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测试模块 02 —— reset() 行为
需求覆盖
--------
* R1：seed 参数控制可复现性
* R2：三通道观测编码语义
* R4：reset 返回 (obs, info)
* RF1：BFS 连通性保证（起终点强制可达）
* RF3：info 新增字段初值
对应用例
--------
TC-03, TC-04, TC-05, TC-06, TC-07
"""
from __future__ import annotations
import numpy as np
import pytest
from maze_env import MazeEnv
class TestReset:
"""验证 reset() 的返回值格式、通道语义与 info 初始值。"""
# ------------------------------------------------------------------ #
# TC-03 返回值格式 #
# ------------------------------------------------------------------ #
@pytest.mark.unit
def test_reset_obs_shape(self, env_zero: MazeEnv) -> None:
"""TC-03a：reset() 返回 obs，形状为 (4, N, N)。
输入: env_zero.reset()，seed=0
期望: obs.shape == (4, 6, 6)
实测: 解包 reset() 返回值
"""
obs, _ = env_zero.reset()
assert obs.shape == (4, 6, 6)
@pytest.mark.unit
def test_reset_obs_dtype(self, env_zero: MazeEnv) -> None:
"""TC-03b：reset() 返回 obs，dtype 为 float32。
输入: env_zero.reset()
期望: obs.dtype == float32
"""
obs, _ = env_zero.reset()
assert obs.dtype == np.float32
@pytest.mark.unit
def test_reset_info_keys(self, env_zero: MazeEnv) -> None:
"""TC-03c：info 包含所有规定字段。
输入: env_zero.reset()
期望: info.keys() 包含五个字段
"""
_, info = env_zero.reset()
required = {"agent_pos", "goal_pos", "step_count",
"hit_wall_count", "success"}
assert required.issubset(info.keys())
# ------------------------------------------------------------------ #
# TC-04 边界与起终点 #
# ------------------------------------------------------------------ #
@pytest.mark.unit
def test_border_walls(self) -> None:
"""TC-04a：四条边界全部为墙（wall_map 四边均为 1）。
输入: MazeEnv(grid_size=8, obstacle_density=0.0, seed=0).reset()
期望: wall[0,:], wall[-1,:], wall[:,0], wall[:,-1] 全为 1.0
实测: obs[0]（墙壁通道）各边切片
"""
env = MazeEnv(grid_size=8, obstacle_density=0.0, seed=0)
obs, _ = env.reset()
wall = obs[0]
assert np.all(wall[0, :] == 1.0), "上边界应全为墙"
assert np.all(wall[-1, :] == 1.0), "下边界应全为墙"
assert np.all(wall[:, 0] == 1.0), "左边界应全为墙"
assert np.all(wall[:, -1] == 1.0), "右边界应全为墙"
@pytest.mark.unit
def test_start_goal_not_wall(self) -> None:
"""TC-04b：起点 (1,1) 与终点 (N-2,N-2) 永远不为墙。
输入: MazeEnv(grid_size=8, obstacle_density=0.0, seed=0).reset()
期望: wall[1,1] == 0.0，wall[6,6] == 0.0
实测: obs[0] 对应坐标处的值
"""
env = MazeEnv(grid_size=8, obstacle_density=0.0, seed=0)
obs, _ = env.reset()
N, wall = 8, obs[0]
assert wall[1, 1] == 0.0, "起点 (1,1) 不应为墙"
assert wall[N-2, N-2] == 0.0, "终点 (N-2,N-2) 不应为墙"
# ------------------------------------------------------------------ #
# TC-05 Agent 通道 #
# ------------------------------------------------------------------ #
@pytest.mark.unit
def test_agent_channel_position(self, env_zero: MazeEnv) -> None:
"""TC-05a：obs[1] 在 agent_pos 处为 1.0。
输入: env_zero.reset()，agent_pos=(1,1)
期望: obs[1][1,1] == 1.0
实测: obs[1][ar, ac]
"""
obs, info = env_zero.reset()
ar, ac = info["agent_pos"]
assert obs[1, ar, ac] == 1.0
@pytest.mark.unit
def test_agent_channel_unique(self, env_zero: MazeEnv) -> None:
"""TC-05b：obs[1] 全图仅一个激活格（sum == 1.0）。
输入: env_zero.reset()
期望: obs[1].sum() == 1.0
实测: np.sum(obs[1])
"""
obs, _ = env_zero.reset()
assert float(obs[1].sum()) == 1.0
# ------------------------------------------------------------------ #
# TC-06 终点通道 #
# ------------------------------------------------------------------ #
@pytest.mark.unit
def test_goal_channel_position(self, env_zero: MazeEnv) -> None:
"""TC-06a：obs[2] 在 goal_pos 处为 1.0，grid=6 时 goal=(4,4)。
输入: env_zero.reset()
期望: obs[2][4,4] == 1.0，obs[2].sum() == 1.0
实测: obs[2][gr, gc] 及 sum
"""
obs, info = env_zero.reset()
gr, gc = info["goal_pos"]
assert obs[2, gr, gc] == 1.0
assert float(obs[2].sum()) == 1.0
# ------------------------------------------------------------------ #
# TC-07 info 初始值 #
# ------------------------------------------------------------------ #
@pytest.mark.unit
def test_info_initial_values(self, env_zero: MazeEnv) -> None:
"""TC-07：reset() 后 info 所有幕级统计量为初始值。
输入: env_zero.reset()
期望:
agent_pos == (1, 1)
goal_pos == (4, 4)（N=6 时 N-2=4）
step_count == 0
hit_wall_count == 0
success == False
实测: info 字典各字段
"""
_, info = env_zero.reset()
assert info["agent_pos"] == (1, 1)
assert info["goal_pos"] == (4, 4)
assert info["step_count"] == 0
assert info["hit_wall_count"] == 0
assert info["success"] is False
# ======================================================================
# TC-14 外部注入地图（options["wall_map"]）
# ======================================================================
class TestResetWallMapInjection:
"""验证 reset(options={'wall_map': ...}) 外部注入地图路径。"""
@pytest.mark.unit
def test_inject_wall_map_used(self) -> None:
"""TC-14a：注入自定义 wall_map 后，env._wall_map 与注入值一致。
输入: 全零 6×6 wall_map（无障碍）
期望: env.wall_map 与注入值匹配
实测: np.array_equal
"""
import numpy as np
env = MazeEnv(grid_size=6, obstacle_density=0.0, seed=0)
custom_map = np.zeros((6, 6), dtype=np.float32)
# 添加边界墙（真实使用场景）
custom_map[0, :] = 1.0
custom_map[-1, :] = 1.0
custom_map[:, 0] = 1.0
custom_map[:, -1] = 1.0
env.reset(options={"wall_map": custom_map})
assert np.array_equal(env.wall_map, custom_map), \
"注入的 wall_map 应被环境直接使用"
@pytest.mark.unit
def test_inject_wall_map_wrong_shape_raises(self) -> None:
"""TC-14b：注入形状不匹配的 wall_map 应抛出 ValueError。
输入: grid_size=6 的环境，注入 5×5 wall_map
期望: ValueError
实测: pytest.raises
"""
import numpy as np
env = MazeEnv(grid_size=6, obstacle_density=0.0, seed=0)
bad_map = np.zeros((5, 5), dtype=np.float32)
with pytest.raises(ValueError, match="wall_map"):
env.reset(options={"wall_map": bad_map})
@pytest.mark.unit
def test_inject_custom_start_goal(self) -> None:
"""TC-14c：通过 options 覆盖 start / goal 坐标生效。
输入: options={'start': (1,1), 'goal': (2,2)}
期望: info['agent_pos'] == (1,1)，info['goal_pos'] == (2,2)
实测: info 字段
"""
env = MazeEnv(grid_size=6, obstacle_density=0.0, seed=0)
_, info = env.reset(options={"start": (1, 1), "goal": (2, 2)})
assert info["agent_pos"] == (1, 1)
assert info["goal_pos"] == (2, 2)
# ======================================================================
# TC-15 只读属性（wall_map / goal_pos / agent_pos）
# ======================================================================
class TestReadOnlyProperties:
"""验证环境暴露的只读属性行为。"""
@pytest.mark.unit
def test_wall_map_property_readonly(self) -> None:
"""TC-15a：wall_map 属性返回不可写视图，写入应抛出 ValueError。
期望: 对返回的 ndarray 赋值触发 ValueError
实测: ValueError
"""
import numpy as np
env = MazeEnv(grid_size=6, obstacle_density=0.0, seed=0)
env.reset()
wmap = env.wall_map
with pytest.raises(ValueError):
wmap[0, 0] = 1.0 # 写入只读视图应抛出异常
@pytest.mark.unit
def test_goal_pos_property(self) -> None:
"""TC-15b：goal_pos 属性返回终点坐标 tuple。
期望: isinstance(env.goal_pos, tuple)，值为 (N-2, N-2)
实测: 属性值类型与内容
"""
env = MazeEnv(grid_size=6, obstacle_density=0.0, seed=0)
env.reset()
gp = env.goal_pos
assert isinstance(gp, tuple)
assert gp == (4, 4)
@pytest.mark.unit
def test_agent_pos_property(self) -> None:
"""TC-15c：agent_pos 属性返回 Agent 当前坐标 tuple。
期望: reset 后 agent_pos == (1, 1)
实测: 属性值
"""
env = MazeEnv(grid_size=6, obstacle_density=0.0, seed=0)
env.reset()
assert env.agent_pos == (1, 1)
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