diff --git a/groshevava/docs/data/empty_maze.txt b/groshevava/docs/data/empty_maze.txt
new file mode 100644
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\ No newline at end of file
diff --git a/groshevava/docs/data/large_maze.txt b/groshevava/docs/data/large_maze.txt
new file mode 100644
index 0000000..837792d
--- /dev/null
+++ b/groshevava/docs/data/large_maze.txt
@@ -0,0 +1,100 @@
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diff --git a/groshevava/docs/data/maze_experiment_results.csv b/groshevava/docs/data/maze_experiment_results.csv
new file mode 100644
index 0000000..3fae22f
--- /dev/null
+++ b/groshevava/docs/data/maze_experiment_results.csv
@@ -0,0 +1,16 @@
+maze,strategy,time_ms,visited,path_length
+Маленький (10x10),BFS (поиск в ширину),0.1492,44.0,16.0
+Маленький (10x10),DFS (поиск в глубину),0.095,30.0,30.0
+Маленький (10x10),A* (A-star),0.1717,39.0,16.0
+Средний (50x50),BFS (поиск в ширину),3.6384,1243.0,97.0
+Средний (50x50),DFS (поиск в глубину),1.9872,614.0,97.0
+Средний (50x50),A* (A-star),2.048,444.0,97.0
+Большой (100x100),BFS (поиск в ширину),16.6951,4997.0,213.0
+Большой (100x100),DFS (поиск в глубину),10.7515,3610.0,213.0
+Большой (100x100),A* (A-star),13.2112,2836.0,213.0
+Без выхода (10x10),BFS (поиск в ширину),0,0,0
+Без выхода (10x10),DFS (поиск в глубину),0,0,0
+Без выхода (10x10),A* (A-star),0,0,0
+Пустой (10x10),BFS (поиск в ширину),0.1921,64.0,15.0
+Пустой (10x10),DFS (поиск в глубину),0.1362,43.0,29.0
+Пустой (10x10),A* (A-star),0.2633,64.0,15.0
diff --git a/groshevava/docs/data/strategies.py b/groshevava/docs/data/strategies.py
new file mode 100644
index 0000000..4120d27
--- /dev/null
+++ b/groshevava/docs/data/strategies.py
@@ -0,0 +1,104 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from collections import deque
+import heapq
+from typing import List, Dict, Optional
+from models import Cell, Maze
+
+
+class PathFindingStrategy(ABC):
+    def __init__(self):
+        self.visited_count = 0
+
+    @abstractmethod
+    def findPath(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        pass
+
+    def _reconstruct_path(self, parent: Dict[Cell, Optional[Cell]], current: Cell) -> List[Cell]:
+        path = []
+        while current:
+            path.append(current)
+            current = parent.get(current)
+        return path[::-1]  
+
+
+class BFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def findPath(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        self.visited_count = 0
+        queue = deque([start])
+        visited = {start}
+        parent = {start: None}
+
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            self.visited_count += 1
+
+            if current == exit:
+                return self._reconstruct_path(parent, current)
+
+            for neighbor in maze.getNeighbors(current):
+                if neighbor not in visited:
+                    visited.add(neighbor)
+                    parent[neighbor] = current
+                    queue.append(neighbor)
+        return [] 
+
+
+class DFSStrategy(PathFindingStrategy):
+    def findPath(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        self.visited_count = 0
+        stack = [start]
+        visited = {start}
+        parent = {start: None}
+
+        while stack:
+            current = stack.pop()
+            self.visited_count += 1
+
+            if current == exit:
+                return self._reconstruct_path(parent, current)
+
+            for neighbor in maze.getNeighbors(current):
+                if neighbor not in visited:
+                    visited.add(neighbor)
+                    parent[neighbor] = current
+                    stack.append(neighbor)
+        return []
+
+
+class AStarStrategy(PathFindingStrategy):
+
+    @staticmethod
+    def _heuristic(a: Cell, b: Cell) -> int:
+        return abs(a.x - b.x) + abs(a.y - b.y)
+
+    def findPath(self, maze: Maze, start: Cell, exit: Cell) -> List[Cell]:
+        self.visited_count = 0
+        counter = 0
+        open_set = []
+        heapq.heappush(open_set, (0, counter, start))
+        counter += 1
+
+        came_from = {start: None}
+        g_score = {start: 0}
+        visited = set()
+
+        while open_set:
+            _, _, current = heapq.heappop(open_set)
+            self.visited_count += 1
+
+            if current == exit:
+                return self._reconstruct_path(came_from, current)
+
+            if current in visited:
+                continue
+            visited.add(current)
+
+            for neighbor in maze.getNeighbors(current):
+                tentative_g_score = g_score[current] + 1
+                if neighbor not in g_score or tentative_g_score < g_score[neighbor]:
+                    came_from[neighbor] = current
+                    g_score[neighbor] = tentative_g_score
+                    f_score = tentative_g_score + self._heuristic(neighbor, exit)
+                    heapq.heappush(open_set, (f_score, counter, neighbor))
+                    counter += 1
+        return []
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diff --git a/groshevava/docs/data/visualize_results.py b/groshevava/docs/data/visualize_results.py
new file mode 100644
index 0000000..1cca2df
--- /dev/null
+++ b/groshevava/docs/data/visualize_results.py
@@ -0,0 +1,163 @@
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import csv
+from typing import Dict, List
+import os
+
+plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid')
+
+def load_results(filename: str = 'maze_experiment_results.csv') -> List[Dict]:
+    if not os.path.exists(filename):
+        print(f"Файл {filename} не найден! Сначала запустите main.py")
+        return []
+    
+    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        reader = csv.DictReader(f)
+        results = []
+        for row in reader:
+            row['time_ms'] = float(row['time_ms'])
+            row['visited'] = int(float(row['visited']))
+            row['path_length'] = int(float(row['path_length']))
+            results.append(row)
+    return results
+
+def organize_data(results: List[Dict]) -> Dict:
+    data = {}
+    for row in results:
+        maze = row['maze']
+        strategy = row['strategy'].split('(')[0].strip()
+        
+        if maze not in data:
+            data[maze] = {}
+        if strategy not in data[maze]:
+            data[maze][strategy] = {'time_ms': [], 'visited': [], 'path_length': []}
+        
+        data[maze][strategy]['time_ms'].append(row['time_ms'])
+        data[maze][strategy]['visited'].append(row['visited'])
+        data[maze][strategy]['path_length'].append(row['path_length'])
+    return data
+
+def create_main_chart(data: Dict, save_dir: str = 'charts'):
+    
+    if not os.path.exists(save_dir):
+        os.makedirs(save_dir)
+    
+    maze_names = list(data.keys())
+    strategies = ['BFS', 'DFS', 'A*']
+    colors = {'BFS': '#3498db', 'DFS': '#e74c3c', 'A*': '#2ecc71'}
+    
+    fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(16, 6))
+    fig.suptitle('Сравнение алгоритмов поиска пути', fontsize=16, fontweight='bold')
+    
+    x = np.arange(len(maze_names))
+    width = 0.25
+    
+    # График 1: Время
+    for i, strat in enumerate(strategies):
+        values = []
+        for maze in maze_names:
+            if strat in data[maze] and data[maze][strat]['time_ms']:
+                values.append(np.mean(data[maze][strat]['time_ms']))
+            else:
+                values.append(0)
+        
+        bars = axes[0].bar(x + i * width, values, width, label=strat, 
+                          color=colors[strat], edgecolor='black', linewidth=0.5)
+        
+        for bar, val in zip(bars, values):
+            if val > 0:
+                axes[0].text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., bar.get_height(),
+                           f'{val:.1f}', ha='center', va='bottom', fontsize=7)
+    
+    axes[0].set_title('Время выполнения (мс)', fontweight='bold')
+    axes[0].set_xticks(x + width)
+    axes[0].set_xticklabels([n.split('(')[0].strip() for n in maze_names], rotation=15, fontsize=8)
+    axes[0].legend(fontsize=8)
+    
+    # График 2: Посещённые клетки
+    for i, strat in enumerate(strategies):
+        values = []
+        for maze in maze_names:
+            if strat in data[maze] and data[maze][strat]['visited']:
+                values.append(np.mean(data[maze][strat]['visited']))
+            else:
+                values.append(0)
+        
+        bars = axes[1].bar(x + i * width, values, width, label=strat,
+                          color=colors[strat], edgecolor='black', linewidth=0.5)
+        
+        for bar, val in zip(bars, values):
+            if val > 0:
+                axes[1].text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., bar.get_height(),
+                           f'{int(val)}', ha='center', va='bottom', fontsize=7)
+    
+    axes[1].set_title('Посещённые клетки', fontweight='bold')
+    axes[1].set_xticks(x + width)
+    axes[1].set_xticklabels([n.split('(')[0].strip() for n in maze_names], rotation=15, fontsize=8)
+    
+    # График 3: Длина пути
+    for i, strat in enumerate(strategies):
+        values = []
+        for maze in maze_names:
+            if strat in data[maze] and data[maze][strat]['path_length']:
+                values.append(np.mean(data[maze][strat]['path_length']))
+            else:
+                values.append(0)
+        
+        bars = axes[2].bar(x + i * width, values, width, label=strat,
+                          color=colors[strat], edgecolor='black', linewidth=0.5)
+        
+        for bar, val in zip(bars, values):
+            if val > 0:
+                axes[2].text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., bar.get_height(),
+                           f'{int(val)}', ha='center', va='bottom', fontsize=7)
+    
+    axes[2].set_title('Длина пути (шагов)', fontweight='bold')
+    axes[2].set_xticks(x + width)
+    axes[2].set_xticklabels([n.split('(')[0].strip() for n in maze_names], rotation=15, fontsize=8)
+    
+    plt.tight_layout()
+    filepath = os.path.join(save_dir, 'comparison_all_metrics.png')
+    plt.savefig(filepath, dpi=150, bbox_inches='tight')
+    plt.close()
+    print(f" График сохранён: {filepath}")
+
+def print_table(data: Dict):
+    print("\n" + "=" * 80)
+    print("РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ")
+    print("=" * 80)
+    
+    for maze_name, strategies in data.items():
+        print(f"\n{maze_name}")
+        print("-" * 60)
+        print(f"{'Алгоритм':<10} {'Время(мс)':<12} {'Посещено':<12} {'Длина пути':<12}")
+        print("-" * 46)
+        
+        for strat in ['BFS', 'DFS', 'A*']:
+            if strat in strategies and strategies[strat]['time_ms']:
+                t = np.mean(strategies[strat]['time_ms'])
+                v = np.mean(strategies[strat]['visited'])
+                p = np.mean(strategies[strat]['path_length'])
+                print(f"{strat:<10} {t:<12.2f} {int(v):<12} {int(p):<12}")
+
+def main():
+    print("=" * 60)
+    print("ВИЗУАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ")
+    print("=" * 60)
+    
+    results = load_results('maze_experiment_results.csv')
+    
+    if not results:
+        print("Нет данных. Запустите сначала main.py")
+        return
+    
+    data = organize_data(results)
+    
+    print_table(data)
+    
+    # Один график
+    print("\nСоздание графика...")
+    create_main_chart(data)
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file