ক্রস-প্ল্যাটফর্ম বনাম নেটিভ সিদ্ধান্ত কাঠামো — একটি worked example

# নেটিভ বনাম React Native বনাম Flutter -- এই নির্দিষ্ট প্রজেক্ট ব্রিফের জন্য ওজনযুক্ত সিদ্ধান্ত-ম্যাট্রিক্স

CRITERIA_WEIGHTS = {
    "team_familiarity":     0.30,   # টিম আগে থেকেই কী জানে
    "time_to_market":       0.30,   # ৩ মাসে দুই প্ল্যাটফর্মে লঞ্চ করার চাপ
    "budget_efficiency":    0.20,   # একটি কোডবেস বনাম দুটি আলাদা কোডবেস
    "native_look_feel":     0.10,   # এই প্রজেক্টে কম গুরুত্বপূর্ণ -- ফিচার হালকা
    "performance_headroom": 0.10,   # এই প্রজেক্টে কম গুরুত্বপূর্ণ -- ভারী অ্যানিমেশন নেই
}
assert abs(sum(CRITERIA_WEIGHTS.values()) - 1.0) < 1e-9, "ওজনগুলোর সমষ্টি অবশ্যই ১.০ হতে হবে"

# প্রতিটি প্রার্থী এই নির্দিষ্ট ব্রিফের প্রেক্ষাপটে ১-১০ স্কেলে স্কোর করা হয়েছে
CANDIDATES = {
    "নেটিভ (Swift + Kotlin, দুটি আলাদা কোডবেস)": {
        "team_familiarity":     2,   # টিমের কেউ Swift/Kotlin জানে না
        "time_to_market":       3,   # দুটি সম্পূর্ণ আলাদা অ্যাপ বানাতে হবে ৩ মাসে
        "budget_efficiency":    2,   # কার্যত দ্বিগুণ ডেভেলপমেন্ট খরচ
        "native_look_feel":     10,
        "performance_headroom": 10,
    },
    "React Native": {
        "team_familiarity":     9,   # টিম আগে থেকেই React/JavaScript-এ দক্ষ
        "time_to_market":       8,
        "budget_efficiency":    8,
        "native_look_feel":     7,
        "performance_headroom": 6,
    },
    "Flutter": {
        "team_familiarity":     4,   # Dart সম্পূর্ণ নতুন করে শিখতে হবে
        "time_to_market":       7,
        "budget_efficiency":    7,
        "native_look_feel":     8,
        "performance_headroom": 8,
    },
}

for name, scores in CANDIDATES.items():
    assert all(0 <= v <= 10 for v in scores.values()), f"{name}-এর সব স্কোর ০-১০ সীমার মধ্যে হতে হবে"


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


print(f"{'প্রার্থী':45s} | ওয়েটেড স্কোর")
print("-" * 65)
results = []
for name, scores in CANDIDATES.items():
    total = weighted_score(scores, CRITERIA_WEIGHTS)
    results.append((name, total))
    print(f"{name:45s} | {total:.2f}")

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

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

winner, winner_score = results[0]
print(f"\nএই নির্দিষ্ট প্রজেক্ট ব্রিফের জন্য সুপারিশ: {winner} (স্কোর {winner_score:.2f})")