"""Struktur-Ebene: Band-Schnitt, Judge-Ordnung mit Quellpositions-Prior,
Kapitel — mit synthetischen Atomen."""

import db
import fake_agents
import llm
import struktur
from conftest import run_anlegen, topic_anlegen


def _atom(topic, titel, ziel_id=None, soll_id=1):
    return db.insert("atome", topic=topic, titel=titel, typ="begriff",
                     definition=f"Definition {titel}", status="neu",
                     soll_id=soll_id, ziel_id=ziel_id)


def _thema(topic, soll_ids, titel="T", ord=0):
    """Themen-Seed: eine themen-Zeile, Soll-Punkte darauf zeigen lassen."""
    t = db.insert("themen", topic=topic, titel=titel, ord=ord, art="judge")
    for s in soll_ids:
        db.update("soll", "id", s, thema_id=t)
    return t


def _baustein_groessen(topic):
    from collections import Counter
    c = Counter(a["baustein_id"] for a in struktur._atome(topic))
    return sorted(c.values())


async def test_band_split_43_atome():
    """Große Gruppe gleichverteilt splitten: jeder Baustein im Band 4–8."""
    topic = topic_anlegen("split43")
    run = run_anlegen(topic)
    soll = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P", soll_id=soll, status="aktiv")
    for i in range(43):
        _atom(topic, f"A{i}", ziel, soll)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    groessen = _baustein_groessen(topic)
    assert sum(groessen) == 43
    assert all(struktur.BAUSTEIN_MIN_ATOME <= n <= struktur.BAUSTEIN_MAX_ATOME
               for n in groessen), groessen
    assert "band" not in {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}


async def test_band_messen_konsistent_mit_schnitt():
    """Kleine Gruppe mergt trotz Summe > MAX (Split re-balanciert) → kein band-Befund;
    eine einsame Kleingruppe ohne Level-Partner meldet ebenfalls nichts."""
    topic = topic_anlegen("bandkon")
    run = run_anlegen(topic)
    soll = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    z1 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Z1", soll_id=soll, status="aktiv")
    z2 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Z2", soll_id=soll, status="aktiv")
    for i in range(3):
        _atom(topic, f"K{i}", z1, soll)
    for i in range(13):
        _atom(topic, f"G{i}", z2, soll)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    assert all(4 <= n <= 8 for n in _baustein_groessen(topic))
    assert "band" not in {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}


async def test_einsame_kleingruppe_kein_band():
    topic = topic_anlegen("lone")
    run = run_anlegen(topic)
    soll = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Z", soll_id=soll, status="aktiv")
    for i in range(2):
        _atom(topic, f"A{i}", ziel, soll)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    assert "band" not in {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}


async def test_band_split():
    topic = topic_anlegen("band")
    run = run_anlegen(topic)
    soll = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P", soll_id=soll, status="aktiv")
    for i in range(18):  # 18 Atome in EINEM Ziel → muss in ≤8er-Teile splitten
        _atom(topic, f"A{i}", ziel, soll)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    bausteine = db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=?", (topic,))
    assert len(bausteine) >= 3
    for bs in bausteine:
        n = db.one("SELECT COUNT(*) n FROM atome WHERE baustein_id=?", (bs["id"],))["n"]
        assert 4 <= n <= 8
    befunde = struktur.messen(ctx)
    assert not [x for x in befunde if x["art"] in ("band", "partition")]


async def test_merge_im_thema_ueber_soll_grenzen():
    # kleines Ziel merged über Soll-Punkt-Grenzen, solange BEIDE Punkte im
    # selben Thema liegen; Kapitel = (Level, Thema) deterministisch
    topic = topic_anlegen("kapitel")
    run = run_anlegen(topic)
    s1 = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P1", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    s2 = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P2", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    t = _thema(topic, [s1, s2], "Gemeinsames Thema")
    z1 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P1", soll_id=s1, status="aktiv")
    z2 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P2", soll_id=s2, status="aktiv")
    _atom(topic, "A", z1, s1)  # 1-Atom-Ziel, anderer Soll-Punkt als z2
    for i in (0, 1, 2, 3):
        _atom(topic, f"B{i}", z2, s2)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    atome = struktur._atome(topic)
    assert len({x["baustein_id"] for x in atome}) == 1  # gemerged trotz fremdem Soll
    struktur._kapitel_bilden(topic)
    bausteine = db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=?", (topic,))
    assert bausteine and all(x["kapitel_id"] for x in bausteine)
    assert all(x["thema_id"] == t for x in bausteine)
    kaps = db.query("SELECT * FROM kapitel WHERE topic=?", (topic,))
    assert [k["titel"] for k in kaps] == ["Gemeinsames Thema"]
    assert struktur.messen(ctx) == []


async def test_ordnung_judge_permutation(monkeypatch):
    """Der Ordnungs-Judge bestimmt die Lehr-Reihenfolge; Prior ist die
    Quellposition (Eingabe-Nummerierung)."""
    topic = topic_anlegen("ordjudge")
    run = run_anlegen(topic)
    soll = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    ziele = [db.insert("lernziele", topic=topic, text=f"Kann Z{i}", soll_id=soll,
                       status="aktiv") for i in range(2)]
    q = db.insert("quellen", topic=topic, art="datei", titel="s.txt", snapshot="s",
                  rolle="stoff", status="atome")
    for zi, ziel in enumerate(ziele):
        for i in range(4):
            a = _atom(topic, f"Z{zi}A{i}", ziel, soll)
            db.insert("anker", atom_id=a, quelle_id=q, start=zi * 1000 + i, ende=0,
                      zitat="x")
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Baustein-Ordnung",
                        lambda p: list(reversed(fake_agents._baustein_ordnung(p))))
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    bausteine = db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=? ORDER BY ord", (topic,))
    # Prior wäre Z0 vor Z1 — der Judge hat umgedreht, und das gilt
    assert [b["ziel_id"] for b in bausteine] == [ziele[1], ziele[0]]
    assert all(b["ordnung"] == "judge" for b in bausteine)
    assert "ordnung_fallback" not in {x["art"] for x in struktur.messen(ctx)}


async def test_ordnung_retry_und_fallback(monkeypatch):
    topic = topic_anlegen("ordfall")
    run = run_anlegen(topic)
    soll = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    z1 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Z1", soll_id=soll, status="aktiv")
    z2 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Z2", soll_id=soll, status="aktiv")
    for ziel in (z1, z2):
        for i in range(4):
            _atom(topic, f"{ziel}A{i}", ziel, soll)
    aufrufe = {"n": 0}

    def judge(prompt):
        aufrufe["n"] += 1
        if aufrufe["n"] == 1:
            return [1, 1]  # keine Permutation
        return [2, 1]
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Baustein-Ordnung", judge)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    assert aufrufe["n"] == 2  # Retry hat gegriffen
    assert all(b["ordnung"] == "judge" for b in
               db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=?", (topic,)))

    # beide Versuche ungültig → Prior-Ordnung + Befund
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Baustein-Ordnung", lambda p: ["x"])
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    assert all(b["ordnung"] == "fallback" for b in
               db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=?", (topic,)))
    assert "ordnung_fallback" in {x["art"] for x in struktur.messen(ctx)}


def test_baustein_rang_median_gegen_merge_gift():
    """ETH-Muster: EIN importiertes Atom vom Quellanfang darf den Baustein nicht
    nach vorn ziehen — der Median liegt bei den echten Mitgliedern."""
    bausteine = [{"id": 1}, {"id": 2}]
    atome = [{"id": 10, "baustein_id": 1}, {"id": 11, "baustein_id": 1},
             {"id": 12, "baustein_id": 1},  # Merge-Import mit Rang vom Dateianfang
             {"id": 20, "baustein_id": 2}, {"id": 21, "baustein_id": 2}]
    rang = {10: (1, 47000), 11: (1, 48000), 12: (1, 464),
            20: (1, 5000), 21: (1, 6000)}
    b_rang = struktur._baustein_rang(bausteine, atome, rang)
    assert b_rang[2] < b_rang[1]  # trotz 464-Import bleibt Baustein 1 hinten


def test_kapitel_deterministisch(monkeypatch):
    """Kapitel = (Level, Thema)-Segment ohne LLM: Titel = Thema-Titel, art='det',
    Reihenfolge folgt der globalen Baustein-ord."""
    topic = topic_anlegen("kapdet")
    t1 = db.insert("themen", topic=topic, titel="Thema Eins", ord=0, art="judge")
    t2 = db.insert("themen", topic=topic, titel="Thema Zwei", ord=1, art="judge")
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann X", status="aktiv")
    ordn = 0
    for level in ("E", "M"):
        for thema in (t1, t2):
            db.insert("bausteine", topic=topic, ziel_id=ziel, titel=f"B{ordn}",
                      ord=ordn, status="neu", level=level, thema_id=thema)
            ordn += 1
    def explodiert(prompt):  # beweist: kein LLM-Call nötig
        raise AssertionError("Kapitel-Bildung darf keinen Judge rufen")
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Themen-Schnitt", explodiert)
    struktur._kapitel_bilden(topic)
    kaps = db.query("SELECT * FROM kapitel WHERE topic=? ORDER BY ord", (topic,))
    assert [k["titel"] for k in kaps] == ["Thema Eins", "Thema Zwei"] * 2
    assert [k["level"] for k in kaps] == ["E", "E", "M", "M"]
    assert all(k["art"] == "det" for k in kaps)
    zu_kapitel = {b["ord"]: b["kapitel_id"] for b in
                  db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=?", (topic,))}
    assert len(set(zu_kapitel.values())) == 4  # je (Level, Thema) ein Kapitel


async def test_level_kalibrierung(monkeypatch):
    topic = topic_anlegen("level")
    run = run_anlegen(topic)
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann X", status="aktiv")
    a1 = db.insert("atome", topic=topic, titel="Kern", typ="begriff", definition="d",
                   level="M", status="neu", ziel_id=ziel)
    a2 = db.insert("atome", topic=topic, titel="Detail", typ="aussage", definition="d",
                   level="M", status="neu", ziel_id=ziel)

    def judge(prompt):
        return [{"atom": a1, "level": "E"}, {"atom": a2, "level": "S"},
                {"atom": 99999, "level": "E"}, {"atom": a2, "level": "X"}]  # Müll ignorieren
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Level-Kalibrierung", judge)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._level_kalibrieren(ctx)
    assert db.one("SELECT level FROM atome WHERE id=?", (a1,))["level"] == "E"
    assert db.one("SELECT level FROM atome WHERE id=?", (a2,))["level"] == "S"


async def test_dominantes_level():
    # Ein Ziel mit 4×E + 4×M → EIN Baustein (kein Level-Split mehr);
    # Level = Mehrheit, Gleichstand → niedrigeres (E). 3×E + 5×M → M.
    topic = topic_anlegen("dominant")
    run = run_anlegen(topic)
    soll = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    _thema(topic, [soll])
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P", soll_id=soll, status="aktiv")
    for i in range(4):
        db.insert("atome", topic=topic, titel=f"E{i}", typ="begriff", definition="d",
                  level="E", status="neu", soll_id=soll, ziel_id=ziel)
        db.insert("atome", topic=topic, titel=f"M{i}", typ="begriff", definition="d",
                  level="M", status="neu", soll_id=soll, ziel_id=ziel)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    bausteine = db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=? ORDER BY ord", (topic,))
    assert [b["level"] for b in bausteine] == ["E"]  # Tie 4/4 → niedrigeres
    struktur._kapitel_bilden(topic)
    arten = {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}
    assert not arten & {"kapitel_level", "band", "partition", "baustein_thema_mix"}
    # Mehrheit gewinnt: reine Funktion
    assert struktur._dominantes_level([{"level": "E"}] * 3 + [{"level": "M"}] * 5) == "M"
    assert struktur._dominantes_level([{"level": "S"}]) == "S"


async def test_kein_merge_ueber_thema():
    # kleine Ziele in VERSCHIEDENEN Themen mergen NICHT — zwei Bausteine,
    # und kein band-Befund (kein Partner im eigenen Thema)
    topic = topic_anlegen("themamerge")
    run = run_anlegen(topic)
    s1 = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P1", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    s2 = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P2", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    _thema(topic, [s1], "T1", 0)
    _thema(topic, [s2], "T2", 1)
    z1 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P1", soll_id=s1, status="aktiv")
    z2 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P2", soll_id=s2, status="aktiv")
    for i in range(2):
        _atom(topic, f"A{i}", z1, s1)
        _atom(topic, f"B{i}", z2, s2)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    bausteine = db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=?", (topic,))
    assert len(bausteine) == 2 and {b["ziel_id"] for b in bausteine} == {z1, z2}
    struktur._kapitel_bilden(topic)
    assert "band" not in {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}


async def test_themen_bilden_gate_retry_fallback(monkeypatch):
    topic = topic_anlegen("themengate")
    run = run_anlegen(topic)
    punkte = [db.insert("soll", topic=topic, punkt=f"P{i}", status="bestaetigt",
                        belege=db.j([])) for i in range(4)]
    aufrufe = {"n": 0}

    def judge(prompt):
        aufrufe["n"] += 1
        if aufrufe["n"] == 1:  # unvollständig → Gate schlägt zu, Retry
            return [{"titel": "T", "punkte": [1, 2]}]
        return [{"titel": "Grundlagen", "punkte": [1, 3]},
                {"titel": "Vertiefung", "punkte": [2, 4]}]
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Themen-Schnitt", judge)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._themen_bilden(ctx)
    assert aufrufe["n"] == 2  # Retry hat gegriffen
    themen = db.query("SELECT * FROM themen WHERE topic=? ORDER BY ord", (topic,))
    assert [t["titel"] for t in themen] == ["Grundlagen", "Vertiefung"]
    zu = {p: db.one("SELECT thema_id FROM soll WHERE id=?", (p,))["thema_id"]
          for p in punkte}
    assert zu[punkte[0]] == zu[punkte[2]] == themen[0]["id"]
    assert zu[punkte[1]] == zu[punkte[3]] == themen[1]["id"]
    assert "thema_partition" not in {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}

    # beide Versuche Müll → √n-Fallback + Befund
    db.execute("DELETE FROM themen WHERE topic=?", (topic,))
    db.execute("UPDATE soll SET thema_id=NULL WHERE topic=?", (topic,))
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Themen-Schnitt", lambda p: [{"x": 1}])
    await struktur._themen_bilden(ctx)
    themen = db.query("SELECT * FROM themen WHERE topic=?", (topic,))
    assert themen and all(t["art"] == "fallback" for t in themen)
    assert "themen_fallback" in {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}
    offen = db.query("SELECT * FROM soll WHERE topic=? AND thema_id IS NULL", (topic,))
    assert offen == []  # Fallback partitioniert vollständig


async def test_themen_skip_wenn_vollstaendig(monkeypatch):
    """Gültige Partition wird NIE neu gewürfelt (Churn-Schutz je Repair-Runde)."""
    topic = topic_anlegen("themenskip")
    run = run_anlegen(topic)
    s = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    _thema(topic, [s])

    def explodiert(prompt):
        raise AssertionError("vollständige Partition darf keinen Call auslösen")
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Themen-Schnitt", explodiert)
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._themen_bilden(ctx)  # kein Call → kein Raise


async def test_thema_befunde():
    topic = topic_anlegen("themabefund")
    run = run_anlegen(topic)
    s1 = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P1", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    s2 = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P2", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    t = _thema(topic, [s1], "T1")
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    arten = {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}
    assert "thema_partition" in arten  # s2 hat kein Thema
    # Baustein trägt T1, enthält aber ein Atom mit Soll-Punkt ohne dieses Thema
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Z", soll_id=s1, status="aktiv")
    b = db.insert("bausteine", topic=topic, ziel_id=ziel, titel="B", ord=0,
                  status="neu", level="E", thema_id=t)
    db.insert("atome", topic=topic, titel="fremd", typ="begriff", definition="d",
              status="neu", soll_id=s2, ziel_id=ziel, baustein_id=b)
    arten = {x["art"] for x in struktur.messen(ctx)}
    assert "baustein_thema_mix" in arten