src/extraction/formula_rules.py

from typing import Any

from .text_utils import source_page_range


def calculate_gpa(courses: list[dict[str, float]]) -> float:
    """Tính điểm trung bình chung (GPA) dựa trên danh sách các môn học.

    Hàm này tính điểm trung bình chung theo công thức trung bình có trọng số,
    trong đó điểm của mỗi môn học được nhân với số tín chỉ của môn đó.

    Args:
        courses: Một danh sách các môn học. Mỗi môn học là một dictionary
            chứa ít nhất hai khóa:
            - "score_4": Điểm của môn học đó theo thang điểm 4.
            - "credits": Số tín chỉ của môn học đó.

    Returns:
        Điểm trung bình chung (GPA) đã được làm tròn đến 2 chữ số thập phân.

    Raises:
        ValueError: Nếu tổng số tín chỉ của tất cả các môn học nhỏ hơn hoặc bằng 0.
    """
    total_credits = sum(course["credits"] for course in courses)

    if total_credits <= 0:
        raise ValueError("Total credits must be greater than 0")

    total_weighted_score = sum(
        course["score_4"] * course["credits"] for course in courses
    )

    return round(total_weighted_score / total_credits, 2)


def calculate_scholarship_score(
    academic_score_4: float,
    conduct_score_100: float,
) -> float:
    """Tính điểm học bổng dựa trên điểm học tập và điểm rèn luyện.

    Hàm này áp dụng một công thức cụ thể để kết hợp điểm học tập (thang 4)
    và điểm rèn luyện (thang 100) để ra điểm học bổng.

    Args:
        academic_score_4: Điểm học tập của sinh viên theo thang điểm 4.
            Giá trị phải nằm trong khoảng từ 0 đến 4.
        conduct_score_100: Điểm rèn luyện của sinh viên theo thang điểm 100.
            Giá trị phải nằm trong khoảng từ 0 đến 100.

    Returns:
        Điểm học bổng đã được làm tròn đến 3 chữ số thập phân.

    Raises:
        ValueError: Nếu `academic_score_4` không nằm trong khoảng [0, 4]
            hoặc `conduct_score_100` không nằm trong khoảng [0, 100].
    """
    if not 0 <= academic_score_4 <= 4:
        raise ValueError("academic_score_4 must be between 0 and 4")

    if not 0 <= conduct_score_100 <= 100:
        raise ValueError("conduct_score_100 must be between 0 and 100")

    score = (academic_score_4 * 80 + (conduct_score_100 / 25) * 20) / 100

    return round(score, 3)


def extract_formula_rules(sections: list[dict[str, Any]]) -> list[dict[str, Any]]:
    """Trích xuất các quy tắc công thức tính toán từ các phần của tài liệu.

    Hàm này duyệt qua một danh sách các phần (sections) của một tài liệu
    (ví dụ: các điều khoản trong một quy chế). Nó tìm kiếm các từ khóa và
    số điều cụ thể để xác định và trích xuất thông tin về các công thức
    tính điểm trung bình chung (GPA) và điểm học bổng.

    Args:
        sections: Một danh sách các dictionary, mỗi dictionary đại diện cho
            một phần của tài liệu. Mỗi phần cần có các khóa như "article"
            (số điều), "content" (nội dung văn bản), "page_start" (trang bắt đầu),
            "page_end" (trang kết thúc) và "title" (tiêu đề của phần).

    Returns:
        Một danh sách các dictionary. Mỗi dictionary mô tả một công thức
        được tìm thấy, bao gồm:
        - "rule_id": Mã định danh duy nhất của quy tắc.
        - "rule_name": Tên của quy tắc (ví dụ: "Công thức tính điểm trung bình chung").
        - "rule_type": Loại quy tắc (luôn là "formula" trong trường hợp này).
        - "calculation_type": Loại tính toán (ví dụ: "weighted_average").
        - "formula_text": Văn bản mô tả công thức.
        - "variables": Một dictionary giải thích các biến trong công thức.
        - "source_article": Điều khoản nguồn.
        - "source_title": Tiêu đề của phần nguồn.
        - "source_pages": Phạm vi trang nguồn.
        - "review_status": Trạng thái xem xét (ví dụ: "needs_human_verified").
        - "raw_excerpt": Đoạn trích nội dung gốc từ tài liệu.
    """
    formulas = []

    for section in sections:
        article = section.get("article")
        content = section.get("content", "")
        lower_content = content.lower()
        pages = source_page_range(section["page_start"], section["page_end"])

        if article == "Điều 11." and "điểm trung bình" in lower_content:
            formulas.append(
                {
                    "rule_id": "gpa_weighted_average",
                    "rule_name": "Công thức tính điểm trung bình chung",
                    "rule_type": "formula",
                    "calculation_type": "weighted_average",
                    "formula_text": "A = Σ(ai × ni) / Σ(ni)",
                    "variables": {
                        "A": "Điểm trung bình chung học kỳ, năm học hoặc điểm trung bình chung tích lũy",
                        "ai": "Điểm của học phần thứ i",
                        "ni": "Số tín chỉ của học phần thứ i",
                    },
                    "source_article": article,
                    "source_title": section.get("title"),
                    "source_pages": pages,
                    "review_status": "needs_human_verified",
                    "raw_excerpt": content[:1500],
                }
            )

        if article == "Điều 28." and "điểm học bổng" in lower_content:
            formulas.append(
                {
                    "rule_id": "scholarship_score",
                    "rule_name": "Công thức tính điểm học bổng",
                    "rule_type": "formula",
                    "calculation_type": "weighted_score",
                    "formula_text": "Điểm học bổng = (Điểm học tập × 80 + Điểm rèn luyện / 25 × 20) / 100",
                    "variables": {
                        "diem_hoc_tap": "Điểm học tập theo thang điểm 4",
                        "diem_ren_luyen": "Điểm rèn luyện theo thang điểm 100",
                    },
                    "source_article": article,
                    "source_title": section.get("title"),
                    "source_pages": pages,
                    "review_status": "needs_human_verified",
                    "raw_excerpt": content[:1800],
                }
            )

    return formulas