"""素材片段级使用记录追踪与受控复用.

在素材 metadata（assets.classification_result JSON）中持久化已使用的片段时间区间，
供 from-assets 创建片段时避开历史区间，实现跨任务/跨调用的片段去重；
素材可用区间耗尽后进入受控复用：允许有限次数（MAX_RANGE_USE_COUNT）复用最久未用
的历史区间，配合调用方的成片复用占比控制（MAX_REUSE_RATIO = 15%），把任意两条
成片的画面重复率控制在阈值内。

metadata 中的记录字段 ``used_time_ranges``::

    "used_time_ranges": [
        {
            "start": 12.5, "end": 20.3,
            "plan_id": "plan-xxx",
            "created_at": "2026-08-29T12:00:00+00:00",
            "use_count": 1,              # 该区间累计被使用次数（复用一次 +1）
            "last_used_at": "2026-08-29T12:00:00+00:00"  # 最近一次使用时间
        },
        ...
    ]

注意：本模块所有函数都不自行 commit，由调用方控制事务边界
（from-assets 与 replace_all_clips_transactional 同事务；异步任务各自 commit）。
历史记录永不自动清空（自动轮回重置已下线，reset_used_segments 仅保留给运维/测试）。
"""

from __future__ import annotations

import json
import logging
from datetime import datetime, timezone
from typing import Callable

from sqlalchemy.orm import Session

from packages.adapters.sqlalchemy_impl.models import AssetModel

logger = logging.getLogger(__name__)

USED_RANGES_KEY = "used_time_ranges"

# ── 受控复用配置常量 ─────────────────────────────────────────────────────────
MAX_RANGE_USE_COUNT = 3
"""单条历史区间最多被使用次数（含首次），达到后不再参与复用。"""

REUSE_RATIO_LIMIT = 0.15
"""单条成片中，单个素材的复用片段累计时长 / 该素材在成片中的总时长上限（15%）。
超过则该素材不再分配新片段（调用方在轮询分配时跳过）。"""

SEGMENT_EDGE_GAP = 0.3
"""冲突判定边缘间隙（秒）：历史区间按 [start-gap, end+gap] 扩边后参与冲突检测，
避免两条片段首尾紧贴导致画面观感重复；记录仍存实际值。"""

# 判定"新片段与历史区间为同一次使用（复用）"的重叠率阈值：
# 重叠时长 / 新区间时长超过该比例视为复用该历史区间（累加 use_count）而非新增记录。
_REUSE_OVERLAP_RATIO = 0.6


def _now_iso() -> str:
    return datetime.now(timezone.utc).isoformat()


def _read_meta(model) -> dict:
    """读取素材 metadata dict。

    兼容两种对象：
    - ORM ``AssetModel``：metadata 以 JSON 字符串存在 ``classification_result`` 列；
    - 领域实体 ``Asset``（路由层 repository 返回）：metadata 直接是 dict 属性
      （repository 与 classification_result 互转，见 asset_repository.py）。
    """
    # 领域实体：metadata 已是 dict
    meta = getattr(model, "metadata", None)
    if isinstance(meta, dict):
        return meta
    raw = getattr(model, "classification_result", None)
    if not raw:
        return {}
    try:
        data = json.loads(raw) if isinstance(raw, str) else raw
        return data if isinstance(data, dict) else {}
    except Exception:
        return {}


def _get_model(db: Session, asset_id: str, for_update: bool = False) -> AssetModel | None:
    query = db.query(AssetModel).filter(AssetModel.id == asset_id)
    if for_update:
        # 行级锁（PostgreSQL SELECT ... FOR UPDATE）：序列化同一素材的
        # classification_result 读-改-写，避免并发事务丢失使用记录。
        # SQLite 不支持时 SQLAlchemy 会忽略该子句（no-op）。
        query = query.with_for_update()
    return query.first()


def get_used_segments(db: Session, asset_ids: list[str]) -> dict[str, list[tuple[float, float]]]:
    """聚合多个素材的历史已用片段区间。

    Returns:
        ``{asset_id: [(start, end), ...]}`` 格式，与 ``_calc_random_start_time`` 的
        ``used_segments`` 参数格式一致，可直接传入。
    """
    if not asset_ids:
        return {}
    result: dict[str, list[tuple[float, float]]] = {}
    models = db.query(AssetModel).filter(AssetModel.id.in_(list(set(asset_ids)))).all()
    for model in models:
        meta = _read_meta(model)
        ranges = meta.get(USED_RANGES_KEY) or []
        segments: list[tuple[float, float]] = []
        for r in ranges:
            try:
                segments.append((float(r["start"]), float(r["end"])))
            except (KeyError, TypeError, ValueError):
                continue
        if segments:
            result[model.id] = segments
    return result


def record_used_segments(
    db: Session,
    asset_id: str,
    start: float,
    end: float,
    plan_id: str,
) -> None:
    """记录一次片段使用（不 commit）.

    若新区间与某条历史区间高度重叠（复用场景，如受控复用回调返回的区间、
    MediaKit 挪到历史区间），则累加该记录的 ``use_count`` 并刷新 ``last_used_at``，
    不新增记录；否则追加一条新记录（use_count=1）。
    """
    # 行级锁读取：与并发生成任务互斥，保证区间记录读-改-写一致
    model = _get_model(db, asset_id, for_update=True)
    if model is None:
        logger.warning("[片段追踪] 素材不存在，跳过记录: asset_id=%s", asset_id)
        return
    meta = _read_meta(model)
    ranges = list(meta.get(USED_RANGES_KEY) or [])

    new_start = round(float(start), 3)
    new_end = round(float(end), 3)
    new_dur = max(new_end - new_start, 1e-6)
    now = _now_iso()

    for r in ranges:
        try:
            rs, re_ = float(r["start"]), float(r["end"])
        except (KeyError, TypeError, ValueError):
            continue
        overlap = max(0.0, min(new_end, re_) - max(new_start, rs))
        if overlap / new_dur >= _REUSE_OVERLAP_RATIO:
            # 复用同一条历史区间：累加次数、刷新时间
            r["use_count"] = int(r.get("use_count", 1)) + 1
            r["last_used_at"] = now
            r["plan_id"] = plan_id
            meta[USED_RANGES_KEY] = ranges
            model.classification_result = json.dumps(meta, ensure_ascii=False)
            model.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
            return

    ranges.append(
        {
            "start": new_start,
            "end": new_end,
            "plan_id": plan_id,
            "created_at": now,
            "use_count": 1,
            "last_used_at": now,
        }
    )
    meta[USED_RANGES_KEY] = ranges
    model.classification_result = json.dumps(meta, ensure_ascii=False)
    model.updated_at = datetime.now(timezone.utc)


def remove_used_segment(
    db: Session,
    asset_id: str,
    start: float,
    end: float,
    plan_id: str | None = None,
    tolerance: float = 0.5,
) -> bool:
    """删除素材 metadata 中匹配的一条使用记录（不 commit）.

    匹配规则：start/end 与记录值相差不超过 tolerance 秒；plan_id 非空时，
    记录有 plan_id 则需相等，记录缺 plan_id（本功能上线前的旧数据）时按时间匹配。
    Returns:
        是否找到并删除了记录。
    """
    model = _get_model(db, asset_id)
    if model is None:
        return False
    meta = _read_meta(model)
    ranges = list(meta.get(USED_RANGES_KEY) or [])
    remaining: list[dict] = []
    removed = False
    for r in ranges:
        try:
            match = (
                abs(float(r["start"]) - float(start)) <= tolerance and abs(float(r["end"]) - float(end)) <= tolerance
            )
        except (KeyError, TypeError, ValueError):
            remaining.append(r)
            continue
        # plan_id 校验：传入 plan_id 时，记录有 plan_id 则必须相等；
        # 记录本身缺 plan_id（旧数据）时退化为按时间匹配，避免旧区间永远删不掉
        if plan_id is not None and r.get("plan_id") is not None and r.get("plan_id") != plan_id:
            match = False
        if match and not removed:
            removed = True
            continue
        remaining.append(r)
    if removed:
        meta[USED_RANGES_KEY] = remaining
        model.classification_result = json.dumps(meta, ensure_ascii=False)
        model.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
    return removed


def reset_used_segments(db: Session, asset_id: str) -> None:
    """清空单个素材的历史片段使用记录（不 commit）.

    仅供运维/测试使用；正常生成流程中历史记录永不自动清空（受控复用取代自动轮回）。
    """
    model = _get_model(db, asset_id)
    if model is None:
        return
    meta = _read_meta(model)
    if meta.get(USED_RANGES_KEY):
        meta[USED_RANGES_KEY] = []
        model.classification_result = json.dumps(meta, ensure_ascii=False)
        model.updated_at = datetime.now(timezone.utc)
        logger.info("[片段追踪] 素材区间记录手动清空: asset_id=%s", asset_id)


# ── 素材余量/可用性计算（Task H：素材库角标 + smart-match 过滤）──────────────

# 判定「是否还有空闲可切区间」时使用的最小片段时长（秒）：空闲段长于此值才视为可切
_MIN_FREE_CLIP_DURATION = 3.0


def _merge_intervals(intervals: list[tuple[float, float]]) -> list[tuple[float, float]]:
    """合并重叠/相接的时间区间，返回升序不重叠区间列表。"""
    if not intervals:
        return []
    ordered = sorted((float(a), float(b)) for a, b in intervals if b > a)
    merged: list[tuple[float, float]] = [ordered[0]]
    for start, end in ordered[1:]:
        last_start, last_end = merged[-1]
        if start <= last_end:
            merged[-1] = (last_start, max(last_end, end))
        else:
            merged.append((start, end))
    return merged


def _has_free_gap(used: list[tuple[float, float]], total: float, min_free: float = _MIN_FREE_CLIP_DURATION) -> bool:
    """素材 [0, total] 中是否存在长度 ≥ min_free 的空闲段（考虑边缘间隙）。"""
    if total <= 0:
        return False
    # 历史区间按边缘间隙扩边后判定空闲（与选片冲突检测同一口径）
    expanded = [(max(0.0, s - SEGMENT_EDGE_GAP), min(total, e + SEGMENT_EDGE_GAP)) for s, e in used]
    merged = _merge_intervals(expanded)
    cursor = 0.0
    for start, end in merged:
        if start - cursor >= min_free:
            return True
        cursor = max(cursor, end)
    return total - cursor >= min_free


def compute_asset_availability(
    model: "AssetModel | None",
    min_free_clip_duration: float = _MIN_FREE_CLIP_DURATION,
) -> dict | None:
    """计算单个素材的余量与可用性（纯函数，不读写 DB）。

    Returns:
        视频素材返回 ``{"used_duration", "available_duration", "used_ratio", "usable"}``；
        非视频 / 无 model / 无时长信息返回 None（调用方按可用处理，零影响）。

    usable=False 条件（与受控复用机制一致）：
        零重复可切区间已耗尽（不存在 ≥ min_free 的空闲段）且
        所有历史区间 use_count 均达 MAX_RANGE_USE_COUNT 上限（无区间可复用）。
    """
    if model is None:
        return None
    file_type = getattr(model, "file_type", None) or getattr(model, "mime_type", "") or ""
    if file_type != "video" and not str(file_type).startswith("video/"):
        return None
    total = float(getattr(model, "duration", 0.0) or 0.0)
    if total <= 0:
        return None

    meta = _read_meta(model)
    raw_ranges = meta.get(USED_RANGES_KEY) or []

    intervals: list[tuple[float, float]] = []
    use_counts: list[int] = []
    for r in raw_ranges:
        try:
            start = float(r["start"])
            end = float(r["end"])
        except (KeyError, TypeError, ValueError):
            continue
        if end <= start:
            continue
        intervals.append((start, end))
        try:
            use_counts.append(int(r.get("use_count", 1)))
        except (TypeError, ValueError):
            use_counts.append(1)

    merged = _merge_intervals(intervals)
    used_duration = round(sum(e - s for s, e in merged), 3)
    used_duration = min(used_duration, total)
    available_duration = round(max(total - used_duration, 0.0), 3)
    used_ratio = round(min(used_duration / total, 1.0), 4)

    has_free = _has_free_gap(intervals, total, min_free_clip_duration)
    if has_free:
        usable = True
    else:
        # 空闲段耗尽：仅当存在历史区间且全部达复用上限时才判定不可用；
        # 无历史区间（理论上不会走到，因为 has_free=True）按可用处理
        if not use_counts:
            usable = True
        else:
            usable = any(uc < MAX_RANGE_USE_COUNT for uc in use_counts)

    return {
        "used_duration": used_duration,
        "available_duration": available_duration,
        "used_ratio": used_ratio,
        "usable": usable,
    }


def find_reusable_range(
    db: Session,
    asset_id: str,
    clip_duration: float,
    asset_total: float,
    *,
    max_use_count: int = MAX_RANGE_USE_COUNT,
) -> tuple[float, float] | None:
    """受控复用：在素材历史区间中选一条可复用区间返回 (start, end)。

    选择规则：
    1. 仅选 ``use_count < max_use_count`` 的历史区间；
    2. 优先返回能完整容纳当前 clip_duration（起点后不越素材边界）的最久未用区间；
    3. 没有能容纳的，则返回 last_used_at 最老（或缺失 last_used_at 的旧数据优先）
       且 use_count 最低的区间起点（可能与其他历史区间重叠，属降级复用）；
    4. 无任何可复用区间（记录为空或全部达上限）返回 None。

    本函数只读不写；复用次数的累加由后续 record_used_segments 完成。
    """
    model = _get_model(db, asset_id)
    if model is None:
        return None
    meta = _read_meta(model)
    ranges = [r for r in (meta.get(USED_RANGES_KEY) or []) if int(r.get("use_count", 1)) < max_use_count]
    if not ranges:
        return None

    def _last_used(r: dict) -> str:
        return str(r.get("last_used_at") or r.get("created_at") or "")

    max_start = max(0.0, asset_total - clip_duration)
    # 2. 能完整容纳当前片段的候选：按 last_used_at 升序（最久未用优先）
    fit = sorted(
        [r for r in ranges if float(r["start"]) <= max_start + 1e-6],
        key=_last_used,
    )
    if fit:
        start = min(float(fit[0]["start"]), max_start)
        return (start, start + clip_duration)

    # 3. 降级：最久未用 + use_count 最低的区间起点
    fallback = sorted(ranges, key=lambda r: (_last_used(r), int(r.get("use_count", 1))))[0]
    start = min(float(fallback["start"]), max_start)
    return (start, start + clip_duration)


def make_reuse_callback(
    db: Session,
    asset_durations: dict[str, float],
    reused_tracker: dict[str, float] | None = None,
    assigned_tracker: dict[str, float] | None = None,
    ratio_limit: float = REUSE_RATIO_LIMIT,
) -> Callable[[str, float], tuple[float, float] | None]:
    """构造给 ``_calc_random_start_time`` 用的受控复用回调.

    Args:
        db: SQLAlchemy session
        asset_durations: 素材 ID -> 总时长（回调需要素材总时长做边界约束）
        reused_tracker: 可选的 ``{asset_id: 累计复用时长}``，回调成功返回复用区间时
            会把本次片段时长累加进去，供调用方统计成片复用占比（15% 阈值）。
        assigned_tracker: 可选的 ``{asset_id: 已分配片段总时长}``，配合 ratio_limit
            在复用前预判：若复用本片段后占比 (reused + clip_duration) /
            (assigned + clip_duration) 超过 ratio_limit，则拒绝复用、返回 None
            （保证成片复用占比不超阈值）。
        ratio_limit: 单条成片复用时长占比上限，默认 15%。

    Returns:
        回调函数 ``(asset_id, clip_duration) -> (start, end) | None``。
        回调内吞掉 DB 异常返回 None，不影响主生成流程。
    """

    def _reuse(asset_id: str, clip_duration: float) -> tuple[float, float] | None:
        try:
            total = float(asset_durations.get(asset_id, 0.0) or 0.0)
            if total <= 0:
                return None
            # 占比闸门：预判复用本片段后是否超限（仅当调用方提供了 assigned tracker）
            if assigned_tracker is not None:
                assigned = float(assigned_tracker.get(asset_id, 0.0) or 0.0)
                reused_amt = float((reused_tracker or {}).get(asset_id, 0.0) or 0.0)
                if assigned > 0 and (reused_amt + clip_duration) / (assigned + clip_duration) > ratio_limit:
                    logger.info(
                        "[片段追踪] 复用占比预判超 %.0f%% 阈值，拒绝复用: asset_id=%s "
                        "reused=%.1f assigned=%.1f clip=%.1f",
                        ratio_limit * 100,
                        asset_id,
                        reused_amt,
                        assigned,
                        clip_duration,
                    )
                    return None
            result = find_reusable_range(db, asset_id, clip_duration, total)
        except Exception:
            logger.warning("[片段追踪] 受控复用查询异常: asset_id=%s", asset_id, exc_info=True)
            return None
        if result is not None and reused_tracker is not None:
            reused_tracker[asset_id] = reused_tracker.get(asset_id, 0.0) + clip_duration
        return result

    return _reuse


def get_asset_recent_use_counts(
    db: Session,
    asset_ids: list[str],
    recent_video_count: int = 5,
) -> dict[str, int]:
    """统计每个素材在最近 N 个不同 plan_id 中的使用次数。

    遍历素材 metadata 中的 used_time_ranges，统计有多少个不同的 plan_id（去重），
    返回 {asset_id: count}。只统计最近 recent_video_count 个不同 plan_id 的使用次数。

    Args:
        db: 数据库会话
        asset_ids: 素材 ID 列表
        recent_video_count: 统计最近多少个不同 plan_id

    Returns:
        {asset_id: 在最近 recent_video_count 个 plan 中的使用次数}
    """
    if not asset_ids:
        return {}

    result: dict[str, int] = {}
    models = db.query(AssetModel).filter(AssetModel.id.in_(asset_ids)).all()
    for model in models:
        meta = _read_meta(model)
        ranges = meta.get(USED_RANGES_KEY) or []
        if not ranges:
            result[model.id] = 0
            continue

        # 按 created_at 倒序收集不同 plan_id
        sorted_ranges = sorted(
            ranges,
            key=lambda r: r.get("created_at") or "",
            reverse=True,
        )
        recent_plan_ids: set[str] = set()
        for r in sorted_ranges:
            plan_id = r.get("plan_id")
            if plan_id:
                recent_plan_ids.add(plan_id)
            if len(recent_plan_ids) >= recent_video_count:
                break

        result[model.id] = len(recent_plan_ids)

    # 未找到的素材计为 0
    for aid in asset_ids:
        if aid not in result:
            result[aid] = 0

    return result