src/streamlit_app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
import itertools
import re

# --- Eigener LaTeX-Generator für die Schaltfunktion ---
def to_custom_latex(expr_str):
    """
    Wandelt den bereinigten Python-Logik-String in sauberen LaTeX-Code
    mit \overline{...} für NOT, \oplus für XOR, \wedge für AND und \vee für OR um.
    """
    # Temporäre Platzhalter für geklammerte Negationen oder Variablen-Negationen
    # Findet Ausdrücke wie ~(A) oder ~A und ersetzt sie durch \overline{...}
    # Regulärer Ausdruck fängt Ausdrücke mit Tilde ab
    
    # 1. Negationen mit Klammern: ~(A + B) -> \overline{A + B}
    while "~(" in expr_str:
        # Einfacher Parser für passende Klammern
        start_idx = expr_str.find("~(")
        open_brackets = 0
        end_idx = -1
        for i in range(start_idx + 1, len(expr_str)):
            if expr_str[i] == "(":
                open_brackets += 1
            elif expr_str[i] == ")":
                open_brackets -= 1
                if open_brackets == 0:
                    end_idx = i
                    break
        if end_idx != -1:
            inner = expr_str[start_idx+2:end_idx]
            # Rekursiver Aufruf für das Innere der Klammer
            expr_str = expr_str[:start_idx] + f"\\overline{{{to_custom_latex(inner)}}}" + expr_str[end_idx+1:]
        else:
            break

    # 2. Einfache Variablen-Negation: ~A -> \overline{A}
    expr_str = re.sub(r'~([a-zA-Z])', r'\\overline{\1}', expr_str)
    
    # 3. Restliche mathematische Symbole ersetzen
    expr_str = expr_str.replace("&", r" \wedge ")
    expr_str = expr_str.replace("|", r" \vee ")
    expr_str = expr_str.replace("^", r" \oplus ")
    
    return expr_str

# --- Streamlit UI ---
st.set_page_config(page_title="Wahrheitstabelle & Logik-Parser", layout="wide")

st.title("🎛️ Dynamischer Wahrheitstabellen-Generator")
st.markdown("""
Geben Sie eine Schaltfunktion ein. Folgende Operatoren sind definiert:
* **`*`** : UND ($\land$)
* **`+`** : ODER ($\lor$)
* **`^`** : EXKLUSIV-ODER ($\oplus$)
* **`!`** oder **`~`** : NEGATION ($\overline{A}$)
""")

# Layout: 2 Spalten
col1, col2 = col1, col2 = st.columns([1, 2])

with col1:
    st.subheader("Eingabe & Konfiguration")
    
    # Standard-Beispiel
    user_input = st.text_input("Schaltfunktion f:", value="(A ^ B) * !C")
    
    if user_input:
        # Eingabe bereinigen und in valides Python-Boole-Format bringen
        clean_expr = user_input.replace(" ", "")
        clean_expr = clean_expr.replace("+", " | ")
        clean_expr = clean_expr.replace("*", " & ")
        clean_expr = clean_expr.replace("!", "~")
        
        # Erkannte Variablen extrahieren
        detected_vars = sorted(list(set(re.findall(r'[a-zA-Z]', clean_expr))))
        
        if not detected_vars:
            st.error("Keine Variablen (Buchstaben) in der Funktion gefunden.")
            st.stop()
            
        st.success("Funktion erfolgreich interpretiert!")
        
        # --- Dynamische Sortierung der Spalten ---
        st.markdown("### Spaltenreihenfolge")
        ordered_vars = st.multiselect(
            "Reihenfolge der Variablen festlegen:",
            options=detected_vars,
            default=detected_vars
        )
        
        # Validierung der Auswahl
        missing_vars = set(detected_vars) - set(ordered_vars)
        if missing_vars:
            st.warning(f"Bitte alle Variablen auswählen. Es fehlen noch: {', '.join(missing_vars)}")
            st.stop()

with col2:
    st.subheader("Darstellung & Wahrheitstabelle")
    
    if user_input and detected_vars:
        # --- LaTeX Darstellung (Eigener Parser ohne SymPy-Winkel-Zwang) ---
        st.markdown("#### Logische Formel (LaTeX)")
        latex_formula = to_custom_latex(clean_expr)
        st.latex(f"f = {latex_formula}")
        
        # --- Wahrheitstabelle generieren via Python eval() ---
        st.markdown("#### Wahrheitstabelle")
        
        num_vars = len(ordered_vars)
        combinations = list(itertools.product([0, 1], repeat=num_vars))
        
        table_data = []
        for combo in combinations:
            # Zustand für die aktuelle Zeile als Dictionary (z.B. {'A': 0, 'B': 1})
            var_values = dict(zip(ordered_vars, combo))
            
            # Python-konformen String für die Auswertung vorbereiten.
            # Da Python mit '&', '|', '~', '^' nativ auf Integers (0 und 1) bitweise rechnet,
            # können wir den String direkt evaluieren, wenn wir die Variablen ersetzen.
            eval_expr = clean_expr
            for var, val in var_values.items():
                # Nutze Regex-Word-Boundaries, damit 'A' nicht in 'and' oder längeren Ausdrücken ersetzt wird
                eval_expr = re.sub(r'\b' + var + r'\b', str(val), eval_expr)
            
            try:
                # Berechne das Ergebnis (0 oder 1). 
                # Das bitweise NOT (~) von 0 ist in Python -1, von 1 ist es -2. 
                # Daher maskieren wir das Ergebnis am Ende mit & 1, um immer 0 oder 1 zu erhalten.
                result = eval(eval_expr) & 1
            except Exception as e:
                st.error(f"Fehler bei der Tabellenberechnung: {e}")
                st.stop()
                
            row = list(combo) + [result]
            table_data.append(row)
            
        # DataFrame erstellen
        column_names = ordered_vars + ["f"]
        df = pd.DataFrame(table_data, columns=column_names)
        
        # Tabelle anzeigen
        st.dataframe(
            df.style.format(hyperlinks="to_html")
            .background_gradient(subset=["f"], cmap="Blues", low=0.1, high=0.05),
            use_container_width=True,
            hide_index=True
        )