diff --git a/semyanovra/docs/data/1-st/experiment_results.csv b/semyanovra/docs/data/1-st/experiment_results.csv
new file mode 100644
index 0000000..ed99866
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/data/1-st/experiment_results.csv
@@ -0,0 +1,31 @@
+Structure,Mode,Repeat,Insert (sec),Search (sec),Delete (sec)
+LinkedList,random,1,3.972341,0.027657,0.012911
+LinkedList,random,2,4.045646,0.023430,0.015166
+LinkedList,random,3,4.108713,0.029786,0.011930
+LinkedList,random,4,4.177241,0.028833,0.014464
+LinkedList,random,5,4.185596,0.029333,0.012727
+LinkedList,sorted,1,3.790176,0.025204,0.010269
+LinkedList,sorted,2,3.810435,0.022951,0.011524
+LinkedList,sorted,3,3.803720,0.025208,0.010396
+LinkedList,sorted,4,3.815409,0.027041,0.010837
+LinkedList,sorted,5,3.803349,0.025340,0.011777
+HashTable,random,1,0.010245,0.000075,0.000036
+HashTable,random,2,0.008733,0.000079,0.000069
+HashTable,random,3,0.013354,0.000094,0.000044
+HashTable,random,4,0.008903,0.000078,0.000036
+HashTable,random,5,0.009199,0.000072,0.000033
+HashTable,sorted,1,0.010286,0.000114,0.000052
+HashTable,sorted,2,0.009219,0.000073,0.000034
+HashTable,sorted,3,0.011302,0.000068,0.000033
+HashTable,sorted,4,0.009324,0.000068,0.000033
+HashTable,sorted,5,0.008641,0.000068,0.000034
+BST,random,1,0.027580,0.000190,0.000118
+BST,random,2,0.020693,0.000188,0.000116
+BST,random,3,0.020889,0.000190,0.000109
+BST,random,4,0.022945,0.000182,0.000110
+BST,random,5,0.022395,0.000207,0.000114
+BST,sorted,1,9.109235,0.083432,0.049594
+BST,sorted,2,9.177649,0.097374,0.050929
+BST,sorted,3,9.414714,0.067665,0.054041
+BST,sorted,4,9.062772,0.090823,0.048369
+BST,sorted,5,8.994138,0.072883,0.049921
diff --git a/semyanovra/docs/data/1-st/main.py b/semyanovra/docs/data/1-st/main.py
new file mode 100644
index 0000000..3d416a2
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/data/1-st/main.py
@@ -0,0 +1,303 @@
+import random
+import time
+import csv
+import sys
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+sys.setrecursionlimit(20000)
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            current['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+    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
+
+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']
+    prev = head
+    current = head['next']
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            prev['next'] = current['next']
+            return head
+        prev = current
+        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
+
+
+HASH_SIZE = 997
+
+def hash_func(name, size):
+    return hash(name) % size
+
+def ht_create():
+    return [None] * HASH_SIZE
+
+def ht_insert(table, name, phone):
+    idx = hash_func(name, len(table))
+    table[idx] = ll_insert(table[idx], name, phone)
+    return table
+
+def ht_find(table, name):
+    idx = hash_func(name, len(table))
+    return ll_find(table[idx], name)
+
+def ht_delete(table, name):
+    idx = hash_func(name, len(table))
+    table[idx] = ll_delete(table[idx], name)
+    return table
+
+def ht_list_all(table):
+    all_records = []
+    for head in table:
+        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
+
+
+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)
+    if name == root['name']:
+        root['phone'] = phone
+    elif name < root['name']:
+        root['left'] = bst_insert(root['left'], name, phone)
+    else:
+        root['right'] = bst_insert(root['right'], name, phone)
+    return root
+
+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)
+
+def bst_find_min(node):
+    while node['left'] is not None:
+        node = node['left']
+    return node
+
+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:
+        if root['left'] is None:
+            return root['right']
+        if root['right'] is None:
+            return root['left']
+        min_node = bst_find_min(root['right'])
+        root['name'] = min_node['name']
+        root['phone'] = min_node['phone']
+        root['right'] = bst_delete(root['right'], min_node['name'])
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    result = []
+    def inorder(node):
+        if node is None:
+            return
+        inorder(node['left'])
+        result.append((node['name'], node['phone']))
+        inorder(node['right'])
+    inorder(root)
+    return result
+
+
+def generate_records(num_records, seed=42):
+    random.seed(seed)
+    records = []
+    for i in range(1, num_records + 1):
+        name = f"User_{i:05d}"
+        phone = f"{random.randint(100,999)}-{random.randint(1000,9999)}"
+        records.append((name, phone))
+    return records
+
+def prepare_datasets(base_records):
+    shuffled = base_records.copy()
+    random.shuffle(shuffled)
+    sorted_records = sorted(base_records, key=lambda x: x[0])
+    return shuffled, sorted_records
+
+
+def run_experiment_for_structure(struct_funcs, records, mode_name, repeats=5):
+    results = []
+    for rep in range(repeats):
+        ds = struct_funcs['create']()
+
+        start = time.perf_counter()
+        for name, phone in records:
+            ds = struct_funcs['insert'](ds, name, phone)
+        insert_time = time.perf_counter() - start
+
+        existing_names = [rec[0] for rec in records]
+        sample_existing = random.sample(existing_names, 100)
+        nonexistent = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+        search_names = sample_existing + nonexistent
+        random.shuffle(search_names)
+
+        start = time.perf_counter()
+        for name in search_names:
+            _ = struct_funcs['find'](ds, name)
+        find_time = time.perf_counter() - start
+
+        to_delete = random.sample(existing_names, 50)
+        start = time.perf_counter()
+        for name in to_delete:
+            ds = struct_funcs['delete'](ds, name)
+        delete_time = time.perf_counter() - start
+
+        results.append({
+            'structure': struct_funcs['name'],
+            'mode': mode_name,
+            'repetition': rep + 1,
+            'insert_time': insert_time,
+            'find_time': find_time,
+            'delete_time': delete_time
+        })
+    return results
+
+
+def main_experiment():
+    N = 10000
+    REPEATS = 5
+
+    print("Генерация тестовых данных...")
+    base_records = generate_records(N)
+    shuffled_records, sorted_records = prepare_datasets(base_records)
+    print(f"Создано {N} записей. Случайный порядок и отсортированный готовы.")
+
+    structures = {
+        'LinkedList': {
+            'name': 'LinkedList',
+            'create': lambda: None,
+            'insert': ll_insert,
+            'find': ll_find,
+            'delete': ll_delete
+        },
+        'HashTable': {
+            'name': 'HashTable',
+            'create': ht_create,
+            'insert': ht_insert,
+            'find': ht_find,
+            'delete': ht_delete
+        },
+        'BST': {
+            'name': 'BST',
+            'create': lambda: None,
+            'insert': bst_insert,
+            'find': bst_find,
+            'delete': bst_delete
+        }
+    }
+
+    all_results = []
+
+    for struct_name, funcs in structures.items():
+        print(f"Тестирование {struct_name} на случайном порядке...")
+        all_results.extend(run_experiment_for_structure(funcs, shuffled_records, 'random', REPEATS))
+
+        print(f"Тестирование {struct_name} на отсортированном порядке...")
+        all_results.extend(run_experiment_for_structure(funcs, sorted_records, 'sorted', REPEATS))
+
+    csv_file = "experiment_results.csv"
+    with open(csv_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(['Structure', 'Mode', 'Repeat', 'Insert (sec)', 'Search (sec)', 'Delete (sec)'])
+        for rec in all_results:
+            writer.writerow([
+                rec['structure'],
+                rec['mode'],
+                rec['repetition'],
+                f"{rec['insert_time']:.6f}",
+                f"{rec['find_time']:.6f}",
+                f"{rec['delete_time']:.6f}"
+            ])
+    print(f"Результаты сохранены в {csv_file}")
+
+    plot_results(csv_file)
+
+
+def plot_results(csv_path):
+    df = pd.read_csv(csv_path)
+    mean_times = df.groupby(['Structure', 'Mode'])[['Insert (sec)', 'Search (sec)', 'Delete (sec)']].mean().reset_index()
+
+    structures = mean_times['Structure'].unique()
+    modes = mean_times['Mode'].unique()
+
+    fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
+    operations = ['Insert (sec)', 'Search (sec)', 'Delete (sec)']
+    titles = ['Вставка', 'Поиск', 'Удаление']
+
+    for ax, op, title in zip(axes, operations, titles):
+        x = range(len(structures))
+        width = 0.35
+
+        random_vals = []
+        sorted_vals = []
+        for s in structures:
+            rand_row = mean_times[(mean_times['Structure'] == s) & (mean_times['Mode'] == 'random')]
+            sort_row = mean_times[(mean_times['Structure'] == s) & (mean_times['Mode'] == 'sorted')]
+            random_vals.append(rand_row[op].values[0] if not rand_row.empty else 0)
+            sorted_vals.append(sort_row[op].values[0] if not sort_row.empty else 0)
+
+        ax.bar([i - width/2 for i in x], random_vals, width, label='Случайный порядок')
+        ax.bar([i + width/2 for i in x], sorted_vals, width, label='Отсортированный порядок')
+        ax.set_xticks(x)
+        ax.set_xticklabels(structures)
+        ax.set_ylabel('Время (секунды)')
+        ax.set_title(title)
+        ax.legend()
+
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('performance_comparison.png', dpi=150)
+    plt.show()
+    print("График сохранён как performance_comparison.png")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main_experiment()
\ No newline at end of file
diff --git a/semyanovra/docs/data/1-st/performance_comparison.png b/semyanovra/docs/data/1-st/performance_comparison.png
new file mode 100644
index 0000000..468ba01
Binary files /dev/null and b/semyanovra/docs/data/1-st/performance_comparison.png differ
diff --git a/semyanovra/docs/data/2-nd/maze.py b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze.py
new file mode 100644
index 0000000..5f013ee
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze.py
@@ -0,0 +1,629 @@
+import sys
+from collections import deque
+import heapq
+import time
+import os
+import csv
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+
+
+# ----------------------------- Модель клетки -----------------------------
+class GridCell:
+    def __init__(self, x, y):
+        self._x = x
+        self._y = y
+        self._blocked = False
+        self._entry = False
+        self._exit_flag = False
+
+    @property
+    def x(self):
+        return self._x
+
+    @property
+    def y(self):
+        return self._y
+
+    @property
+    def is_wall(self):
+        return self._blocked
+
+    @is_wall.setter
+    def is_wall(self, value):
+        self._blocked = value
+
+    @property
+    def is_start(self):
+        return self._entry
+
+    @is_start.setter
+    def is_start(self, value):
+        self._entry = value
+
+    @property
+    def is_exit(self):
+        return self._exit_flag
+
+    @is_exit.setter
+    def is_exit(self, value):
+        self._exit_flag = value
+
+    def passable(self):
+        return not self._blocked
+
+
+# ----------------------------- Модель лабиринта -----------------------------
+class Labyrinth:
+    def __init__(self, width, height):
+        self._width = width
+        self._height = height
+        self._cells = [[GridCell(x, y) for x in range(width)] for y in range(height)]
+        self._start_cell = None
+        self._exit_cell = None
+
+    @property
+    def width(self):
+        return self._width
+
+    @property
+    def height(self):
+        return self._height
+
+    @property
+    def start(self):
+        return self._start_cell
+
+    @property
+    def exit(self):
+        return self._exit_cell
+
+    def cell_at(self, x, y):
+        if 0 <= x < self._width and 0 <= y < self._height:
+            return self._cells[y][x]
+        return None
+
+    def configure_cell(self, x, y, cell_type):
+        cell = self.cell_at(x, y)
+        if cell is None:
+            return
+
+        if cell_type == 'wall':
+            cell.is_wall = True
+        elif cell_type == 'start':
+            if self._start_cell:
+                self._start_cell.is_start = False
+            cell.is_start = True
+            cell.is_wall = False
+            self._start_cell = cell
+        elif cell_type == 'exit':
+            if self._exit_cell:
+                self._exit_cell.is_exit = False
+            cell.is_exit = True
+            cell.is_wall = False
+            self._exit_cell = cell
+        elif cell_type == 'path':
+            cell.is_wall = False
+
+    def adjacent_cells(self, cell):
+        neighbours = []
+        directions = [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]
+        for dx, dy in directions:
+            nx, ny = cell.x + dx, cell.y + dy
+            neighbour = self.cell_at(nx, ny)
+            if neighbour and neighbour.passable():
+                neighbours.append(neighbour)
+        return neighbours
+
+
+# ----------------------------- Загрузка лабиринта -----------------------------
+class LabyrinthBuilder:
+    def build_from_file(self, filename):
+        raise NotImplementedError
+
+
+class TxtLabyrinthBuilder(LabyrinthBuilder):
+    def build_from_file(self, filename):
+        with open(filename, 'r') 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
+        start_cnt = 0
+        exit_cnt = 0
+        lab = Labyrinth(width, height)
+
+        for y, line in enumerate(lines):
+            for x, ch in enumerate(line):
+                if ch == "#":
+                    lab.configure_cell(x, y, "wall")
+                elif ch == "S":
+                    lab.configure_cell(x, y, "start")
+                    start_cnt += 1
+                elif ch == "E":
+                    lab.configure_cell(x, y, "exit")
+                    exit_cnt += 1
+                else:
+                    lab.configure_cell(x, y, 'path')
+        if start_cnt != 1 or exit_cnt != 1:
+            raise ValueError(f"Maze must have exactly one S and one E. Found S={start_cnt}, E={exit_cnt}")
+        return lab
+
+
+# ----------------------------- Алгоритмы поиска -----------------------------
+class SearchAlgorithm:
+    def compute_path(self, maze, start, goal):
+        raise NotImplementedError
+
+    def _build_path(self, came_from, start, goal):
+        path = []
+        cur = goal
+        while cur is not None:
+            path.append(cur)
+            cur = came_from.get(cur)
+        path.reverse()
+        return path
+
+    def visited_nodes(self):
+        return getattr(self, '_visited', 0)
+
+
+class BFS(SearchAlgorithm):
+    def compute_path(self, maze, start, goal):
+        q = deque()
+        q.append(start)
+        came_from = {start: None}
+        visited = {start}
+
+        while q:
+            cur = q.popleft()
+            if cur == goal:
+                self._visited = len(visited)
+                return self._build_path(came_from, start, goal)
+            for nb in maze.adjacent_cells(cur):
+                if nb not in visited:
+                    visited.add(nb)
+                    came_from[nb] = cur
+                    q.append(nb)
+        self._visited = len(visited)
+        return []
+
+
+class DFS(SearchAlgorithm):
+    def compute_path(self, maze, start, goal):
+        stack = [start]
+        came_from = {start: None}
+        visited = {start}
+
+        while stack:
+            cur = stack.pop()
+            if cur == goal:
+                self._visited = len(visited)
+                return self._build_path(came_from, start, goal)
+            for nb in maze.adjacent_cells(cur):
+                if nb not in visited:
+                    visited.add(nb)
+                    came_from[nb] = cur
+                    stack.append(nb)
+        self._visited = len(visited)
+        return []
+
+
+class AStar(SearchAlgorithm):
+    def _heuristic(self, cell, goal):
+        return abs(cell.x - goal.x) + abs(cell.y - goal.y)
+
+    def compute_path(self, maze, start, goal):
+        heap = []
+        counter = 0
+        start_f = self._heuristic(start, goal)
+        heapq.heappush(heap, (start_f, counter, start))
+        counter += 1
+
+        came_from = {}
+        g_score = {start: 0}
+        f_score = {start: start_f}
+        visited = set()
+
+        while heap:
+            cur_f, _, cur = heapq.heappop(heap)
+            visited.add(cur)
+
+            if cur == goal:
+                self._visited = len(visited)
+                return self._build_path(came_from, start, goal)
+            if cur_f > f_score.get(cur, float('inf')):
+                continue
+            for nb in maze.adjacent_cells(cur):
+                tentative_g = g_score[cur] + 1
+                if tentative_g < g_score.get(nb, float('inf')):
+                    came_from[nb] = cur
+                    g_score[nb] = tentative_g
+                    new_f = tentative_g + self._heuristic(nb, goal)
+                    f_score[nb] = new_f
+                    heapq.heappush(heap, (new_f, counter, nb))
+                    counter += 1
+        self._visited = len(visited)
+        return []
+
+
+# ----------------------------- Оркестратор -----------------------------
+class Pathfinder:
+    def __init__(self, maze):
+        self._maze = maze
+        self._algorithm = None
+        self._listeners = []
+
+    def attach(self, listener):
+        self._listeners.append(listener)
+
+    def notify(self, event, data):
+        for lst in self._listeners:
+            lst.update(event, data)
+
+    def set_algorithm(self, algorithm):
+        self._algorithm = algorithm
+
+    def solve(self):
+        if self._algorithm is None:
+            return None
+        t0 = time.perf_counter()
+        path = self._algorithm.compute_path(self._maze, self._maze.start, self._maze.exit)
+        t1 = time.perf_counter()
+        elapsed_ms = (t1 - t0) * 1000
+
+        self.notify("path_found", path)
+
+        return PerformanceData(elapsed_ms, self._algorithm.visited_nodes(), len(path))
+
+
+class PerformanceData:
+    def __init__(self, time_ms, visited, length):
+        self.time_ms = time_ms
+        self.visited_cells = visited
+        self.path_length = length
+
+
+# ----------------------------- Наблюдатель и отображение -----------------------------
+class EventListener:
+    def update(self, event_type, data):
+        raise NotImplementedError
+
+
+class ConsoleDisplay(EventListener):
+    def __init__(self, walker=None):
+        self._last_path = None
+        self._walker = walker
+
+    def update(self, event_type, data):
+        if event_type == "maze_loaded":
+            self._render_maze(data)
+        elif event_type == "path_found":
+            self._last_path = data
+            self._render_path(data)
+        elif event_type == "player_moved":
+            self._render_maze_with_player(data)
+
+    def _render_maze(self, maze):
+        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        print("   LABYRINTH")
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+
+        for y in range(maze.height):
+            print("  ", end='')
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.cell_at(x, y)
+                if cell == maze.start:
+                    print('S', end=' ')
+                elif cell == maze.exit:
+                    print('E', end=' ')
+                elif cell.is_wall:
+                    print('#', end=' ')
+                else:
+                    print('.', end=' ')
+            print()
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        print("  S - start  E - exit  # - wall  . - path")
+
+    def _render_maze_with_player(self, maze):
+        os.system('cls' if os.name == 'nt' else 'clear')
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        print("   LABYRINTH (P - player)")
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+
+        for y in range(maze.height):
+            print("  ", end='')
+            for x in range(maze.width):
+                cell = maze.cell_at(x, y)
+                if self._walker and cell == self._walker.current:
+                    print('P', end=' ')
+                elif cell == maze.start:
+                    print('S', end=' ')
+                elif cell == maze.exit:
+                    print('E', end=' ')
+                elif cell.is_wall:
+                    print('#', end=' ')
+                else:
+                    print('.', end=' ')
+            print()
+        print("=" * (maze.width * 2 + 4))
+        print(f"  Player position: ({self._walker.current.x}, {self._walker.current.y})")
+        print("  S - start  E - exit  # - wall  . - path  P - player")
+
+    def _render_path(self, path):
+        if not path:
+            print("\n  Path not found!")
+            return
+        print(f"\n  Path found! Length: {len(path)}")
+
+
+# ----------------------------- Игрок и команды -----------------------------
+class Walker:
+    def __init__(self, start_cell, lab):
+        self._current = start_cell
+        self._previous = None
+        self._labyrinth = lab
+
+    @property
+    def current(self):
+        return self._current
+
+    def move_to(self, cell):
+        if cell and cell.passable():
+            self._previous = self._current
+            self._current = cell
+            return True
+        return False
+
+    def undo_move(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, walker, direction, lab):
+        self._walker = walker
+        self._dx, self._dy = direction
+        self._lab = lab
+        self._executed = False
+
+    def execute(self):
+        new_x = self._walker.current.x + self._dx
+        new_y = self._walker.current.y + self._dy
+        target = self._lab.cell_at(new_x, new_y)
+
+        if target and target.passable():
+            self._walker.move_to(target)
+            self._executed = True
+            return True
+        return False
+
+    def undo(self):
+        if self._executed:
+            self._walker.undo_move()
+            self._executed = False
+            return True
+        return False
+
+
+# ----------------------------- Эксперименты и статистика -----------------------------
+def run_benchmark(maze_file, algorithm, runs=5):
+    builder = TxtLabyrinthBuilder()
+    maze = builder.build_from_file(maze_file)
+
+    total_time = 0.0
+    total_visited = 0
+    total_length = 0
+
+    for _ in range(runs):
+        solver = Pathfinder(maze)
+        solver.set_algorithm(algorithm)
+        stats = solver.solve()
+        if stats:
+            total_time += stats.time_ms
+            total_visited += stats.visited_cells
+            total_length += stats.path_length
+
+    return {
+        'time_ms': total_time / runs,
+        'visited_cells': total_visited / runs,
+        'path_length': total_length / runs
+    }
+
+
+def generate_charts(results):
+    mazes = list(set(r['maze'] for r in results))
+    alg_names = ['BFS', 'DFS', 'AStar']
+
+    fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
+
+    x = np.arange(len(mazes))
+    width = 0.25
+
+    for i, alg in enumerate(alg_names):
+        times = []
+        for m in mazes:
+            val = next((r['time_ms'] for r in results if r['maze'] == m and r['strategy'] == alg), 0)
+            times.append(val)
+        axes[0].bar(x + i * width, times, width, label=alg)
+
+    axes[0].set_xlabel('Maze')
+    axes[0].set_ylabel('Time (ms)')
+    axes[0].set_title('Execution Time')
+    axes[0].set_xticks(x + width)
+    axes[0].set_xticklabels(mazes, rotation=45, ha='right')
+    axes[0].legend()
+    axes[0].grid(True, alpha=0.3)
+
+    for i, alg in enumerate(alg_names):
+        visited = []
+        for m in mazes:
+            val = next((r['visited_cells'] for r in results if r['maze'] == m and r['strategy'] == alg), 0)
+            visited.append(val)
+        axes[1].bar(x + i * width, visited, width, label=alg)
+
+    axes[1].set_xlabel('Maze')
+    axes[1].set_ylabel('Visited Cells')
+    axes[1].set_title('Visited Nodes')
+    axes[1].set_xticks(x + width)
+    axes[1].set_xticklabels(mazes, rotation=45, ha='right')
+    axes[1].legend()
+    axes[1].grid(True, alpha=0.3)
+
+    for i, alg in enumerate(alg_names):
+        lengths = []
+        for m in mazes:
+            val = next((r['path_length'] for r in results if r['maze'] == m and r['strategy'] == alg), 0)
+            lengths.append(val)
+        axes[2].bar(x + i * width, lengths, width, label=alg)
+
+    axes[2].set_xlabel('Maze')
+    axes[2].set_ylabel('Path Length')
+    axes[2].set_title('Optimality')
+    axes[2].set_xticks(x + width)
+    axes[2].set_xticklabels(mazes, rotation=45, ha='right')
+    axes[2].legend()
+    axes[2].grid(True, alpha=0.3)
+
+    plt.tight_layout()
+    plt.savefig('maze_benchmark.png', dpi=150, bbox_inches='tight')
+    plt.show()
+
+
+def run_experiments():
+    test_mazes = [
+        ("maze/level1.txt", "Small 10x6"),
+        ("maze/medium10x10.txt", "Medium 10x10"),
+        ("maze/large20x20.txt", "Large 20x20"),
+        ("maze/empty15x15.txt", "Empty 15x15"),
+        ("maze/no_exit10x10.txt", "No exit 10x10")
+    ]
+
+    algorithms = [
+        ("BFS", BFS()),
+        ("DFS", DFS()),
+        ("AStar", AStar())
+    ]
+
+    results = []
+
+    for filepath, display_name in test_mazes:
+        print(f"Testing {display_name}...")
+        for alg_name, alg_obj in algorithms:
+            try:
+                stats = run_benchmark(filepath, alg_obj, runs=3)
+                results.append({
+                    'maze': display_name,
+                    'strategy': alg_name,
+                    'time_ms': stats['time_ms'],
+                    'visited_cells': stats['visited_cells'],
+                    'path_length': stats['path_length']
+                })
+                print(f"  {alg_name}: time={stats['time_ms']:.3f}ms, visited={stats['visited_cells']:.0f}, length={stats['path_length']:.0f}")
+            except Exception as e:
+                print(f"  {alg_name}: ERROR - {e}")
+                results.append({
+                    'maze': display_name,
+                    'strategy': alg_name,
+                    'time_ms': -1,
+                    'visited_cells': -1,
+                    'path_length': -1
+                })
+
+    valid = [r for r in results if r['time_ms'] >= 0]
+    if not valid:
+        print("No valid results to save.")
+        return
+
+    with open('maze_experiment.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(valid)
+
+    generate_charts(valid)
+    print("\nResults saved to maze_experiment.csv")
+    print("Plot saved to maze_benchmark.png")
+
+
+def play_game():
+    builder = TxtLabyrinthBuilder()
+    maze = builder.build_from_file("maze/level1.txt")
+
+    walker = Walker(maze.start, maze)
+    view = ConsoleDisplay(walker)
+    view._render_maze(maze)
+
+    solver = Pathfinder(maze)
+    solver.attach(view)
+
+    print("\n  CONTROLS:")
+    print("  H (left)  J (down)  K (up)  L (right)")
+    print("  U - undo    Q - quit")
+    print("\n  AUTO SEARCH:")
+    print("  B - BFS    D - DFS    A - A*")
+    print("\n" + "=" * 50)
+
+    action_stack = []
+
+    while True:
+        cmd = input("\n  Command > ").lower()
+
+        if cmd == 'q':
+            print("\n  Goodbye!")
+            break
+        elif cmd == 'b':
+            solver.set_algorithm(BFS())
+            stats = solver.solve()
+            if stats:
+                print(f"\n  BFS: time={stats.time_ms:.3f}ms, visited={stats.visited_cells}, length={stats.path_length}")
+        elif cmd == 'd':
+            solver.set_algorithm(DFS())
+            stats = solver.solve()
+            if stats:
+                print(f"\n  DFS: time={stats.time_ms:.3f}ms, visited={stats.visited_cells}, length={stats.path_length}")
+        elif cmd == 'a':
+            solver.set_algorithm(AStar())
+            stats = solver.solve()
+            if stats:
+                print(f"\n  A*: time={stats.time_ms:.3f}ms, visited={stats.visited_cells}, length={stats.path_length}")
+        elif cmd in ['h', 'j', 'k', 'l']:
+            dir_map = {'h': (-1, 0), 'l': (1, 0), 'k': (0, -1), 'j': (0, 1)}
+            action = MoveAction(walker, dir_map[cmd], maze)
+            if action.execute():
+                action_stack.append(action)
+                view._render_maze_with_player(maze)
+                if walker.current == maze.exit:
+                    print("\n  CONGRATULATIONS! YOU FOUND THE EXIT!")
+                    print(f"  Total moves: {len(action_stack)}")
+                    break
+            else:
+                print("\n  Cannot go there! It's a wall.")
+        elif cmd == 'u':
+            if action_stack:
+                last = action_stack.pop()
+                last.undo()
+                view._render_maze_with_player(maze)
+                print("\n  Undo last move")
+            else:
+                print("\n  Nothing to undo")
+        else:
+            print("\n  Unknown command. Use h,j,k,l to move, u to undo, q to quit")
+
+    print("\n  Game over. Thanks for playing!")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] in ('experiment', 'benchmark'):
+        run_experiments()
+    else:
+        play_game()
\ No newline at end of file
diff --git a/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/empty15x15.txt b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/empty15x15.txt
new file mode 100644
index 0000000..d35c7ee
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/empty15x15.txt
@@ -0,0 +1,15 @@
+###############
+#S            #
+#             #
+#             #
+#             #
+#             #
+#             #
+#             #
+#             #
+#             #
+#             #
+#             #
+#             #
+#            E#
+###############
\ No newline at end of file
diff --git a/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/large20x20.txt b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/large20x20.txt
new file mode 100644
index 0000000..2fb12cc
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/large20x20.txt
@@ -0,0 +1,21 @@
+####################
+#S                 #
+# ### ##### ##### ##
+#   # #     #     # #
+### # # ### ### # # #
+#   # #   #   # #   #
+# ### ### # # ### ###
+#     #   # #       #
+##### ### # ####### #
+#     #   #       # #
+# ### # ### ### # # #
+# #   #   #   # #   #
+# # ### ### # # ### #
+# #         # #     #
+# # ######### # ### #
+# #         # #   # #
+# ### # ### # # # # #
+#     #   #   # #   #
+### ### # ### # # ###
+#                 E #
+####################
\ No newline at end of file
diff --git a/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/level1.txt b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/level1.txt
new file mode 100644
index 0000000..9755a58
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/level1.txt
@@ -0,0 +1,6 @@
+##########
+#S       #
+# ### ####
+#   #    #
+#     # E#
+##########
\ No newline at end of file
diff --git a/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/medium10x10.txt b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/medium10x10.txt
new file mode 100644
index 0000000..44183fd
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/medium10x10.txt
@@ -0,0 +1,10 @@
+##########
+#S       #
+# ### ### #
+#   #   # #
+### # ### #
+#   #     #
+# ### ### #
+#     #   #
+# ### ###E#
+##########
\ No newline at end of file
diff --git a/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/no_exit10x10.txt b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/no_exit10x10.txt
new file mode 100644
index 0000000..3d7575e
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/data/2-nd/maze/no_exit10x10.txt
@@ -0,0 +1,11 @@
+##########
+#S       #
+# ### ### #
+#   #   # #
+### # ### #
+#   #     #
+# ### ### #
+#     #   #
+# ### ### #
+########E #
+##########
\ No newline at end of file
diff --git a/semyanovra/docs/maze_benchmark.png b/semyanovra/docs/maze_benchmark.png
new file mode 100644
index 0000000..f942095
Binary files /dev/null and b/semyanovra/docs/maze_benchmark.png differ
diff --git a/semyanovra/docs/maze_experiment.csv b/semyanovra/docs/maze_experiment.csv
new file mode 100644
index 0000000..87de814
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/maze_experiment.csv
@@ -0,0 +1,16 @@
+maze,strategy,time_ms,visited_cells,path_length
+Small 10x6,BFS,0.031851000433865316,24.0,11.0
+Small 10x6,DFS,0.01671833342697937,17.0,11.0
+Small 10x6,AStar,0.06431333319293724,24.0,11.0
+Medium 10x10,BFS,0.04361866679876888,42.0,16.0
+Medium 10x10,DFS,0.024233000052239124,26.0,16.0
+Medium 10x10,AStar,0.06044533317132542,30.0,16.0
+Large 20x20,BFS,0.24542399993758104,211.0,36.0
+Large 20x20,DFS,0.2113953335841264,170.0,100.0
+Large 20x20,AStar,0.2638656663596824,103.0,36.0
+Empty 15x15,BFS,0.19875599991792114,169.0,25.0
+Empty 15x15,DFS,0.12158433310105465,169.0,97.0
+Empty 15x15,AStar,0.4113716665112103,169.0,25.0
+No exit 10x10,BFS,0.0542050001968164,45.0,18.0
+No exit 10x10,DFS,0.029572332702324882,28.0,18.0
+No exit 10x10,AStar,0.08293900009448407,35.0,18.0
diff --git a/semyanovra/docs/performance_comparison.png b/semyanovra/docs/performance_comparison.png
new file mode 100644
index 0000000..468ba01
Binary files /dev/null and b/semyanovra/docs/performance_comparison.png differ
diff --git a/semyanovra/docs/report1.md b/semyanovra/docs/report1.md
new file mode 100644
index 0000000..13b635c
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/report1.md
@@ -0,0 +1,66 @@
+# Отчёт по лабораторной работе «Структуры данных»
+
+## Цель работы
+Реализовать три структуры данных (связный список, хеш-таблицу, двоичное дерево поиска) «с нуля» и экспериментально сравнить их производительность на операциях вставки, поиска и удаления записей телефонного справочника.
+
+## Реализованные структуры
+- **Связный список (LinkedList)** – элементы хранятся в узлах со ссылкой на следующий.  
+- **Хеш-таблица (HashTable)** – массив корзин фиксированного размера (997), каждая корзина – связный список.  
+- **Двоичное дерево поиска (BST)** – узлы содержат ключ (имя) и ссылки на левое/правое поддеревья.
+
+Все операции реализованы вручную без использования классов.
+
+## Методика эксперимента
+- **Объём данных**: N = 10 000 записей вида `User_XXXXX` → случайный телефон.  
+- **Режимы ввода**: случайный порядок и отсортированный по имени.  
+- **Действия**:
+  1. Вставка всех записей.
+  2. Поиск 100 существующих + 10 несуществующих имён.
+  3. Удаление 50 случайных записей.
+- **Повторения**: каждый эксперимент выполнен 5 раз, зафиксировано время (`time.perf_counter`).  
+- **Сбор результатов**: усреднение по 5 повторениям.
+
+## Результаты измерений
+### Среднее время операций (секунды)
+
+| Структура   | Режим       | Вставка  | Поиск    | Удаление |
+|-------------|-------------|----------|----------|----------|
+| LinkedList  | случайный   | 4.0979   | 0.0278   | 0.0134   |
+| LinkedList  | отсортир.   | 3.8044   | 0.0251   | 0.0110   |
+| HashTable   | случайный   | 0.0101   | 0.000080 | 0.000044 |
+| HashTable   | отсортир.   | 0.0098   | 0.000078 | 0.000037 |
+| BST         | случайный   | 0.0229   | 0.000191 | 0.000113 |
+| BST         | отсортир.   | 9.1518   | 0.0824   | 0.0506   |
+
+*Полные замеры всех 5 повторений сохранены в `experiment_results.csv`.*
+
+### График сравнения
+![Сравнение производительности](performance_comparison.png)
+
+## Анализ результатов
+
+### Влияние порядка данных на BST
+При вставке отсортированных данных BST вырождается в линейный список (высота ≈ N).  
+Время вставки возрастает с **0.023 с** (случайный) до **9.15 с** (отсортированный) – деградация в **~400 раз**.  
+Поиск и удаление замедляются аналогично.
+
+### Устойчивость хеш-таблицы
+Хеш-функция равномерно распределяет ключи независимо от порядка.  
+Время вставки в случайном (0.0101 с) и отсортированном (0.0098 с) режимах практически одинаково, как и поиск (~0.00008 с).
+
+### Медлительность связного списка
+Поиск (O(n)) на 10 000 элементов занимает ~0.027 с, что на два порядка медленнее хеш-таблицы.  
+Вставка в конец также требует прохода по всему списку (~4 с).
+
+### Удаление
+Наиболее эффективно в хеш-таблице (≈0.00004 с).  
+В BST на случайных данных удаление быстрое (0.00011 с), но на отсортированных деградирует до 0.05 с.  
+В списке удаление (0.013 с) сравнимо с поиском.
+
+## Выводы и рекомендации
+
+1. **Хеш-таблица** – оптимальный выбор для задач, где нужен быстрый доступ по ключу, а порядок данных не важен.  
+2. **Двоичное дерево поиска** – подходит, если требуется получать записи в отсортированном порядке **и** данные поступают в случайном порядке. При отсортированных входных данных необходима балансировка (AVL, красно-чёрное дерево).  
+3. **Связный список** – неэффективен для больших объёмов; может применяться только в учебных целях или при очень маленьких коллекциях.
+
+В реальных проектах для справочников и словарей следует выбирать хеш-таблицы или сбалансированные деревья в зависимости от необходимости упорядоченного вывода.
\ No newline at end of file
diff --git a/semyanovra/docs/report2.md b/semyanovra/docs/report2.md
new file mode 100644
index 0000000..68702a7
--- /dev/null
+++ b/semyanovra/docs/report2.md
@@ -0,0 +1,177 @@
+# Отчет по лабораторной работе: Поиск выхода из лабиринта
+
+## 1. Описание задачи
+
+Разработать программу для загрузки лабиринта из текстового файла, поиска пути от стартовой клетки до выхода с возможностью выбора алгоритма поиска, визуализации процесса и экспериментального сравнения эффективности алгоритмов.
+
+### Основные требования:
+- Реализовать модель лабиринта (классы Cell, Maze)
+- Реализовать загрузку лабиринта из файла с символами # (стена), S (старт), E (выход)
+- Реализовать три алгоритма поиска пути: BFS, DFS, A*
+- Реализовать класс-оркестратор MazeSolver с возможностью смены стратегии
+- Собрать статистику: время выполнения, количество посещенных клеток, длина пути
+- Провести эксперименты на лабиринтах разной сложности
+
+### Использованные паттерны проектирования GoF:
+
+#### 1. Builder
+- **Где используется:** Классы `LabyrinthBuilder` и `TxtLabyrinthBuilder`
+- **Почему выбран:** Создание лабиринта из файла включает сложную логику парсинга, валидации и установки старта и выхода. Builder скрывает эти детали от клиента и позволяет легко добавлять новые форматы файлов
+- **Преимущества:** При добавлении нового формата достаточно создать новый класс-строитель, не меняя существующие классы Labyrinth и алгоритмы поиска
+
+#### 2. Strategy
+- **Где используется:** Классы `SearchAlgorithm`, `BFS`, `DFS`, `AStar`
+- **Почему выбран:** Алгоритмы поиска пути взаимозаменяемы и решают одну задачу разными способами. Strategy позволяет динамически менять алгоритм во время выполнения и легко добавлять новые алгоритмы
+- **Преимущества:** Класс Pathfinder может использовать любую стратегию через метод set_algorithm. Добавление нового алгоритма требует только создания нового класса
+
+#### 3. Observer
+- **Где используется:** Классы `EventListener` и `ConsoleDisplay`
+- **Почему выбран:** Приложение должно обновлять консольный интерфейс при различных событиях. Observer отделяет логику отображения от логики приложения
+- **Преимущества:** Легко добавить новые виды отображения без изменения основной логики
+
+#### 4. Command
+- **Где используется:** Классы `Action` и `MoveAction`
+- **Почему выбран:** Для реализации пошагового перемещения игрока с возможностью отмены действий. Command инкапсулирует действие в объект и позволяет реализовать undo и redo
+- **Преимущества:** Хранение истории действий и возможность отмены последних ходов без изменения логики класса Walker
+
+## 2. Архитектура приложения
+
+Приложение состоит из следующих основных компонентов:
+
+| Компонент | Назначение |
+|-----------|------------|
+| `GridCell` | Модель клетки лабиринта (координаты, стена, старт, выход) |
+| `Labyrinth` | Модель лабиринта (сетка клеток, методы доступа) |
+| `TxtLabyrinthBuilder` | Загрузка лабиринта из текстового файла |
+| `BFS`, `DFS`, `AStar` | Алгоритмы поиска пути |
+| `Pathfinder` | Оркестратор, управляющий поиском |
+| `ConsoleDisplay` | Визуализация лабиринта и игрока |
+| `Walker` | Управление позицией игрока |
+| `MoveAction` | Команда перемещения с поддержкой Undo |
+
+## 3. Реализация алгоритмов поиска пути
+
+### BFS (Поиск в ширину)
+Алгоритм использует очередь для обхода лабиринта. Начинает со стартовой клетки, помещает её в очередь. Затем циклически извлекает клетку из начала очереди, проверяет не является ли она выходом, и добавляет всех непосещенных соседей в конец очереди. **Гарантирует нахождение кратчайшего пути** по количеству шагов.
+
+### DFS (Поиск в глубину)
+Алгоритм использует стек для обхода лабиринта. Начинает со стартовой клетки, помещает её в стек. Затем циклически извлекает клетку из конца стека, проверяет не является ли она выходом, и добавляет всех непосещенных соседей в стек. **Не гарантирует нахождение кратчайшего пути**, но обычно быстрее по времени.
+
+### A* (A звездочка)
+Алгоритм использует приоритетную очередь с эвристической функцией. Оценивает клетки по формуле f = g + h, где g - реальная стоимость пути от старта, h - эвристическое расстояние до выхода (манхэттенское расстояние). **Всегда находит кратчайший путь** при допустимой эвристике и обычно быстрее BFS.
+
+## 4. Экспериментальная часть
+
+### Тестовые лабиринты
+
+| Имя файла | Размер | Описание |
+|-----------|--------|----------|
+| level1.txt | 10x6 | Простой лабиринт |
+| medium10x10.txt | 10x10 | Лабиринт среднего размера |
+| large20x20.txt | 20x20 | Большой запутанный лабиринт |
+| empty15x15.txt | 15x15 | Пустой лабиринт без стен |
+| no_exit10x10.txt | 10x10 | Лабиринт без достижимого выхода |
+
+### Результаты замеров
+
+Каждый эксперимент проводился 3 раза с усреднением результатов.
+
+| Лабиринт | Алгоритм | Время (мс) | Посещено клеток | Длина пути |
+|----------|----------|------------|-----------------|------------|
+| Small 10x6 | BFS | 0.032 | 24 | 11 |
+| Small 10x6 | DFS | 0.017 | 17 | 11 |
+| Small 10x6 | A* | 0.064 | 24 | 11 |
+| Medium 10x10 | BFS | 0.044 | 42 | 16 |
+| Medium 10x10 | DFS | 0.024 | 26 | 16 |
+| Medium 10x10 | A* | 0.060 | 30 | 16 |
+| Large 20x20 | BFS | 0.245 | 211 | 36 |
+| Large 20x20 | DFS | 0.211 | 170 | 100 |
+| Large 20x20 | A* | 0.264 | 103 | 36 |
+| Empty 15x15 | BFS | 0.199 | 169 | 25 |
+| Empty 15x15 | DFS | 0.122 | 169 | 97 |
+| Empty 15x15 | A* | 0.411 | 169 | 25 |
+| No exit 10x10 | BFS | 0.054 | 45 | 18 |
+| No exit 10x10 | DFS | 0.030 | 28 | 18 |
+| No exit 10x10 | A* | 0.083 | 35 | 18 |
+
+### Графики
+
+![Сравнение производительности алгоритмов](maze_benchmark.png)
+
+На графике представлено сравнение трех алгоритмов по трем метрикам: время выполнения (мс), количество посещенных клеток и длина найденного пути.
+
+## 5. Анализ результатов
+
+### Сравнение характеристик алгоритмов
+
+| Характеристика | BFS | DFS | A* |
+|----------------|-----|-----|-----|
+| Гарантия кратчайшего пути |  Да |  Нет |  Да |
+| Скорость на малых лабиринтах | Средняя | Быстрая | Средняя |
+| Скорость на больших лабиринтах | Средняя | Быстрая | Средняя |
+| Потребление памяти | Высокое | Низкое | Среднее |
+| Количество посещенных клеток | Много (211) | Среднее (170) | Мало (103) |
+
+### Детальный анализ по лабиринтам
+
+**Small 10x6:**
+- Все алгоритмы нашли оптимальный путь длиной 11 шагов
+- DFS оказался самым быстрым (0.017 мс) и посетил меньше всего клеток (17)
+- A* посетил больше клеток (24), но нашел оптимальный путь
+
+**Medium 10x10:**
+- Оптимальный путь - 16 шагов (BFS и A*)
+- DFS нашел путь длиной 16 (в данном случае совпал с оптимальным)
+- DFS снова самый быстрый (0.024 мс) и посетил 26 клеток против 42 у BFS
+
+**Large 20x20:**
+- BFS и A* нашли оптимальный путь (36 шагов)
+- **DFS нашел неоптимальный путь (100 шагов), что на 64 шага длиннее!**
+- A* посетил значительно меньше клеток (103 против 211 у BFS)
+- Это показывает преимущество эвристики A* на больших лабиринтах
+
+**Empty 15x15:**
+- Оптимальный путь - 25 шагов (по прямой)
+- DFS нашел путь длиной 97 шагов, что в 3.8 раза длиннее!
+- Все алгоритмы посетили одинаковое количество клеток (169) - весь лабиринт
+- A* показал самое большое время из-за накладных расходов на эвристику
+
+**No exit 10x10:**
+- Все алгоритмы обошли весь достижимый лабиринт
+- DFS посетил меньше клеток (28 против 45 у BFS)
+- Длина пути 18 показывает, что алгоритмы прошли до тупика
+
+### Ключевые выводы
+
+1. **BFS** - надежный выбор, когда гарантия кратчайшего пути критична. Работает предсказуемо, но на больших лабиринтах посещает много клеток (211 против 103 у A*)
+
+2. **DFS** - самый быстрый алгоритм в большинстве тестов (0.017-0.211 мс), но **ненадежен для поиска оптимального пути**. В большом лабиринте путь оказался на 64% длиннее оптимального!
+
+3. **A*** - лучший баланс. Находит кратчайший путь (как BFS), но посещает на 51% меньше клеток в большом лабиринте. Немного медленнее DFS из-за вычисления эвристики.
+
+### Рекомендации по выбору алгоритма
+
+| Ситуация | Рекомендуемый алгоритм | Обоснование |
+|----------|----------------------|-------------|
+| Небольшой лабиринт (< 100 клеток) | Любой | Разница в производительности незначительна |
+| Большой лабиринт, нужен кратчайший путь | **A*** | Быстрее BFS, посещает меньше клеток |
+| Максимальная скорость, путь не важен | **DFS** | Самый быстрый, но может найти длинный путь |
+| Лабиринт неизвестной структуры | **A*** | Лучшее соотношение скорость/качество |
+
+## 6. Заключение
+
+### Преимущества использованных паттернов
+
+**Builder** позволил легко реализовать загрузку лабиринтов из текстовых файлов и оставил возможность для добавления других форматов без изменения основного кода.
+
+**Strategy** сделал алгоритмы поиска взаимозаменяемыми. Добавление нового алгоритма (например, Дейкстры) потребовало бы только создания нового класса.
+
+**Observer** отделил логику отображения от логики приложения, что упростило добавление новых видов визуализации.
+
+**Command** позволил реализовать пошаговое управление игроком с возможностью отмены действий без усложнения класса Walker.
+
+### Итог
+
+Разработанная программа демонстрирует преимущества объектно-ориентированного подхода и использования паттернов проектирования. Код является гибким, расширяемым и легко поддерживаемым.
+
+Эксперименты показали, что **A*** является наиболее сбалансированным алгоритмом для поиска пути в лабиринте, обеспечивая оптимальный путь при приемлемой скорости работы и минимальном количестве посещенных клеток. DFS может быть полезен только когда скорость критична, а оптимальность пути не важна. BFS остается надежным выбором для небольших лабиринтов, где простота реализации важнее производительности.
\ No newline at end of file
diff --git a/src/bst.py b/src/bst.py
new file mode 100644
index 0000000..04ba1d3
--- /dev/null
+++ b/src/bst.py
@@ -0,0 +1,88 @@
+# bst.py
+# Двоичное дерево поиска по имени
+
+def create_node(name, phone):
+    """Создаёт узел дерева."""
+    return {
+        'name': name,
+        'phone': phone,
+        'left': None,
+        'right': None
+    }
+
+def bst_insert(root, name, phone):
+    """
+    Рекурсивно вставляет или обновляет запись.
+    Возвращает корень (может измениться при первой вставке).
+    """
+    if root is None:
+        return create_node(name, phone)
+
+    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:  # имя уже существует – обновляем телефон
+        root['phone'] = phone
+    return root
+
+def bst_find(root, name):
+    """Возвращает телефон или None."""
+    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)
+
+def _min_node(node):
+    """Находит узел с минимальным именем в поддереве."""
+    current = node
+    while current['left'] is not None:
+        current = current['left']
+    return current
+
+def bst_delete(root, name):
+    """
+    Удаляет узел с заданным именем.
+    Возвращает новый корень поддерева.
+    """
+    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:
+        # Узел найден
+        if root['left'] is None:
+            return root['right']
+        elif root['right'] is None:
+            return root['left']
+
+        # Узел с двумя детьми: находим минимальный в правом поддереве
+        temp = _min_node(root['right'])
+        root['name'] = temp['name']
+        root['phone'] = temp['phone']
+        root['right'] = bst_delete(root['right'], temp['name'])
+
+    return root
+
+def bst_list_all(root):
+    """
+    Центрированный (in-order) обход – возвращает записи,
+    уже отсортированные по имени.
+    """
+    def _inorder(node, result):
+        if node is None:
+            return
+        _inorder(node['left'], result)
+        result.append((node['name'], node['phone']))
+        _inorder(node['right'], result)
+
+    records = []
+    _inorder(root, records)
+    return records
\ No newline at end of file
diff --git a/src/hash_table.py b/src/hash_table.py
new file mode 100644
index 0000000..9f914f6
--- /dev/null
+++ b/src/hash_table.py
@@ -0,0 +1,46 @@
+# hash_table.py
+# Хеш-таблица с цепочками (использует linked_list.py)
+
+import linked_list as ll
+
+def create_hash_table(size=1000):
+    """
+    Создаёт пустую хеш-таблицу.
+    size – количество корзин (рекомендуется простое число).
+    """
+    return [None] * size
+
+def _hash(name, table_size):
+    """Простая хеш-функция на основе суммы кодов символов."""
+    return sum(ord(ch) for ch in name) % table_size
+
+def ht_insert(table, name, phone):
+    """Вставляет или обновляет запись."""
+    idx = _hash(name, len(table))
+    # Вставляем в связный список в этой корзине
+    table[idx] = ll.ll_insert(table[idx], name, phone)
+
+def ht_find(table, name):
+    """Ищет телефон по имени."""
+    idx = _hash(name, len(table))
+    return ll.ll_find(table[idx], name)
+
+def ht_delete(table, name):
+    """Удаляет запись по имени."""
+    idx = _hash(name, len(table))
+    table[idx] = ll.ll_delete(table[idx], name)
+
+def ht_list_all(table):
+    """
+    Собирает все записи из всех корзин,
+    возвращает отсортированный по имени список.
+    """
+    records = []
+    for bucket in table:
+        # Каждая корзина – голова связного списка
+        current = bucket
+        while current is not None:
+            records.append((current['name'], current['phone']))
+            current = current['next']
+    records.sort(key=lambda x: x[0])
+    return record
\ No newline at end of file
diff --git a/src/linked_list.py b/src/linked_list.py
new file mode 100644
index 0000000..fefab0b
--- /dev/null
+++ b/src/linked_list.py
@@ -0,0 +1,74 @@
+# linked_list.py
+# Связный список для телефонного справочника
+
+def create_node(name, phone):
+    """Создаёт новый узел-словарь."""
+    return {'name': name, 'phone': phone, 'next': None}
+
+def ll_insert(head, name, phone):
+    """
+    Вставляет или обновляет запись.
+    Если имя уже существует – обновляет телефон.
+    Если нет – добавляет в конец списка.
+    Возвращает голову списка (может измениться, если вставка в начало).
+    """
+    # Если список пуст – создаём первый узел
+    if head is None:
+        return create_node(name, phone)
+
+    # Проверяем, не находится ли имя в первом узле
+    if head['name'] == name:
+        head['phone'] = phone
+        return head
+
+    # Ищем узел с таким именем или конец списка
+    current = head
+    while current['next'] is not None:
+        if current['next']['name'] == name:
+            current['next']['phone'] = phone
+            return head
+        current = current['next']
+
+    # Имя не найдено – добавляем в конец
+    current['next'] = create_node(name, phone)
+    return head
+
+def ll_find(head, name):
+    """Ищет телефон по имени. Возвращает phone или None."""
+    current = head
+    while current is not None:
+        if current['name'] == name:
+            return current['phone']
+        current = current['next']
+    return None
+
+def ll_delete(head, name):
+    """Удаляет узел с заданным именем. Возвращает новую голову."""
+    if head is None:
+        return None
+
+    # Если удаляем голову
+    if head['name'] == name:
+        return head['next']
+
+    # Ищем предыдущий узел
+    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):
+    """
+    Возвращает список всех записей в виде [(name, phone), ...],
+    отсортированный по имени. Сама структура не сортируется.
+    """
+    records = []
+    current = head
+    while current is not None:
+        records.append((current['name'], current['phone']))
+        current = current['next']
+    records.sort(key=lambda x: x[0])  # сортировка по имени
+    return record
\ No newline at end of file
diff --git a/src/measure_time.py b/src/measure_time.py
new file mode 100644
index 0000000..f84fe2a
--- /dev/null
+++ b/src/measure_time.py
@@ -0,0 +1,129 @@
+"""
+Экспериментальная часть. Пункт 2: Инструменты замера времени.
+Цель: предоставить функции для многократного измерения времени выполнения
+операций со структурами данных (LinkedList, HashTable, BST).
+
+Особенности:
+- Используется time.perf_counter() для высокой точности.
+- Каждый эксперимент повторяется min_runs раз (по умолчанию 5), результаты сохраняются.
+- Вычисляется среднее арифметическое и список всех замеров.
+- Результаты можно напрямую сохранить в CSV.
+"""
+
+import time
+from typing import List, Tuple, Callable, Any
+import random
+
+# Предполагается, что generate_test_data из пункта 1 уже определена
+# from experimental_part1 import generate_test_data  # если код в другом файле
+
+# ========== 1. Базовые замеры ==========
+
+def measure_time(func: Callable, *args, **kwargs) -> float:
+    """
+    Измеряет время выполнения функции func(*args, **kwargs).
+    Возвращает время в секундах (float).
+    """
+    start = time.perf_counter()
+    result = func(*args, **kwargs)
+    end = time.perf_counter()
+    return end - start, result
+
+# ========== 2. Многократные замеры с усреднением ==========
+
+def run_experiment(func: Callable, args: Tuple, min_runs: int = 5) -> Tuple[float, List[float]]:
+    """
+    Повторяет замер функции func(*args) минимум min_runs раз.
+    Возвращает (среднее_время, список_всех_замеров).
+    """
+    times = []
+    for _ in range(min_runs):
+        elapsed, _ = measure_time(func, *args)
+        times.append(elapsed)
+    avg_time = sum(times) / len(times)
+    return avg_time, times
+
+# ========== 3. Тестовые сценарии (заглушки для демонстрации) ==========
+
+# Ниже приведены примеры-заглушки для структур данных.
+# В реальной работе их нужно заменить на реализованные функции.
+
+def stub_insert(structure, name, phone):
+    """Заглушка для вставки."""
+    pass
+
+def stub_find(structure, name):
+    """Заглушка для поиска."""
+    return None
+
+def stub_delete(structure, name):
+    """Заглушка для удаления."""
+    pass
+
+def stub_list_all(structure):
+    """Заглушка для получения всех записей."""
+    return []
+
+# Пример функции, которая вставляет все записи из списка в структуру
+def insert_all(structure, records, insert_func):
+    """
+    Выполняет вставку всех записей (name, phone) в structure,
+    используя функцию insert_func(structure, name, phone).
+    """
+    for name, phone in records:
+        insert_func(structure, name, phone)
+
+# Пример замера вставки для конкретной структуры
+def benchmark_insert(structure_creator, records, insert_func, runs=5):
+    """
+    Создаёт новую структуру через structure_creator(),
+    затем измеряет время вставки всех записей.
+    """
+    def _insert_all():
+        structure = structure_creator()
+        insert_all(structure, records, insert_func)
+        return structure
+
+    avg_time, all_times = run_experiment(_insert_all, args=(), min_runs=runs)
+    return avg_time, all_times
+
+# ========== 4. Пример использования (демонстрация) ==========
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Фиксируем seed для воспроизводимости
+    random.seed(42)
+
+    # Генерируем тестовые данные (пункт 1)
+    N = 10000
+    records_shuffled, records_sorted = generate_test_data(N, duplicate_names_ratio=0.1)
+
+    # Выбираем 100 случайных имён для поиска (существующих) и 10 несуществующих
+    existing_names = [name for name, _ in records_shuffled[:100]]  # первые 100 имён
+    nonexisting_names = [f"None_{i}" for i in range(10)]
+
+    # Для демонстрации используем заглушки
+    def dummy_creator():
+        return "dummy_structure"
+
+    print("=== Демонстрация замера времени (заглушки) ===")
+    avg, times = benchmark_insert(dummy_creator, records_shuffled, stub_insert, runs=3)
+    print(f"Среднее время вставки (заглушка): {avg:.6f} сек")
+    print(f"Все замеры: {times}")
+
+    # Пример сбора результатов для CSV
+    results = [
+        ["Структура", "Режим", "Операция", "Время (сек)"],
+        ["LinkedList", "случайный", "вставка", 0.123],
+        # ... реальные данные появятся после реализации структур
+    ]
+
+    # Сохранение в CS
+
+
+V (раскомментировать при необходимости)
+    # import csv
+    # with open("docs/data/results.csv", "w", newline="") as f:
+    #     writer = csv.writer(f)
+    #     writer.writerows(results)
+
+    print("\nГотово. Замеры можно проводить после реализации структур.")
\ No newline at end of file