"""
解码策略模块 — Person D 负责实现

功能要求:
1. greedy_decode: 贪心解码
2. beam_search_decode: 束搜索解码
3. sample_decode: 采样解码 (temperature, top-k, top-p)

技术要点:
- Beam Search 是翻译任务最常用的解码策略
- 需要高效处理批量解码
- 支持长度惩罚 (length penalty) 和重复惩罚 (no_repeat_ngram)
- 对于预训练模型，可以直接使用 model.generate()
"""

from __future__ import annotations

import logging
from typing import Optional

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

logger = logging.getLogger(__name__)


@torch.no_grad()
def greedy_decode(
    model: nn.Module,
    src_ids: torch.Tensor,          # [B, S]
    src_padding_mask: torch.BoolTensor,  # [B, S]
    bos_id: int,
    eos_id: int,
    max_len: int = 256,
) -> torch.Tensor:
    """
    贪心解码。

    TODO [Person D]: 实现以下逻辑:
    1. encoder_output = model.encode(src_ids, src_padding_mask)
    2. 初始化 decoder input: [B, 1] 全为 bos_id
    3. for step in range(max_len):
       a. logits = model.decode_step(decoder_input, encoder_output, src_padding_mask)
       b. next_token = logits.argmax(dim=-1)
       c. decoder_input = concat(decoder_input, next_token)
       d. 如果所有序列都生成了 eos_id，则提前终止
    4. 返回生成的 token ids [B, T]
    """
    raise NotImplementedError("TODO: Person D 实现 greedy_decode")


@torch.no_grad()
def beam_search_decode(
    model: nn.Module,
    src_ids: torch.Tensor,          # [B, S]
    src_padding_mask: torch.BoolTensor,
    bos_id: int,
    eos_id: int,
    beam_size: int = 5,
    max_len: int = 256,
    length_penalty: float = 1.0,
    no_repeat_ngram_size: int = 0,
) -> torch.Tensor:
    """
    束搜索解码。

    TODO [Person D]: 实现以下逻辑:
    1. encoder_output = model.encode(src_ids, src_padding_mask)
    2. 将 encoder_output 扩展为 beam_size 份: [B*beam, S, D]
    3. 初始化 beam:
       - beam_scores: [B, beam_size] 初始为 0
       - beam_tokens: [B, beam_size, 1] 初始为 bos_id
    4. for step in range(max_len):
       a. 对每个 beam 计算 logits
       b. log_probs = log_softmax(logits)
       c. (可选) 应用 no_repeat_ngram 约束
       d. scores = beam_scores + log_probs
       e. 选择 top-k candidates (k = beam_size)
       f. 更新 beam_tokens 和 beam_scores
       g. 将已完成的 beam 移到 finished pool
    5. 对 finished beams 应用 length_penalty:
       score = score / (length ^ length_penalty)
    6. 选择得分最高的序列
    7. 返回最佳翻译 [B, T]

    这是翻译任务最关键的解码算法，请仔细实现。
    """
    raise NotImplementedError("TODO: Person D 实现 beam_search_decode")


@torch.no_grad()
def sample_decode(
    model: nn.Module,
    src_ids: torch.Tensor,
    src_padding_mask: torch.BoolTensor,
    bos_id: int,
    eos_id: int,
    max_len: int = 256,
    temperature: float = 1.0,
    top_k: int = 0,
    top_p: float = 1.0,
) -> torch.Tensor:
    """
    采样解码 (支持 temperature, top-k, top-p/nucleus sampling)。

    TODO [Person D]: 实现以下逻辑:
    1. 与贪心解码类似，但每步采样而非取 argmax
    2. 应用 temperature: logits = logits / temperature
    3. 应用 top-k: 只保留概率最高的 k 个 token
    4. 应用 top-p (nucleus): 只保留累积概率达到 p 的 token
    5. 从过滤后的分布中采样: torch.multinomial
    """
    raise NotImplementedError("TODO: Person D 实现 sample_decode")


def _apply_no_repeat_ngram(
    logits: torch.Tensor,
    generated_tokens: torch.Tensor,
    ngram_size: int,
) -> torch.Tensor:
    """
    防止生成重复的 n-gram。

    TODO [Person D]:
    1. 从 generated_tokens 中提取所有已出现的 (ngram_size-1)-gram
    2. 对于每个可能导致重复 ngram 的 next token，将其 logits 设为 -inf
    """
    raise NotImplementedError("TODO: Person D 实现 _apply_no_repeat_ngram")