"""Composite scoring dla movies, title + year + studio + cast Jaccard.

Movies vs Scenes scoring:
- Movies rzadko mają fingerprinty, tytuł jest najsilniejszym sygnałem (weight 0.5).
- Year (production year) ważny ale czasem nieznany (paradisehill często NULL); wagę
  redystrybuujemy proporcjonalnie gdy brak.
- Studio: binary signal, match=1.0, mismatch=0.0; gdy któraś strona ma NULL, sygnał
  pomijamy (None waga).
- Cast: Jaccard po canonical UUID-ach performerów. Bonus signal, niektóre source'y
  (paradisehill często, dooplay zawsze) mają cast; tube'y bez cast → None.

Threshold (lower niż scenes, title dla movies ma niższy false-positive rate):
  ≥0.85 auto-merge
  0.65-0.85 review
  <0.65 nowy kanon
"""
from __future__ import annotations

import uuid
from collections.abc import Iterable
from dataclasses import dataclass

from rapidfuzz import fuzz
from sqlalchemy.orm import Session

from app.models.movie import Movie, MoviePerformer


@dataclass
class MovieScoreBreakdown:
    title: float | None = None
    year: float | None = None
    studio_match: bool | None = None
    cast: float | None = None
    composite: float = 0.0
    reasons: dict | None = None

    def to_dict(self) -> dict:
        return {
            "title": self.title,
            "year": self.year,
            "studio_match": self.studio_match,
            "cast": self.cast,
            "composite": self.composite,
            "reasons": self.reasons or {},
        }


_BASE_WEIGHTS = {
    "title": 0.50,
    "year": 0.20,
    "studio": 0.20,
    "cast": 0.10,
}

# Movies-specific thresholds (lower niż scenes ze względu na unique titles)
AUTO_THRESHOLD = 0.85
REVIEW_THRESHOLD = 0.65


def _series_number(title_normalized: str) -> int | None:
    """Ostatnia samodzielna liczba w tytule, z pominieciem lat (1900-2099).

    "her way to use tinder 61" -> 61, "the doctor is in 2" -> 2, "the doctor" -> None,
    "cece 2019" -> None (rok to nie numer odcinka).
    """
    liczby = [
        int(t)
        for t in title_normalized.split()
        if t.isdigit() and not 1900 <= int(t) <= 2099
    ]
    return liczby[-1] if liczby else None


# Tyle najwyzej dostaje tytul, gdy numer serii ma tylko jedna strona. Ponizej progu
# auto-merge, zeby sam tytul nie decydowal, ale dosc, zeby ze zgodnym studiem i rokiem
# trafic do recznego przegladu zamiast od razu odpadac.
_ONE_SIDED_NUMBER_CAP = 0.6

# Slowa, ktore lustra dooplay dokladaja do tytulu w SEO ("Watch Cece Adult Movie Online
# Free"). Nie niosa tresci, wiec przy tescie podzbioru je pomijamy.
_SEO_WYPELNIACZE = frozenset({
    "watch", "adult", "xxx", "movie", "movies", "film", "online", "free", "full",
    "porn", "hd", "stream", "streaming", "the", "a", "an", "and", "of",
})


def _title_signal(cand_title: str, inc_title: str) -> tuple[float, bool, dict]:
    """(ocena tytulu 0..1, twarde odrzucenie, powody).

    `token_set_ratio` mierzy czesc wspolna, wiec tytul bedacy podzbiorem drugiego dostaje
    pelne 100: "the doctor" vs "the doctor is in 2", "fantasies" vs "dark fantasies 3".
    Numerowane serie wychodza na 90-96%, tez ponad progiem auto-merge. Gdy zrodlo nie ma
    roku ani studia (lustra dooplay czesto nie maja), o wszystkim decyduje sam tytul i
    cala seria zapada sie w jeden wpis. Zgloszenie 32100b94 (2026-08-30): pod "The Doctor"
    siedzialo 9 roznych filmow z pandamovies, w tym granny porn; w bazie 1878 filmow ma
    co najmniej dwie rozne strony z pandamovies, a jedna to norma.

    Zasady, obie oparte na numerze serii (ostatnia liczba w tytule, bez lat):
    * oba tytuly maja numer i sie rozni -> twarde odrzucenie (to inny odcinek),
    * numer ma tylko jedna strona -> tytul najwyzej 0.6 (inne wydanie, nie lustro).
    Sam podzbior bez numerow zostaje bez kary celowo: "cece" vs "watch cece adult" to
    prawdziwe lustro z przedrostkiem SEO i to wlasnie dla niego jest token_set.
    """
    ocena = fuzz.token_set_ratio(cand_title, inc_title) / 100.0
    powody: dict = {}
    n_c, n_i = _series_number(cand_title), _series_number(inc_title)
    if n_c is not None and n_i is not None and n_c != n_i:
        powody["series_number_mismatch_reject"] = [n_c, n_i]
        return ocena, True, powody
    if (n_c is None) != (n_i is None):
        powody["series_number_one_sided_cap"] = n_c if n_c is not None else n_i
        return min(ocena, _ONE_SIDED_NUMBER_CAP), False, powody
    # Podzbior z PRAWDZIWYMI dodatkowymi slowami to inny film, nie lustro. Po
    # normalizacji "The Doctor" zostaje samym "doctor", a jedno slowo jest podzbiorem
    # kazdego tytulu z tym slowem: "granny s doctor games", "we need a doctor", "down on
    # the doctor" dostawaly 100 i lecialy do kotwicy (rozdzielanie 2026-09-02). Wyjatek to
    # przedrostki SEO luster ("watch cece adult" = "cece"), stad najpierw zdejmujemy
    # slownik wypelniaczy i dopiero porownujemy zbiory slow.
    la, li = _slowa(cand_title), _slowa(inc_title)
    ta, ti = frozenset(la), frozenset(li)
    if not ta or not ti:
        # Po zdjeciu wypelniaczy jedna strona jest pusta: nie ma czego porownywac
        # zbiorami, zostaje surowy token_set.
        return ocena, False, powody
    if not any(t.isalpha() for t in ta | ti):
        # Zostaly same liczby ("adult movie 2019" vs "porn film 2019" -> {2019} == {2019}).
        # Rok to nie tytul, wiec rownosc takich zbiorow niczego nie dowodzi.
        powody["no_words_cap"] = sorted(ta | ti)[:4]
        return min(ocena, _ONE_SIDED_NUMBER_CAP), False, powody
    if ta == ti or "".join(la) == "".join(li):
        # Te same slowa (po zdjeciu wypelniaczy, sklejeniu apostrofow i rozwinieciu
        # skrotow) albo ten sam ciag po zdjeciu spacji ("gang bang" vs "gangbang"):
        # prawdziwe lustro, niezaleznie od kolejnosci i przedrostkow SEO.
        return 1.0, False, powody
    # Literowka albo liczba mnoga: slowa wlasne kazdej strony musza sie sparowac jeden do
    # jednego z podobienstwem >= 0.85 na poziomie SLOWA. Porownanie calych posortowanych
    # ciagow bylo za luzne dla krotkich tytulow: "girls only 4" vs "girls on girls 4"
    # dawalo 0.91, bo zbior zwija powtorzone "girls", a "only"/"on" to dwie litery.
    prawie = _parowanie_slow(ta - ti, ti - ta)
    if prawie is not None:
        powody["fuzzy_words"] = round(prawie, 3)
        return prawie, False, powody
    # Podzbior z prawdziwymi dodatkowymi slowami ("doctor" vs "grannys doctor games") albo
    # slowa wlasne po obu stronach: dla filmow to inny tytul, nie lustro. `token_set_ratio`
    # dawal tu 85-100 i przy zgodnym studiu i roku wychodzil auto-merge.
    klucz = "subset_title_cap" if (ta < ti or ti < ta) else "distinct_words_cap"
    powody[klucz] = sorted(ta ^ ti)[:4]
    return min(ocena, _ONE_SIDED_NUMBER_CAP), False, powody


# Literowka: dwa slowa od 4 liter o podobienstwie >= 0.92 ("fuking"/"fucking" 0.92).
# Prog 0.85 byl za nisko: "sexy"/"sex" 0.86, "intense"/"interns" 0.86,
# "infedele"/"fedele" 0.86 (niewierna vs wierna!) laczyly rozne filmy.
_FUZZY_WORD_MIN = 0.92
_FUZZY_WORD_MIN_LEN = 4


def _to_samo_slowo(a: str, b: str) -> float | None:
    """Ocena pary slow uznanych za to samo slowo, albo None.

    Liczba pojedyncza/mnoga ("slut"/"sluts", "date"/"dates") to 0.95: w tytulach luster
    to najczestsza roznica. Reszta tylko przez bardzo bliska literowke.
    """
    if a == b:
        return 1.0
    if len(a) < len(b):
        a, b = b, a
    if a in (b + "s", b + "es") and len(b) >= 3:
        return 0.95
    if len(a) >= _FUZZY_WORD_MIN_LEN and len(b) >= _FUZZY_WORD_MIN_LEN:
        r = fuzz.ratio(a, b) / 100.0
        if r >= _FUZZY_WORD_MIN:
            return r
    return None


def _parowanie_slow(tylko_a: frozenset[str], tylko_b: frozenset[str]) -> float | None:
    """Najslabsze z parowan slow wlasnych obu stron, albo None, gdy sie nie paruja.

    Kazde slowo wlasne jednej strony musi miec odpowiednik po drugiej (ta sama liczba
    slow, kazda para wg `_to_samo_slowo`). Wynik to najslabsza para, wiec tytul dostaje
    ocene dokladnie tak dobra, jak najgorsza literowka.
    """
    if not tylko_a or not tylko_b or len(tylko_a) != len(tylko_b):
        return None
    wolne = set(tylko_b)
    najslabsza = 1.0
    for a in sorted(tylko_a):
        pary = [(b, r) for b in wolne if (r := _to_samo_slowo(a, b)) is not None]
        if not pary:
            return None
        b, r = max(pary, key=lambda x: x[1])
        wolne.discard(b)
        najslabsza = min(najslabsza, r)
    return najslabsza

# Ogonki, ktore `normalize()` odcina od slowa przy apostrofie: "she's" -> "she s",
# "gangbang'd" -> "gangbang d". Tylko te sklejamy z powrotem; "a" i "i" to osobne slowa.
_OGONKI_APOSTROFU = frozenset({"s", "t", "d"})

# Skroty spotykane w tytulach filmow, rozwijane przed porownaniem zbiorow slow.
_SKROTY = {"vol": "volume", "pt": "part", "ep": "episode", "chap": "chapter", "no": "number"}


def _slowa(title_normalized: str) -> list[str]:
    """Slowa tytulu do porownania, w kolejnosci z tytulu.

    Bez wypelniaczy SEO, z doklejonymi ogonkami apostrofu ("she s" -> "shes") i z
    rozwinietymi skrotami ("vol" -> "volume"). Pierwsza wersja sklejala KAZDA pojedyncza
    litere z poprzednim slowem, wiec "watch a whore s tale" dawalo "watcha", a przedimek
    "a" nigdy nie trafial do wypelniaczy: lustra z "A"/"I" na poczatku tytulu przestawaly
    sie laczyc (code review 2026-09-02).
    """
    out: list[str] = []
    for tok in title_normalized.split():
        if tok in _OGONKI_APOSTROFU and out:
            out[-1] = out[-1] + tok
        else:
            out.append(_SKROTY.get(tok, tok))
    return [t for t in out if t not in _SEO_WYPELNIACZE]


def score_movie_candidate(
    session: Session,
    *,
    candidate: Movie,
    norm_title_normalized: str,
    norm_release_year: int | None,
    norm_studio_id: uuid.UUID | None,
    norm_performer_ids: Iterable[uuid.UUID],
) -> MovieScoreBreakdown:
    """Liczy score dopasowania incoming → candidate. Wszystko w [0,1]."""
    breakdown = MovieScoreBreakdown(reasons={})

    # Title (always)
    series_reject = False
    if candidate.title_normalized and norm_title_normalized:
        breakdown.title, series_reject, powody = _title_signal(
            candidate.title_normalized, norm_title_normalized
        )
        breakdown.reasons.update(powody)

    # Year, exact lub ±1 = wysoka, ±2 = średnia
    if candidate.release_year is not None and norm_release_year is not None:
        delta = abs(candidate.release_year - norm_release_year)
        if delta == 0:
            breakdown.year = 1.0
        elif delta == 1:
            breakdown.year = 0.7
        elif delta == 2:
            breakdown.year = 0.4
        else:
            breakdown.year = 0.0

    # Studio match, binary
    if candidate.studio_id and norm_studio_id:
        breakdown.studio_match = candidate.studio_id == norm_studio_id

    # Cast Jaccard, gdy obie strony mają performerów
    norm_perf_set = {str(pid) for pid in norm_performer_ids if pid is not None}
    if norm_perf_set:
        cand_perf_rows = session.execute(
            MoviePerformer.__table__.select().where(
                MoviePerformer.movie_id == candidate.id
            )
        ).fetchall()
        cand_perf_set = {str(r.performer_id) for r in cand_perf_rows}
        if cand_perf_set:
            inter = norm_perf_set & cand_perf_set
            union = norm_perf_set | cand_perf_set
            breakdown.cast = len(inter) / len(union) if union else 0.0

    # Composite, redystrybuuj wagi po dostępnych sygnałach
    available: dict[str, float] = {}
    if breakdown.title is not None:
        available["title"] = breakdown.title
    if breakdown.year is not None:
        available["year"] = breakdown.year
    if breakdown.studio_match is not None:
        available["studio"] = 1.0 if breakdown.studio_match else 0.0
    if breakdown.cast is not None:
        available["cast"] = breakdown.cast

    if not available:
        breakdown.composite = 0.0
        breakdown.reasons["no_signals"] = True
        return breakdown

    weights = {k: _BASE_WEIGHTS[k] for k in available}
    total_w = sum(weights.values())
    if total_w == 0.0:
        breakdown.composite = 0.0
        return breakdown
    norm_w = {k: w / total_w for k, w in weights.items()}
    score = sum(available[k] * norm_w[k] for k in available)

    # Hard reject: studio mismatch + year mismatch (delta ≥3) → różne filmy z podobnym
    # tytułem. "Tushy Anal Bliss 7" vs "Anal Bliss 7" z innego studia rok różny, to NIE
    # jest mirror, to różne wydania.
    if (
        breakdown.studio_match is False
        and breakdown.year is not None
        and breakdown.year < 0.4
    ):
        breakdown.reasons["studio_year_mismatch_reject"] = True
        score = 0.0

    # Hard reject: rozne numery serii. Bez tego "Her way to use Tinder 61" wchlaniala
    # "... Tinder 60" (token_set 96%), az pod jednym tytulem siedzialy 102 strony.
    if series_reject:
        score = 0.0

    breakdown.composite = max(0.0, min(1.0, score))
    breakdown.reasons["weights"] = norm_w
    breakdown.reasons["sub_scores"] = available
    return breakdown


def triage_movie(score: float) -> str:
    if score >= AUTO_THRESHOLD:
        return "auto"
    if score >= REVIEW_THRESHOLD:
        return "review"
    return "reject"