using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using UnityEngine;

public static class MiniMaxAIController
{
    private const int SEARCH_DEPTH = 4; // 탐색 깊이 제한 (3 = 빠른 응답, 4 = 좀 더 강한 AI 그러나 느린)
    private const int WIN_COUNT = 5;
    
    private static int[][] _directions = AIConstants.Directions;

    private static int _playerRating = 18; // 급수. 기본값 18(최하)
    
    private static Enums.PlayerType _AIPlayerType = Enums.PlayerType.PlayerB;
    
    // 실수 관련 변수
    private static float _baselineMistakeProb; // 기본 실수 확률
    private static float _mistakeSeverity; // 실수의 심각도 (높을수록 더 나쁜 수를 둘 확률 증가)
    private static int _consecutiveGoodMoves = 0; // 연속으로 좋은 수를 둔 횟수
    private static int _turnsPlayed = 0; // 진행된 턴 수
    private static System.Random _random = new System.Random();
    
    // 중복 계산을 방지하기 위한 캐싱 데이터. 위치 기반 (그리드 기반 해시맵)
    private static Dictionary<(int row, int col), Dictionary<(int dirX, int dirY), (int count, int openEnds)>> 
        _spatialStoneCache = new Dictionary<(int row, int col), Dictionary<(int dirX, int dirY), (int count, int openEnds)>>();
    
    // 급수 설정 -> 실수 넣을 때 계산
    public static void SetRating(int level)
    {
        _playerRating = level;
        GetMistakeProbability(_playerRating);
    }
    
    // 실수 확률 계산 함수
    private static void GetMistakeProbability(int level)
    {
        _baselineMistakeProb = Math.Max(0.01f, (level - 1) / 17f * 0.34f); //1급 1%, 18급 35%
        _mistakeSeverity = 1f - ((level - 1) / 17f); // 레벨이 낮을수록 심각한 실수를 함
    }
    
    // return 값이 null 일 경우 == 보드에 칸 꽉 참
    public static (int row, int col)? GetBestMove(Enums.PlayerType[,] board)
    {
        // 캐시 초기화
        ClearCache();
        
        float bestScore = float.MinValue;
        (int row, int col)? bestMove = null;
        List<(int row, int col)>? fiveInARowMoves = null;
        List<(int row, int col, float score)> validMoves = GetValidMoves(board);
        
        // 보드에 놓을 수 있는 자리가 있는지 확인
        if (validMoves.Count == 0)
        {
            return null;
        }
        
        // 즉시 승리 가능한 자리를 먼저 찾아서 우선적으로 설정
        fiveInARowMoves = GetFiveInARowCandidateMoves(board, _AIPlayerType);
        if (fiveInARowMoves != null & fiveInARowMoves.Count > 0)
        {
            bestMove = fiveInARowMoves[0]; 
            _turnsPlayed++;
            return bestMove;
        }
        
        // 즉시 패배 가능한 자리를 먼저 찾아서 우선적으로 설정
        fiveInARowMoves = GetFiveInARowCandidateMoves(board, Enums.PlayerType.PlayerA);
        if (fiveInARowMoves != null & fiveInARowMoves.Count > 0)
        {
            bestMove = fiveInARowMoves[0]; 
            _turnsPlayed++;
            return bestMove;
        }
        
        foreach (var (row, col, _) in validMoves)
        {
            board[row, col] = _AIPlayerType;
            float score = DoMinimax(board, SEARCH_DEPTH, false, -1000000, 1000000, row, col);
            board[row, col] = Enums.PlayerType.None;

            if (score > bestScore)
            {
                bestScore = score;
                bestMove = (row, col);
            }
        }

        // 랜덤 실수
        float currentMistakeProb = CalculateDynamicMistakeProb(board, validMoves); // 실수 확률 동적 조정
    
        // 실수 확률에 따라 실수 여부 결정
        if (_random.NextDouble() < currentMistakeProb)
        {
            int moveIndex = SelectMistakeMove(validMoves);
            _consecutiveGoodMoves = 0; // 실수했으므로 연속 카운터 리셋
        
            var mistakeMove = (validMoves[moveIndex].row, validMoves[moveIndex].col);
        
            // Debug.Log($"AI Mistake: 최적 점수 {validMoves[0].score}대신 {validMoves[moveIndex].score} 선택 (실수 확률: {currentMistakeProb:P2})");
            _turnsPlayed++;
            return mistakeMove;
        }
    
        // 실수X
        _consecutiveGoodMoves++;
        _turnsPlayed++;
        return bestMove;
    }

    #region Mistake Code
    
    // 동적 실수 확률 계산 (게임 상황에 따라 조정)
    private static float CalculateDynamicMistakeProb(Enums.PlayerType[,] board, List<(int row, int col, float score)> validMoves)
    {
        float mistakeProb = _baselineMistakeProb;
    
        // 1. 턴 수에 따라 조정
        if (_turnsPlayed < 5) // 초반에는 실수 확률 감소
        {
            mistakeProb *= 0.5f;
        }
    
        // 2. 연속적인 좋은 수에 따른 조정 (집중력 저하 효과)
        if (_consecutiveGoodMoves > 3)
        {
            // 연속으로 좋은 수를 두면 집중력이 저하되어 실수 확률 증가
            mistakeProb += (_consecutiveGoodMoves - 3) * 0.03f;
        }
    
        // 3. 게임 후반 집중력 향상 (마지막 몇 수는 집중)
        if (_turnsPlayed > 78) {
            mistakeProb *= 0.7f; // 종반에는 더 집중
        }
    
        return Math.Min(mistakeProb, 0.8f); // 최대 80%로 제한
    }

    // 실수 선택(경미 ~ 심각)
    private static int SelectMistakeMove(List<(int row, int col, float score)> moves)
    {
        int moveCount = moves.Count;
    
        // _mistakeSeverity가 높을수록(레벨이 낮을수록) 더 심각한 실수를 할 확률 증가
        float severityFactor = (float)Math.Pow(_random.NextDouble(), 1 / _mistakeSeverity);
    
        // 상위 수들 중에서는 약간 안 좋은 수를, 하위 수들 중에서는 매우 안 좋은 수를 선택
        int mistakeIndex = Math.Min(1 + (int)(severityFactor * (moveCount - 1)), moveCount - 1);
    
        // 가끔 완전히 랜덤한 수 선택 (매우 낮은 확률)
        if (_random.NextDouble() < 0.05 * _mistakeSeverity)
        {
            mistakeIndex = _random.Next(1, moveCount);
        }
    
        return mistakeIndex;
    }
    
    #endregion
    
    private static float DoMinimax(Enums.PlayerType[,] board, int depth, bool isMaximizing, float alpha, float beta,
        int recentRow, int recentCol)
    {
        if (CheckGameWin(Enums.PlayerType.PlayerA, board, recentRow, recentCol, true)) return -100 + depth;
        if (CheckGameWin(Enums.PlayerType.PlayerB, board, recentRow, recentCol, true)) return 100 - depth;
        if (depth == 0) return AIEvaluator.EvaluateBoard(board, _AIPlayerType);

        float bestScore = isMaximizing ? float.MinValue : float.MaxValue;
        List<(int row, int col, float score)> validMoves = GetValidMoves(board); // 현재 놓을 수 있는 자리 리스트

        foreach (var (row, col, _) in validMoves)
        {
            board[row, col] = isMaximizing ? Enums.PlayerType.PlayerB : Enums.PlayerType.PlayerA;
            ClearCachePartial(row, col); // 부분 초기화
            
            float minimaxScore = DoMinimax(board, depth - 1, !isMaximizing, alpha, beta, row, col);
            
            board[row, col] = Enums.PlayerType.None;
            ClearCachePartial(row, col);

            if (isMaximizing)
            {
                bestScore = Math.Max(bestScore, minimaxScore);
                alpha = Math.Max(alpha, bestScore);
            }
            else
            {
                bestScore = Math.Min(bestScore, minimaxScore);
                beta = Math.Min(beta, bestScore);
            }
            
            if (beta <= alpha) break;
        }
        return bestScore;
    }

    // 이동 가능 + 주변에 돌 있는 위치 탐색
    private static List<(int row, int col, float score)> GetValidMoves(Enums.PlayerType[,] board)
    {
        List<(int, int, float)> validMoves = new List<(int, int, float)>();
        List<(int, int, float)> allMoves = new List<(int, int, float)>();

        int size = board.GetLength(0);

        for (int row = 0; row < size; row++)
        {
            for (int col = 0; col < size; col++)
            {
                if (board[row, col] == Enums.PlayerType.None && HasNearbyStones(board, row, col))
                {
                    // 보드 전체가 아닌 해당 돌에 대해서만 Score 계산
                    float score = AIEvaluator.EvaluateMove(board, row, col, _AIPlayerType);
                    allMoves.Add((row, col, score));
                }
            }
        }

        // score가 높은 순으로 정렬 -> 더 좋은 수 먼저 계산하도록 함
        allMoves.Sort((a, b) => b.Item3.CompareTo(a.Item3)); 
    
        int topCount = Math.Min(8, allMoves.Count); // 상위 8개 (또는 가능한 최대)
        validMoves.AddRange(allMoves.Take(topCount));
    
        // 중간 범위의 점수를 가진 수도 일부 포함 (전략적 게임을 위해서)
        if (allMoves.Count > topCount + 10) // 10개 이상의 후보가 있을 때만
        {
            var middleIndex = allMoves.Count / 2;
            var middleMoves = allMoves.Skip(middleIndex - 1).Take(2); // 중간 부분에서 2개 선택
            validMoves.AddRange(middleMoves);
        }
    
        return validMoves;
    }
    
    private static bool HasNearbyStones(Enums.PlayerType[,] board, int row, int col, int distance = 3)
    {
        // 9칸 기준으로 현재 위치를 중앙으로 상정한 후 나머지 8방향
        int[] dr = { -1, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 1 };
        int[] dc = { -1, 0, 1, -1, 1, -1, 0, 1 };
        int size = board.GetLength(0);

        for(int i = 0; i < dr.Length; i++)
        {
            int nr = row + dr[i], nc = col + dc[i];
            if (nr >= 0 && nr < size && nc >= 0 && nc < size && board[nr, nc] != Enums.PlayerType.None)
            {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
    
    // 특정 방향으로 같은 돌 개수와 열린 끝 개수를 계산하는 함수
    public static (int count, int openEnds) CountStones(
        Enums.PlayerType[,] board, int row, int col, int[] direction, Enums.PlayerType player, bool isSaveInCache = true)
    {
        int dirX = direction[0], dirY = direction[1];
        var posKey = (row, col);
        var dirKey = (dirX, dirY);

        // 캐시에 존재하면 바로 반환 (탐색 시간 감소)
        if (_spatialStoneCache.TryGetValue(posKey, out var dirCache) && 
            dirCache.TryGetValue(dirKey, out var cachedResult))
        {
            return cachedResult;
        }
        
        int size = board.GetLength(0);
        int count = 0;
        int openEnds = 0;

        // 정방향 탐색
        int r = row + direction[0], c = col + direction[1];
        while (r >= 0 && r < size && c >= 0 && c < size && board[r, c] == player)
        {
            count++;
            r += direction[0]; // row값 옮기기
            c += direction[1]; // col값 옮기기
        }
        
        if (r >= 0 && r < size && c >= 0 && c < size && board[r, c] == Enums.PlayerType.None)
        {
            openEnds++;
        }

        // 역방향 탐색
        r = row - direction[0]; 
        c = col - direction[1];
        while (r >= 0 && r < size && c >= 0 && c < size && board[r, c] == player)
        {
            count++;
            r -= direction[0];
            c -= direction[1];
        }
        
        if (r >= 0 && r < size && c >= 0 && c < size && board[r, c] == Enums.PlayerType.None)
        {
            openEnds++;
        }

        var resultValue = (count, openEnds);
        if(isSaveInCache) // 결과 저장
        {
            if (!_spatialStoneCache.TryGetValue(posKey, out dirCache))
            {
                dirCache = new Dictionary<(int, int), (int, int)>();
                _spatialStoneCache[posKey] = dirCache;
            }
            dirCache[dirKey] = (count, openEnds);
        }
        
        return resultValue;
    }

    #region Cache Clear
    
    // 캐시 초기화, 새로운 돌이 놓일 시 실행
    private static void ClearCache()
    {
        _spatialStoneCache.Clear();
    }
    
    // 캐시 부분 초기화 (현재 변경된 위치 N에서 반경 4칸만 초기화)
    private static void ClearCachePartial(int centerRow, int centerCol, int radius = 4)
    {
        // 캐시가 비어있으면 아무 작업도 하지 않음
        if (_spatialStoneCache.Count == 0) return;
        
        for (int r = centerRow - radius; r <= centerRow + radius; r++)
        {
            for (int c = centerCol - radius; c <= centerCol + radius; c++)
            {
                // 반경 내 위치 확인
                if (Math.Max(Math.Abs(r - centerRow), Math.Abs(c - centerCol)) <= radius)
                {
                    // 해당 위치의 캐시 항목 제거
                    _spatialStoneCache.Remove((r, c));
                }
            }
        }
    }
    
    #endregion
    
    // 최근에 둔 돌 위치 기반으로 게임 승리를 판별하는 함수
    // MinimaxAIController 밖의 cs파일은 호출 시 맨 마지막을 false로 지정해야 합니다.
    public static bool CheckGameWin(Enums.PlayerType player, Enums.PlayerType[,] board, 
                                            int row, int col, bool isSavedCache)
    {
        foreach (var dir in _directions)
        {
            var (count, _) = CountStones(board, row, col, dir, player, isSavedCache);

            // 자기 자신 포함하여 5개 이상일 시 true 반환
            if (count + 1 >= WIN_COUNT) 
                return true;
        }
        
        return false;
    }

    // 5목이 될 수 있는 위치 찾기
    private static List<(int row, int col)> GetFiveInARowCandidateMoves(Enums.PlayerType[,] board, Enums.PlayerType currentPlayer)
    {
        List<(int row, int col)> fiveInARowMoves = new List<(int, int)>();
        int size = board.GetLength(0);

        for (int row = 0; row < size; row++)
        {
            for (int col = 0; col < size; col++)
            {
                if (board[row, col] != Enums.PlayerType.None) continue;

                foreach (var dir in _directions)
                {
                    var (count, openEnds) = CountStones(board, row, col, dir, currentPlayer, false);

                    if (count + 1 == WIN_COUNT && openEnds > 0) // 일반 패턴 (연속 4돌)
                    {
                        return new List<(int row, int col)> { (row, col) };  // 하나 나오면 바로 return (시간 단축)
                    }
                    
                    if (count >= 2) // 깨진 패턴 평가
                    {
                        var (isBroken, brokenCount, _) = AIEvaluator.DetectBrokenPattern(board, row, col, dir, currentPlayer);
                    
                        if (isBroken && brokenCount + 1 >= WIN_COUNT)  // 자기 자신 포함
                        {
                            return new List<(int row, int col)> { (row, col) };
                        }
                    }
                }
            }
        }

        return fiveInARowMoves;
    }
}
