# -*- coding: utf-8 -*-
"""Unit nhiễu P0 của gen_synth_shots (BG26 bước 2, gate G-26.1b) — thuần
numpy, KHÔNG pooltool (phần thuần của module import lọt dưới stub conftest;
tầng sim gen_one/pooltool nghiệm thu bằng sanity + verify-repro lúc sinh).

Ba đặc trưng nhiễu là HỢP ĐỒNG (BRIEF bối cảnh 3): test khoá từng đặc trưng
xuất hiện ĐÚNG trong output làm bẩn, không chỉ "có gọi hàm":
  1. ellipse dị hướng XOAY theo hướng vận tốc;
  2. chu kỳ frame trùng 1/6 kiểu 25→30 upconvert (chép nguyên vị trí,
     img_diff nhỏ, PTS vẫn đều);
  3. dropout đầu cú đúng cửa sổ [strike, strike + frac·T) + gap ≤ 0.3s.
"""

from __future__ import annotations

import sys
from pathlib import Path

import numpy as np
import pytest

ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
sys.path.insert(0, str(ROOT / "scripts" / "broadcast"))

import gen_synth_shots as gs  # noqa: E402


def _straight_sim(heading_deg: float, speed: float = 2.0, dur: float = 2.0):
    """Quỹ đạo lý tưởng 1 bi chạy thẳng đều (T, 1, 2) @100Hz từ strike."""
    t = np.arange(0.0, dur, 0.01)
    d = np.stack([speed * t * np.cos(np.radians(heading_deg)),
                  speed * t * np.sin(np.radians(heading_deg))], axis=1)
    xy = (np.array([0.45, 0.3]) + d)[:, None, :]
    return t, xy


def _corrupt(rng, heading, *, fps=50, upconvert=False, still=0.5,
             dropout=0.0, speed=2.0, dur=2.0):
    t_sim, xy_sim = _straight_sim(heading, speed, dur)
    return t_sim, xy_sim, gs.corrupt_shot(
        rng, t_sim, xy_sim, np.array([np.inf]), fps, upconvert, still,
        dropout)


def _residual(t_sim, xy_sim, out, still):
    """Nhiễu đo được = vị trí bẩn − lý tưởng tại đúng mốc frame."""
    ts = np.clip(out["t"] - still, 0.0, float(t_sim[-1]))
    ideal = np.stack([np.interp(ts, t_sim, xy_sim[:, 0, ax])
                      for ax in (0, 1)], axis=1)
    ideal[out["t"] < still] = xy_sim[0, 0]
    return out["xy"][:, 0, :] - ideal


def test_ellipse_di_huong_xoay_theo_huong_van_toc(monkeypatch):
    """Đặc trưng 1: chạy dọc +x → nhiễu x ≫ nhiễu y; chạy dọc +y thì NGƯỢC
    LẠI — ellipse phải xoay theo vận tốc, không phải trục bàn. Cỡ nhiễu đúng
    số P0: dọc ~13mm @2 m/s, ngang ~0.8mm, đứng yên ~0.3mm."""
    monkeypatch.setattr(gs, "GAP_RATE_PER_BALL", 0.0)
    for heading, i_along, i_perp in [(0.0, 0, 1), (90.0, 1, 0)]:
        t_sim, xy_sim, out = _corrupt(np.random.default_rng(7), heading)
        res = _residual(t_sim, xy_sim, out, 0.5)
        moving = out["t"] >= 0.5 + 2 * 0.02
        s_along = float(res[moving, i_along].std())
        s_perp = float(res[moving, i_perp].std())
        assert 0.008 < s_along < 0.020, (heading, s_along)
        assert s_perp < 0.003, (heading, s_perp)
        assert s_along > 4 * s_perp
        still_part = res[out["t"] < 0.45]
        assert float(np.abs(still_part).std()) < 0.0012


def test_chu_ky_frame_trung_1_6_kieu_upconvert(monkeypatch):
    """Đặc trưng 2: fps=30 upconvert → đúng chu kỳ 1 frame trùng mỗi 6;
    frame trùng CHÉP NGUYÊN vị trí (cùng một lần đo) + img_diff nhỏ hơn hẳn
    lân cận; PTS vẫn đều 1/30 (bẫy thật: chỉ img_diff lộ)."""
    monkeypatch.setattr(gs, "GAP_RATE_PER_BALL", 0.0)
    t_sim, xy_sim, out = _corrupt(np.random.default_rng(3), 80.0, fps=30,
                                  upconvert=True, dur=3.0)
    dup = out["dup_mask"]
    n = len(dup)
    assert dup.sum() == pytest.approx(n / 6, abs=2)      # chu kỳ 1/6
    idx = np.flatnonzero(dup)
    assert np.all(np.diff(idx) == 6)                     # đều đặn mỗi 6
    for i in idx:
        assert np.array_equal(out["xy"][i], out["xy"][i - 1])
    # PTS đều — không được lộ dup qua timestamp
    assert np.allclose(np.diff(out["t"]), 1 / 30, atol=1e-6)
    # img_diff: frame trùng < 0.3 × median lân cận đang chạy (luật dedup
    # broadcast.find_dup_frames phải bắt được)
    moving = out["t"] > 0.6
    med = float(np.median(out["img_diff"][moving & ~dup]))
    assert med > 0.08
    assert out["img_diff"][idx].max() < 0.3 * med
    # và find_dup_frames THẬT nuốt trọn các frame này
    from poolcoach_cv.broadcast import find_dup_frames
    names = [f"{i:05d}" for i in range(n)]
    flagged = find_dup_frames(names, [float(v) for v in out["img_diff"]])
    assert {names[i] for i in idx if out["t"][i] > 0.6} <= flagged


def test_khong_upconvert_khong_frame_trung(monkeypatch):
    monkeypatch.setattr(gs, "GAP_RATE_PER_BALL", 0.0)
    for fps in (25, 50, 60):
        _t, _xy, out = _corrupt(np.random.default_rng(5), 45.0, fps=fps)
        assert out["dup_mask"].sum() == 0


def test_dropout_dau_cu_dung_cua_so(monkeypatch):
    """Đặc trưng 3a: dropout 20% × T=2s → cue mất track ĐÚNG [strike,
    strike+0.4s); ngoài cửa sổ (không gap) vẫn thấy."""
    monkeypatch.setattr(gs, "GAP_RATE_PER_BALL", 0.0)
    still = 1.0
    t_sim, xy_sim, out = _corrupt(np.random.default_rng(11), 60.0,
                                  still=still, dropout=0.2)
    t = out["t"]
    hide = (t >= still) & (t < still + 0.2 * float(t_sim[-1]))
    assert hide.sum() >= 5
    assert not out["covered"][hide, 0].any()
    assert out["covered"][~hide, 0].all()


def test_gap_ngan_toi_da_03s():
    """Đặc trưng 3b: gap rải ngẫu nhiên — mỗi run mất track dài ≤ 0.3s
    (+1 frame biên)."""
    rng = np.random.default_rng(2)      # seed này chắc chắn có gap (λ=3)
    import unittest.mock as mock
    with mock.patch.object(gs, "GAP_RATE_PER_BALL", 3.0):
        t_sim, xy_sim, out = _corrupt(rng, 30.0, dropout=0.0)
    cov = out["covered"][:, 0]
    assert (~cov).sum() > 0
    runs, cur = [], 0
    for c in cov:
        cur = cur + 1 if not c else 0
        if cur:
            runs.append(cur)
    fps = 50
    assert max(runs) <= int(0.30 * fps) + 1


def test_shard_roundtrip_bit_giong(tmp_path, monkeypatch):
    """Format npz: write_shard → iter_shots trả lại đúng bit từng cú (loader
    này là đường đọc CHUNG của eval BG26 + train BG27)."""
    monkeypatch.setattr(gs, "GAP_RATE_PER_BALL", 1.0)
    metas, arrays = [], []
    for i, (hd, fps, up) in enumerate([(0.0, 30, True), (90.0, 60, False),
                                       (200.0, 25, False)]):
        rng = np.random.default_rng(100 + i)
        t_sim, xy_sim, out = _corrupt(rng, hd, fps=fps, upconvert=up,
                                      dropout=0.1)
        meta = {"label_v0": 2.0 + i, "label_phi": hd, "label_a": 0.1 * i,
                "label_b": -0.1 * i, "v0_ball": 2.5, "phi_ball": hd,
                "identifiable": i % 2, "scratch": 0, "potted_any": 1,
                "n_bb": i, "n_cush": 2, "t_first_bb": 0.5,
                "t_first_cush": float("nan"), "fps": fps,
                "upconvert": int(up), "still_s": 0.5, "dropout_frac": 0.1,
                "n_frames": len(out["t"]), "n_balls": 1, "shot_idx": i}
        metas.append(meta)
        arrays.append({"xy": out["xy"], "covered": out["covered"],
                       "img_diff": out["img_diff"],
                       "ball_ids": np.array([0], dtype=np.uint8)})
    path = tmp_path / "train_0000000.npz"
    gs.write_shard(path, metas, arrays)
    shots = list(gs.iter_shots(path))
    assert len(shots) == 3
    for m, a, s in zip(metas, arrays, shots):
        assert np.array_equal(s["xy"], a["xy"])
        assert np.array_equal(s["covered"], a["covered"])
        assert np.array_equal(s["img_diff"], a["img_diff"])
        assert s["fps"] == m["fps"] and s["n_frames"] == m["n_frames"]
        assert s["label_v0"] == np.float32(m["label_v0"])
        assert len(s["t"]) == m["n_frames"]
        assert s["t"][1] - s["t"][0] == pytest.approx(1 / m["fps"])