"""summarize_units — 거대문서 요약 전용 분할(map-reduce 유닛) 순수함수 (presegment PR1).

plan ds-presegment-mapreduce-2 (2026-06-29 설계 합의 · PR0 실측 봉인):
  - CAP_TOKENS = 12,000 tok/unit — greedy-pack 상한 (PR0: giant 236건 실측 캘리브레이션)
  - TRIGGER_TOKENS = 25,000 tok — 이하는 단일콜 유지, 초과 시 map-reduce
  - 3-way over% 게이트 (단독 CAP 초과 섹션의 토큰 비중. 헤딩 개수는 무의미 — ASME 1,494개):
      over% == 0        → 'auto'   (TIER1: 로컬 자동 분할, PR0 실측 78%)
      0 < over% <= 40   → 'hybrid' (패킹분 로컬 + 초과 섹션만 클로드, 8%)
      over% > 40        → 'whole'  (TIER2: 클로드 전체 분할, 14%)
  - 토큰 추정 = PR0 실 Qwen 토크나이저 캘리브레이션: 한글 0.529 tok/char · 기타 0.217.
    구 휴리스틱(0.625/0.25)은 ~15% 과대라 폐기.

불변식:
  - 순수함수 — DB/네트워크/파일 접촉 0. 분할 = 요약 전용 아티팩트(문서 아님·검색/임베딩 미편입).
  - leaf 추출 = hier_decomp.builder 재사용, leaf_hard_max=∞ 로 window-split 억제
    (헤딩 leaf 만 — PR0 측정환경과 동일). 인접 섹션만 greedy-pack(순서 보존·중간 폐기 0
    — 구 deep_summary 의 head/mid/tail 가운데 폐기 버그를 커버리지로 대체).
  - 배선(deep_summary 분기·HOLD·클로드 알람)은 PR2/PR3 — 본 모듈은 계획만 산출.

호출: plan_summarize_units(md_text) -> UnitPlan
"""
from __future__ import annotations

import sys
from dataclasses import dataclass, field

from app.services.hier_decomp.builder import HierNode, build_hier_tree

CAP_TOKENS = 12_000
TRIGGER_TOKENS = 25_000
HYBRID_MAX_OVER_PCT = 40.0

# PR0 실 Qwen tokenizer 캘리브레이션 (tok/char)
KO_TOK_PER_CHAR = 0.529
OTHER_TOK_PER_CHAR = 0.217

_HANGUL_RANGES = (
    (0xAC00, 0xD7A3),  # 완성형 음절
    (0x1100, 0x11FF),  # 자모
    (0x3130, 0x318F),  # 호환 자모
)


def _is_hangul(ch: str) -> bool:
    cp = ord(ch)
    return any(lo <= cp <= hi for lo, hi in _HANGUL_RANGES)


def estimate_tokens(text: str) -> int:
    """PR0 캘리브레이션 기반 토큰 추정 (한글 0.529 · 기타 0.217 tok/char)."""
    if not text:
        return 0
    ko = sum(1 for ch in text if _is_hangul(ch))
    other = len(text) - ko
    return round(ko * KO_TOK_PER_CHAR + other * OTHER_TOK_PER_CHAR)


@dataclass
class SummarizeUnit:
    """map-reduce 1유닛 — 인접 leaf 섹션들의 greedy-pack (요약 전용, 문서 아님)."""
    index: int
    section_titles: list[str | None] = field(default_factory=list)
    text: str = ""
    est_tokens: int = 0
    over_cap: bool = False  # 단독 섹션이 CAP 초과 (hybrid 시 클로드 대상)


@dataclass
class UnitPlan:
    mode: str                    # 'single' | 'map_reduce'
    tier: str | None             # map_reduce 시 'auto' | 'hybrid' | 'whole'
    total_est_tokens: int = 0
    over_pct: float = 0.0
    units: list[SummarizeUnit] = field(default_factory=list)


def extract_leaves(md_text: str) -> list[HierNode]:
    """헤딩 leaf 만 추출 — leaf_hard_max=∞ 로 window-split 억제 (PR0 측정환경 동일)."""
    nodes = build_hier_tree(
        md_text,
        leaf_target_max=sys.maxsize,
        leaf_hard_max=sys.maxsize,
    )
    return [n for n in nodes if n.is_leaf]


def greedy_pack(leaves: list[HierNode], cap: int = CAP_TOKENS) -> list[SummarizeUnit]:
    """인접 leaf 를 순서 보존하며 est_tokens<=cap 으로 pack. 단독 초과 leaf = 전용 유닛(over_cap)."""
    units: list[SummarizeUnit] = []
    cur_titles: list[str | None] = []
    cur_texts: list[str] = []
    cur_tokens = 0

    def _flush() -> None:
        nonlocal cur_titles, cur_texts, cur_tokens
        if cur_texts:
            units.append(SummarizeUnit(
                index=len(units),
                section_titles=cur_titles,
                text="\n\n".join(cur_texts),
                est_tokens=cur_tokens,
            ))
            cur_titles, cur_texts, cur_tokens = [], [], 0

    for leaf in leaves:
        t = estimate_tokens(leaf.text)
        if t > cap:
            _flush()
            units.append(SummarizeUnit(
                index=len(units),
                section_titles=[leaf.section_title],
                text=leaf.text,
                est_tokens=t,
                over_cap=True,
            ))
            continue
        if cur_tokens + t > cap:
            _flush()
        cur_titles.append(leaf.section_title)
        cur_texts.append(leaf.text)
        cur_tokens += t
    _flush()
    return units


def over_pct(leaves: list[HierNode], cap: int = CAP_TOKENS) -> float:
    """단독 CAP 초과 섹션들의 토큰 비중(%) — 3-way 게이트 입력."""
    total = 0
    over = 0
    for leaf in leaves:
        t = estimate_tokens(leaf.text)
        total += t
        if t > cap:
            over += t
    if total == 0:
        return 0.0
    return over * 100.0 / total


def gate(over: float) -> str:
    """over% → tier. 0=auto / (0,40]=hybrid / >40=whole. 클로드 결과 재검증에도 재사용."""
    if over <= 0.0:
        return "auto"
    if over <= HYBRID_MAX_OVER_PCT:
        return "hybrid"
    return "whole"


def plan_summarize_units(
    md_text: str, *,
    cap: int = CAP_TOKENS,
    trigger: int = TRIGGER_TOKENS,
) -> UnitPlan:
    """문서 → 요약 실행 계획. trigger 이하=single(현행 단일콜), 초과=map_reduce(tier+units)."""
    total = estimate_tokens(md_text)
    if total <= trigger:
        return UnitPlan(mode="single", tier=None, total_est_tokens=total)
    leaves = extract_leaves(md_text)
    pct = over_pct(leaves, cap)
    return UnitPlan(
        mode="map_reduce",
        tier=gate(pct),
        total_est_tokens=total,
        over_pct=round(pct, 2),
        units=greedy_pack(leaves, cap),
    )