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

import db
import inventar
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 _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"
    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"
    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"
    struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    assert "band" not in {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}


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)}


async def test_level_kalibrierung(monkeypatch):
    import fake_agents
    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, braucht=db.j([]))
    a2 = db.insert("atome", topic=topic, titel="Detail", typ="aussage", definition="d",
                   level="M", status="neu", ziel_id=ziel, braucht=db.j([]))

    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"


def test_level_konflikt_absenkung():
    # v(E) braucht z(S), z braucht w(M) → Kaskade senkt z UND w auf E
    topic = topic_anlegen("konflikt")
    run = run_anlegen(topic)
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann X", status="aktiv")
    def atom(titel, level):
        return db.insert("atome", topic=topic, titel=titel, typ="begriff",
                         definition="d", level=level, status="neu", ziel_id=ziel,
                         braucht=db.j([]))
    v, z, w = atom("V", "E"), atom("Z", "S"), atom("W", "M")
    for von, zu in ((v, z), (z, w)):
        db.execute("INSERT INTO kanten(topic, von_atom, zu_atom, art)"
                   " VALUES(?,?,?,'braucht')", (topic, von, zu))
    struktur._level_konflikte_loesen(topic)
    assert db.one("SELECT level FROM atome WHERE id=?", (z,))["level"] == "E"
    assert db.one("SELECT level FROM atome WHERE id=?", (w,))["level"] == "E"
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    assert not [b for b in struktur.messen(ctx) if b["art"] == "level_konflikt"]


async def test_braucht_fallback_kompositum():
    # braucht-Titel "Approximationsalgorithmus" (Kompositum) trifft weder norm noch
    # titel_kern das Atom "Approximativer Algorithmus" (Phrase). Der Fallback-Judge
    # legt die Kante; _level_konflikte_loesen senkt die Voraussetzung von M auf E.
    topic = topic_anlegen("brfall")
    run = run_anlegen(topic)
    ziel = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann X", status="aktiv")
    a = db.insert("atome", topic=topic, titel="Absolute Güte", typ="begriff",
                  definition="d", level="E", status="neu", ziel_id=ziel,
                  braucht=db.j(["Approximationsalgorithmus"]))
    b = db.insert("atome", topic=topic, titel="Approximativer Algorithmus", typ="begriff",
                  definition="d", level="M", status="neu", ziel_id=ziel, braucht=db.j([]))
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    inventar._kanten_aufloesen(topic)  # deterministisch: verfehlt das Kompositum
    assert db.query("SELECT * FROM kanten WHERE topic=? AND von_atom=?", (topic, a)) == []
    await inventar._braucht_fallback(ctx)
    kante = db.one("SELECT * FROM kanten WHERE topic=? AND von_atom=? AND zu_atom=?",
                   (topic, a, b))
    assert kante and kante["art"] == "braucht"
    struktur._level_konflikte_loesen(topic)
    assert db.one("SELECT level FROM atome WHERE id=?", (b,))["level"] == "E"


async def test_level_split_ordnung_kapitel():
    # Ein Ziel mit 4×E + 4×M → zwei Bausteine mit level, E-ord < M-ord,
    # Kapitel je Durchgang, kein level_mix/kapitel_level
    topic = topic_anlegen("split")
    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(4):
        db.insert("atome", topic=topic, titel=f"E{i}", typ="begriff", definition="d",
                  level="E", status="neu", soll_id=soll, ziel_id=ziel, braucht=db.j([]))
        db.insert("atome", topic=topic, titel=f"M{i}", typ="begriff", definition="d",
                  level="M", status="neu", soll_id=soll, ziel_id=ziel, braucht=db.j([]))
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    ctx.ebene = "struktur"
    struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    bausteine = db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=? ORDER BY ord", (topic,))
    assert [b["level"] for b in bausteine] == ["E", "M"]
    await struktur._kapitel_bilden(ctx)
    kaps = db.query("SELECT * FROM kapitel WHERE topic=? ORDER BY ord", (topic,))
    assert [k["level"] for k in kaps] == ["E", "M"]
    arten = {b["art"] for b in struktur.messen(ctx)}
    assert not arten & {"level_mix", "kapitel_level", "band", "partition"}


def test_kein_merge_ueber_level():
    # kleine E-Gruppe darf NICHT mit kleiner M-Gruppe mergen
    topic = topic_anlegen("levelmerge")
    run = run_anlegen(topic)
    soll = db.insert("soll", topic=topic, punkt="P", status="bestaetigt", belege=db.j([]))
    z1 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P1", soll_id=soll, status="aktiv")
    z2 = db.insert("lernziele", topic=topic, text="Kann P2", soll_id=soll, status="aktiv")
    for i in range(2):
        db.insert("atome", topic=topic, titel=f"E{i}", typ="begriff", definition="d",
                  level="E", status="neu", soll_id=soll, ziel_id=z1, braucht=db.j([]))
        db.insert("atome", topic=topic, titel=f"M{i}", typ="begriff", definition="d",
                  level="M", status="neu", soll_id=soll, ziel_id=z2, braucht=db.j([]))
    ctx = llm.Kontext(run, topic, "minimax")
    struktur._bausteine_schneiden(ctx)
    for b in db.query("SELECT * FROM bausteine WHERE topic=?", (topic,)):
        levels = {a["level"] for a in struktur._atome(topic)
                  if a["baustein_id"] == b["id"]}
        assert levels == {b["level"]}