"""도엽등고선 → 표고 격자 보간 — 라플라스(거리 비례 초기값 + 이웃 평균 다듬기).

비교용 다섯 방식(TIN 둘 · TPS · ANUDEM형 · 다중해상도)은 걷음(608) — 확정 · 자동 = 라플라스.

builder는 `(spec, burned, features, cell_m) -> (R, C) float32` 격자를 돌려준다.
`burned`는 등고 라인이 구워진 격자(라인 셀 = 표고, 그 외 NaN)다. 폐합 링 안쪽 처리와
프리뷰·저장은 호출측(`_SheetSurface`)이 방식과 무관하게 똑같이 해 준다.
"""

from typing import Any, Callable

import numpy as np

# 화면 버튼에 쓰는 이름 — 키는 surface_models.generation_params.source_filter 접미사다.
SHEET_METHOD_LABELS: dict[str, str] = {
    "laplace": "라플라스",
}


# ── 거리 비례 (라플라스 초기값) ─────────────────────────────────────────────
def build_distance(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float) -> np.ndarray:
    """가장 가까운 서로 다른 표고 두 라인 사이를 거리 비례로 나눈다.

        z = (L1·d2 + L2·d1) / (d1 + d2)

    지도 제작의 고전적 손보간을 그대로 옮긴 것이다. 원뿔·능선(z=r) 형상을 정확히
    재현하고 계단이 생기지 않는다. 표고별 거리장을 돌며 가장 작은 두 값을 추적하므로
    L1≠L2가 보장된다.
    """
    from scipy.ndimage import distance_transform_edt

    levels = np.unique(burned[np.isfinite(burned)])
    if len(levels) < 2:
        return np.full(burned.shape, levels[0] if len(levels) else np.nan, dtype=np.float32)

    infinity = np.float32(np.inf)
    first_d = np.full(burned.shape, infinity, dtype=np.float32)
    first_z = np.zeros(burned.shape, dtype=np.float32)
    second_d = np.full(burned.shape, infinity, dtype=np.float32)
    second_z = np.zeros(burned.shape, dtype=np.float32)
    for level in levels:
        distance = distance_transform_edt(burned != level, sampling=cell_m).astype(np.float32)
        beats_first = distance < first_d
        second_d = np.where(beats_first, first_d, second_d)
        second_z = np.where(beats_first, first_z, second_z)
        first_d = np.where(beats_first, distance, first_d)
        first_z = np.where(beats_first, np.float32(level), first_z)
        beats_second = ~beats_first & (distance < second_d)
        second_d = np.where(beats_second, distance, second_d)
        second_z = np.where(beats_second, np.float32(level), second_z)

    total = first_d + second_d
    usable = np.isfinite(second_d) & (total > 1e-9)
    surface = first_z.astype(np.float32)
    surface[usable] = (
        (
            first_z[usable].astype(np.float64) * second_d[usable].astype(np.float64)
            + second_z[usable].astype(np.float64) * first_d[usable].astype(np.float64)
        )
        / total[usable].astype(np.float64)
    ).astype(np.float32)
    return surface


def relax_laplace(surface: np.ndarray, fixed: np.ndarray, iterations: int) -> None:
    """등고 라인을 고정한 채 이웃 평균으로 다듬는다 (in-place, red-black 순서)."""
    if iterations <= 0:
        return
    free = ~fixed & np.isfinite(surface)
    if not free.any():
        return
    rows, cols = np.indices(surface.shape)
    red = free & (((rows + cols) & 1) == 0)
    black = free & ~red
    padded = np.zeros((surface.shape[0] + 2, surface.shape[1] + 2), dtype=np.float32)
    for _ in range(iterations):
        for colour in (red, black):
            padded[1:-1, 1:-1] = surface
            padded[0, 1:-1] = surface[0]
            padded[-1, 1:-1] = surface[-1]
            padded[1:-1, 0] = surface[:, 0]
            padded[1:-1, -1] = surface[:, -1]
            neighbours = (
                padded[:-2, 1:-1] + padded[2:, 1:-1] + padded[1:-1, :-2] + padded[1:-1, 2:]
            ) * np.float32(0.25)
            surface[colour] = neighbours[colour]


# ── 라플라스(조화) ─────────────────────────────────────────────────────────────
def build_laplace(spec: Any, burned: np.ndarray, features: Any, cell_m: float) -> np.ndarray:
    """등고선을 경계값으로 두고 Δz=0을 푼다.

    면이 매끈해지지만 z=r(원뿔·능선)은 조화함수가 아니라 마루가 조금 눌린다.
    """
    surface = build_distance(spec, burned, features, cell_m)
    relax_laplace(surface, np.isfinite(burned), 400)
    return surface


SHEET_METHOD_BUILDERS: dict[str, Callable[[Any, np.ndarray, Any, float], np.ndarray]] = {
    "laplace": build_laplace,
}