import networkx as nx
from shapely.geometry import box, Point, LineString
import json
from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
from collections import defaultdict

class SpatialGrid:
    """
    그리드 기반 공간 인덱스.
    셀 크기 = threshold. 각 엔티티를 중심 좌표로 그리드 셀에 할당.
    쿼리 시 인접 셀(3×3)만 검색.
    
    기존 O(n) 순회 → O(1) 그리드 셀 조회.
    """
    def __init__(self, cell_size: float):
        self.cell_size = cell_size
        self.grid = defaultdict(list)  # (gx, gy) -> [(node_id, bbox_dict), ...]
    
    def add(self, node_id, bbox):
        """bbox를 그리드에 등록. bbox는 {min_x, min_y, max_x, max_y} 또는 shapely geometry."""
        if hasattr(bbox, 'bounds'):
            min_x, min_y, max_x, max_y = bbox.bounds
        else:
            min_x = bbox['min_x']
            min_y = bbox['min_y']
            max_x = bbox['max_x']
            max_y = bbox['max_y']
        
        center_x = (min_x + max_x) / 2
        center_y = (min_y + max_y) / 2
        gx = int(center_x / self.cell_size)
        gy = int(center_y / self.cell_size)
        self.grid[(gx, gy)].append((node_id, min_x, min_y, max_x, max_y))
    
    def query(self, query_min_x, query_min_y, query_max_x, query_max_y, threshold) -> list:
        """
        query BBox와 threshold 이내인 모든 노드를 반환.
        인접 셀(3×3)만 확인.
        """
        query_center_x = (query_min_x + query_max_x) / 2
        query_center_y = (query_min_y + query_max_y) / 2
        q_gx = int(query_center_x / self.cell_size)
        q_gy = int(query_center_y / self.cell_size)
        
        # threshold / cell_size 만큼 확장하여 검색 범위 계산
        radius = max(1, int(threshold / self.cell_size) + 1)
        
        candidates = []
        for dx in range(-radius, radius + 1):
            for dy in range(-radius, radius + 1):
                cell = self.grid.get((q_gx + dx, q_gy + dy))
                if cell:
                    candidates.extend(cell)
        
        # BBox 빠른 필터로 최종 확인
        result = []
        for node_id, min_x, min_y, max_x, max_y in candidates:
            dx = max(0, min_x - query_max_x, query_min_x - max_x)
            dy = max(0, min_y - query_max_y, query_min_y - max_y)
            dist = (dx * dx + dy * dy) ** 0.5
            if dist <= threshold:
                result.append(node_id)
        return result


class PidTopologyBuilder:
    def __init__(self, geometric_data: List[Dict[str, Any]], all_extracted_tags: Optional[List[Dict[str, Any]]] = None, config: Optional[Dict[str, float]] = None):
        """
        - geometric_data: Phase 1에서 추출된 기하학적 데이터 (List of dicts)
        - all_extracted_tags: 통합된 태그 리스트
        - config: {'dist_threshold': 50.0, 'tag_threshold': 100.0} 등 설정값
        """
        self.data = geometric_data
        self.all_tags = all_extracted_tags if all_extracted_tags else []
        
        # 기본 설정값
        default_config = {'dist_threshold': 50.0, 'tag_threshold': 100.0}
        self.config = config if config else default_config
        
        # 동적 스케일링 적용
        self._apply_dynamic_scaling()
        
        self.G = nx.DiGraph()      # 방향성 그래프 생성

    def _apply_dynamic_scaling(self):
        """도면의 전체 크기를 기반으로 임계값을 동적으로 조정"""
        if not self.data:
            return

        # 모든 BBox를 포함하는 전체 영역 계산
        all_min_x = min((item['bbox']['min_x'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=0)
        all_max_x = max((item['bbox']['max_x'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=1000)
        all_min_y = min((item['bbox']['min_y'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=0)
        all_max_y = max((item['bbox']['max_y'] for item in self.data if 'bbox' in item), default=1000)
        
        drawing_width = all_max_x - all_min_x
        drawing_height = all_max_y - all_min_y
        diag = (drawing_width**2 + drawing_height**2)**0.5
        
        if diag == 0: return

        # 기준 대각선 길이 (예: 5000 units) 대비 현재 도면 크기 비율 계산
        # 기준 도면 크기가 5000일 때 dist_threshold=50 (1%)
        scale_factor = diag / 5000.0
        
        # 임계값 업데이트 (최소/최대 범위 제한)
        self.config['dist_threshold'] = max(5.0, min(200.0, 50.0 * scale_factor))
        self.config['tag_threshold'] = max(20.0, min(500.0, 100.0 * scale_factor))

    def _build_spatial_grid(self, node_ids) -> SpatialGrid:
        """설비 노드들로 SpatialGrid 인덱스 생성."""
        grid = SpatialGrid(cell_size=self.config['dist_threshold'])
        for nid in node_ids:
            grid.add(nid, self.G.nodes[nid]['bbox'])
        return grid

    # 시그널 레이어 이름 집합 (ELECTRIC SIGNAL, INSTRUMENT signal선 등)
    _SIGNAL_LAYERS = frozenset({'ELECTRIC SIGNAL', 'SIGNAL', 'ELEC', 'CABLE', 'WIRE'})

    def _relation_for_layer(self, layer: str) -> str:
        return 'signal' if (layer or '').upper() in {s.upper() for s in self._SIGNAL_LAYERS} else 'pipe'

    def build_graph(self):
        # 1. 모든 객체를 노드로 추가
        for item in self.data:
            bbox_vals = item['bbox']
            # BoundingBox 모델의 필드명에 맞춰 추출 (min_x, min_y, max_x, max_y)
            bbox_geom = box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'], bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
            
            self.G.add_node(item['entity_id'],
                           type=item['entity_type'],
                           bbox=bbox_geom,
                           value=item.get('clean_value'),
                           layer=item.get('layer'))

        # 2. 분산 추출된 태그 통합 및 노드 추가
        for tag in self.all_tags:
            bbox_vals = tag['bbox']
            bbox_geom = box(bbox_vals['min_x'], bbox_vals['min_y'], bbox_vals['max_x'], bbox_vals['max_y'])
            self.G.add_node(tag['entity_id'],
                           type='TEXT',
                           bbox=bbox_geom,
                           value=tag.get('clean_value') or tag.get('tagName'))

        # 설비 노드 목록
        equipments = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] not in ['TEXT', 'LINE', 'LWPOLYLINE']]
        
        # SpatialGrid 인덱스 생성 (O(n) 일회성)
        eq_grid = self._build_spatial_grid(equipments)

        # 3. 태그-설비 논리적 연결 (Association) — SpatialGrid 사용
        tags = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] == 'TEXT']

        for tag in tags:
            best_match = self._find_nearest_equipment(tag, eq_grid)
            if best_match:
                self.G.add_edge(tag, best_match, relation='associated_with')

        # 4. 배관/시그널 기반 연결 — SpatialGrid 사용
        lines = [n for n, d in self.G.nodes(data=True) if d['type'] in ['LINE', 'LWPOLYLINE']]
        
        for line_id in lines:
            original_item = next((item for item in self.data if item['entity_id'] == line_id), None)
            if not original_item or not original_item.get('coordinates'):
                continue
                
            coords = original_item['coordinates']
            line_geom = LineString(coords)
            line_bbox = line_geom.bounds
            layer = original_item.get('layer', '')
            relation = self._relation_for_layer(layer)
            
            # SpatialGrid로 후보 집합 조회 (O(1) 그리드 셀 기반)
            nearby_equipment_ids = eq_grid.query(
                line_bbox[0], line_bbox[1], line_bbox[2], line_bbox[3],
                self.config['dist_threshold']
            )
            
            # 개선: 끝점뿐만 아니라 라인 전체가 설비 BBox와 교차하거나 매우 가까운지 확인
            connected_nodes = []
            for eq_id in nearby_equipment_ids:
                eq_bbox = self.G.nodes[eq_id]['bbox']
                # 1. 라인이 BBox와 교차하는지 확인 (관통 포함)
                if line_geom.intersects(eq_bbox):
                    connected_nodes.append(eq_id)
                # 2. 교차하지 않더라도 임계값 이내에 있는지 확인 (근접 연결)
                elif line_geom.distance(eq_bbox) < self.config['dist_threshold']:
                    connected_nodes.append(eq_id)
            
            # 중복 제거
            connected_nodes = list(set(connected_nodes))
            
            if len(connected_nodes) >= 2:
                node0_bbox = self.G.nodes[connected_nodes[0]]['bbox']
                node1_bbox = self.G.nodes[connected_nodes[1]]['bbox']
                
                center0 = ((node0_bbox.bounds[0] + node0_bbox.bounds[2])/2, (node0_bbox.bounds[1] + node0_bbox.bounds[3])/2)
                center1 = ((node1_bbox.bounds[0] + node1_bbox.bounds[2])/2, (node1_bbox.bounds[1] + node1_bbox.bounds[3])/2)
                
                if abs(center1[0] - center0[0]) > abs(center1[1] - center0[1]):
                    if center0[0] < center1[0]:
                        self.G.add_edge(connected_nodes[0], connected_nodes[1], relation=relation, flow_direction='forward')
                    else:
                        self.G.add_edge(connected_nodes[1], connected_nodes[0], relation=relation, flow_direction='forward')
                else:
                    if center0[1] > center1[1]:
                        self.G.add_edge(connected_nodes[0], connected_nodes[1], relation=relation, flow_direction='forward')
                    else:
                        self.G.add_edge(connected_nodes[1], connected_nodes[0], relation=relation, flow_direction='forward')
            elif len(connected_nodes) == 1:
                # 단일 연결의 경우, 일단 엣지를 생성하되 방향은 미정(undirected-like)으로 처리하거나
                # 추후 전파 로직에서 결정하도록 함
                pass

    def _find_nearest_equipment(self, tag_id, eq_grid):
        """
        단순 거리 기반 매핑에서 위상 기반 가중치 매핑으로 개선.
        가중치 = 거리 점수 + 연결성 점수
        SpatialGrid로 후보 집합 조회 후 shapely 거리 계산.
        
        Args:
            tag_id: 태그 노드 ID
            eq_grid: 설비 노드의 SpatialGrid 인덱스
        """
        tag_bbox = self.G.nodes[tag_id]['bbox']
        best_score = float('inf')
        nearest = None
        
        # 태그 노드와 연결된 배관(LINE/LWPOLYLINE) 확인
        connected_pipes = [n for n in self.G.neighbors(tag_id) if self.G.nodes[n]['type'] in ['LINE', 'LWPOLYLINE']]
        
        # SpatialGrid로 후보 집합 조회 (O(1) 그리드 셀 기반)
        tb = tag_bbox.bounds
        nearby_equipment_ids = eq_grid.query(
            tb[0], tb[1], tb[2], tb[3],
            self.config['tag_threshold']
        )
        
        for eq_id in nearby_equipment_ids:
            eq_bbox = self.G.nodes[eq_id]['bbox']
            dist = tag_bbox.distance(eq_bbox)
            
            if dist > self.config['tag_threshold']:
                continue
                
            # 1. 거리 점수 (낮을수록 좋음)
            score = dist
            
            # 2. 연결성 가중치 (태그와 설비가 동일한 배관에 연결되어 있다면 점수 대폭 감점 = 우선순위 상승)
            # 태그가 직접 배관에 연결되어 있지는 않지만, 태그 근처의 배관이 설비에 연결되어 있는지 확인
            for pipe_id in connected_pipes:
                if self.G.has_edge(pipe_id, eq_id) or self.G.has_edge(eq_id, pipe_id):
                    score -= self.config['tag_threshold'] * 0.5  # 연결성 보너스
            
            if score < best_score:
                best_score = score
                nearest = eq_id
                
        return nearest

    def validate_topology(self):
        """위상 무결성 검증"""
        isolated = list(nx.isolates(self.G))
        return {
            "isolated_nodes": isolated, 
            "node_count": self.G.number_of_nodes(), 
            "edge_count": self.G.number_of_edges()
        }

    def save_graph(self, output_path: str):
        """그래프 구조를 JSON 형태로 저장"""
        from networkx.readwrite import json_graph
        data = json_graph.node_link_data(self.G)
        
        # shapely geometry 객체는 JSON 직렬화가 안 되므로 변환
        for node in data['nodes']:
            if 'bbox' in node:
                bbox = node['bbox']
                node['bbox'] = {
                    'min_x': bbox.bounds[0],
                    'min_y': bbox.bounds[1],
                    'max_x': bbox.bounds[2],
                    'max_y': bbox.bounds[3]
                }
        
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
        return output_path

def analyze_impact(graph, start_node):
    """특정 설비 장애 시 하류(Downstream)에 영향을 받는 모든 노드 추출"""
    if start_node not in graph:
        return []
    # BFS를 통해 도달 가능한 모든 노드 탐색
    impacted_nodes = nx.descendants(graph, start_node)
    return list(impacted_nodes)
