#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
app/core/graph_adapter.py — Adjazenzaufbau & Subgraph-Expansion (WP-04)

Zweck:
    Baut aus Qdrant-Edges (Collection: *_edges) einen leichten In-Memory-Graph
    und liefert Edge-basierte Kennzahlen (In-Degree, Out-Degree, edge_bonus).

Kompatibilität:
    - Python 3.12+, qdrant-client 1.x
    - Wird von app/core/retriever.py im Hybrid-Modus genutzt.
    - Signaturen bleiben kompatibel zu den bestehenden Tests
      (tests/test_retriever_edges.py patcht expand()).

Version:
    0.3.0  (2025-12-04 – note_id-bewusste Expansion, zusätzliche Edge-Typ-Gewichte,
            Subgraph.edge_bonus() für Kompatibilität zum Retriever)
"""

from __future__ import annotations

from typing import Dict, List, Optional, DefaultDict
from collections import defaultdict

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.http import models as rest

from app.core.qdrant import collection_names

# Legacy-Import (wird aktuell nicht mehr verwendet, bleibt aber erhalten,
# damit bestehende Importe/Mocks nicht brechen).
try:  # pragma: no cover
    from app.core.qdrant_points import get_edges_for_sources  # type: ignore
except Exception:  # pragma: no cover
    get_edges_for_sources = None  # type: ignore


# Basisgewichte je Edge-Typ.
# Diese Werte werden mit der in der Edge-Payload hinterlegten "confidence"
# multipliziert, falls vorhanden.
#
# Hinweis:
# - Strukturkanten (belongs_to, next/prev) sind schwächer gewichtet.
# - Wissenskanten (depends_on, related_to, similar_to, references) erhalten
#   höhere Basisgewichte, damit sie sich im Retriever bemerkbar machen.
EDGE_BASE_WEIGHTS: Dict[str, float] = {
    # Struktur / Navigationskanten
    "belongs_to":     0.10,
    "next":           0.06,
    "prev":           0.06,
    "backlink":       0.04,
    "references_at":  0.08,

    # Wissenskanten
    "references":     0.20,
    "depends_on":     0.18,
    "related_to":     0.15,
    "similar_to":     0.12,
    # weitere Typen erhalten per Default 0.0 und wirken nur über centrality
}


def _edge_weight(pl: Dict) -> float:
    """Berechnet das effektive Edge-Gewicht aus kind + confidence."""
    kind = pl.get("kind", "edge")
    base = EDGE_BASE_WEIGHTS.get(kind, 0.0)

    conf_raw = pl.get("confidence", None)
    try:
        conf = float(conf_raw) if conf_raw is not None else None
    except Exception:
        conf = None

    if conf is None:
        return base

    # Confidence vorsichtig in [0.0, 1.0] clampen
    if conf < 0.0:
        conf = 0.0
    if conf > 1.0:
        conf = 1.0

    return base * conf


def _fetch_edges(
    client: QdrantClient,
    prefix: str,
    seeds: List[str],
    edge_types: Optional[List[str]] = None,
    limit: int = 2048,
) -> List[Dict]:
    """
    Holt Edges direkt aus der *_edges Collection.

    Filter:
      - source_id IN seeds ODER target_id IN seeds ODER note_id IN seeds
      - optional: kind IN edge_types
    """
    if not seeds or limit <= 0:
        return []

    _, _, edges_col = collection_names(prefix)

    # OR über source_id / target_id / note_id für alle Seeds
    seed_conditions = []
    for field in ("source_id", "target_id", "note_id"):
        for s in seeds:
            seed_conditions.append(
                rest.FieldCondition(
                    key=field,
                    match=rest.MatchValue(value=str(s)),
                )
            )
    seeds_filter = rest.Filter(should=seed_conditions) if seed_conditions else None

    # Optional: Filter auf bestimmte Edge-Typen (kind)
    type_filter = None
    if edge_types:
        type_conds = [
            rest.FieldCondition(
                key="kind",
                match=rest.MatchValue(value=str(k)),
            )
            for k in edge_types
        ]
        type_filter = rest.Filter(should=type_conds)

    flt = None
    must = []
    if seeds_filter:
        must.append(seeds_filter)
    if type_filter:
        must.append(type_filter)
    if must:
        flt = rest.Filter(must=must)

    pts, _ = client.scroll(
        collection_name=edges_col,
        scroll_filter=flt,
        limit=limit,
        with_payload=True,
        with_vectors=False,
    )

    out: List[Dict] = []
    for p in pts or []:
        pl = dict(p.payload or {})
        if pl:
            out.append(pl)
    return out


class Subgraph:
    """Leichtgewichtiger Subgraph mit Adjazenzlisten & einfachen Kennzahlen."""

    def __init__(self) -> None:
        self.adj: DefaultDict[str, List[Dict]] = defaultdict(list)
        self.in_degree: DefaultDict[str, int] = defaultdict(int)
        self.out_degree: DefaultDict[str, int] = defaultdict(int)

    def add_edge(self, e: Dict) -> None:
        src = e["source"]
        tgt = e["target"]
        kind = e["kind"]
        weight = e.get("weight", EDGE_BASE_WEIGHTS.get(kind, 0.0))

        if not src or not tgt:
            return

        self.adj[src].append(
            {
                "target": tgt,
                "kind": kind,
                "weight": weight,
            }
        )
        self.out_degree[src] += 1
        self.in_degree[tgt] += 1

    def aggregate_edge_bonus(self, node_id: str) -> float:
        """
        Summe der ausgehenden Kantengewichte für einen Knoten.
        """
        return sum(edge["weight"] for edge in self.adj.get(node_id, []))

    def edge_bonus(self, node_id: str) -> float:
        """
        Kompatibilitäts-Methode für den Retriever.

        Der Retriever ruft subgraph.edge_bonus(node_id) auf. Intern verwenden
        wir aggregate_edge_bonus(...), um bestehende Tests nicht zu brechen.
        """
        return self.aggregate_edge_bonus(node_id)

    def centrality_bonus(self, node_id: str) -> float:
        """
        Einfache log-gedämpfte Zentralität auf Basis des In-Degree.
        Obergrenze: 0.15
        """
        import math

        indeg = self.in_degree.get(node_id, 0)
        if indeg <= 0:
            return 0.0
        return min(math.log1p(indeg) / 10.0, 0.15)


def expand(
    client: QdrantClient,
    prefix: str,
    seeds: List[str],
    depth: int = 1,
    edge_types: Optional[List[str]] = None,
) -> Subgraph:
    """
    Expandiert ab Seeds entlang von Edges (bis `depth`), optional gefiltert
    nach Edge-Typen.

    Seeds sind stabile payload-IDs (in unserem Fall vor allem note_id).
    Es werden Edges berücksichtigt, bei denen source_id ODER target_id ODER
    note_id einem der Seeds entspricht.
    """
    sg = Subgraph()
    frontier = set(seeds)
    visited = set()

    max_depth = max(depth, 0)

    for _ in range(max_depth):
        if not frontier:
            break

        edges_payloads = _fetch_edges(
            client=client,
            prefix=prefix,
            seeds=list(frontier),
            edge_types=edge_types,
            limit=2048,
        )

        next_frontier = set()
        for pl in edges_payloads:
            src = pl.get("source_id")
            tgt = pl.get("target_id")
            kind = pl.get("kind", "edge")

            e = {
                "source": src,
                "target": tgt,
                "kind": kind,
                "weight": _edge_weight(pl),
            }
            sg.add_edge(e)

            if tgt:
                next_frontier.add(tgt)

        visited |= frontier
        frontier = next_frontier - visited

    return sg