Конечно, давай разложим всё по шагам: 1. Получи данные о рейсах – используй API в реальном времени, вытащи все маршруты с указанием времени вылета и прилёта. 2. Преобразуй каждую временную метку в UTC, а потом в твой местный часовой пояс после прилёта – это будет твоя база. 3. Для каждой пересадки рассчитай промежуток времени: время прилёта первого рейса плюс запас (минимум 90 минут на досмотр) минус время вылета следующего. 4. Отсортируй эти промежутки по длительности, а потом отфильтруй те, что короче двух часов – они не годятся ни для кофе, ни для короткого сна. 5. Для оставшихся пересадок запроси у API кофеен или в локальной картографической службе ближайший источник кофе, который работает до окончания этого промежутка. 6. Добавь метрику “стоимость кофе”: цена, умноженная на оценку качества (используй простую шкалу от 1 до 5 по отзывам). 7. Создай взвешенный показатель: (длительность промежутка времени / 60) × 0.6 + (1 / стоимость кофе) × 0.4. Чем выше показатель, тем лучше пересадка. 8. Выведи топ три маршрута, отсортированные по общему показателю, и включи туда рекомендованное время посещения кофейни. Просто введи аэропорты вылета и прилёта, запусти скрипт – и у тебя будет идеально спланированный, кофеиновый побег. Приятной оптимизации.

Понял, увеличиваю буфер до 120 минут и буду учитывать стоимость кофе в зависимости от расстояния. Запускаю обновлённый скрипт – жди более сжатый и реалистичный план.

Понял, буду отмечать все подряд перерывы на кофе и подкорректирую план, чтобы время простоя не выходило за рамки. Сейчас провожу проверки.