"""Matriz Autoevolutiva Controlada.

Este módulo define a classe :class:`MatrizAutoevolutiva`, responsável por
propor e avaliar mutações estruturais no organismo de forma segura. A
auto‑evolução só é permitida quando os invariantes constitucionais são
preservados e as métricas indicam melhoria.
"""

from __future__ import annotations

from typing import Any, Dict, List, NamedTuple, Optional


class MutationProposal(NamedTuple):
    """Representa uma proposta de mutação arquitetural."""

    mutation: Dict[str, Any]
    approved: bool
    reason: Optional[str] = None
    checkpoint: Optional[str] = None


class MatrizAutoevolutiva:
    """Permite propor e avaliar mutações arquiteturais de forma controlada."""

    def __init__(self) -> None:
        self.checkpoints: List[str] = []

    def identify_bottlenecks(self, performance_data: Dict[str, float]) -> List[str]:
        """Identifica gargalos a partir de dados de performance.

        Para este exemplo, retornamos chaves onde a latência excede 500ms.
        """
        return [k for k, v in performance_data.items() if v > 500.0]

    def generate_mutation(self, bottlenecks: List[str]) -> Dict[str, Any]:
        """Gera uma mutação fictícia com base nos gargalos."""
        return {"optimize": bottlenecks}

    def verify_constitutional_invariants(self, mutation: Dict[str, Any]) -> bool:
        """Verifica se a mutação não viola invariantes constitucionais.

        Como placeholder, sempre retorna ``True`` se "bypass" não está presente.
        """
        return "bypass" not in mutation

    def simulate_mutation(self, mutation: Dict[str, Any]) -> Any:
        """Simula o efeito da mutação e retorna métricas fictícias.

        Em um sistema real, rodaria testes, benchmarks e análises formais.
        """
        class SimulationResult:
            def __init__(self) -> None:
                self.Psi_delta = 0.05
                self.CVaR = 0.05
                self.governance_preserved = True
                self.failures = []

        return SimulationResult()

    def create_pole(self) -> str:
        """Cria um identificador de prova de evolução (PoLE)."""
        pole_id = f"pole-{len(self.checkpoints)}"
        self.checkpoints.append(pole_id)
        return pole_id

    def propose_mutation(self, performance_data: Dict[str, float]) -> MutationProposal:
        """Propoe uma mutação e decide se ela é aprovada.

        Retorna um :class:`MutationProposal` com o resultado.
        """
        bottlenecks = self.identify_bottlenecks(performance_data)
        mutation = self.generate_mutation(bottlenecks)
        if not self.verify_constitutional_invariants(mutation):
            return MutationProposal(mutation, False, reason="violção de invariante constitucional")
        simulation = self.simulate_mutation(mutation)
        if (
            simulation.Psi_delta > 0 and simulation.CVaR < 0.2 and simulation.governance_preserved
        ):
            checkpoint = self.create_pole()
            return MutationProposal(mutation, True, checkpoint=checkpoint)
        return MutationProposal(mutation, False, reason="critérios de evolução não atendidos")