### Последняя Надежда Эпсилон-9: Протокол «К-Резонанс»

**Ограничение по времени:** 3.0 с

**Ограничение по памяти:** 512 МБ

Год 2142. Межзвездная колония на планете Эпсилон-9 столкнулась с невидимой смертью. Внешне безобидная флора планеты скрывает фатальную угрозу: питательный, спасающий от голода «Звездный Корень» и парализующая нервную систему «Теневая Лоза» визуально абсолютно неразличимы. Их выдают только биоэлектрические поля, которые сканируют наши харвестеры.

До вчерашнего дня наш Центральный ИИ «Тензор-Оракул» успешно классифицировал растения. Но аномальная вспышка на местной звезде сожгла серверные стойки. Библиотеки машинного обучения расплавились в цифровом небытии. Остался только аварийный терминал жизнеобеспечения. Он принимает исключительно базовый, первобытный диалект языка Python. Использовать оператор `import` категорически запрещено — модулей просто не существует. Голод неминуем. Склады забиты смертельно опасным неклассифицированным урожаем.

Командор колонии Лира врывается в ваш инженерный отсек. В её руках дымящийся кристалл памяти.

— Инженер! — кричит она, смахивая пепел с терминала. — Я вытащила из мертвых архивов чертежи древнего алгоритма K-Ближайших Соседей. Мы должны воссоздать его с нуля, иначе завтра колония вымрет. Слушай меня внимательно, я зачитаю спецификацию протокола прямо с поврежденных секторов, а ты пиши код!

Лира подключает кристалл к вашему монитору, и аварийное освещение окрашивает отсек в красный цвет.

— Для начала, харвестеры присылают нам сплошной текстовый мусор, — диктует Командор, глядя на бегущие строки. — Тебе нужно написать первую функцию **`parse_sensor_data(record)`**. Она должна принимать сырую строку, где числа и класс разделены запятыми, и возвращать кортеж. Первым элементом в нем пойдет список чисел с плавающей точкой — это наши сырые признаки. Вторым — строка класса растения.

Она нервно стучит по экрану:

— Данные с сенсоров скачут! Чтобы алгоритм не сошел с ума от разницы в масштабах измерений, нам нужна калибровка. Создай функцию **`calculate_statistics(dataset)`**. Прогони через нее размеченные данные и вычисли для каждого признака среднее арифметическое и стандартное отклонение.s Верни это как список словарей с ключами `"mean"` и `"std"`. И помни, корень придется извлекать возведением в степень 0.5, у нас нет математических модулей!

— Как только получим статистическую базу, — продолжает Лира, — пиши **`normalize_features(features, stats)`**. Каждый сырой признак растения нужно очистить от шума, вычтя среднее и разделив на стандартное отклонение. Эта функция должна брать список признаков и словарь статистики, а возвращать новый список идеальных, нормализованных чисел.

Свет в отсеке мигает. Система охлаждения воет на пределе возможностей.

— Теперь самое главное — геометрия выживания! Пиши ядро: **`euclidean_distance(vector_a, vector_b)`**. Функция должна брать два нормализованных списка чисел и вычислять дистанцию между ними в многомерном пространстве. Просто верни одно число с плавающей точкой.

Лира выводит на экран голограмму базы данных:

— Когда мы умеем считать дистанцию, нам нужно найти сородичей. Функция **`find_k_nearest(train_set, test_point, k)`** должна прочесать историческую базу `train_set` и найти заданное число `k` самых близких соседей для неизвестного растения `test_point`. От тебя требуется вернуть только список их классов-строк.

— Но соседи могут расходиться во мнениях, — Лира хмурится. — Нам нужна логика большинства. Функция **`majority_vote(neighbors)`** примет этот список классов и вернет тот класс, который встречается чаще всего. Если будет ничья — система должна выжить, просто возвращай любой из лидирующих классов. Это и будет наш приговор.

Она тяжело вздыхает, опираясь на стол:

— Оберни этот поиск и голосование в единый боевой интерфейс **`predict_class(train_set, test_point, k)`**. Ей мы будем скармливать базу и одно неизвестное растение, чтобы сразу получить итоговый класс-строку.

— Но прежде чем отправить харвестеры в поля и кормить людей, — голос Лиры дрожит, — мы обязаны проверить алгоритм на архивах. Напиши **`calculate_accuracy(predictions, true_labels)`**. Сравни списки наших предсказаний с истинными классами на тестовом полигоне и верни долю правильных ответов от 0.0 до 1.0. Цена каждой ошибки — чья-то жизнь.

Лира кладет руку вам на плечо. В её глазах отражается код аварийного терминала:

— И наконец, Инженер... Великий Синтез. Финальная функция **`run_protocol(train_raw_lines, test_raw_lines, k)`**. Она должна объединить весь пайплайн воедино. Сначала распарсить обе выборки. Затем вычислить статистику **строго и только** по обучающей базе, чтобы не было утечки данных из будущего. Потом нормализовать и обучающую, и тестовую выборки. Пройтись циклом и сделать предсказания для каждого растения в тесте. В самом конце функция должна вернуть словарь с двумя ключами: `"accuracy"` с итоговой точностью и `"predictions"` со списком всех предсказанных классов.

Терминал призывно мигает пустым курсором. Система охлаждения реактора издает последний предупреждающий гудок. Жизнь Эпсилон-9 зависит от чистоты вашего кода. Приступайте.