#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import division # 1/2 == .5 (par defaut, 1/2 == 0)

##--------------------------------------#######
#           Mathlib 2 (sympy powered)         #
##--------------------------------------#######
#    WxGeometrie
#    Dynamic geometry, graph plotter, and more for french mathematic teachers.
#    Copyright (C) 2005-2013  Nicolas Pourcelot
#
#    This program is free software; you can redistribute it and/or modify
#    it under the terms of the GNU General Public License as published by
#    the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
#    (at your option) any later version.
#
#    This program is distributed in the hope that it will be useful,
#    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
#    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
#    GNU General Public License for more details.
#
#    You should have received a copy of the GNU General Public License
#    along with this program; if not, write to the Free Software
#    Foundation, Inc., 51 Franklin St, Fifth Floor, Boston, MA  02110-1301  USA

## Cette librairie contient les fonctions de haut niveau non inclues dans sympy.

import math
from types import FunctionType

from sympy import (pi, E, Rational, Symbol, diff, log, floor,
                    sqrt, sympify, Float, nsimplify, Basic, S, Wild,
                    )
from sympy.stats import Normal, Binomial, P
import sympy.stats
from .custom_objects import Temps, Fonction, Decim
from .printers import custom_str
##from .. import param


#def deg(x):
#    u'Conversion radians -> degrés.'
#    return .MesureDegres(x)

def deg(x):
    u'Conversion radians -> degrés.'
    return x*180/pi

#def rad(x):
#    u'Conversion degrés -> radians.'
#    return x*sympy.pi/180

def jhms(s):
    u"Convertit un temps en secondes en jours-heures-minutes-secondes."
    return Temps(s = s)


def cbrt(x):
    u"Racine cubique de x."
    return cmp(x, 0)*math.exp(math.log(abs(x))/3)

def root(x, n):
    u"""Racine nième de x.

    N'est définie pour x négatif que si n est pair."""
    if n%2:
        return cmp(x, 0)*math.exp(math.log(abs(x))/n)
    return math.exp(math.log(x)/n)

def prod(facteurs):
    return reduce(lambda x,y:x*y, facteurs, 1)


def gcd(a, b):
    u"pgcd de a et de b"
    # algorithme d'Euclide
    a, b = max(abs(a),abs(b)), min(abs(a),abs(b))
    while b:
        a, b = b, a%b
    return a

def lcm(a, b):
    u"ppcm de a et de b"
    return a*b//gcd(a,b)

def pgcd(*termes):
    u"Le plus grand dénominateur commun à un nombre quelconque d'entiers."
    return reduce(lambda x,y:gcd(x,y), termes)


def ppcm(*termes):
    u"Le plus petit multiple commun à un nombre quelconque d'entiers."
    return reduce(lambda x,y:lcm(x,y), termes)



def n_premiers(n = 100, maximum = 50000): # securite face aux erreurs de frappe...!
    u"Donne la liste des n premiers nombres premiers."
    liste = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
    m = liste[-1] + 2
    if n > maximum:
        raise OverflowError
    while len(liste) < n:
        r = math.sqrt(m)
        for k in liste:
            if k > r: # pas de diviseurs inferieurs à sa racine, donc le nombre est premier
                liste.append(m)
                break
            if not m%k:
                break
        m += 2
    return liste


# Approximation rationnelle par fractions continues
# cf. http://fr.wikipedia.org/wiki/Fraction_continue
def frac(valeur, n = 20, epsilon = 1e-15):
    u"Donne une fraction approximativement égale à la valeur."
    if isinstance(valeur, Rational):
        if isinstance(valeur, Decim):
            valeur = valeur.to_Rational()
    elif isinstance(valeur, Basic) and valeur.is_number \
            or isinstance(valeur, (float, int, long)):
        assert epsilon > 0
        p_ = 0
        p = 1
        q_ = 1
        q = 0
        x = valeur
        for i in xrange(n):
            a = int(x)
            p, p_ = a*p + p_, p
            q, q_ = a*q + q_, q
            delta = x - a
            if abs(delta) < epsilon or abs(valeur - p/q) < epsilon:
                return Rational(p, q)
            x = 1/delta
    elif isinstance(valeur, (list, tuple)):
        return valeur.__class__(frac(item) for item in valeur)
    elif isinstance(valeur, Basic):
        dico = {}
        for a in valeur.atoms():
            if isinstance(a, Decim):
                dico[a] = frac(a)
        return valeur.subs(dico)
    return valeur


def bin(n):
    u"Conversion en binaire."
    s = ""
    while n:
        s = str(n%2) + s
        n //= 2
    return s


def floats2rationals(expr):
    u"""Convertit tous les flottants d'une expression sympy en rationnels.

    Si l'expression est de type `list` ou `tuple`, la fonction est appelée
    récursivement.
    Sinon, si elle n'est pas de type sympy, l'expression est renvoyée telle
    qu'elle.
    """
    if isinstance(expr, (list, tuple)):
        return expr.__class__(floats2rationals(item) for item in expr)
    elif not isinstance(expr, Basic):
        return expr
    dico = {}
    for a in expr.atoms():
        if a.is_Float:
            dico[a] = nsimplify(a, rational=True)
    return expr.subs(dico)


def rationals2floats(expr, precision=None):
    u"""Convertit tous les rationnels d'une expression sympy en flottants.

    On peut spécifier via `precision` le nombre de chiffres significatifs.

    Si l'expression est de type `list` ou `tuple`, la fonction est appelée
    récursivement.
    Sinon, si elle n'est pas de type sympy, l'expression est renvoyée telle
    qu'elle.
    """
    if isinstance(expr, (list, tuple)):
        return expr.__class__(rationals2floats(item) for item in expr)
    elif not isinstance(expr, Basic):
        return expr
    dico = {}
    for a in expr.atoms():
        # Dans sympy, l'infini est un rationnel !
        if a.is_Rational and a.is_finite and not a.is_integer:
            dico[a] = Float(a, precision)
    return expr.subs(dico)

def _Pow2list(expression):
    u"""On décompose une puissance en liste de facteurs."""
    base, puissance = expression.as_base_exp()
    if puissance.is_integer:
        return int(puissance)*[base]
    elif base == E:
        coeff = puissance.as_coeff_mul()[0]
        if coeff.is_integer:
            return int(abs(coeff))*[base**(puissance/abs(coeff))]
    return [expression]

def _Mul2list(expression):
    u"""On décompose un produit en une liste de facteurs ; les puissances sont converties préalablement en produits."""
    liste = []
    if expression.is_Mul:
        for facteur in expression.args:
            liste += _Pow2list(facteur)
        return liste
    return _Pow2list(expression)


def auto_collect(expression):
    u"""Factorise une expression en utilisant sympy.collect, sans préciser manuellement ce par quoi factoriser."""
    if expression.is_Add:
        dico = {}
        liste0 = _Mul2list(expression.args[0])
        for elt in liste0:
            dico[elt] = liste0.count(elt)
        for terme in expression.args[1:]:
            liste = _Mul2list(terme)
            for elt in liste0:
                dico[elt] = min(dico[elt], liste.count(elt))
        produit = 1
        for key in dico:
            produit *= key**dico[key]
        return produit*sum(arg/produit for arg in expression.args)
    return expression


def derivee(f):
    if isinstance(f, FunctionType):
        x = Symbol('x')
        return Fonction(x, diff(f(x), x))
    return Fonction(f.variables[0], diff(f.expression, f.variables[0]))


def _convertir_frequences(frequences, serie):
    if frequences is None:
        n = len(serie)
        return n*[Rational(1, n)]
    else:
        total = sum(frequences)
        if total != 1:
            return [val/total for val in frequences]
        return frequences

def moyenne(serie, coeffs = None):
    u"Calcule l'espérance de la série des (xi, fi)."
    frequences = _convertir_frequences(coeffs, serie)
    return sum(xi*fi for xi, fi in zip(serie, frequences))

def variance(serie, coeffs = None):
    u"Calcule la variance de la serie des (xi, fi)"
    frequences = _convertir_frequences(coeffs, serie)
    M = moyenne(serie, frequences)
    return sum(fi*(xi - M)**2 for xi, fi in zip(serie, frequences))

def ecart_type(serie, coeffs = None):
    u"Retourne l'écart-type de la série des (xi, fi)."
    return sqrt(variance(serie, coeffs))

def covariance(serie1, serie2, coeffs = None):
    u"Retourne la covariance des deux séries."
    assert len(serie1) == len(serie2), u"Les deux séries doivent avoir le même nombre de valeurs."
    frequences = _convertir_frequences(coeffs, serie1)
    x_ = moyenne(serie1, frequences)
    y_ = moyenne(serie2, frequences)
    return sum(fi*(xi - x_)*(yi - y_) for xi, yi, fi in zip(serie1, serie2, frequences))

def linreg(serie1, serie2, coeffs = None):
    u"""Droite de régression par la méthode des moindres carrés.

    Retourne les coefficients a et b de l'équation y=ax+b
     de la droite de régression par la méthode des moindres carrés.

     >>> from wxgeometrie.mathlib.custom_functions import linreg
     >>> linreg((85.6,84.5,81,80.2,72.8,71.2,73,48.1),(78.7,77.6,75.2,71.1,67.7,66.3,59.1,46.8))
     (0.849191825268073, 4.50524942626518)
     """
    a = covariance(serie1, serie2)/variance(serie1)
    b = moyenne(serie2) - a*moyenne(serie1)
    return a, b


def pstfunc(chaine):
    u"Convertit une chaine représentant une fonction pst-trick en une fonction "
    args = []
    dict_op = {'mul':'*','add':'+','exp':'**','div':'/','sub':'-'}
    dict_fn = {'ln':'ln'}

    def code_arg(s):
        return '(' + str(sympify(s)) + ')'

    for s in chaine.split(' '):
        if s in dict_op:
            assert len(args) >= 2, 'Il faut deux arguments pour ' + s
            args[-2] = code_arg(dict_op[s].join(args[-2:]))
            args.pop()
        elif s in dict_fn:
            args[-1] = code_arg(dict_fn[s] + '(' + args[-1] + ')')
        elif s:
            args.append(code_arg(s))
    assert len(args) == 1, 'Il doit rester un seul argument a la fin.'
    return custom_str(sympify(args[0]))

def aide(fonction):
    u"Retourne (si possible) de l'aide sur la fonction saisie."
    if getattr(fonction, '__name__', None) and getattr(fonction, '__doc__', None):
        hlp = "\n== Aide sur %s ==" %fonction.__name__
        for ligne in fonction.__doc__.split('\n'):
            hlp += '\n' + ligne.lstrip()
        return hlp
    else:
        from end_user_functions import __classement__
        for val in __classement__.itervalues():
            if val[1] == getattr(fonction, '__name__', str(fonction)):
                hlp = "\n== Aide sur %s ==\n" %fonction.__name__
                hlp += val[2]
                return hlp
        return "Pas d'aide disponible."


def arrondir(valeur, chiffres = 0):
    # Nombre de chiffres de la partie entière :
    n = floor(log(valeur, 10)) + 1
    return sympify(valeur).evalf(chiffres + n)


def canonique(polynome):
    u"Met un polynôme du second degré sous forme canonique."
    a = Wild('a')
    b = Wild('b')
    c = Wild('c')
    x = Wild('x')
    dico = polynome.match(a*x**2 + b*x + c)
    if dico is None:
        return polynome
    a, b, c, x = dico[a], dico[b], dico[c], dico[x]
    if not x.is_Symbol or a.has(x) or b.has(x) or c.has(x):
        return polynome
    alpha = -b/(2*a)
    beta = (4*a*c - b**2)/(4*a)
    return a*(x - alpha)**2 + beta


def discriminant(polynome):
    u"Calcule le discriminant d'un polynôme du second degré."
    a = Wild('a')
    b = Wild('b')
    c = Wild('c')
    x = Wild('x')
    dico = polynome.match(a*x**2 + b*x + c)
    if dico is None:
        raise NotImplementedError
    a, b, c, x = dico[a], dico[b], dico[c], dico[x]
    if not x.is_Symbol or a.has(x) or b.has(x) or c.has(x):
        raise NotImplementedError
    return b**2 - 4*a*c


def proba(relation):
    if relation is True:
        return S.One
    elif relation is False:
        return S.Zero
    else:
        return P(relation)


def inv_normal(p):
    """
    Lower tail quantile for standard normal distribution function.

    This function returns an approximation of the inverse cumulative
    standard normal distribution function.  I.e., given P, it returns
    an approximation to the X satisfying P = Pr{Z <= X} where Z is a
    random variable from the standard normal distribution.

    The algorithm uses a minimax approximation by rational functions
    and the result has a relative error whose absolute value is less
    than 1.15e-9.

    Author:      Peter John Acklam
    Time-stamp:  2000-07-19 18:26:14
    E-mail:      pjacklam@online.no
    WWW URL:     http://home.online.no/~pjacklam
    """

    if p <= 0 or p >= 1:
        # The original perl code exits here, we'll throw an exception instead
        raise ValueError("Argument to inv_normal %f must be in open interval (0,1)" % p)

    # Coefficients in rational approximations.
    a = (-3.969683028665376e+01,  2.209460984245205e+02, \
         -2.759285104469687e+02,  1.383577518672690e+02, \
         -3.066479806614716e+01,  2.506628277459239e+00)
    b = (-5.447609879822406e+01,  1.615858368580409e+02, \
         -1.556989798598866e+02,  6.680131188771972e+01, \
         -1.328068155288572e+01 )
    c = (-7.784894002430293e-03, -3.223964580411365e-01, \
         -2.400758277161838e+00, -2.549732539343734e+00, \
          4.374664141464968e+00,  2.938163982698783e+00)
    d = (7.784695709041462e-03,  3.224671290700398e-01, \
          2.445134137142996e+00,  3.754408661907416e+00)

    # Define break-points.
    plow  = 0.02425
    phigh = 1 - plow

    # Rational approximation for lower region:
    if p < plow:
       q  = math.sqrt(-2*math.log(p))
       return (((((c[0]*q+c[1])*q+c[2])*q+c[3])*q+c[4])*q+c[5]) / \
               ((((d[0]*q+d[1])*q+d[2])*q+d[3])*q+1)

    # Rational approximation for upper region:
    if phigh < p:
       q  = math.sqrt(-2*math.log(1-p))
       return -(((((c[0]*q+c[1])*q+c[2])*q+c[3])*q+c[4])*q+c[5]) / \
                ((((d[0]*q+d[1])*q+d[2])*q+d[3])*q+1)

    # Rational approximation for central region:
    q = p - 0.5
    r = q*q
    return (((((a[0]*r+a[1])*r+a[2])*r+a[3])*r+a[4])*r+a[5])*q / \
           (((((b[0]*r+b[1])*r+b[2])*r+b[3])*r+b[4])*r+1)


def fluctu(probabilite, taille=1000, seuil=None):
    u"""Intervalle de fluctuation.

    Retourne l'intervalle de fluctuation correspondant à un échantillon de taille
    `taille`, lorsque la probabilité est `probabilite`.

    Par défaut, lorsque le seuil n'est pas fixé, l'approximation
    [p - 1.96*sqrt(p(1-p)/n), p + 1.96*sqrt(p(1-p)/n)] est utilisée,
    pour un seuil environ égal à 95%.
    """
    if seuil is None:
        # Approximation usuelle pour un seuil à 95%
        a = 1.96
    else:
        # P(-a < X < a) == seuil <=> P(X < a) == (seuil + 1)/2
        a = inv_normal((seuil + 1)/2)
    delta = a*math.sqrt(probabilite*(1 - probabilite)/taille)
    return probabilite - delta, probabilite + delta


def confiance(frequence, taille=1000, seuil=None):
    u"""Intervalle de confiance au seuil de 95%.

    Retourne l'intervalle de confiance correspondant à un échantillon de taille
    `taille`, lorsque la fréquence observée sur l'échantillon est `frequence`.

    Par défaut, si seuil n'est pas fixé, l'approximation utilisée est
    [f - 1/sqrt(n), f + 1/sqrt(n)], pour un seuil environ égal à 95%.
    """
    if seuil is not None:
        return fluctu(frequence, taille, seuil)
    delta = 1/math.sqrt(taille)
    return frequence - delta, frequence + delta


def normal(a, b, mu=0, sigma=1):
    u"""Retourne P(a < X < b), où X suit la loi normale N(mu, sigma²).
    """
    X = Normal('X', mu, sigma)
    return (proba(X <= b) - proba(X < a)).evalf()


def binomial(a, b, n, p):
    u"""Retourne P(a <= X <= b), où X suit la loi binomiale B(n, p).

    ..note:: Taper binomial(a, a, n, p) pour calculer P(X = a).
    """
    X = Binomial('X', n, p)
    return (proba(X <= b) - proba(X < a)).evalf()


def va(loi, *parametres):
    # [key for key, val in sympy.stats.__dict__.items()
    #                if isinstance(val, types.FunctionType)
    #                   and len(key) > 1 and key[0].isupper()]
    loi = loi.capitalize()
    synonymes = {'Binomiale': 'Binomial',  'Hypergeometrique': 'Hypergeometric',
                 'Uniforme': 'Uniform', 'De': 'Die', 'Piece': 'Coin',
                 'Triangulaire': 'Triangular', 'Normale': 'Normal',
                }
    loi = synonymes.get(loi, loi)
    try:
        return sympy.stats.__dict__[loi]('X', *parametres)
    except KeyError:
        raise KeyError('Loi "%s" inconnue !' % loi)
