"""Struktur-Ebene: Topo-Sortierung, Zyklenbruch, Band-Schnitt — mit synthetischen Atomen."""

import db
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, braucht=db.j([]))


def test_topo_ordnung():
    rang = {1: (0, 1), 2: (0, 2), 3: (0, 3)}
    # 3 braucht 1, 2 braucht 3 → 1, 3, 2
    assert struktur._topo([1, 2, 3], [(3, 1), (2, 3)], rang) == [1, 3, 2]


def test_topo_fremde_kanten_bleiben_draussen():
    # Kante zu Atom 3 (nicht in der Gruppe) darf weder 3 hineinziehen
    # noch Gruppenmitglieder verdrängen (aak-Bug: 22 Atome ohne Baustein)
    rang = {1: (0, 1), 2: (0, 2), 3: (0, 3)}
    out = struktur._topo([1, 2], [(1, 3), (2, 1)], rang)
    assert out == [1, 2]


def test_zyklus_finden():
    assert struktur._finde_zyklus([1, 2], [(1, 2), (2, 1)]) is not None
    assert struktur._finde_zyklus([1, 2, 3], [(2, 1), (3, 2)]) is None


async def test_zyklen_brechen_und_schneiden():
    topic = topic_anlegen()
    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")
    a = _atom(topic, "A", ziel, soll)
    b = _atom(topic, "B", ziel, soll)
    db.execute("INSERT INTO kanten(topic, von_atom, zu_atom, art) VALUES(?,?,?,'braucht')",
               (topic, a, b))
    db.execute("INSERT INTO kanten(topic, von_atom, zu_atom, art) VALUES(?,?,?,'braucht')",
               (topic, b, a))
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    await struktur._zyklen_brechen(ctx)
    aktiv = db.query("SELECT * FROM kanten WHERE topic=? AND art='braucht' AND status='aktiv'",
                     (topic,))
    assert len(aktiv) == 1  # genau eine Kante gebrochen

    struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    atome = struktur._atome(topic)
    assert all(x["baustein_id"] for x in atome)


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")
    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", "zyklus")]


async def test_merge_ohne_soll_schranke_und_kapitel():
    # Entkopplung: kleines Ziel merged über Soll-Punkt-Grenzen (Partner per Kante);
    # Kapitel entstehen danach als kontiguierliche Segmente
    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([]))
    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")
    a = _atom(topic, "A", z1, s1)  # 1-Atom-Ziel, anderer Soll-Punkt als z2
    b0 = _atom(topic, "B0", z2, s2)
    for i in (1, 2, 3):
        _atom(topic, f"B{i}", z2, s2)
    db.execute("INSERT INTO kanten(topic, von_atom, zu_atom, art) VALUES(?,?,?,'braucht')",
               (topic, a, b0))
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    atome = struktur._atome(topic)
    assert len({x["baustein_id"] for x in atome}) == 1  # gemerged trotz fremdem Soll
    await struktur._kapitel_bilden(ctx)
    bausteine = db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=?", (topic,))
    assert bausteine and all(x["kapitel_id"] for x in bausteine)
    assert struktur.messen(ctx) == []


async def test_kapitel_retry_und_fallback(monkeypatch):
    import fake_agents
    topic = topic_anlegen("kapfall")
    run = run_anlegen(topic)
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann X", status="aktiv")
    b = [db.insert("bausteine", topic=topic, ziel_id=ziel, titel=f"B{i}", ord=i,
                   status="neu") for i in range(4)]
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"

    aufrufe = {"n": 0}
    def judge(prompt):
        aufrufe["n"] += 1
        if aufrufe["n"] == 1:
            return [{"titel": "kaputt", "bis": 999999}]  # ungültige Grenze
        return [{"titel": "Gutes Kapitel", "bis": b[-1]}]
    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Kapitel-Schnitt", judge)
    await struktur._kapitel_bilden(ctx)
    kaps = db.query("SELECT * FROM kapitel WHERE topic=?", (topic,))
    assert aufrufe["n"] == 2 and len(kaps) == 1 and kaps[0]["art"] == "judge"

    monkeypatch.setitem(fake_agents._HANDLER, "Kapitel-Schnitt",
                        lambda p: [{"titel": "x", "bis": 999999}])
    await struktur._kapitel_bilden(ctx)  # beide Versuche ungültig → Fallback
    kaps = db.query("SELECT * FROM kapitel WHERE topic=?", (topic,))
    assert kaps and all(k["art"] == "fallback" for k in kaps)
    assert "kapitel_fallback" in {bf["art"] for bf in struktur.messen(ctx)}