задание 2: поиск выхода из лабиринта, DFS, подготовка тестовых лабиринтов

.vscode/settings.json

@@ -0,0 +1,3 @@
+{
+    "python-envs.defaultEnvManager": "ms-python.python:system"
+}

results.csv

@@ -1,91 +1,91 @@
 структура,режим,операция,повторение,время (сек)
-LinkedList,случайный,вставка,1,0.13309969999954774
-LinkedList,случайный,поиск,1,0.009379099999932805
-LinkedList,случайный,удаление,1,0.004902000000583939
-LinkedList,случайный,вставка,2,0.11298999999962689
-LinkedList,случайный,поиск,2,0.00728259999959846
-LinkedList,случайный,удаление,2,0.003859800000100222
-LinkedList,случайный,вставка,3,0.12435430000004999
-LinkedList,случайный,поиск,3,0.006995800000368035
-LinkedList,случайный,удаление,3,0.0038894999997864943
-LinkedList,случайный,вставка,4,0.11281289999988076
-LinkedList,случайный,поиск,4,0.0073154000001522945
-LinkedList,случайный,удаление,4,0.004016099999716971
-LinkedList,случайный,вставка,5,0.12206900000001042
-LinkedList,случайный,поиск,5,0.007770400000481459
-LinkedList,случайный,удаление,5,0.0039008999992802273
-LinkedList,отсортированный,вставка,1,0.12199670000063634
-LinkedList,отсортированный,поиск,1,0.006072700000004261
-LinkedList,отсортированный,удаление,1,0.004619700000148441
-LinkedList,отсортированный,вставка,2,0.11778119999962655
-LinkedList,отсортированный,поиск,2,0.005873400000382389
-LinkedList,отсортированный,удаление,2,0.004716499999631196
-LinkedList,отсортированный,вставка,3,0.11716749999959575
-LinkedList,отсортированный,поиск,3,0.006211500000063097
-LinkedList,отсортированный,удаление,3,0.004824199999347911
-LinkedList,отсортированный,вставка,4,0.1168800999994346
-LinkedList,отсортированный,поиск,4,0.00615879999986646
-LinkedList,отсортированный,удаление,4,0.004850500000429747
-LinkedList,отсортированный,вставка,5,0.12217359999976907
-LinkedList,отсортированный,поиск,5,0.0060359999997672276
-LinkedList,отсортированный,удаление,5,0.0046704000005775015
-HashTable,случайный,вставка,1,0.001177799999823037
-HashTable,случайный,поиск,1,3.729999934876105e-05
-HashTable,случайный,удаление,1,2.009999934671214e-05
-HashTable,случайный,вставка,2,0.001008700000056706
-HashTable,случайный,поиск,2,3.290000040578889e-05
-HashTable,случайный,удаление,2,1.6900000446185004e-05
-HashTable,случайный,вставка,3,0.0010118999998667277
-HashTable,случайный,поиск,3,3.500000002532033e-05
-HashTable,случайный,удаление,3,2.0599999515980016e-05
-HashTable,случайный,вставка,4,0.0010044999999081483
-HashTable,случайный,поиск,4,3.1800000215298496e-05
-HashTable,случайный,удаление,4,1.700000029813964e-05
-HashTable,случайный,вставка,5,0.001006999999844993
-HashTable,случайный,поиск,5,3.1599999601894524e-05
-HashTable,случайный,удаление,5,1.649999921937706e-05
-HashTable,отсортированный,вставка,1,0.0009728999993967591
-HashTable,отсортированный,поиск,1,3.0100000003585592e-05
-HashTable,отсортированный,удаление,1,1.9299999621580355e-05
-HashTable,отсортированный,вставка,2,0.0009723000002850313
-HashTable,отсортированный,поиск,2,2.9599999834317714e-05
-HashTable,отсортированный,удаление,2,1.919999976962572e-05
-HashTable,отсортированный,вставка,3,0.0009663999999247608
-HashTable,отсортированный,поиск,3,3.0500000320898835e-05
-HashTable,отсортированный,удаление,3,1.9699999938893598e-05
-HashTable,отсортированный,вставка,4,0.0011242000000493135
-HashTable,отсортированный,поиск,4,3.400000059627928e-05
-HashTable,отсортированный,удаление,4,2.080000012938399e-05
-HashTable,отсортированный,вставка,5,0.0009773000001587206
-HashTable,отсортированный,поиск,5,3.100000049016671e-05
-HashTable,отсортированный,удаление,5,1.9699999938893598e-05
-BST,случайный,вставка,1,0.004384899999422487
-BST,случайный,поиск,1,0.0001329000006080605
-BST,случайный,удаление,1,8.230000003095483e-05
-BST,случайный,вставка,2,0.004304400000364694
-BST,случайный,поиск,2,0.00014240000018617138
-BST,случайный,удаление,2,8.129999969241908e-05
-BST,случайный,вставка,3,0.004376699999738776
-BST,случайный,поиск,3,0.00014179999925545417
-BST,случайный,удаление,3,8.269999943877338e-05
-BST,случайный,вставка,4,0.004673599999478029
-BST,случайный,поиск,4,0.0001511999998911051
-BST,случайный,удаление,4,0.00012150000020483276
-BST,случайный,вставка,5,0.004335399999945366
-BST,случайный,поиск,5,0.00013080000007903436
-BST,случайный,удаление,5,7.93999997767969e-05
-BST,отсортированный,вставка,1,0.7882552000000942
-BST,отсортированный,поиск,1,0.01960369999960676
-BST,отсортированный,удаление,1,0.013939499999651161
-BST,отсортированный,вставка,2,0.7601769000002605
-BST,отсортированный,поиск,2,0.019820599999547994
-BST,отсортированный,удаление,2,0.01359989999946265
-BST,отсортированный,вставка,3,0.741146899999876
-BST,отсортированный,поиск,3,0.018209700000625162
-BST,отсортированный,удаление,3,0.012622499999451975
-BST,отсортированный,вставка,4,0.7348717000004399
-BST,отсортированный,поиск,4,0.01830170000084763
-BST,отсортированный,удаление,4,0.012606900000719179
-BST,отсортированный,вставка,5,0.7420961000007082
-BST,отсортированный,поиск,5,0.018224400000690366
-BST,отсортированный,удаление,5,0.012539400000605383
+LinkedList,случайный,вставка,1,0.11277499999999918
+LinkedList,случайный,поиск,1,0.006451900000001842
+LinkedList,случайный,удаление,1,0.003666800000019066
+LinkedList,случайный,вставка,2,0.10957519999999477
+LinkedList,случайный,поиск,2,0.0064522000000124535
+LinkedList,случайный,удаление,2,0.003728399999999965
+LinkedList,случайный,вставка,3,0.109341000000029
+LinkedList,случайный,поиск,3,0.006500899999991816
+LinkedList,случайный,удаление,3,0.0038011999999980617
+LinkedList,случайный,вставка,4,0.1110247999999956
+LinkedList,случайный,поиск,4,0.006476099999986218
+LinkedList,случайный,удаление,4,0.0036711999999852196
+LinkedList,случайный,вставка,5,0.11070879999999761
+LinkedList,случайный,поиск,5,0.0064365000000066175
+LinkedList,случайный,удаление,5,0.003677400000015041
+LinkedList,отсортированный,вставка,1,0.11145989999999983
+LinkedList,отсортированный,поиск,1,0.005919100000028266
+LinkedList,отсортированный,удаление,1,0.004607999999961976
+LinkedList,отсортированный,вставка,2,0.11035959999998113
+LinkedList,отсортированный,поиск,2,0.005787800000007337
+LinkedList,отсортированный,удаление,2,0.004521399999987352
+LinkedList,отсортированный,вставка,3,0.11167460000001483
+LinkedList,отсортированный,поиск,3,0.006033900000034009
+LinkedList,отсортированный,удаление,3,0.004642099999955462
+LinkedList,отсортированный,вставка,4,0.11137540000004265
+LinkedList,отсортированный,поиск,4,0.0057623999999805164
+LinkedList,отсортированный,удаление,4,0.004488399999956982
+LinkedList,отсортированный,вставка,5,0.11472939999998744
+LinkedList,отсортированный,поиск,5,0.005918899999983296
+LinkedList,отсортированный,удаление,5,0.004527400000029047
+HashTable,случайный,вставка,1,0.0012038000000416105
+HashTable,случайный,поиск,1,3.46000000490676e-05
+HashTable,случайный,удаление,1,2.0000000006348273e-05
+HashTable,случайный,вставка,2,0.0010017999999831773
+HashTable,случайный,поиск,2,3.1499999977313564e-05
+HashTable,случайный,удаление,2,1.720000000204891e-05
+HashTable,случайный,вставка,3,0.0010786999999936597
+HashTable,случайный,поиск,3,3.4999999968476914e-05
+HashTable,случайный,удаление,3,1.9199999996999395e-05
+HashTable,случайный,вставка,4,0.0009729999999876782
+HashTable,случайный,поиск,4,3.090000001293447e-05
+HashTable,случайный,удаление,4,1.7399999990175274e-05
+HashTable,случайный,вставка,5,0.0009918999999740663
+HashTable,случайный,поиск,5,3.049999997983832e-05
+HashTable,случайный,удаление,5,1.6399999992700032e-05
+HashTable,отсортированный,вставка,1,0.0009690999999634187
+HashTable,отсортированный,поиск,1,3.5900000000310683e-05
+HashTable,отсортированный,удаление,1,1.8599999975776882e-05
+HashTable,отсортированный,вставка,2,0.0009684999999990396
+HashTable,отсортированный,поиск,2,3.0100000003585592e-05
+HashTable,отсортированный,удаление,2,1.759999997830164e-05
+HashTable,отсортированный,вставка,3,0.001049399999999423
+HashTable,отсортированный,поиск,3,3.1100000001060835e-05
+HashTable,отсортированный,удаление,3,1.8299999965165625e-05
+HashTable,отсортированный,вставка,4,0.000957400000004327
+HashTable,отсортированный,поиск,4,2.9900000015459227e-05
+HashTable,отсортированный,удаление,4,1.7500000012660166e-05
+HashTable,отсортированный,вставка,5,0.0009610000000179753
+HashTable,отсортированный,поиск,5,2.9500000039206498e-05
+HashTable,отсортированный,удаление,5,1.770000000078653e-05
+BST,случайный,вставка,1,0.004438699999980145
+BST,случайный,поиск,1,0.00013129999996408515
+BST,случайный,удаление,1,8.220000000846994e-05
+BST,случайный,вставка,2,0.004387300000018968
+BST,случайный,поиск,2,0.00012960000003658934
+BST,случайный,удаление,2,7.93000000385291e-05
+BST,случайный,вставка,3,0.004303200000038032
+BST,случайный,поиск,3,0.0001283999999941443
+BST,случайный,удаление,3,8.050000002413071e-05
+BST,случайный,вставка,4,0.004263700000024073
+BST,случайный,поиск,4,0.00012770000000728032
+BST,случайный,удаление,4,7.650000003422974e-05
+BST,случайный,вставка,5,0.004260499999986678
+BST,случайный,поиск,5,0.00012939999999161955
+BST,случайный,удаление,5,7.969999995793842e-05
+BST,отсортированный,вставка,1,0.7347394000000236
+BST,отсортированный,поиск,1,0.018492599999945014
+BST,отсортированный,удаление,1,0.013188500000012482
+BST,отсортированный,вставка,2,0.7407673999999815
+BST,отсортированный,поиск,2,0.018303899999978057
+BST,отсортированный,удаление,2,0.012820200000021487
+BST,отсортированный,вставка,3,0.7382302000000323
+BST,отсортированный,поиск,3,0.01834120000000894
+BST,отсортированный,удаление,3,0.012760500000013053
+BST,отсортированный,вставка,4,0.7377933000000212
+BST,отсортированный,поиск,4,0.01829400000002579
+BST,отсортированный,удаление,4,0.012722399999972822
+BST,отсортированный,вставка,5,0.7360582999999679
+BST,отсортированный,поиск,5,0.01833809999999403
+BST,отсортированный,удаление,5,0.012751900000012029

sorokinfi/427.md

@@ -1,348 +0,0 @@
-import csv
-import random
-import sys
-import time
-from collections import defaultdict
-import pandas as pd
-import matplotlib.pyplot as plt
-
-# увеличиваем лимит рекурсии
-sys.setrecursionlimit(25000)
-
-
-# 1. связный список, узел: {'name': 'Имя', 'phone': '123', 'next': None}
-
-# проходит до конца и добавляет в конец
-def ll_insert(head, name, phone):
-    new_node = {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
-    if head is None:
-        return new_node
-    current = head
-    while current['next'] is not None:
-        current = current['next']
-    current['next'] = new_node
-    return head
-
-# ищет узел, возвращает телефон или None
-def ll_find(head, name):
-    current = head
-    while current is not None:
-        if current['name'] == name:
-            return current['phone']
-        current = current['next']
-    return None
-
-# удаляет узел, возвращает новую голову
-def ll_delete(head, name):
-    if head is None:
-        return None
-    if head['name'] == name:
-        return head['next']
-    
-    current = head
-    while current['next'] is not None:
-        if current['next']['name'] == name:
-            current['next'] = current['next']['next']
-            return head
-        current = current['next']
-    return head
-
-#  собирает все записи в список и сортирует
-def ll_list_all(head):
-    records = []
-    current = head
-    while current is not None:
-        records.append((current['name'], current['phone']))
-        current = current['next']
-    records.sort(key=lambda x: x[0])
-    return records
-
-
-# 2. хеш-таблица
-
-# хеш-функция для вычисления бекета
-def ht_hash(name, size):
-    return hash(name) % size
-
-# вычисляет индекс, вызывает ll_insert для соответствующего бакета
-def ht_insert(buckets, name, phone):
-    size = len(buckets)
-    idx = ht_hash(name, size)
-    buckets[idx] = ll_insert(buckets[idx], name, phone)
-
-# поиск по хеш-таблице
-def ht_find(buckets, name):
-    size = len(buckets)
-    idx = ht_hash(name, size)
-    return ll_find(buckets[idx], name)
-
-# удаление из хеш-таблицы
-def ht_delete(buckets, name):
-    size = len(buckets)
-    idx = ht_hash(name, size)
-    buckets[idx] = ll_delete(buckets[idx], name)
-
-# собирает все записи из всех бакетов и сортирует
-def ht_list_all(buckets):
-    all_records = []
-    for head in buckets:
-        current = head
-        while current is not None:
-            all_records.append((current['name'], current['phone']))
-            current = current['next']
-    all_records.sort(key=lambda x: x[0])
-    return all_records
-
-
-# 3. двоичное дерево поиска
-# узел — словарь: {'name': 'Имя', 'phone': '123', 'left': None, 'right': None}
-
-# рекурсивно или итеративно вставляет, возвращает новый корень (если корень меняется)
-def bst_insert(root, name, phone):
-    if root is None:
-        return {'name': name, 'phone': phone, 'left': None, 'right': None}
-    
-    if name < root['name']:
-        root['left'] = bst_insert(root['left'], name, phone)
-    elif name > root['name']:
-        root['right'] = bst_insert(root['right'], name, phone)
-    else:
-        root['phone'] = phone
-    return root
-
-# поиск
-def bst_find(root, name):
-    if root is None:
-        return None
-    if name == root['name']:
-        return root['phone']
-    elif name < root['name']:
-        return bst_find(root['left'], name)
-    else:
-        return bst_find(root['right'], name)
-    
-# удаление, возвращает новый корень
-def bst_delete(root, name):
-    if root is None:
-        return None
-    
-    if name < root['name']:
-        root['left'] = bst_delete(root['left'], name)
-    elif name > root['name']:
-        root['right'] = bst_delete(root['right'], name)
-    else:
-        # одна ветвь или её отсутствие
-        if root['left'] is None:
-            return root['right']
-        if root['right'] is None:
-            return root['left']
-        # две ветви
-        successor = root['right']
-        while successor['left'] is not None:
-            successor = successor['left']
-            
-        root['name'] = successor['name']
-        root['phone'] = successor['phone']
-        root['right'] = bst_delete(root['right'], successor['name'])
-        
-    return root
-
-# центрированный обход (рекурсивно собирает записи в отсортированном порядке)
-def bst_list_all(root):
-    records = []
-    def _inorder(node):
-        if node is not None:
-            _inorder(node['left'])
-            records.append((node['name'], node['phone']))
-            _inorder(node['right'])
-    _inorder(root)
-    return records
-
-
-# 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ
-
-def run_experiments():
-    N = 3000 
-    HASH_SIZE = 1007
-    
-    print(f"генерация тестовых данных для N = {N}...")
-    records_sorted = [(f"User_{i:05d}", f"+7999123{i:04d}") for i in range(N)]
-    records_shuffled = records_sorted.copy()
-    random.seed(42)
-    random.shuffle(records_shuffled)
-    
-    # подготовка выборок 
-    existing_sample = [r[0] for r in random.sample(records_sorted, min(100, N))]
-    non_existing_sample = [f"None_{i}" for i in range(10)]
-    search_names = existing_sample + non_existing_sample
-     
-    delete_names = [r[0] for r in random.sample(records_sorted, min(50, N))]
-    csv_rows = [["структура", "режим", "операция", "повторение", "время (сек)"]]
-    modes = [("случайный", records_shuffled), ("отсортированный", records_sorted)]
-    
-    print("запуск экспериментов (5 повторений для каждого режима)")
-
-# ТЕСТ: СВЯЗНЫЙ СПИСОК
-
-    for mode_name, data in modes:
-        for rep in range(1, 6):
-            head = None
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name, phone in data:
-                head = ll_insert(head, name, phone)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
-            
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name in search_names:
-                ll_find(head, name)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
-            
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name in delete_names:
-                head = ll_delete(head, name)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["LinkedList", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
-
-# ТЕСТ: ХЕШ-ТАБЛИЦА
-
-    for mode_name, data in modes:
-        for rep in range(1, 6):
-            buckets = [None] * HASH_SIZE
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name, phone in data:
-                ht_insert(buckets, name, phone)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
-            
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name in search_names:
-                ht_find(buckets, name)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
-            
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name in delete_names:
-                ht_delete(buckets, name)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["HashTable", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
-
-# ТЕСТ: ДЕРЕВО ПОИСКА (BST)
-
-    for mode_name, data in modes:
-        for rep in range(1, 6):
-            root = None
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name, phone in data:
-                root = bst_insert(root, name, phone)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["BST", mode_name, "вставка", rep, t_end - t_start])
-            
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name in search_names:
-                bst_find(root, name)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["BST", mode_name, "поиск", rep, t_end - t_start])
-            
-            t_start = time.perf_counter()
-            for name in delete_names:
-                root = bst_delete(root, name)
-            t_end = time.perf_counter()
-            csv_rows.append(["BST", mode_name, "удаление", rep, t_end - t_start])
-
-# сохранение в csv
-    with open("results.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
-        writer = csv.writer(f)
-        writer.writerows(csv_rows)
-    print("\nвсе замеры сохранены в файл 'results.csv'.")
-    
-    show_summary(csv_rows)
-
-# функция для подсчета и вывода среднего времени
-def show_summary(rows):
-    summary = defaultdict(list)
-    for row in rows[1:]:
-        struct, mode, op, rep, elapsed = row
-        summary[(struct, mode, op)].append(elapsed)
-
-    print("\nСВОДНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ (СРЕДНЕЕ ВРЕМЯ ИЗ 5 ЗАПУСКОВ)")
-    print(f"{'структура':<12} | {'режим данных':<15} | {'операция':<10} | {'время (сек)':<12}")
-    print("-" * 59)
-    for (struct, mode, op), times in sorted(summary.items()):
-        avg_time = sum(times) / len(times)
-        print(f"{struct:<12} | {mode:<15} | {op:<10} | {avg_time:.6f}")
-
-
-
-# 5. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
-
-def plot_results(csv_filename="results.csv"):
-    print("построение графика")
-    try:
-        df = pd.read_csv(csv_filename)
-        
-        df_insert = df[df["операция"] == "вставка"]
-        
-        pivot_df = df_insert.pivot_table(
-            index="структура", 
-            columns="режим", 
-            values="время (сек)", 
-            aggfunc="mean"
-        )
-        
-        pivot_df.plot(kind="bar", figsize=(10, 6), color=['#1f77b4', '#ff7f0e'])
-        
-        plt.title("сравнение времени вставки (N=3000)")
-        plt.ylabel("среднее время выполнения (сек)")
-        plt.xlabel("структура данных")
-        plt.xticks(rotation=0)
-        plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
-        plt.savefig("benchmark_chart.png")
-        print("график сохранен как benchmark_chart.png")
-        plt.show()
-        
-    except FileNotFoundError:
-        print(f"файл {csv_filename} не найден. сначала запустите тесты.")
-
-
-def print_report():
-    report = """
- 
-                      5. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
-
-1. Влияние порядка входных данных на скорость вставки в BST:
-   - На случайных данных BST строится сбалансированным. Высота дерева составляет
-     примерно O(log N), поэтому вставка происходит почти мгновенно.
-   - На отсортированных данных происходит ДЕГРАДАЦИЯ дерева. Каждый элемент больше
-     предыдущего и вставляется строго вправо. Дерево вырождается в связный список.
-     Сложность возрастает до O(N), что отчетливо видно по гигантскому пику на графике.
-
-2. Чувствительность Хеш-таблицы к порядку:
-   - Хеш-таблица НЕ ЧУВСТВИТЕЛЬНА к порядку данных. Математическая хеш-функция 
-     превращает любое имя в хаотичный индекс и равномерно распределяет записи 
-     по бакетам. В обоих режимах операции выполняются за константное время O(1).
-
-3. Почему связный список всегда медленен при поиске:
-   - У связного списка нет индексов для прямого доступа. Поиск всегда линейный O(N) 
-     — алгоритм вынужден последовательно перебирать элементы от головы к хвосту. 
-
-4. Как удаление работает в каждой структуре:
-   - Связный список: O(N) затрачивается на линейный поиск узла, само удаление — O(1).
-   - Хеш-таблица: O(1) нахождение бакета по хешу, удаление из цепочки коллизий мгновенно.
-   - BST: В среднем O(log N), в худшем O(N). Требует поиска узла и перестройки связей 
-     (замена удаляемого узла на его потомка или минимальный элемент правого поддерева).
-
-ВЫВОД:
-   - ДЛЯ ЧАСТЫХ ВСТАВОК И ПОИСКА: Идеально подходит Хеш-таблица благодаря скорости O(1).
-   - ДЛЯ ПОЛУЧЕНИЯ ДАННЫХ В ПОРЯДКЕ (АЛФАВИТНОМ): Стоит выбирать Двоичное дерево поиска 
-     (BST), так как обход дерева (In-order traversal) сразу выдает отсортированные данные.
-    """
-    print(report)
-
-if __name__ == "__main__":
-    run_experiments()
-    plot_results()
-    print_report()
-
-

sorokinfi/427.py

@@ -350,6 +350,29 @@ if __name__ == "__main__":
 
 # ЗАДАНИЕ 2: ПОИСК ВЫХОДА ИЗ ЛАБИРИНТА
 
+# поиск выхода из лабиринта
+class Maze:
+    def __init__(self, grid):
+        self.grid = grid
+        self.rows = len(grid)
+        self.cols = len(grid[0]) if self.rows > 0 else 0
+        self.start = self._find_point('S')
+        self.end = self._find_point('E')
+
+    def _find_point(self, char):
+        for r in range(self.rows):
+            for c in range(self.cols):
+                if self.grid[r][c] == char: return (r, c)
+        return None
+
+    def is_walkable(self, r, c):
+        return 0 <= r < self.rows and 0 <= c < self.cols and self.grid[r][c] != '#'
+
+class PathfindingStrategy(ABC):
+    @abstractmethod
+    def solve(self, maze: Maze): pass
+
+
 # стратегия №1: BFS
 class BFSStrategy(PathfindingStrategy):
     def solve(self, maze: Maze):
@@ -369,11 +392,80 @@ class BFSStrategy(PathfindingStrategy):
         while queue:
             current, path = queue.popleft()
             if current == maze.end: 
-                return path
+                return path, len(visited) # возвращаем путь и размер посещенных клеток 
             r, c = current
             for dr, dc in directions:
                 nr, nc = r + dr, c + dc
                 if maze.is_walkable(nr, nc) and (nr, nc) not in visited:
                     visited.add((nr, nc))
                     queue.append(((nr, nc), path + [(nr, nc)]))
+        return None, len(visited)
+
+
+# стратегия №2: DFS
+class DFSStrategy(PathfindingStrategy):
+    def solve(self, maze: Maze):
+        if not maze.start or not maze.end:
+            return None, 0
+
+        # инициализация структур данных
+        stack = [(maze.start, [maze.start])]
+        visited = set()
+        directions = [(-1, 0), (1, 0), (0, -1), (0, 1)]
+        
+        # основной цикл обхода лабиринта
+        while stack:
+            current, path = stack.pop()
+            if current in visited: 
+                continue
+            visited.add(current)
+            if current == maze.end: 
+                return path, len(visited)
+            r, c = current
+            for dr, dc in directions:
+                nr, nc = r + dr, c + dc
+                if maze.is_walkable(nr, nc):
+                    stack.append(((nr, nc), path + [(nr, nc)]))
+        return None, len(visited)
+    
+class MazeSolver:
+    def __init__(self, strategy: PathfindingStrategy): self._strategy = strategy
+    def set_strategy(self, strategy: PathfindingStrategy): self._strategy = strategy
+    def solve_maze(self, maze: Maze): return self._strategy.solve(maze)
+
+# подготовка тестовых лабиринтов
+class MazeFactory:
+    @staticmethod
+    def _generate_random_grid(width, height, wall_chance=0.25, has_exit=True):
+        # вспомогательный метод генерации сетки лабиринта заданной сложности
+        grid = [[" " for _ in range(width)] for _ in range(height)]
+        for r in range(height):
+            for c in range(width):
+                if random.random() < wall_chance: grid[r][c] = "#"
+        grid[0][0] = "S"
+        if has_exit: grid[height-1][width-1] = "E"
+        else: grid[height-1][width-1] = "#"
+        return grid
+
+    @staticmethod
+    def create_maze(maze_type):
+        random.seed(42)
+        if maze_type == "маленький (10x10)":
+            return Maze(MazeFactory._generate_random_grid(10, 10, wall_chance=0.15))
+        elif maze_type == "средний (50x50)":
+            return Maze(MazeFactory._generate_random_grid(50, 50, wall_chance=0.25))
+        elif maze_type == "большой (100x100)":
+            return Maze(MazeFactory._generate_random_grid(100, 100, wall_chance=0.3))
+        elif maze_type == "пустой":
+            grid = [[" " for _ in range(30)] for _ in range(30)]
+            grid[0][0], grid[29][29] = "S", "E"
+            return Maze(grid)
+        elif maze_type == "без выхода":
+            return Maze(MazeFactory._generate_random_grid(20, 20, wall_chance=0.2, has_exit=False))
         return None
+
+# экспериментальная часть лабиринтов
+def run_maze_experiments():
+    maze_types = ["маленький (10x10)", "средний (50x50)", "большой (100x100)", "пустой", "без выхода"]
+    strategies = [("BFS", BFSStrategy()), ("DFS", DFSStrategy())]
+