diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/experiment_data.csv b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/experiment_data.csv
new file mode 100644
index 0000000..9be2e5e
--- /dev/null
+++ b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/experiment_data.csv
@@ -0,0 +1,16 @@
+maze,strategy,time_ms,visited_cells,path_length
+Small 10x6,BFS,0.036793333189658974,27.0,10.0
+Small 10x6,DFS,0.027613000080843147,18.0,14.0
+Small 10x6,AStar,0.06921633333452822,22.0,10.0
+Medium 10x10,BFS,0.04238766662941392,40.0,15.0
+Medium 10x10,DFS,0.01747666677450373,21.0,15.0
+Medium 10x10,AStar,0.05802666661717618,28.0,15.0
+Large 20x20,BFS,0.09112733308332584,64.0,31.0
+Large 20x20,DFS,0.05382399983015299,64.0,41.0
+Large 20x20,AStar,0.21716699969450323,60.0,31.0
+Empty 15x15,BFS,0.38009000005937804,223.0,25.0
+Empty 15x15,DFS,0.17080266661650967,221.0,109.0
+Empty 15x15,AStar,0.6228723332242225,169.0,25.0
+No exit 10x10,BFS,0.014016666682437062,9.0,0.0
+No exit 10x10,DFS,0.013433666936180089,9.0,0.0
+No exit 10x10,AStar,0.024179666373432458,9.0,0.0
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/main.py b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/main.py
new file mode 100644
index 0000000..78e1afc
--- /dev/null
+++ b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/main.py
@@ -0,0 +1,525 @@
+import sys
+import os
+import time
+import csv
+from collections import deque
+import heapq
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+# ========== Модель данных ==========
+class Tile:
+    """Одна клетка лабиринта."""
+    def __init__(self, x, y):
+        self._x = x
+        self._y = y
+        self._wall = False
+        self._entry = False
+        self._goal = False
+
+    @property
+    def x(self): return self._x
+    @property
+    def y(self): return self._y
+    @property
+    def is_wall(self): return self._wall
+    @is_wall.setter
+    def is_wall(self, value): self._wall = value
+    @property
+    def is_entry(self): return self._entry
+    @is_entry.setter
+    def is_entry(self, value): self._entry = value
+    @property
+    def is_goal(self): return self._goal
+    @is_goal.setter
+    def is_goal(self, value): self._goal = value
+
+    def can_walk(self):
+        """Можно ли встать на эту клетку."""
+        return not self._wall
+
+
+class Labyrinth:
+    """Прямоугольный лабиринт."""
+    def __init__(self, width, height):
+        self._width = width
+        self._height = height
+        self._grid = [[Tile(x, y) for x in range(width)] for y in range(height)]
+        self._start = None
+        self._exit = None
+
+    @property
+    def width(self): return self._width
+    @property
+    def height(self): return self._height
+    @property
+    def start(self): return self._start
+    @property
+    def exit(self): return self._exit
+
+    def tile_at(self, x, y):
+        if 0 <= x < self._width and 0 <= y < self._height:
+            return self._grid[y][x]
+        return None
+
+    def configure_tile(self, x, y, kind):
+        tile = self.tile_at(x, y)
+        if tile is None:
+            return
+        if kind == 'wall':
+            tile.is_wall = True
+        elif kind == 'entry':
+            if self._start:
+                self._start.is_entry = False
+            tile.is_entry = True
+            tile.is_wall = False
+            self._start = tile
+        elif kind == 'goal':
+            if self._exit:
+                self._exit.is_goal = False
+            tile.is_goal = True
+            tile.is_wall = False
+            self._exit = tile
+        elif kind == 'floor':
+            tile.is_wall = False
+
+    def neighbours(self, tile):
+        """Соседние проходимые клетки."""
+        res = []
+        for dx, dy in ((0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)):
+            nb = self.tile_at(tile.x + dx, tile.y + dy)
+            if nb and nb.can_walk():
+                res.append(nb)
+        return res
+
+
+# ========== Загрузка из файла ==========
+class LabyrinthBuilder:
+    def build(self, filename):
+        raise NotImplementedError
+
+class TextLabyrinthBuilder(LabyrinthBuilder):
+    def build(self, filename):
+        with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = [line.rstrip('\n') for line in f]
+        h = len(lines)
+        w = max(len(l) for l in lines) if h else 0
+        if h == 0 or w == 0:
+            raise ValueError("Файл лабиринта пуст.")
+        entries = exits = 0
+        lab = Labyrinth(w, h)
+        for y, row in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(row):
+                if ch == '#':
+                    lab.configure_tile(x, y, 'wall')
+                elif ch == 'S':
+                    lab.configure_tile(x, y, 'entry')
+                    entries += 1
+                elif ch == 'E':
+                    lab.configure_tile(x, y, 'goal')
+                    exits += 1
+                else:
+                    lab.configure_tile(x, y, 'floor')
+        if entries != 1 or exits != 1:
+            raise ValueError(f"Некорректный лабиринт: найдено S={entries}, E={exits}")
+        return lab
+
+
+# ========== Алгоритмы поиска ==========
+class Pathfinder:
+    def find_path(self, lab, start, goal):
+        raise NotImplementedError
+
+    def _build_path(self, preds, start, goal):
+        path = []
+        cur = goal
+        while cur is not None:
+            path.append(cur)
+            cur = preds.get(cur)
+        path.reverse()
+        return path
+
+    @property
+    def visited_count(self):
+        return getattr(self, '_visited', 0)
+
+
+class BFS_Pathfinder(Pathfinder):
+    def find_path(self, lab, start, goal):
+        q = deque([start])
+        preds = {start: None}
+        seen = {start}
+        while q:
+            cur = q.popleft()
+            if cur == goal:
+                self._visited = len(seen)
+                return self._build_path(preds, start, goal)
+            for nb in lab.neighbours(cur):
+                if nb not in seen:
+                    seen.add(nb)
+                    preds[nb] = cur
+                    q.append(nb)
+        self._visited = len(seen)
+        return []
+
+
+class DFS_Pathfinder(Pathfinder):
+    def find_path(self, lab, start, goal):
+        stack = [start]
+        preds = {start: None}
+        seen = {start}
+        while stack:
+            cur = stack.pop()
+            if cur == goal:
+                self._visited = len(seen)
+                return self._build_path(preds, start, goal)
+            for nb in lab.neighbours(cur):
+                if nb not in seen:
+                    seen.add(nb)
+                    preds[nb] = cur
+                    stack.append(nb)
+        self._visited = len(seen)
+        return []
+
+
+class AStar_Pathfinder(Pathfinder):
+    def _heuristic(self, a, b):
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+
+    def find_path(self, lab, start, goal):
+        heap = []
+        cnt = 0
+        f_start = self._heuristic(start, goal)
+        heapq.heappush(heap, (f_start, cnt, start))
+        cnt += 1
+        preds = {}
+        g = {start: 0}
+        f = {start: f_start}
+        seen = set()
+        while heap:
+            cur_f, _, cur = heapq.heappop(heap)
+            seen.add(cur)
+            if cur == goal:
+                self._visited = len(seen)
+                return self._build_path(preds, start, goal)
+            if cur_f > f.get(cur, float('inf')):
+                continue
+            for nb in lab.neighbours(cur):
+                tent_g = g[cur] + 1
+                if tent_g < g.get(nb, float('inf')):
+                    preds[nb] = cur
+                    g[nb] = tent_g
+                    new_f = tent_g + self._heuristic(nb, goal)
+                    f[nb] = new_f
+                    heapq.heappush(heap, (new_f, cnt, nb))
+                    cnt += 1
+        self._visited = len(seen)
+        return []
+
+
+# ========== Интерактивный игрок ==========
+class Explorer:
+    def __init__(self, start_tile, labyrinth):
+        self._current = start_tile
+        self._previous = None
+        self._lab = labyrinth
+
+    @property
+    def current(self):
+        return self._current
+
+    def move(self, tile):
+        if tile and tile.can_walk():
+            self._previous = self._current
+            self._current = tile
+            return True
+        return False
+
+    def undo(self):
+        if self._previous:
+            self._current, self._previous = self._previous, None
+            return True
+        return False
+
+
+class Action:
+    def execute(self): raise NotImplementedError
+    def undo(self): raise NotImplementedError
+
+
+class MoveAction(Action):
+    def __init__(self, explorer, direction, lab):
+        self._explorer = explorer
+        self._dx, self._dy = direction
+        self._lab = lab
+        self._done = False
+
+    def execute(self):
+        nx = self._explorer.current.x + self._dx
+        ny = self._explorer.current.y + self._dy
+        target = self._lab.tile_at(nx, ny)
+        if target and target.can_walk():
+            self._explorer.move(target)
+            self._done = True
+            return True
+        return False
+
+    def undo(self):
+        if self._done:
+            self._explorer.undo()
+            self._done = False
+            return True
+        return False
+
+
+class GameObserver:
+    def update(self, event, data): raise NotImplementedError
+
+
+class TerminalDisplay(GameObserver):
+    def __init__(self, explorer=None):
+        self._explorer = explorer
+        self._last_path = None
+
+    def update(self, event, data):
+        if event == 'labyrinth_loaded':
+            self._draw_lab(data)
+        elif event == 'path_found':
+            self._last_path = data
+            self._show_path_info(data)
+        elif event == 'player_moved':
+            self._draw_with_player(data)
+
+    def _draw_lab(self, lab):
+        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
+        print('=' * (lab.width * 2 + 4))
+        print('   ЛАБИРИНТ')
+        print('=' * (lab.width * 2 + 4))
+        for y in range(lab.height):
+            print('  ', end='')
+            for x in range(lab.width):
+                t = lab.tile_at(x, y)
+                if t == lab.start: print('S', end=' ')
+                elif t == lab.exit: print('E', end=' ')
+                elif t.is_wall: print('#', end=' ')
+                else: print('.', end=' ')
+            print()
+        print('=' * (lab.width * 2 + 4))
+        print('  S – вход   E – выход   # – стена   . – пол')
+
+    def _draw_with_player(self, lab):
+        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
+        print('=' * (lab.width * 2 + 4))
+        print('   ЛАБИРИНТ (P – игрок)')
+        print('=' * (lab.width * 2 + 4))
+        for y in range(lab.height):
+            print('  ', end='')
+            for x in range(lab.width):
+                t = lab.tile_at(x, y)
+                if self._explorer and t == self._explorer.current:
+                    print('P', end=' ')
+                elif t == lab.start: print('S', end=' ')
+                elif t == lab.exit: print('E', end=' ')
+                elif t.is_wall: print('#', end=' ')
+                else: print('.', end=' ')
+            print()
+        print('=' * (lab.width * 2 + 4))
+        if self._explorer:
+            print(f'  Позиция: ({self._explorer.current.x}, {self._explorer.current.y})')
+
+    def _show_path_info(self, path):
+        if not path:
+            print('\n  Путь не найден!')
+        else:
+            print(f'\n  Длина найденного пути: {len(path)} клеток.')
+
+
+class LabyrinthSolver:
+    def __init__(self, lab):
+        self._lab = lab
+        self._strategy = None
+        self._observers = []
+
+    def attach(self, obs):
+        self._observers.append(obs)
+
+    def _notify(self, event, data):
+        for obs in self._observers:
+            obs.update(event, data)
+
+    def set_strategy(self, strategy):
+        self._strategy = strategy
+
+    def solve(self):
+        if self._strategy is None:
+            return None
+        start_t = time.perf_counter()
+        path = self._strategy.find_path(self._lab, self._lab.start, self._lab.exit)
+        elapsed = (time.perf_counter() - start_t) * 1000
+        self._notify('path_found', path)
+        return {
+            'time_ms': elapsed,
+            'visited': self._strategy.visited_count,
+            'length': len(path)
+        }
+
+
+# ========== Эксперименты и визуализация ==========
+def run_benchmark(maze_file, strategy, runs=5):
+    builder = TextLabyrinthBuilder()
+    lab = builder.build(maze_file)
+    total_t = total_v = total_l = 0
+    for _ in range(runs):
+        solver = LabyrinthSolver(lab)
+        solver.set_strategy(strategy)
+        stats = solver.solve()
+        if stats:
+            total_t += stats['time_ms']
+            total_v += stats['visited']
+            total_l += stats['length']
+    return {
+        'time_ms': total_t / runs,
+        'visited_cells': total_v / runs,
+        'path_length': total_l / runs
+    }
+
+
+def create_charts(results):
+    mazes = sorted({r['maze'] for r in results})
+    strategies = ['BFS', 'DFS', 'AStar']
+    fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
+    x = np.arange(len(mazes))
+    width = 0.25
+
+    for i, strat in enumerate(strategies):
+        times = [next((r['time_ms'] for r in results if r['maze'] == m and r['strategy'] == strat), 0) for m in mazes]
+        axes[0].bar(x + i*width, times, width, label=strat)
+    axes[0].set_title('Время выполнения (мс)')
+    axes[0].set_xticks(x + width)
+    axes[0].set_xticklabels(mazes, rotation=30, ha='right')
+    axes[0].legend()
+    axes[0].grid(alpha=0.3)
+
+    for i, strat in enumerate(strategies):
+        visited = [next((r['visited_cells'] for r in results if r['maze'] == m and r['strategy'] == strat), 0) for m in mazes]
+        axes[1].bar(x + i*width, visited, width, label=strat)
+    axes[1].set_title('Посещено клеток')
+    axes[1].set_xticks(x + width)
+    axes[1].set_xticklabels(mazes, rotation=30, ha='right')
+    axes[1].legend()
+    axes[1].grid(alpha=0.3)
+
+    for i, strat in enumerate(strategies):
+        lengths = [next((r['path_length'] for r in results if r['maze'] == m and r['strategy'] == strat), 0) for m in mazes]
+        axes[2].bar(x + i*width, lengths, width, label=strat)
+    axes[2].set_title('Длина пути')
+    axes[2].set_xticks(x + width)
+    axes[2].set_xticklabels(mazes, rotation=30, ha='right')
+    axes[2].legend()
+    axes[2].grid(alpha=0.3)
+
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('maze_performance.png', dpi=150, bbox_inches='tight')
+    plt.show()
+
+
+# ========== Главный вход ==========
+if __name__ == '__main__':
+    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == 'experiment':
+        print('Запуск экспериментов...')
+        maze_list = [
+            ('maze/maze1.txt', 'Small 10x6'),
+            ('maze/maze10x10.txt', 'Medium 10x10'),
+            ('maze/maze20x20.txt', 'Large 20x20'),
+            ('maze/maze_empty.txt', 'Empty 15x15'),
+            ('maze/maze_no_exit.txt', 'No exit 10x10')
+        ]
+        strategies = [
+            ('BFS', BFS_Pathfinder()),
+            ('DFS', DFS_Pathfinder()),
+            ('AStar', AStar_Pathfinder())
+        ]
+        all_results = []
+        for file, name in maze_list:
+            print(f'\nТестируем {name}...')
+            for sname, strat in strategies:
+                try:
+                    stats = run_benchmark(file, strat, runs=3)
+                    all_results.append({
+                        'maze': name,
+                        'strategy': sname,
+                        'time_ms': stats['time_ms'],
+                        'visited_cells': stats['visited_cells'],
+                        'path_length': stats['path_length']
+                    })
+                    print(f'  {sname}: время={stats["time_ms"]:.3f}мс, клеток={stats["visited_cells"]:.0f}, длина={stats["path_length"]:.0f}')
+                except Exception as e:
+                    print(f'  {sname}: ошибка – {e}')
+        with open('experiment_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+            writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['maze','strategy','time_ms','visited_cells','path_length'])
+            writer.writeheader()
+            writer.writerows(all_results)
+        if all_results:
+            create_charts(all_results)
+        print('\nРезультаты сохранены в experiment_data.csv и maze_performance.png')
+    else:
+        # Интерактивная игра
+        maze_file = 'maze/maze1.txt'
+        if len(sys.argv) > 1:
+            maze_file = sys.argv[1]
+        builder = TextLabyrinthBuilder()
+        labyrinth = builder.build(maze_file)
+
+        player = Explorer(labyrinth.start, labyrinth)
+        display = TerminalDisplay(player)
+        display.update('labyrinth_loaded', labyrinth)
+
+        solver = LabyrinthSolver(labyrinth)
+        solver.attach(display)
+
+        print('\n  УПРАВЛЕНИЕ:')
+        print('  H – влево   J – вниз   K – вверх   L – вправо')
+        print('  U – отменить ход   Q – выход')
+        print('  Автопоиск: B – BFS   D – DFS   A – A*')
+        print('=' * 50)
+
+        history = []
+        while True:
+            cmd = input('\n  Команда > ').lower().strip()
+            if cmd == 'q':
+                print('\n  До свидания!')
+                break
+            elif cmd == 'b':
+                solver.set_strategy(BFS_Pathfinder())
+                stats = solver.solve()
+                print(f"\n  BFS: время={stats['time_ms']:.3f}мс, посещено={stats['visited']}, длина={stats['length']}")
+            elif cmd == 'd':
+                solver.set_strategy(DFS_Pathfinder())
+                stats = solver.solve()
+                print(f"\n  DFS: время={stats['time_ms']:.3f}мс, посещено={stats['visited']}, длина={stats['length']}")
+            elif cmd == 'a':
+                solver.set_strategy(AStar_Pathfinder())
+                stats = solver.solve()
+                print(f"\n  A*: время={stats['time_ms']:.3f}мс, посещено={stats['visited']}, длина={stats['length']}")
+            elif cmd in ('h','j','k','l'):
+                dirs = {'h': (-1,0), 'l': (1,0), 'k': (0,-1), 'j': (0,1)}
+                action = MoveAction(player, dirs[cmd], labyrinth)
+                if action.execute():
+                    history.append(action)
+                    display.update('player_moved', labyrinth)
+                    if player.current == labyrinth.exit:
+                        print('\n  ПОЗДРАВЛЯЕМ! ВЫ ВЫБРАЛИСЬ ИЗ ЛАБИРИНТА!')
+                        print(f'  Всего ходов: {len(history)}')
+                        break
+                else:
+                    print('\n  Там стена!')
+            elif cmd == 'u':
+                if history:
+                    act = history.pop()
+                    act.undo()
+                    display.update('player_moved', labyrinth)
+                    print('\n  Ход отменён')
+                else:
+                    print('\n  Нечего отменять')
+            else:
+                print('\n  Неизвестная команда. Используйте H,J,K,L,U,Q,B,D,A')
\ No newline at end of file
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze1.txt b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze1.txt
new file mode 100644
index 0000000..dbe8284
--- /dev/null
+++ b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze1.txt
@@ -0,0 +1,6 @@
+##########
+#S.......#
+#.###.#.##
+#...#....#
+#.#.#.##.#
+#.....E..#
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze10x10.txt b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze10x10.txt
new file mode 100644
index 0000000..f06c970
--- /dev/null
+++ b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze10x10.txt
@@ -0,0 +1,10 @@
+##########
+#S..#...##
+#.##.#.#.#
+#....#...#
+#.##.#.###
+#..#.....#
+##.#.###.#
+#......#.#
+#.####.#E#
+##########
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze20x20.txt b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze20x20.txt
new file mode 100644
index 0000000..359613e
--- /dev/null
+++ b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze20x20.txt
@@ -0,0 +1,20 @@
+####################
+#S##################
+#..#.###############
+##...###############
+####.###############
+####. ##############
+#.##..##############
+#.......############
+#......#############
+#.....##############
+#....#####E.########
+#...######..########
+#...#####..#########
+#...####..##########
+#...###..###########
+#........###########
+####################
+####################
+####################
+####################
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze_empty.txt b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze_empty.txt
new file mode 100644
index 0000000..5db6ebe
--- /dev/null
+++ b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze_empty.txt
@@ -0,0 +1,15 @@
+...............
+.S.............
+...............
+...............
+...............
+...............
+...............
+...............
+...............
+...............
+...............
+...............
+...............
+.............E.
+...............
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze_no_exit.txt b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze_no_exit.txt
new file mode 100644
index 0000000..9cc98ec
--- /dev/null
+++ b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze/maze_no_exit.txt
@@ -0,0 +1,10 @@
+##########
+#S..#...##
+#.##.#.#.#
+#....#...#
+##########
+#....#...#
+#.##.#.#.#
+#..#.....#
+##.#.###E#
+##########
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze_performance.png b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze_performance.png
new file mode 100644
index 0000000..7e4dce8
Binary files /dev/null and b/YaroslavtsevAS/docs/2-nd-lab/maze_performance.png differ
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/ReportLab2.md b/YaroslavtsevAS/docs/ReportLab2.md
new file mode 100644
index 0000000..8e45e6a
--- /dev/null
+++ b/YaroslavtsevAS/docs/ReportLab2.md
@@ -0,0 +1,119 @@
+# Отчёт по лабораторной работе: Поиск выхода из лабиринта
+
+## 1. Постановка задачи
+
+Цель — разработать программу для загрузки лабиринта из текстового файла, поиска маршрута от старта до выхода с возможностью выбора алгоритма, визуализации процесса и экспериментального сравнения эффективности трёх классических алгоритмов поиска пути.
+
+### Основные требования:
+- Модель лабиринта: классы `Tile` (клетка) и `Labyrinth` (сетка).
+- Загрузка карты из файла с символами `#` (стена), `S` (старт), `E` (выход).
+- Реализация трёх стратегий поиска: BFS, DFS, A*.
+- Оркестратор `LabyrinthSolver` с возможностью смены алгоритма во время выполнения.
+- Сбор метрик: время работы (мс), количество посещённых клеток, длина найденного пути.
+- Проведение экспериментов на пяти лабиринтах разного размера и структуры.
+
+### Использованные паттерны проектирования
+
+- **Builder** – `TextLabyrinthBuilder` инкапсулирует логику парсинга текстового файла и создания объекта `Labyrinth`. Это упрощает добавление новых форматов.
+- **Strategy** – `BFS_Pathfinder`, `DFS_Pathfinder` и `AStar_Pathfinder` реализуют общий интерфейс `Pathfinder`. Класс `LabyrinthSolver` может динамически переключаться между ними.
+- **Observer** – интерфейс `GameObserver` и его реализация `TerminalDisplay` позволяют отделить отображение лабиринта от бизнес-логики.
+- **Command** – `MoveAction` оборачивает перемещение игрока, сохраняя историю и предоставляя возможность отмены (`undo`).
+
+## 2. Архитектура приложения
+
+- **Модель**: `Tile` (клетка) и `Labyrinth` (лабиринт).
+- **Загрузка**: `LabyrinthBuilder` (абстрактный) и `TextLabyrinthBuilder`.
+- **Алгоритмы**: `BFS_Pathfinder`, `DFS_Pathfinder`, `AStar_Pathfinder` — наследники `Pathfinder`.
+- **Управление поиском**: `LabyrinthSolver` (смена стратегии, оповещение наблюдателей).
+- **Визуализация**: `TerminalDisplay`, реализующий `GameObserver`.
+- **Интерактив**: `Explorer` (игрок) и `MoveAction` (команда перемещения).
+
+## 3. Реализация алгоритмов поиска пути
+
+### BFS (поиск в ширину)
+Использует очередь. Стартовая клетка помещается в очередь, затем на каждом шаге извлекается первый элемент. Если это выход — путь восстановлен. Иначе все непосещённые соседи добавляются в конец очереди. Гарантирует кратчайший путь по количеству шагов.
+
+### DFS (поиск в глубину)
+Вместо очереди используется стек (LIFO). Начинает со старта, на каждом шаге извлекается последний добавленный элемент. Быстрее продвигается в глубину, но путь часто оказывается далеко не оптимальным.
+
+### A* (A-звездочка)
+Применяет приоритетную очередь с эвристической функцией `f = g + h`, где `g` — реальная стоимость пути от старта, `h` — Манхэттенское расстояние до выхода. Всегда находит оптимальный путь при допустимой эвристике и обычно посещает меньше клеток.
+
+## 4. Экспериментальная часть
+
+### Тестовые лабиринты
+
+| Название          | Размер    | Особенность                        |
+|-------------------|-----------|------------------------------------|
+| Small 10x6        | 10×6      | простой коридорный лабиринт        |
+| Medium 10x10      | 10×10     | средняя плотность стен             |
+| Large 20x20       | 20×20     | сложная запутанная структура       |
+| Empty 15x15       | 15×15     | полностью проходимый (без стен)    |
+| No exit 10x10     | 10×10     | выход заблокирован стеной          |
+
+Все эксперименты проводились с усреднением по 3 запускам для сглаживания случайных колебаний времени.
+
+### Результаты замеров
+
+| Лабиринт         | Алгоритм | Время (мс) | Посещено клеток | Длина пути |
+|------------------|----------|------------|-----------------|------------|
+| Small 10x6       | BFS      | 0.037      | 27              | 10         |
+| Small 10x6       | DFS      | 0.028      | 18              | 14         |
+| Small 10x6       | A*       | 0.069      | 22              | 10         |
+| Medium 10x10     | BFS      | 0.042      | 40              | 15         |
+| Medium 10x10     | DFS      | 0.017      | 21              | 15         |
+| Medium 10x10     | A*       | 0.058      | 28              | 15         |
+| Large 20x20      | BFS      | 0.091      | 64              | 31         |
+| Large 20x20      | DFS      | 0.054      | 64              | 41         |
+| Large 20x20      | A*       | 0.217      | 60              | 31         |
+| Empty 15x15      | BFS      | 0.380      | 223             | 25         |
+| Empty 15x15      | DFS      | 0.171      | 221             | 109        |
+| Empty 15x15      | A*       | 0.623      | 169             | 25         |
+| No exit 10x10    | BFS      | 0.014      | 9               | 0          |
+| No exit 10x10    | DFS      | 0.013      | 9               | 0          |
+| No exit 10x10    | A*       | 0.024      | 9               | 0          |
+
+*Примечание: длина пути 0 означает, что маршрут не существует.*
+
+### Визуализация
+
+![Сравнение производительности алгоритмов](maze_performance.png)
+
+На графиках отражены три метрики: время выполнения, число посещённых клеток и длина найденного пути.
+
+## 5. Анализ результатов
+
+### Сравнение алгоритмов
+
+**BFS**
+- Всегда находит кратчайший путь (длины 10, 15, 31, 25 соответственно).
+- На больших и пустых лабиринтах посещает много клеток (до 223), что сказывается на времени.
+- Хорошо подходит, когда оптимальность критична, а размер лабиринта умеренный.
+
+**DFS**
+- Самый быстрый по времени (0.013–0.171 мс), но часто выдаёт длинные извилистые пути (14, 15, 41, 109). В пустом 15×15 путь составил 109 шагов вместо оптимальных 25.
+- Число посещённых клеток невелико, что объясняет высокую скорость. Рекомендуется, когда важнее скорость, а не качество маршрута.
+
+**A***
+- Находит кратчайший путь во всех случаях (где он существует).
+- Посещает в среднем меньше клеток, чем BFS (22, 28, 60, 169), что подтверждает эффективность эвристики.
+- Время работы немного выше, чем у BFS, из-за накладных расходов на работу с кучей, однако разница незначительна.
+
+### Особые случаи
+
+- В лабиринте **No exit** все алгоритмы быстро обошли доступную область (9 клеток) и корректно вернули пустой путь.
+- На **Empty 15×15** DFS показал наихудший путь (109 шагов), в то время как BFS и A* дали идеальные 25. Это наглядно демонстрирует, что DFS непригоден для задач, требующих оптимальности.
+- **Large 20×20** показал близкие результаты для BFS и A* по длине пути, но DFS снова выдал более длинный маршрут (41).
+
+### Выводы и рекомендации
+
+- Если необходим **кратчайший путь** — выбирайте **BFS** или **A***. A* часто эффективнее по памяти, так как посещает меньше клеток.
+- Если важна **максимальная скорость** и допустим неоптимальный путь — используйте **DFS**.
+- **A*** является наилучшим компромиссом для большинства практических задач благодаря сбалансированному сочетанию времени и оптимальности.
+
+## 6. Заключение
+
+Разработанное приложение демонстрирует применение паттернов проектирования для построения гибкой и расширяемой архитектуры.  
+Экспериментальные данные подтверждают ожидаемое поведение алгоритмов: BFS и A* гарантируют оптимальность, DFS — высокую скорость ценой качества маршрута. A* показал наилучшее соотношение «затраты / качество», посещая меньше клеток и находя кратчайший путь.
+
+Все полученные метрики сохранены в файл `experiment_data.csv`, графики — в `maze_performance.png`.
\ No newline at end of file
diff --git a/YaroslavtsevAS/docs/maze_performance.png b/YaroslavtsevAS/docs/maze_performance.png
new file mode 100644
index 0000000..7e4dce8
Binary files /dev/null and b/YaroslavtsevAS/docs/maze_performance.png differ