# Чек-лист сдачи лабораторной

Перед сдачей пройдитесь по списку — это снимает 90% возвратов на доработку.

## Код

- [ ] `solution.py` заполнен, интерфейсы (имена функций, сигнатуры) не менялись —
      по ним работают автотесты
- [ ] В файлах, где создаются процессы (`multiprocessing`), есть
      `if __name__ == "__main__":` — иначе на Windows будет `BrokenProcessPool`
- [ ] Нет абсолютных путей и путей с диском (`C:\...`) — только относительные
- [ ] Код запускается из корня курса: `python labXX_.../solution.py`
- [ ] Нет `print`-мусора; вывод осмысленный (таблицы, результаты, checksum)
- [ ] Нет «магического» ускорения за счёт уменьшения объёма работы:
      checksum параллельного запуска совпадает с последовательным

## Замеры

- [ ] Замерены T(p) для всех p из вашего варианта (например 1, 2, 4)
- [ ] Каждый замер — минимум 3 повтора, берётся лучшее время
- [ ] Замеры сделаны на одной машине, без фоновых программ
- [ ] Последовательный запуск тоже замерен (это T(1), база для сравнения)

## Отчёт

- [ ] Заполнен по `common/шаблон_отчёта.md`
- [ ] Таблица замеров: T(p), S(p), E(p)
- [ ] График ускорения S(p) (картинка вставлена в отчёт)
- [ ] Анализ: почему ускорение такое, где накладные расходы, что ограничивает
- [ ] Ответы на контрольные вопросы из методички
- [ ] Указаны ОС, CPU и параметры варианта

## Самопроверка

- [ ] `python -m pytest tests/ -k labXX` — все тесты зелёные
- [ ] Код отформатирован, нет закомментированных кусков и TODO-заглушек