"""Textwerkzeuge. Regel: NFKC+casefold vor JEDEM Vergleich (Lektion 27).
finde_zitat = 5 Stufen (Hypothes.is-Muster, Lektion 83): exakt → casefold →
alnum-gefaltet → fuzzy (8 %) → Wort-Alignment. Falsch-Anker >> fehlender Anker."""
import re
import unicodedata

from . import config

try:
    import Stemmer
    _stemmer = Stemmer.Stemmer("german")
except ImportError:  # Fallback ohne C-Extension: ungestemmt
    _stemmer = None

_WORT_RE = re.compile(r"[a-zäöüß0-9]+")
_NEGATION = {"nicht", "kein", "keine", "keinen", "keiner", "nie", "niemals", "ohne"}


def norm(text: str) -> str:
    return " ".join(unicodedata.normalize("NFKC", text).casefold().split())


def tokens(text: str) -> set[str]:
    return set(_WORT_RE.findall(norm(text)))


def stamm_tokens(text: str) -> set[str]:
    t = _WORT_RE.findall(norm(text))
    return set(_stemmer.stemWords(t)) if _stemmer else set(t)


def jaccard(a: str, b: str, gestemmt: bool = True) -> float:
    ta, tb = (stamm_tokens(a), stamm_tokens(b)) if gestemmt else (tokens(a), tokens(b))
    if not ta or not tb:
        return 0.0
    return len(ta & tb) / len(ta | tb)


def negations_menge(text: str) -> frozenset:
    """Antonyme messen 0.91-0.95 Cosinus (Lektion 31) — harte Merge-Vorbedingung."""
    t = tokens(text)
    return frozenset(w for w in t if w in _NEGATION or w.startswith("nicht"))


def titel_kern(titel: str) -> str:
    """Alnum-Faltung (NFKD, Kombinationszeichen raus) — deterministischer
    Dubletten-Kandidat neben der Ähnlichkeit."""
    d = unicodedata.normalize("NFKD", titel).casefold()
    return "".join(c for c in d if c.isalnum())


def ist_akronym_von(kurz: str, lang: str) -> bool:
    """Akronym↔Expansion (Lektion 28 — fehlte in creator2): 'HTTP' ↔
    'Hypertext Transfer Protocol'."""
    k = titel_kern(kurz)
    woerter = _WORT_RE.findall(norm(lang))
    if len(k) < 2 or len(woerter) < 2 or len(k) > len(woerter) + 2:
        return False
    initialen = "".join(w[0] for w in woerter)
    return k == initialen or k == "".join(w[0] for w in woerter if len(w) > 2)


def abschnitte(text: str, max_chars: int = config.ABSCHNITT_CHARS) -> list[tuple[int, str]]:
    """Split an Absatzgrenzen (lost-in-the-middle-Guard) → [(offset, chunk)]."""
    ergebnis, start = [], 0
    while start < len(text):
        ende = min(start + max_chars, len(text))
        if ende < len(text):
            bruch = text.rfind("\n\n", start, ende)
            if bruch > start + max_chars // 4:
                ende = bruch
        ergebnis.append((start, text[start:ende]))
        start = ende
    return [(o, c) for o, c in ergebnis if c.strip()]


def ueberlappung(a: tuple[int, int], b: tuple[int, int]) -> float:
    """Span-Überlappung relativ zum kürzeren Span [0..1]."""
    schnitt = max(0, min(a[1], b[1]) - max(a[0], b[0]))
    kuerzer = min(a[1] - a[0], b[1] - b[0])
    return schnitt / kuerzer if kuerzer > 0 else 0.0


_SATZ_RE = re.compile(r"(?<=[.!?])\s+(?=[A-ZÄÖÜ])")


def satz_split(text: str) -> list[str]:
    saetze = []
    for absatz in text.split("\n"):
        absatz = absatz.strip()
        if not absatz or absatz.startswith(("#", "```", "|", "<!--")):
            continue
        saetze += [s.strip() for s in _SATZ_RE.split(absatz) if s.strip()]
    return saetze


# ── Positions-Maps für Anker-Suche ──

def _map_bauen(text: str, wandler) -> tuple[str, list[int]]:
    teile, positionen = [], []
    for i, zeichen in enumerate(text):
        for t in wandler(zeichen):
            teile.append(t)
            positionen.append(i)
    return "".join(teile), positionen


def _ws_falten(text: str) -> tuple[str, list[int]]:
    out, pos, war_ws = [], [], False
    for i, c in enumerate(text):
        if c.isspace():
            if not war_ws and out:
                out.append(" ")
                pos.append(i)
            war_ws = True
        else:
            out.append(c)
            pos.append(i)
            war_ws = False
    return "".join(out), pos


def _locker(text: str) -> tuple[str, list[int]]:
    """Nur alnum, NFKD-Basisbuchstaben (dekomponierte Umlaute! Lektion 82)."""
    def wandler(c: str):
        for d in unicodedata.normalize("NFKD", c).casefold():
            if d.isalnum() and not unicodedata.combining(d):
                yield d
    return _map_bauen(text, wandler)


def finde_zitat(text: str, zitat: str) -> tuple[int, int] | None:
    zitat = zitat.strip()
    if not zitat:
        return None
    # Stufe 1+2: whitespace-tolerant, dann casefold
    t_flach, t_pos = _ws_falten(text)
    z_flach, _ = _ws_falten(zitat)
    for haystack, needle in ((t_flach, z_flach),
                             (t_flach.casefold(), z_flach.casefold())):
        i = haystack.find(needle)
        if i >= 0:
            return t_pos[i], t_pos[min(i + len(needle), len(t_pos)) - 1] + 1
    # Stufe 3: alnum-gefaltet
    t_locker, tl_pos = _locker(text)
    z_locker, _ = _locker(zitat)
    if len(z_locker) >= 10:
        erst = t_locker.find(z_locker)
        if erst >= 0 and (len(z_locker) >= 20
                          or t_locker.find(z_locker, erst + 1) < 0):
            return tl_pos[erst], tl_pos[min(erst + len(z_locker), len(tl_pos)) - 1] + 1
    # Stufe 4: fuzzy (Levenshtein auf der Faltung)
    span = _fuzzy_span(t_locker, tl_pos, z_locker)
    if span and negations_menge(text[span[0]:span[1]]) == negations_menge(zitat):
        return span
    # Stufe 5: Wort-Alignment
    span = _wort_span(text, zitat)
    if span and negations_menge(text[span[0]:span[1]]) == negations_menge(zitat):
        return span
    return None


def _fuzzy_span(t_locker: str, tl_pos: list[int], z_locker: str):
    if len(z_locker) < config.FUZZY_MIN_ZEICHEN:
        return None
    try:
        from fuzzysearch import find_near_matches
    except ImportError:
        return None
    dist = max(1, int(len(z_locker) * config.FUZZY_FEHLERQUOTE))
    treffer = find_near_matches(z_locker, t_locker, max_l_dist=dist)
    if not treffer:
        return None
    treffer.sort(key=lambda m: m.dist)
    best = treffer[0]
    # Eindeutigkeits-Guard: nicht-überlappender Zweittreffer fast gleicher Distanz
    for m in treffer[1:]:
        if m.start >= best.end or m.end <= best.start:
            if m.dist <= best.dist + 1:
                return None
            break
    return tl_pos[best.start], tl_pos[min(best.end, len(tl_pos)) - 1] + 1


def _woerter_mit_spans(text: str) -> list[tuple[str, int, int]]:
    out = []
    for m in re.finditer(r"\S+", text):
        gefaltet = "".join(c for c in unicodedata.normalize("NFKD", m.group()).casefold()
                           if c.isalnum() and not unicodedata.combining(c))
        if gefaltet:
            out.append((gefaltet, m.start(), m.end()))
    return out


def _wort_span(text: str, zitat: str):
    z_woerter = [w for w, _, _ in _woerter_mit_spans(zitat)]
    if len(z_woerter) < config.WORT_MIN:
        return None
    t_woerter = _woerter_mit_spans(text)
    if not t_woerter:
        return None
    limit = int(len(z_woerter) * config.WORT_FEHLERQUOTE)
    # Kandidaten über das seltenste Zitat-Wort (kein Voll-Scan)
    haeufigkeit = {}
    for w, _, _ in t_woerter:
        haeufigkeit[w] = haeufigkeit.get(w, 0) + 1
    selten = min((w for w in z_woerter if w in haeufigkeit),
                 key=lambda w: haeufigkeit[w], default=None)
    if selten is None:
        return None
    beste, beste_d = None, limit + 1
    for i, (w, _, _) in enumerate(t_woerter):
        if w != selten:
            continue
        von = max(0, i - len(z_woerter))
        bis = min(len(t_woerter), i + len(z_woerter))
        fenster = [x[0] for x in t_woerter[von:bis]]
        d = _wort_distanz(fenster, z_woerter, limit)
        if d is not None and d < beste_d:
            beste, beste_d = (von, bis), d
        elif d is not None and d == beste_d and beste and von != beste[0]:
            return None  # mehrdeutig
    if beste is None:
        return None
    return t_woerter[beste[0]][1], t_woerter[beste[1] - 1][2]


def _wort_distanz(a: list[str], b: list[str], limit: int) -> int | None:
    zeile = list(range(len(b) + 1))
    for i, wa in enumerate(a, 1):
        neu = [i]
        for j, wb in enumerate(b, 1):
            neu.append(min(zeile[j] + 1, neu[-1] + 1,
                           zeile[j - 1] + (wa != wb)))
        if min(neu) > limit:
            return None
        zeile = neu
    return zeile[-1] if zeile[-1] <= limit else None


# ── DELIMITED-Parser (===BLOCK===-Format, R5/R9: kein JSON) ──

def bloecke(text: str, marke: str) -> list[dict]:
    """'===MARKE===\nKEY: wert\n…' → [{key: wert}]. Mehrzeilige Werte bis zum
    nächsten GROSS-KEY. Unbekannte Zeilen hängen am letzten Key."""
    ergebnis = []
    teile = re.split(rf"^===\s*{re.escape(marke)}\s*===\s*$", text,
                     flags=re.MULTILINE)
    for teil in teile[1:]:
        felder: dict[str, str] = {}
        key = None
        for zeile in teil.splitlines():
            if zeile.strip().startswith("==="):
                break
            m = re.match(r"^([A-ZÄÖÜ_]{2,20}):\s?(.*)$", zeile)
            if m:
                key = m.group(1).lower()
                felder[key] = m.group(2)
            elif key and zeile.strip():
                felder[key] += "\n" + zeile
        if felder:
            ergebnis.append({k: v.strip() for k, v in felder.items()})
    return ergebnis


def block_text(text: str, marke: str) -> str:
    """Inhalt zwischen ===MARKE=== und dem nächsten ===…=== (oder Ende)."""
    m = re.search(rf"^===\s*{re.escape(marke)}\s*===\s*$(.*?)(?=^===|\Z)", text,
                  flags=re.MULTILINE | re.DOTALL)
    return m.group(1).strip() if m else ""