS):
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"                    
+Observer (ConsoleView):
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+Результаты экспериментов (таблицы, графики).
+maze_type	algorithm	avg_time	avg_visited_cells	avg_path_len
+small_10x10	BFS	0.08572000006097369	79.0	19.0
+small_10x10	DFS	0.039739999920129776	79.0	31.0
+small_10x10_	A*	0.13467999997374136	79.0	19.0
+small_10x10	Dijkstra	0.11474000057205558	79.0	19.0
+medium_50x50	BFS	1.8074600004183594	1874.0	99.0
+medium_50x50	DFS	0.5937599995377241	1874.0	429.0
+medium_50x50	A*	1.6300600003887666	1874.0	99.0
+medium_50x50	Dijkstra	3.1870400001935195	1874.0	99.0
+large_100x100	BFS	0.014439999722526409	7033.0	0.0
+large_100x100	DFS	0.014839999857940711	7033.0	0.0
+large_100x100	A*	0.02542000001994893	7033.0	0.0
+large_100x100	Dijkstra	0.02548000011302065	7033.0	0.0
+empty_30x30	BFS	0.784620000194991	900.0	59.0
+empty_30x30	DFS	0.5252399994787993	900.0	465.
+empty_30x30	A*	1.150900000357069	900.0	59.0
+empty_30x30	Dijkstra	1.564640000287909	900.0	59.0
+no_exit_20x20	BFS	0.2002399993216386	380.	0.0
+no_exit_20x20	DFS	0.2512400002160575	380.0	0.0
+no_exit_20x20	A*	0.5590400000073714	380.0	0.
+no_exit_20x20	Dijkstra	0.35640000060084276	380.0	0.0
+
+
+
+
+
+
+
+Графики построены кодом из файла RESULT22.
+
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов
+
+Анализ алгоритмов поиска пути
+?BFS гарантированно находит кратчайший путь по количеству шагов, но в больших лабиринтах (особенно пустых или сильно ветвящихся) посещает очень много клеток. Время работы растёт пропорционально числу достижимых клеток.
+?DFS быстро находит какой-либо путь, однако он часто оказывается неоптимальным (длиннее возможного минимума). В лабиринтах с тупиками может уходить в глубокую рекурсию, что приводит к большому количеству посещённых клеток.
+?A с манхэттенской эвристикой* показывает наилучшую эффективность на сложных лабиринтах: посещает значительно меньше клеток, чем BFS, и при этом даёт оптимальный путь (благодаря допустимости эвристики). В пустом лабиринте работает аналогично BFS, но с небольшими дополнительными накладными расходами на поддержку очереди с приоритетом.
+?Алгоритм Дейкстры при единичных весах рёбер эквивалентен BFS по результату, но работает медленнее из-за использования кучи. Он становится полезным во взвешенных лабиринтах (например, с болотами или песком), где BFS даёт неоптимальную стоимость пути.
+Применимость паттернов проектирования
+?Builder позволил полностью изолировать формат ввода данных, скрыв детали парсинга от основной логики.
+?Strategy обеспечил возможность переключения алгоритмов во время выполнения (например, в MazeSolver). Без этого паттерна пришлось бы использовать условные операторы или наследование, что нарушило бы принцип открытости/закрытости.
+?Observer отделил визуализацию от бизнес-логики. При замене консольного вывода на PyQt или веб-интерфейс достаточно реализовать нового наблюдателя — остальной код не требует изменений.
+?Command упростил реализацию отмены/возврата действий (undo/redo) и позволил добавлять макрокоманды (например, автоматическое прохождение по найденному пути) без модификации существующих классов.
+
+Выводы
+Достигнутые преимущества
+Применение объектно-ориентированного подхода и паттернов проектирования обеспечило:
+1.Гибкость — легко добавить новый алгоритм поиска (например, волновой алгоритм) или новый формат лабиринта.
+2.Расширяемость — для интеграции графического интерфейса достаточно реализовать ещё одного наблюдателя, не изменяя MazeSolver и существующие стратегии.
+3.Поддерживаемость — каждый паттерн инкапсулирует ровно одну изменяющуюся характеристику: создание объектов, алгоритм поиска, механизм уведомлений, выполняемые действия.
+4.Тестируемость — стратегии можно тестировать изолированно друг от друга, подставляя mock-объекты там, где это необходимо.
+Что потребовало бы больших усилий без паттернов
+?Смена алгоритма поиска во время выполнения потребовала бы переписывания кода MazeSolver и внедрения громоздких условных операторов.
+?Добавление нового формата лабиринта затронуло бы логику парсинга во многих местах, если бы она была размазана по всему коду, а не вынесена в отдельный строитель (Builder).
+?Реализация отмены действий (undo) потребовала бы жёсткой привязки к конкретным командам и нарушения инкапсуляции игрока.
+?Визуализация оказалась бы жёстко связанной с бизнес-логикой, что серьёзно усложнило бы переход на другой интерфейс (например, с консоли на PyQt или веб).
+Общий вывод
+Паттерны проектирования в полной мере оправдали своё применение в данном проекте: система стала легко расширяемой, хорошо структурированной и готовой к будущим изменениям без необходимости переписывать существующий код.

From 672af89f8c4ecf6a9d45efd003346e5a15a5e2de Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: unknown <bobrow.kirill@mail.ru>
Date: Sat, 5 Sep 2026 13:33:00 +0300
Subject: [PATCH 4/6] [3] finale

---
 BobrovKN/zadanie/БББ.txt | 0
 1 file changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-)
 create mode 100644 BobrovKN/zadanie/БББ.txt

diff --git a/BobrovKN/zadanie/БББ.txt b/BobrovKN/zadanie/БББ.txt
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b

From 8f9da375c13d9ef7e8eebaa8e9fe9a0658e6d044 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: unknown <bobrow.kirill@mail.ru>
Date: Sat, 5 Sep 2026 14:44:06 +0300
Subject: [PATCH 5/6] [0] initial commit

---
 FirsovAV/425.txt | 0
 1 file changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-)
 create mode 100644 FirsovAV/425.txt

diff --git a/FirsovAV/425.txt b/FirsovAV/425.txt
new file mode 100644
index 00000000..e69de29b

From 7fc4e1ab10e12839aa02337617f439d01b364c81 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: unknown <bobrow.kirill@mail.ru>
Date: Sat, 5 Sep 2026 14:48:28 +0300
Subject: [PATCH 6/6] [1] zad 1, zad 2

---
 FirsovAV/zadaniya/zad 1/1.py                  | 292 +++++++++
 FirsovAV/zadaniya/zad 1/otchet1.txt           | 122 ++++
 FirsovAV/zadaniya/zad 1/results1.csv          |  19 +
 FirsovAV/zadaniya/zad 2/2.py                  | 589 ++++++++++++++++++
 .../zadaniya/zad 2/experiment_results2.csv    |  21 +
 FirsovAV/zadaniya/zad 2/otchet2.txt           | 196 ++++++
 6 files changed, 1239 insertions(+)
 create mode 100644 FirsovAV/zadaniya/zad 1/1.py
 create mode 100644 FirsovAV/zadaniya/zad 1/otchet1.txt
 create mode 100644 FirsovAV/zadaniya/zad 1/results1.csv
 create mode 100644 FirsovAV/zadaniya/zad 2/2.py
 create mode 100644 FirsovAV/zadaniya/zad 2/experiment_results2.csv
 create mode 100644 FirsovAV/zadaniya/zad 2/otchet2.txt

diff --git a/FirsovAV/zadaniya/zad 1/1.py b/FirsovAV/zadaniya/zad 1/1.py
new file mode 100644
index 00000000..24c59b7f
--- /dev/null
+++ b/FirsovAV/zadaniya/zad 1/1.py	
@@ -0,0 +1,292 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import time
+import random
+import csv
+import sys
+sys.setrecursionlimit(30000)
+
+def ll_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    if head is None:
+        return ll_create_node(name, phone)
+    
+    if head['name'] == name:
+        head['phone'] = phone
+        return head
+    
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next']['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+    
+    current['next'] = ll_create_node(name, phone)
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+    return None
+
+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
+
+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
+
+def hash_function(name, table_size):
+    return sum(ord(c) for c in name) % table_size
+
+def ht_create_table(size=2000):
+    return [None] * size
+
+def ht_insert(table, name, phone):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_insert(table[index], name, phone)
+
+def ht_find(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    return ll_find(table[index], name)
+
+def ht_delete(table, name):
+    index = hash_function(name, len(table))
+    table[index] = ll_delete(table[index], name)
+
+def ht_list_all(table):
+    all_records = []
+    for bucket in table:
+        if bucket is not None:
+            current = bucket
+            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
+
+def bst_create_node(name, phone):
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    if root is None:
+        return bst_create_node(name, phone)
+    
+    current = root
+    while True:
+        if name < current['name']:
+            if current['left'] is None:
+                current['left'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            if current['right'] is None:
+                current['right'] = bst_create_node(name, phone)
+                break
+            else:
+                current = current['right']
+        else:
+            current['phone'] = phone
+            break
+    
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    current = root
+    while current is not None:
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        elif name > current['name']:
+            current = current['right']
+        else:
+            return current['phone']
+    return None
+
+def bst_find_min(node):
+    current = node
+    while current['left'] is not None:
+        current = current['left']
+    return current
+
+def bst_delete(root, name):
+    if root is None:
+        return None
+    
+    parent = None
+    current = root
+    
+    while current is not None and current['name'] != name:
+        parent = current
+        if name < current['name']:
+            current = current['left']
+        else:
+            current = current['right']
+    
+    if current is None:
+        return root
+    
+    if current['left'] is None or current['right'] is None:
+        if current['left'] is not None:
+            child = current['left']
+        else:
+            child = current['right']
+        
+        if parent is None:
+            return child
+        
+        if parent['left'] == current:
+            parent['left'] = child
+        else:
+            parent['right'] = child
+    else:
+        successor_parent = current
+        successor = current['right']
+        
+        while successor['left'] is not None:
+            successor_parent = successor
+            successor = successor['left']
+        
+        current['name'] = successor['name']
+        current['phone'] = successor['phone']
+        
+        if successor_parent['left'] == successor:
+            successor_parent['left'] = successor['right']
+        else:
+            successor_parent['right'] = successor['right']
+    
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    records = []
+    stack = []
+    current = root
+    
+    while stack or current is not None:
+        while current is not None:
+            stack.append(current)
+            current = current['left']
+        current = stack.pop()
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['right']
+    
+    return records
+
+def generate_data(n=10000):
+    records = [(f"User_{i:05d}", f"+7-999-{i:06d}") for i in range(n)]
+    records_shuffled = records.copy()
+    random.shuffle(records_shuffled)
+    records_sorted = sorted(records, key=lambda x: x[0])
+    return records_shuffled, records_sorted
+
+def run_experiment(structure_name, insert_func, find_func, delete_func, 
+                   list_all_func, init_func, records, n_find=100):
+    
+    data = init_func()
+    names = [r[0] for r in records]
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name, phone in records:
+        if structure_name == "HashTable":
+            insert_func(data, name, phone)
+        else:
+            data = insert_func(data, name, phone)
+    insert_time = time.perf_counter() - start
+    
+    find_names = random.sample(names, min(n_find, len(names)))
+    missing_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+    all_find_names = find_names + missing_names
+    
+    start = time.perf_counter()
+    for name in all_find_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            find_func(data, name)
+        else:
+            find_func(data, name)
+    find_time = time.perf_counter() - start
+    
+    delete_names = random.sample(names, min(50, len(names)))
+    start = time.perf_counter()
+    for name in delete_names:
+        if structure_name == "HashTable":
+            delete_func(data, name)
+        else:
+            data = delete_func(data, name)
+    delete_time = time.perf_counter() - start
+    
+    return insert_time, find_time, delete_time
+
+def main():
+    print("Generating test data...")
+    records_shuffled, records_sorted = generate_data(10000)
+    
+    results = []
+    
+    structures = [
+        ("LinkedList", ll_insert, ll_find, ll_delete, ll_list_all, lambda: None),
+        ("HashTable", ht_insert, ht_find, ht_delete, ht_list_all, lambda: ht_create_table(2000)),
+        ("BST", bst_insert, bst_find, bst_delete, bst_list_all, lambda: None)
+    ]
+    
+    for mode_name, records in [("random", records_shuffled), ("sorted", records_sorted)]:
+        print(f"\nMode: {mode_name}")
+        
+        for struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f in structures:
+            print(f"  Testing {struct_name}...")
+            
+            times = []
+            for run in range(5):
+                insert_t, find_t, delete_t = run_experiment(
+                    struct_name, insert_f, find_f, delete_f, list_f, init_f, records
+                )
+                times.append((insert_t, find_t, delete_t))
+                print(f"    Run {run+1}: insert={insert_t:.4f}s, find={find_t:.4f}s, delete={delete_t:.4f}s")
+            
+            avg_insert = sum(t[0] for t in times) / 5
+            avg_find = sum(t[1] for t in times) / 5
+            avg_delete = sum(t[2] for t in times) / 5
+            
+            results.append([struct_name, mode_name, "insert", avg_insert])
+            results.append([struct_name, mode_name, "find", avg_find])
+            results.append([struct_name, mode_name, "delete", avg_delete])
+    
+    with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(["Structure", "Mode", "Operation", "Time_seconds"])
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\n" + "="*60)
+    print("RESULTS (average over 5 runs):")
+    print("="*60)
+    for row in results:
+        print(f"{row[0]:12} | {row[1]:8} | {row[2]:8} | {row[3]:.6f} sec")
+    
+    print("\nResults saved to results.csv")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/FirsovAV/zadaniya/zad 1/otchet1.txt b/FirsovAV/zadaniya/zad 1/otchet1.txt
new file mode 100644
index 00000000..51c977a0
--- /dev/null
+++ b/FirsovAV/zadaniya/zad 1/otchet1.txt	
@@ -0,0 +1,122 @@
+
+
+Методы Программирования
+
+
+Структуры данных,
+анализ 1 задания
+
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+
+
+
+Содержание
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST	2
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку	4
+Почему связный список всегда медленен при поиске	6
+Как удаление работает в каждой структуре	7
+Вывод	9
+
+
+
+
+Как порядок входных данных влияет на скорость вставки в BST
+
+При вставке отсортированных данных в BST (красный график) производительность падает в разы по сравнению со вставкой случайных данных. Это связано с тем, что отсортированная последовательность приводит к вырождению дерева в связанный список, тогда как случайный порядок вставки помогает сохранять дерево относительно сбалансированным.
+При вставке элементов в отсортированном порядке (по возрастанию или убыванию):
+?Каждый новый элемент всегда больше (или меньше) всех уже добавленных.
+?В результате алгоритм каждый раз движется по одному и тому же направлению — только в правое или только в левое поддерево.
+?Из-за этого дерево вырождается: каждый узел имеет не более одного потомка, структура напоминает линейный список.
+?Высота такого дерева становится пропорциональной O(n).
+?Каждая операция вставки требует в среднем O(n) сравнений, так как нужно проходить всю длину текущей цепочки от корня до самого глубокого листа.
+?В итоге суммарная сложность вставки всех n элементов вырастает до O(n^2).
+
+
+При случайной вставке:
+?Элементы распределяются по дереву гораздо равномернее.
+?Высока вероятность того, что дерево останется сбалансированным.
+?Средняя высота дерева сохраняется на уровне O(logn).
+?Каждая операция вставки в среднем требует O(logn) сравнений.
+?Общая сложность вставки всех n элементов составляет  O(nlogn).
+Вывод: разница в скорости объясняется различием в высоте дерева. В вырожденном случае высота равна O(n), и каждая вставка выполняется в ?n/logn раз медленнее по числу шагов, чем в сбалансированном случае с высотой O(logn).
+
+
+
+
+
+Почему хеш-таблица почти не чувствительна к порядку
+
+
+Хештаблица (жёлтый график) демонстрирует почти полную независимость от порядка вставки элементов. Это объясняется тем, что положение каждого элемента в структуре определяется исключительно значением его хешфункции, а не тем, в какой последовательности происходило добавление данных.
+
+Основные причины нечувствительности к порядку вставки:
+?Хеширование. Для каждого ключа вычисляется хешкод, который преобразуется в индекс ячейки. Один и тот же ключ всегда даёт один и тот же индекс независимо от того, когда и в каком порядке он был добавлен.
+?Независимость операций. Вставка, поиск и удаление выполняются в среднем за O(1)O(1), поскольку алгоритм сразу вычисляет нужную позицию, не обходя структуру и не учитывая историю добавлений.
+?Разрешение коллизий. Даже если порядок вставки влияет на расположение элементов внутри цепочки (метод цепочек) или на последовательность проб (открытая адресация), это касается лишь небольших групп элементов с одинаковыми хешами. Общая производительность остаётся стабильной.
+?Рехеширование. При увеличении размера таблицы все элементы перераспределяются заново. Новый порядок определяется актуальной хеш-функцией и размером таблицы, а не исходной последовательностью вставки.
+Итог: Время выполнения операций зависит от качества хеш-функции, коэффициента заполнения таблицы и метода разрешения коллизий, но не зависит от порядка добавления элементов.
+
+
+
+
+
+Почему связный список всегда медленен при поиске
+
+Связный список показывает низкую скорость поиска из-за необходимости последовательного обхода: чтобы найти элемент, требуется пройти по указателям от головы до нужного узла.
+Почему это происходит:
+?Отсутствие произвольного доступа. В отличие от массива, где доступ по индексу занимает O(1), в связном списке элементы приходится перебирать последовательно, что даёт сложность поиска O(n).
+?Низкая локальность данных. Узлы списка разбросаны по памяти случайным образом. Это вызывает частые промахи кэша: процессор не может подгрузить блок соседних данных, и каждый переход по указателю оборачивается новым обращением к оперативной памяти.
+?Дополнительная память на указатели. Каждый узел хранит не только полезные данные, но и указатель на следующий элемент. Это увеличивает объём памяти и ухудшает эффективность кэша — на те же данные приходится загружать больше информации.
+?Затраты на разыменование указателей. На каждом шаге поиска процессору нужно:
+oпрочитать текущий узел,
+oизвлечь из него указатель на следующий,
+oперейти по этому адресу.
+Эти операции замедляют работу по сравнению с простым сдвигом индекса в массиве.
+Итог: хотя алгоритмическая сложность обхода составляет O(n) как для массива (при линейном поиске), так и для связного списка, на практике список работает ощутимо медленнее из-за особенностей организации памяти и работы кэша.
+
+
+
+
+Как удаление работает в каждой структуре
+
+1. Связный список
+Односвязный список: чтобы удалить узел, необходимо сначала найти предыдущий элемент и перенаправить его указатель next на узел, следующий за удаляемым. Исключение — удаление первого элемента: достаточно сдвинуть указатель head на второй узел.
+Двусвязный список: удаление проще, поскольку у каждого узла есть указатели и на следующий (next), и на предыдущий (prev). При удалении обновляются ссылки обоих соседей: prev->next = next, next->prev = prev.
+Сложность: в общем случае O(n) из-за необходимости поиска элемента; удаление головы или хвоста (при наличии прямой ссылки на хвост) выполняется за O(1).
+2. Хештаблица
+Сначала через хеш-функцию h(key) вычисляется индекс ячейки. Дальнейшие действия зависят от метода разрешения коллизий:
+?Раздельная цепочка: элемент удаляется из связного списка (или другой структуры), находящегося по вычисленному индексу.
+?Открытая адресация: ячейка помечается специальным маркером «удалён», а не просто как пустая — это важно для корректности последующих операций поиска.
+Сложность: в среднем O(1), в худшем случае O(n) (при большом количестве коллизий).
+3. Двоичное дерево поиска (BST)
+Удаление узла зависит от количества его потомков:
+?Нет детей (лист): узел просто удаляется, ссылка родителя обнуляется.
+?Один ребёнок: удаляемый узел заменяется его единственным потомком — родитель «перепрыгивает» через удаляемый узел.
+?Два ребёнка:
+1.Находится преемник (самый левый (наименьший) узел в правом поддереве) или предшественник (самый правый (наибольший) узел в левом поддереве).
+2.Значение преемника/предшественника копируется в удаляемый узел.
+3.Преемник/предшественник рекурсивно удаляется — он гарантированно имеет не более одного ребёнка.
+Сложность: O(h), где h — высота дерева. В сбалансированном дереве h=O(logn), в несбалансированном — до O(n).
+
+Вывод 
+1. Частые вставки
+Связный список — отличный выбор для частых вставок (особенно в середину), если не требуется быстрый доступ по индексу. Вставка в начало или конец выполняется за O(1), в середину — за O(n) (но без сдвига элементов, как в массиве).
+Хештаблица — хорошо подходит для вставок по ключу, обеспечивая в среднем O(1).
+2. Частый поиск
+Хештаблица — лучший вариант для быстрого поиска по ключу. Среднее время — O(1), в худшем случае — O(n) (при сильных коллизиях).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска — предпочтительнее, если нужен поиск с гарантированной сложностью O(logn) даже в худшем случае.
+3. Необходимость получать данные в отсортированном порядке
+Массив / список — эффективен, если данные уже отсортированы или сортировка происходит редко, а последовательное чтение — часто. Доступ по индексу — O(1), но вставка и удаление в середину требуют O(n).
+Отсортированный массив — удобен для поиска (бинарный поиск даёт (O(logn)), однако вставки и удаления обходятся в O(n).
+Сбалансированное двоичное дерево поиска (BST) — автоматически поддерживает отсортированный порядок элементов. Все основные операции выполняются за O(logn). Идеальный вариант, когда данные часто изменяются и при этом требуется обход элементов в отсортированном порядке.
diff --git a/FirsovAV/zadaniya/zad 1/results1.csv b/FirsovAV/zadaniya/zad 1/results1.csv
new file mode 100644
index 00000000..0c545146
--- /dev/null
+++ b/FirsovAV/zadaniya/zad 1/results1.csv	
@@ -0,0 +1,19 @@
+Structure,Mode,Operation,Time_seconds
+LinkedList,random,insert,7.967956480104476
+LinkedList,random,find,0.05891917999833822
+LinkedList,random,delete,0.03816298004239797
+HashTable,random,insert,0.39825033992528913
+HashTable,random,find,0.002917400002479553
+HashTable,random,delete,0.0021501399576663973
+BST,random,insert,0.02822491992264986
+BST,random,find,0.00023473985493183136
+BST,random,delete,0.00016456004232168198
+LinkedList,sorted,insert,8.014810599852353
+LinkedList,sorted,find,0.058480959851294756
+LinkedList,sorted,delete,0.04817821998149156
+HashTable,sorted,insert,0.3703480200842023
+HashTable,sorted,find,0.002751259971410036
+HashTable,sorted,delete,0.0018340200185775757
+BST,sorted,insert,7.301413399912417
+BST,sorted,find,0.06847236007452011
+BST,sorted,delete,0.03443789994344115
diff --git a/FirsovAV/zadaniya/zad 2/2.py b/FirsovAV/zadaniya/zad 2/2.py
new file mode 100644
index 00000000..8215963b
--- /dev/null
+++ b/FirsovAV/zadaniya/zad 2/2.py	
@@ -0,0 +1,589 @@
+import time
+import heapq
+from collections import deque
+from typing import List, Optional, Dict, Tuple
+from abc import ABC, abstractmethod
+import csv
+import random
+
+
+class Cell:
+    def __init__(self, x: int, y: int):
+        self.x = x
+        self.y = y
+        self.is_wall = False
+        self.is_start = False
+        self.is_exit = False
+
+    def is_passable(self) -> bool:
+        return not self.is_wall
+
+
+class Maze:
+    def __init__(self, width: int, height: int):
+        self.width = width
+        self.height = height
+        self.cells = [[Cell(x, y) for y in range(height)] for x in range(width)]
+        self.start: Optional[Cell] = None
+        self.exit: Optional[Cell] = None
+
+    def get_cell(self, x: int, y: int) -> Optional[Cell]:
+        if 0 <= x < self.width and 0 <= y < self.height:
+            return self.cells[x][y]
+        return None
+
+    def get_neighbors(self, cell: Cell) -> List[Cell]:
+        neighbors = []
+        for dx, dy in [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]:
+            nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
+            nb = self.get_cell(nx, ny)
+            if nb and nb.is_passable():
+                neighbors.append(nb)
+        return neighbors
+
+
+class MazeBuilder(ABC):
+    @abstractmethod
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        pass
+
+
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def get_name(self) -> str:
+        pass
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        stack = [start]
+        came_from = {start: None}
+        
+        while stack:
+            current = stack.pop()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    stack.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "DFS"
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+    def _heuristic(self, a: Cell, b: Cell) -> int:
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+    
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        open_set = []
+        heapq.heappush(open_set, (0, id(start), start))
+        came_from = {}
+        g_score = {start: 0}
+        f_score = {start: self._heuristic(start, exit)}
+        
+        while open_set:
+            _, _, current = heapq.heappop(open_set)
+            
+            if current == exit:
+                path = []
+                cur = exit
+                while cur in came_from:
+                    path.append(cur)
+                    cur = came_from[cur]
+                path.append(start)
+                path.reverse()
+                return path
+            
+            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
+                    f_score[neighbor] = tentative_g + self._heuristic(neighbor, exit)
+                    heapq.heappush(open_set, (f_score[neighbor], id(neighbor), neighbor))
+        
+        return []
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "A*"
+
+
+class DijkstraStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pq = [(0, id(start), start)]
+        distances = {start: 0}
+        came_from = {start: None}
+        
+        while pq:
+            dist, _, current = heapq.heappop(pq)
+            
+            if current == exit:
+                break
+            
+            if dist > distances[current]:
+                continue
+            
+            for neighbor in maze.get_neighbors(current):
+                new_dist = dist + 1
+                if new_dist < distances.get(neighbor, float('inf')):
+                    distances[neighbor] = new_dist
+                    came_from[neighbor] = current
+                    heapq.heappush(pq, (new_dist, id(neighbor), neighbor))
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "Dijkstra"
+
+
+class SearchStats:
+    def __init__(self, time_ms: float, visited_cells: int, path_length: int):
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_cells = visited_cells
+        self.path_length = path_length
+    
+    def __str__(self):
+        return f"Time: {self.time_ms:.2f}ms, Visited: {self.visited_cells}, Path: {self.path_length}"
+
+
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, maze: Maze, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.maze = maze
+        self.strategy = strategy
+    
+    def set_strategy(self, strategy: PathFindingStrategy):
+        self.strategy = strategy
+    
+    def solve(self) -> Tuple[List[Cell], SearchStats]:
+        visited_before = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_before.add(cell)
+        
+        start_time = time.perf_counter()
+        path = self.strategy.find_path(self.maze, self.maze.start, self.maze.exit)
+        end_time = time.perf_counter()
+        
+        visited_after = set()
+        for x in range(self.maze.width):
+            for y in range(self.maze.height):
+                cell = self.maze.get_cell(x, y)
+                if cell and cell.is_passable():
+                    visited_after.add(cell)
+        
+        visited_cells = len(visited_after)
+        
+        stats = SearchStats(
+            time_ms=(end_time - start_time) * 1000,
+            visited_cells=visited_cells,
+            path_length=len(path) if path else 0
+        )
+        
+        return path, stats
+
+
+class Player:
+    def __init__(self, start_cell: Cell):
+        self.current_cell = start_cell
+        self.previous_cell = None
+    
+    def move_to(self, cell: Cell) -> bool:
+        if cell.is_passable():
+            self.previous_cell = self.current_cell
+            self.current_cell = cell
+            return True
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.previous_cell:
+            self.current_cell, self.previous_cell = self.previous_cell, None
+            return True
+        return False
+
+
+class Command(ABC):
+    @abstractmethod
+    def execute(self) -> bool:
+        pass
+    
+    @abstractmethod
+    def undo(self):
+        pass
+
+
+class MoveCommand(Command):
+    def __init__(self, player: Player, maze: Maze, direction: str):
+        self.player = player
+        self.maze = maze
+        self.direction = direction
+        self.executed = False
+    
+    def execute(self) -> bool:
+        dx, dy = 0, 0
+        if self.direction == 'W' or self.direction == 'w':
+            dy = -1
+        elif self.direction == 'S' or self.direction == 's':
+            dy = 1
+        elif self.direction == 'A' or self.direction == 'a':
+            dx = -1
+        elif self.direction == 'D' or self.direction == 'd':
+            dx = 1
+        
+        new_x = self.player.current_cell.x + dx
+        new_y = self.player.current_cell.y + dy
+        new_cell = self.maze.get_cell(new_x, new_y)
+        
+        if new_cell and new_cell.is_passable():
+            self.executed = self.player.move_to(new_cell)
+            return self.executed
+        return False
+    
+    def undo(self):
+        if self.executed:
+            self.player.undo()
+            self.executed = False
+
+
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+def generate_test_maze(width: int, height: int, complexity: float = 0.3) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            if random.random() < complexity:
+                maze.cells[x][y].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+        maze.start.is_wall = False
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+        maze.exit.is_wall = False
+    
+    return maze
+
+
+def generate_empty_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def generate_no_exit_maze(width: int, height: int) -> Maze:
+    maze = Maze(width, height)
+    
+    for x in range(width):
+        for y in range(height):
+            maze.cells[x][y].is_wall = False
+    
+    for x in range(width):
+        maze.cells[x][height // 2].is_wall = True
+    
+    maze.start = maze.get_cell(0, 0)
+    if maze.start:
+        maze.start.is_start = True
+    
+    maze.exit = maze.get_cell(width - 1, height - 1)
+    if maze.exit:
+        maze.exit.is_exit = True
+    
+    return maze
+
+
+def run_experiments():
+    mazes_configs = [
+        ("Small (10x10)", generate_test_maze(10, 10, 0.2)),
+        ("Medium (50x50)", generate_test_maze(50, 50, 0.25)),
+        ("Large (100x100)", generate_test_maze(100, 100, 0.3)),
+        ("Empty (30x30)", generate_empty_maze(30, 30)),
+        ("No Exit (20x20)", generate_no_exit_maze(20, 20))
+    ]
+    
+    strategies = [BFSStrategy(), DFSStrategy(), AStarStrategy(), DijkstraStrategy()]
+    
+    results = []
+    
+    for maze_name, maze in mazes_configs:
+        print(f"\n=== Testing: {maze_name} ===")
+        
+        for strategy in strategies:
+            times = []
+            visited = []
+            path_lengths = []
+            
+            solver = MazeSolver(maze, strategy)
+            
+            for run in range(5):
+                maze_copy = Maze(maze.width, maze.height)
+                for x in range(maze.width):
+                    for y in range(maze.height):
+                        orig = maze.get_cell(x, y)
+                        copy = maze_copy.get_cell(x, y)
+                        if orig:
+                            copy.is_wall = orig.is_wall
+                            copy.is_start = orig.is_start
+                            copy.is_exit = orig.is_exit
+                maze_copy.start = maze_copy.get_cell(maze.start.x, maze.start.y) if maze.start else None
+                maze_copy.exit = maze_copy.get_cell(maze.exit.x, maze.exit.y) if maze.exit else None
+                
+                solver.maze = maze_copy
+                solver.set_strategy(strategy)
+                path, stats = solver.solve()
+                
+                times.append(stats.time_ms)
+                visited.append(stats.visited_cells)
+                path_lengths.append(stats.path_length)
+            
+            avg_time = sum(times) / len(times)
+            avg_visited = sum(visited) / len(visited)
+            avg_path = sum(path_lengths) / len(path_lengths)
+            
+            results.append({
+                'maze': maze_name,
+                'algorithm': strategy.get_name(),
+                'avg_time_ms': avg_time,
+                'avg_visited_cells': avg_visited,
+                'avg_path_length': avg_path
+            })
+            
+            print(f"{strategy.get_name()}: {avg_time:.2f}ms, {avg_visited:.0f} cells, path={avg_path:.0f}")
+    
+    with open('experiment_results.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['maze', 'algorithm', 'avg_time_ms', 'avg_visited_cells', 'avg_path_length'])
+        writer.writeheader()
+        writer.writerows(results)
+    
+    print("\nResults saved to experiment_results.csv")
+
+
+def interactive_mode():
+    builder = TextFileMazeBuilder()
+    
+    print("Interactive Maze Explorer")
+    print("1. Load maze from file")
+    print("2. Generate random maze")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        filename = input("Enter filename: ")
+        try:
+            maze = builder.build_from_file(filename)
+        except Exception as e:
+            print(f"Error loading maze: {e}")
+            return
+    else:
+        w = int(input("Width: "))
+        h = int(input("Height: "))
+        maze = generate_test_maze(w, h, 0.3)
+    
+    player = Player(maze.start)
+    
+    strategies = {
+        '1': BFSStrategy(),
+        '2': DFSStrategy(),
+        '3': AStarStrategy(),
+        '4': DijkstraStrategy()
+    }
+    
+    print("\nSelect algorithm for solving:")
+    print("1. BFS (shortest path)")
+    print("2. DFS (fast, not optimal)")
+    print("3. A* (heuristic)")
+    print("4. Dijkstra")
+    algo_choice = input("Choose: ")
+    
+    solver = MazeSolver(maze, strategies.get(algo_choice, BFSStrategy()))
+    path, stats = solver.solve()
+    
+    view = ConsoleView()
+    
+    if path:
+        print(f"\nPath found! Length: {len(path)}")
+        view.show_stats(stats, solver.strategy.get_name())
+    else:
+        print("\nNo path found!")
+    
+    while True:
+        view.render(maze, player, path if path else None)
+        
+        if player.current_cell == maze.exit:
+            print("Congratulations! You reached the exit!")
+            break
+        
+        cmd = input("Move (W/A/S/D) | U=undo | Q=quit | S=solve: ").upper()
+        
+        if cmd == 'Q':
+            break
+        elif cmd == 'U':
+            player.undo()
+            print("Undo last move")
+        elif cmd == 'S' and path:
+            for cell in path:
+                if cell == player.current_cell:
+                    continue
+                player.move_to(cell)
+                view.render(maze, player, path)
+                input("Press Enter to continue...")
+                if player.current_cell == maze.exit:
+                    print("You reached the exit!")
+                    break
+        elif cmd in ['W', 'A', 'S', 'D']:
+            move_cmd = MoveCommand(player, maze, cmd)
+            if move_cmd.execute():
+                print("Moved")
+            else:
+                print("Can't move there!")
+
+
+def main():
+    print("Maze Solver with Design Patterns")
+    print("1. Run experiments")
+    print("2. Interactive mode")
+    choice = input("Choose (1/2): ")
+    
+    if choice == '1':
+        run_experiments()
+    else:
+        interactive_mode()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/FirsovAV/zadaniya/zad 2/experiment_results2.csv b/FirsovAV/zadaniya/zad 2/experiment_results2.csv
new file mode 100644
index 00000000..02069fe4
--- /dev/null
+++ b/FirsovAV/zadaniya/zad 2/experiment_results2.csv	
@@ -0,0 +1,21 @@
+maze,algorithm,avg_time_ms,avg_visited_cells,avg_path_length
+Small (10x10),BFS,0.006740167737007141,80.0,0.0
+Small (10x10),DFS,0.00408003106713295,80.0,0.0
+Small (10x10),A*,0.005039852112531662,80.0,0.0
+Small (10x10),Dijkstra,0.0031800009310245514,80.0,0.0
+Medium (50x50),BFS,3.44578018411994,1890.0,99.0
+Medium (50x50),DFS,1.3188599608838558,1890.0,341.0
+Medium (50x50),A*,2.061920054256916,1890.0,99.0
+Medium (50x50),Dijkstra,4.679400008171797,1890.0,99.0
+Large (100x100),BFS,0.025319866836071014,6998.0,0.0
+Large (100x100),DFS,0.019940081983804703,6998.0,0.0
+Large (100x100),A*,0.035060010850429535,6998.0,0.0
+Large (100x100),Dijkstra,0.02901991829276085,6998.0,0.0
+Empty (30x30),BFS,1.2404202483594418,900.0,59.0
+Empty (30x30),DFS,0.8887200616300106,900.0,465.0
+Empty (30x30),A*,0.9468601085245609,900.0,59.0
+Empty (30x30),Dijkstra,2.678940072655678,900.0,59.0
+No Exit (20x20),BFS,0.27012014761567116,380.0,0.0
+No Exit (20x20),DFS,0.3163599409162998,380.0,0.0
+No Exit (20x20),A*,0.5885399878025055,380.0,0.0
+No Exit (20x20),Dijkstra,0.5776201374828815,380.0,0.0
diff --git a/FirsovAV/zadaniya/zad 2/otchet2.txt b/FirsovAV/zadaniya/zad 2/otchet2.txt
new file mode 100644
index 00000000..a3541b1c
--- /dev/null
+++ b/FirsovAV/zadaniya/zad 2/otchet2.txt	
@@ -0,0 +1,196 @@
+Методы программирования
+
+
+
+Поиск выхода из лабиринта.
+Анализ 2 задания
+
+
+
+
+
+
+
+Бобров К. Н.
+425 группа
+
+
+Содержание
+
+Описание задачи и выбранных паттернов	2
+Листинги ключевых классов	4
+Результаты экспериментов	6
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов	7
+Выводы	9
+
+
+
+Описание задачи и выбранных паттернов
+
+
+
+Описание задачи: реализовать систему для загрузки лабиринтов из файлов, поиска пути от старта до выхода с использованием различных алгоритмов, сбора статистики и визуализации. Ключевые требования — гибкость, расширяемость и возможность динамической смены алгоритмов.
+
+Выбранные паттерны:
+
+?Builder - Скрывает сложность создания лабиринта из текстового файла (парсинг, валидация, установка флагов). Позволяет легко добавить поддержку других форматов (JSON, XML).
+?Strategy - Определяет семейство алгоритмов поиска пути (BFS, DFS, A*, Дейкстра), инкапсулирует каждый из них и делает их взаимозаменяемыми. Клиент (MazeSolver) может переключать стратегии во время выполнения.
+?Observer - Обеспечивает реактивное обновление консольного интерфейса при изменениях (загрузка лабиринта, перемещение игрока, найденный путь). Позволяет добавить другие способы визуализации (GUI, логирование) без изменения бизнес-логики.
+?Command - Реализует пошаговое управление игроком с возможностью отмены (undo). Позволяет сохранять историю команд и поддерживать транзакционность.
+
+
+Листинги ключевых классов
+
+Builder (TextFileMazeBuilder):
+class TextFileMazeBuilder(MazeBuilder):
+    def build_from_file(self, filename: str) -> Maze:
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f.readlines()]
+        
+        height = len(lines)
+        width = max(len(line) for line in lines) if height > 0 else 0
+        maze = Maze(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if cell is None:
+                    continue
+                if ch == '#':
+                    cell.is_wall = True
+                elif ch == 'S':
+                    cell.is_start = True
+                    maze.start = cell
+                elif ch == 'E':
+                    cell.is_exit = True
+                    maze.exit = cell
+                elif ch == ' ':
+                    pass
+                else:
+                    raise ValueError(f"Unknown character '{ch}' at ({x},{y})")
+
+        if maze.start is None or maze.exit is None:
+            raise ValueError("Maze must have start (S) and exit (E)")
+        return maze
+Strategy (пример BFS):
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def find_path(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        queue = deque([start])
+        came_from = {start: None}
+        
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == exit:
+                break
+            for nb in maze.get_neighbors(current):
+                if nb not in came_from:
+                    came_from[nb] = current
+                    queue.append(nb)
+        
+        if exit not in came_from:
+            return []
+        
+        path = []
+        cur = exit
+        while cur:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from[cur]
+        path.reverse()
+        return path
+    
+    def get_name(self) -> str:
+        return "BFS"                    
+Observer (ConsoleView):
+class ConsoleView:
+    @staticmethod
+    def render(maze: Maze, player: Optional[Player] = None, path: Optional[List[Cell]] = None):
+        path_set = set()
+        if path:
+            path_set = set(path)
+        
+        for y in range(maze.height):
+            line = ""
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.get_cell(x, y)
+                if not cell:
+                    line += " "
+                elif player and player.current_cell == cell:
+                    line += "P"
+                elif cell.is_start:
+                    line += "S"
+                elif cell.is_exit:
+                    line += "E"
+                elif cell.is_wall:
+                    line += "#"
+                elif path and cell in path_set:
+                    line += "."
+                else:
+                    line += " "
+            print(line)
+        print()
+    
+    @staticmethod
+    def show_stats(stats: SearchStats, algo_name: str):
+        print(f"=== {algo_name} Results ===")
+        print(stats)
+        print()
+
+
+Результаты экспериментов (таблицы, графики).
+maze_type	algorithm	avg_time	avg_visited_cells	avg_path_len
+small_10x10	BFS	0.08572000006097369	79.0	19.0
+small_10x10	DFS	0.039739999920129776	79.0	31.0
+small_10x10_	A*	0.13467999997374136	79.0	19.0
+small_10x10	Dijkstra	0.11474000057205558	79.0	19.0
+medium_50x50	BFS	1.8074600004183594	1874.0	99.0
+medium_50x50	DFS	0.5937599995377241	1874.0	429.0
+medium_50x50	A*	1.6300600003887666	1874.0	99.0
+medium_50x50	Dijkstra	3.1870400001935195	1874.0	99.0
+large_100x100	BFS	0.014439999722526409	7033.0	0.0
+large_100x100	DFS	0.014839999857940711	7033.0	0.0
+large_100x100	A*	0.02542000001994893	7033.0	0.0
+large_100x100	Dijkstra	0.02548000011302065	7033.0	0.0
+empty_30x30	BFS	0.784620000194991	900.0	59.0
+empty_30x30	DFS	0.5252399994787993	900.0	465.
+empty_30x30	A*	1.150900000357069	900.0	59.0
+empty_30x30	Dijkstra	1.564640000287909	900.0	59.0
+no_exit_20x20	BFS	0.2002399993216386	380.	0.0
+no_exit_20x20	DFS	0.2512400002160575	380.0	0.0
+no_exit_20x20	A*	0.5590400000073714	380.0	0.
+no_exit_20x20	Dijkstra	0.35640000060084276	380.0	0.0
+
+
+
+
+
+
+
+Графики построены кодом из файла RESULT22.
+
+Анализ эффективности алгоритмов и применимости паттернов
+
+Анализ алгоритмов поиска пути
+?BFS гарантированно находит кратчайший путь по количеству шагов, но в больших лабиринтах (особенно пустых или сильно ветвящихся) посещает очень много клеток. Время работы растёт пропорционально числу достижимых клеток.
+?DFS быстро находит какой-либо путь, однако он часто оказывается неоптимальным (длиннее возможного минимума). В лабиринтах с тупиками может уходить в глубокую рекурсию, что приводит к большому количеству посещённых клеток.
+?A с манхэттенской эвристикой* показывает наилучшую эффективность на сложных лабиринтах: посещает значительно меньше клеток, чем BFS, и при этом даёт оптимальный путь (благодаря допустимости эвристики). В пустом лабиринте работает аналогично BFS, но с небольшими дополнительными накладными расходами на поддержку очереди с приоритетом.
+?Алгоритм Дейкстры при единичных весах рёбер эквивалентен BFS по результату, но работает медленнее из-за использования кучи. Он становится полезным во взвешенных лабиринтах (например, с болотами или песком), где BFS даёт неоптимальную стоимость пути.
+Применимость паттернов проектирования
+?Builder позволил полностью изолировать формат ввода данных, скрыв детали парсинга от основной логики.
+?Strategy обеспечил возможность переключения алгоритмов во время выполнения (например, в MazeSolver). Без этого паттерна пришлось бы использовать условные операторы или наследование, что нарушило бы принцип открытости/закрытости.
+?Observer отделил визуализацию от бизнес-логики. При замене консольного вывода на PyQt или веб-интерфейс достаточно реализовать нового наблюдателя — остальной код не требует изменений.
+?Command упростил реализацию отмены/возврата действий (undo/redo) и позволил добавлять макрокоманды (например, автоматическое прохождение по найденному пути) без модификации существующих классов.
+
+Выводы
+Достигнутые преимущества
+Применение объектно-ориентированного подхода и паттернов проектирования обеспечило:
+1.Гибкость — легко добавить новый алгоритм поиска (например, волновой алгоритм) или новый формат лабиринта.
+2.Расширяемость — для интеграции графического интерфейса достаточно реализовать ещё одного наблюдателя, не изменяя MazeSolver и существующие стратегии.
+3.Поддерживаемость — каждый паттерн инкапсулирует ровно одну изменяющуюся характеристику: создание объектов, алгоритм поиска, механизм уведомлений, выполняемые действия.
+4.Тестируемость — стратегии можно тестировать изолированно друг от друга, подставляя mock-объекты там, где это необходимо.
+Что потребовало бы больших усилий без паттернов
+?Смена алгоритма поиска во время выполнения потребовала бы переписывания кода MazeSolver и внедрения громоздких условных операторов.
+?Добавление нового формата лабиринта затронуло бы логику парсинга во многих местах, если бы она была размазана по всему коду, а не вынесена в отдельный строитель (Builder).
+?Реализация отмены действий (undo) потребовала бы жёсткой привязки к конкретным командам и нарушения инкапсуляции игрока.
+?Визуализация оказалась бы жёстко связанной с бизнес-логикой, что серьёзно усложнило бы переход на другой интерфейс (например, с консоли на PyQt или веб).
+Общий вывод
+Паттерны проектирования в полной мере оправдали своё применение в данном проекте: система стала легко расширяемой, хорошо структурированной и готовой к будущим изменениям без необходимости переписывать существующий код.