//! Observador estadístico. Mantiene marginales y co-ocurrencias dentro de una
//! ventana deslizante. Calcula entropía de Shannon e información mutua para
//! identificar correlaciones significativas.
//!
//! Diseño:
//!   - Counters incrementales: cada `record()` es O(window_size) en el peor
//!     caso (actualiza co-ocurrencias con cada evento del window).
//!   - Sin recomputaciones globales: marginales y joint counts son state.
//!   - El cálculo de H(X), P(B|A), I(A;B) es O(|distinct events|).

use crate::rules::EventKind;
use std::collections::{HashMap, VecDeque};
use std::time::Instant;

/// Evento timestamped. El timestamp se conserva para futuras políticas de
/// expiración por tiempo (no sólo por count).
#[derive(Debug, Clone)]
pub struct TimedEvent {
    pub kind: EventKind,
    pub at: Instant,
}

pub struct Observer {
    window: VecDeque<TimedEvent>,
    window_size: usize,
    marginal: HashMap<EventKind, u64>,
    cooccur: HashMap<(EventKind, EventKind), u64>,
    total: u64,
    /// Last-seen timestamps para aplicar decay en query time. None = sin
    /// time-decay (modo tradicional).
    last_seen_marginal: HashMap<EventKind, Instant>,
    last_seen_cooccur: HashMap<(EventKind, EventKind), Instant>,
    /// Half-life del decay exponencial en segundos. None = sin decay
    /// (las consultas devuelven los counts crudos).
    half_life_secs: Option<f64>,
}

impl Observer {
    pub fn new(window_size: usize) -> Self {
        Self {
            window: VecDeque::with_capacity(window_size),
            window_size,
            marginal: HashMap::new(),
            cooccur: HashMap::new(),
            total: 0,
            last_seen_marginal: HashMap::new(),
            last_seen_cooccur: HashMap::new(),
            half_life_secs: None,
        }
    }

    /// Activa decay exponencial con half-life en segundos. λ = ln(2)/half_life.
    /// Aplicado en query time sobre los counts crudos usando last_seen.
    pub fn with_half_life(mut self, half_life_secs: f64) -> Self {
        if half_life_secs > 0.0 {
            self.half_life_secs = Some(half_life_secs);
        }
        self
    }

    pub fn half_life(&self) -> Option<f64> { self.half_life_secs }

    /// Registra un evento. Actualiza marginales y co-ocurrencias contra todo
    /// evento aún en la ventana.
    pub fn record(&mut self, kind: EventKind) {
        let now = Instant::now();
        let timed = TimedEvent { kind: kind.clone(), at: now };

        // Co-ocurrencias: este evento con cada uno previo en ventana.
        for w in &self.window {
            let key = (w.kind.clone(), kind.clone());
            *self.cooccur.entry(key.clone()).or_insert(0) += 1;
            self.last_seen_cooccur.insert(key, now);
        }

        self.window.push_back(timed);
        if self.window.len() > self.window_size {
            self.window.pop_front();
        }

        *self.marginal.entry(kind.clone()).or_insert(0) += 1;
        self.last_seen_marginal.insert(kind, now);
        self.total += 1;
    }

    /// Aplica el decay sobre un count crudo dado el `last_seen` correspondiente.
    /// Si half_life es None, devuelve el count tal cual (sin decay).
    fn decay(&self, count: u64, last_seen: Option<Instant>) -> f64 {
        let raw = count as f64;
        let (hl, last) = match (self.half_life_secs, last_seen) {
            (Some(hl), Some(t)) => (hl, t),
            _ => return raw,
        };
        let age_secs = Instant::now().duration_since(last).as_secs_f64();
        raw * 0.5_f64.powf(age_secs / hl)
    }

    /// Marginal con decay aplicado.
    pub fn marginal_decayed(&self, k: &EventKind) -> f64 {
        let raw = self.marginal.get(k).copied().unwrap_or(0);
        let last = self.last_seen_marginal.get(k).copied();
        self.decay(raw, last)
    }

    /// Cooccurrence con decay aplicado.
    pub fn cooccur_decayed(&self, a: &EventKind, b: &EventKind) -> f64 {
        let raw = self.cooccur.get(&(a.clone(), b.clone())).copied().unwrap_or(0);
        let last = self.last_seen_cooccur.get(&(a.clone(), b.clone())).copied();
        self.decay(raw, last)
    }

    /// Entropía de Shannon de la distribución marginal de eventos.
    /// H(X) = −Σ p(x) log₂ p(x). Unidad: bits.
    pub fn shannon_entropy(&self) -> f64 {
        if self.total == 0 { return 0.0; }
        let total = self.total as f64;
        self.marginal.values()
            .map(|&c| {
                let p = c as f64 / total;
                if p > 0.0 { -p * p.log2() } else { 0.0 }
            })
            .sum()
    }

    /// P(b | a) = "dado que algo siguió a `a` dentro del window, qué fracción
    /// fue `b`". Suma 1 sobre todos los b posibles para un a fijo.
    ///
    /// Implementación: cooccur_decayed(a, b) / Σ_x cooccur_decayed(a, x).
    /// Si half_life is None, los decayed values son los counts crudos.
    pub fn conditional_prob(&self, a: &EventKind, b: &EventKind) -> f64 {
        let joint = self.cooccur_decayed(a, b);
        let row_total: f64 = self.cooccur.keys()
            .filter(|(x, _)| x == a)
            .map(|(x, y)| self.cooccur_decayed(x, y))
            .sum();
        if row_total <= 0.0 { 0.0 } else { joint / row_total }
    }

    /// Información mutua puntual entre `a` y `b` con decay aplicado:
    /// PMI(a, b) = log₂( P(a, b) / (P(a) · P(b)) ).
    /// Positivo → más correlacionados de lo que sugiere independencia.
    pub fn pmi(&self, a: &EventKind, b: &EventKind) -> f64 {
        // Total decayed: suma de marginales con decay (no usamos self.total
        // directo porque debería ser consistente con los decayed values).
        let total_decayed: f64 = self.marginal.keys()
            .map(|k| self.marginal_decayed(k))
            .sum();
        if total_decayed <= 0.0 { return 0.0; }
        let joint = self.cooccur_decayed(a, b) / total_decayed;
        let pa = self.marginal_decayed(a) / total_decayed;
        let pb = self.marginal_decayed(b) / total_decayed;
        if joint <= 0.0 || pa <= 0.0 || pb <= 0.0 { return 0.0; }
        (joint / (pa * pb)).log2()
    }

    /// Información mutua acumulada de la pareja (a, b) ponderada por su
    /// probabilidad conjunta. Útil como medida de "interés" del par.
    pub fn weighted_pmi(&self, a: &EventKind, b: &EventKind) -> f64 {
        if self.total == 0 { return 0.0; }
        let joint = self.cooccur
            .get(&(a.clone(), b.clone()))
            .copied()
            .unwrap_or(0) as f64 / self.total as f64;
        joint * self.pmi(a, b)
    }

    pub fn marginals(&self) -> &HashMap<EventKind, u64> { &self.marginal }
    pub fn cooccurrences(&self) -> &HashMap<(EventKind, EventKind), u64> { &self.cooccur }
    pub fn total(&self) -> u64 { self.total }
    pub fn window_size(&self) -> usize { self.window_size }
    pub fn current_window(&self) -> usize { self.window.len() }

    /// Últimos N eventos del window, en orden cronológico (más viejo primero).
    /// Si N > window.len(), devuelve todo el window.
    pub fn recent(&self, n: usize) -> impl Iterator<Item = &TimedEvent> {
        let start = self.window.len().saturating_sub(n);
        self.window.range(start..)
    }
}

#[cfg(test)]
mod tests {
    use super::*;
    use crate::rules::EventKind::*;

    #[test]
    fn entropy_zero_for_single_event() {
        let mut obs = Observer::new(10);
        for _ in 0..5 { obs.record(EnteSpawned); }
        // Distribución degenerada: una sola observación posible → H = 0.
        assert!(obs.shannon_entropy() < 1e-9);
    }

    #[test]
    fn entropy_one_for_balanced_binary() {
        let mut obs = Observer::new(100);
        for _ in 0..10 { obs.record(EnteSpawned); }
        for _ in 0..10 { obs.record(EnteDied); }
        // Bernoulli(0.5) → H = 1 bit.
        assert!((obs.shannon_entropy() - 1.0).abs() < 1e-9);
    }

    #[test]
    fn conditional_prob_perfect_dependency() {
        let mut obs = Observer::new(100);
        // Spawned siempre seguido por Died.
        for _ in 0..5 {
            obs.record(EnteSpawned);
            obs.record(EnteDied);
        }
        let p = obs.conditional_prob(&EnteSpawned, &EnteDied);
        assert!(p > 0.0, "esperamos correlación positiva, got {p}");
    }
}