প্রজেক্টের জন্য সঠিক স্ট্যাক বাছাই করা

# প্রজেক্টের অগ্রাধিকার অনুযায়ী প্রতিটি ফ্যাক্টরের ওজন -- যোগফল অবশ্যই ১.০ হতে হবে
CRITERIA_WEIGHTS = {
    "team_familiarity": 0.30,
    "time_to_market":   0.25,
    "ecosystem":         0.15,
    "hiring_pool":       0.15,
    "performance":       0.15,
}

# ভাসমান-বিন্দু (floating point) যোগফলে সামান্য ত্রুটি থাকতে পারে, তাই সহনশীলতা (tolerance) দিয়ে যাচাই
assert abs(sum(CRITERIA_WEIGHTS.values()) - 1.0) < 1e-9, "ওজনগুলোর সমষ্টি অবশ্যই ১.০ হতে হবে"

# প্রতিটি প্রার্থী স্ট্যাক প্রতিটি ফ্যাক্টরে ১-১০ স্কেলে স্কোর (টিমের প্রেক্ষাপট অনুযায়ী নির্ধারিত)
CANDIDATE_STACKS = {
    "MERN (React + Express + MongoDB)": {
        "team_familiarity": 9,   # টিম আগে থেকেই জাভাস্ক্রিপ্টে অভিজ্ঞ
        "time_to_market":   8,
        "ecosystem":        9,
        "hiring_pool":      8,
        "performance":      6,
    },
    "Django + React": {
        "team_familiarity": 5,
        "time_to_market":   7,
        "ecosystem":        8,
        "hiring_pool":      6,
        "performance":      7,
    },
    "Laravel (batteries-included)": {
        "team_familiarity": 4,
        "time_to_market":   9,
        "ecosystem":        6,
        "hiring_pool":      5,
        "performance":      6,
    },
}


def weighted_score(scores, weights):
    return sum(scores[criterion] * weight for criterion, weight in weights.items())


print(f"{'স্ট্যাক':38s} | ওয়েটেড স্কোর")
print("-" * 58)
results = []
for stack_name, scores in CANDIDATE_STACKS.items():
    total = weighted_score(scores, CRITERIA_WEIGHTS)
    results.append((stack_name, total))
    print(f"{stack_name:38s} | {total:.2f}")

results.sort(key=lambda pair: pair[1], reverse=True)

print("\nসুপারিশকৃত ক্রম (সর্বোচ্চ স্কোর প্রথমে):")
for rank, (stack_name, total) in enumerate(results, start=1):
    print(f"{rank}. {stack_name} -- {total:.2f}")