libchai 0.3.9

use rustc_hash::FxHashMap;

use super::cache::缓存;
use super::metric::默认指标;
use super::目标函数;
use crate::config::部分权重;
use crate::contexts::default::{默认上下文, 默认决策, 默认决策变化, 默认决策空间};
use crate::encoders::编码器;
use crate::错误;
use crate::{指法向量, 编码信息, 键位分布损失函数};

#[derive(Clone)]
pub struct 默认目标函数<E: 编码器> {
    pub 决策空间: 默认决策空间,
    pub 参数: 默认目标函数参数,
    pub 编码器: E,
    pub 编码结果: Vec<编码信息>,
    pub 计数桶列表: Vec<[Option<缓存>; 2]>,
}

#[derive(Clone)]
pub struct 默认目标函数参数 {
    pub 键位分布信息: Vec<键位分布损失函数>,
    pub 当量信息: Vec<f64>,
    pub 指法计数: Vec<指法向量>,
    pub 数字转键: FxHashMap<u64, char>,
    pub 正则化强度: f64,
}

pub type Frequencies = Vec<f64>;

pub enum PartialType {
    CharactersFull,
    CharactersShort,
    WordsFull,
    WordsShort,
}

impl PartialType {
    pub fn is_characters(&self) -> bool {
        matches!(self, Self::CharactersFull | Self::CharactersShort)
    }
}

/// 目标函数
impl<E: 编码器<决策 = 默认决策>> 默认目标函数<E> {
    /// 通过传入配置表示、编码器和共用资源来构造一个目标函数
    pub fn 新建(上下文: &默认上下文, 编码器: E) -> Result<Self, 错误> {
        let 键位分布信息 = 上下文.棱镜.预处理键位分布信息(&上下文.键位分布信息);
        let 线性表长度 = 上下文.线性表长度();
        let 当量信息 = 上下文.棱镜.预处理当量信息(&上下文.当量信息, 线性表长度);
        let 指法计数 = 上下文.棱镜.预处理指法标记(线性表长度);
        let config = 上下文
            .配置
            .optimization
            .as_ref()
            .ok_or("优化配置不存在")?
            .objective
            .clone();
        let 最大编码 = 当量信息.len() as u64;
        let 构造缓存 =
            |x: &部分权重| 缓存::new(x, 上下文.棱镜.进制, 上下文.词列表.len(), 最大编码);
        let 一字全码 = config.characters_full.as_ref().map(构造缓存);
        let 一字简码 = config.characters_short.as_ref().map(构造缓存);
        let 多字全码 = config.words_full.as_ref().map(构造缓存);
        let 多字简码 = config.words_short.as_ref().map(构造缓存);
        let 计数桶列表 = vec![[一字全码, 一字简码], [多字全码, 多字简码]];
        let 参数 = 默认目标函数参数 {
            键位分布信息,
            当量信息,
            指法计数,
            数字转键: 上下文.棱镜.数字转键.clone(),
            正则化强度: config.regularization_strength.unwrap_or(1.0),
        };
        let 编码结果: Vec<_> = 上下文.词列表.iter().map(编码信息::new).collect();
        Ok(Self {
            参数,
            编码器,
            编码结果: 编码结果.clone(),
            计数桶列表: 计数桶列表.clone(),
            决策空间: 上下文.决策空间.clone(),
        })
    }

    pub fn 计算复杂度(&self, 决策: &默认决策) -> f64 {
        let mut 复杂度 = 0.0;
        for (序号, 安排列表) in self.决策空间.元素.iter().enumerate() {
            let 安排 = &决策.元素[序号];
            let mut 分值 = 0.0;
            for 条件安排 in 安排列表 {
                if &条件安排.安排 == 安排 {
                    分值 = 条件安排.分数;
                    break;
                }
            }
            复杂度 += 分值;
        }
        复杂度
    }
}

impl<E: 编码器<决策 = 默认决策>> 目标函数 for 默认目标函数<E> {
    type 目标值 = 默认指标;
    type 决策 = 默认决策;

    /// 计算各个部分编码的指标，然后将它们合并成一个指标输出
    fn 计算(
        &mut self, 决策: &默认决策, 决策变化: &Option<默认决策变化>
    ) -> (默认指标, f64) {
        let 参数 = &self.参数;
        self.编码器.编码(决策, 决策变化, &mut self.编码结果);
        let mut 桶序号列表: Vec<_> = self.计数桶列表.iter().map(|_| 0).collect();
        // 开始计算指标
        for 编码信息 in self.编码结果.iter_mut() {
            let 频率 = 编码信息.频率;
            let 桶索引 = if 编码信息.词长 == 1 { 0 } else { 1 };
            let 桶 = &mut self.计数桶列表[桶索引];
            let 桶序号 = 桶序号列表[桶索引];
            if let Some(缓存) = &mut 桶[0] {
                缓存.处理(桶序号, 频率, &mut 编码信息.全码, 参数);
            }
            if let Some(缓存) = &mut 桶[1] {
                缓存.处理(桶序号, 频率, &mut 编码信息.简码, 参数);
            }
            桶序号列表[桶索引] += 1;
        }

        let mut 目标函数 = 0.0;
        let mut 指标 = 默认指标 {
            characters_full: None,
            words_full: None,
            characters_short: None,
            words_short: None,
            complexity: None,
        };
        for (桶索引, 桶) in self.计数桶列表.iter().enumerate() {
            let _ = &桶[0].as_ref().map(|x| {
                let (分组指标, 分组目标函数) = x.汇总(参数);
                目标函数 += 分组目标函数;
                if 桶索引 == 0 {
                    指标.characters_full = Some(分组指标);
                } else {
                    指标.words_full = Some(分组指标);
                }
            });
            let _ = &桶[1].as_ref().map(|x| {
                let (分组指标, 分组目标函数) = x.汇总(参数);
                目标函数 += 分组目标函数;
                if 桶索引 == 0 {
                    指标.characters_short = Some(分组指标);
                } else {
                    指标.words_short = Some(分组指标);
                }
            });
        }
        let 复杂度 = self.计算复杂度(决策);
        指标.complexity = Some(复杂度);
        目标函数 += 参数.正则化强度 * 复杂度;
        (指标, 目标函数)
    }
}