"""
AI Processing - Leitner System.

Spaced Repetition System für Q&A-Paare.
"""

from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
import json
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)


def update_leitner_progress(qa_path: Path, item_id: str, correct: bool) -> dict:
    """
    Aktualisiert den Lernfortschritt eines Q&A-Items nach dem Leitner-System.

    Leitner-Boxen:
    - Box 0: Neu (noch nicht gelernt)
    - Box 1: Gelernt (bei Fehler → zurück zu Box 0)
    - Box 2: Gefestigt (bei Fehler → zurück zu Box 1)

    Bei korrekter Antwort: Box erhöhen (max 2)
    Bei falscher Antwort: Box verringern (min 0)

    Args:
        qa_path: Pfad zur *_qa.json Datei
        item_id: ID des Q&A-Items
        correct: True wenn korrekt beantwortet

    Returns:
        Dict mit aktualisiertem Item und Status
    """
    if not qa_path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Q&A-Datei nicht gefunden: {qa_path}")

    qa_data = json.loads(qa_path.read_text(encoding="utf-8"))

    # Finde das Item
    item = None
    for qa_item in qa_data.get("qa_items", []):
        if qa_item.get("id") == item_id:
            item = qa_item
            break

    if not item:
        return {"status": "NOT_FOUND", "message": f"Item {item_id} nicht gefunden"}

    # Aktualisiere Statistiken
    now = datetime.now().isoformat()
    item["last_seen"] = now

    if correct:
        item["correct_count"] = item.get("correct_count", 0) + 1
        # Box erhöhen (max 2)
        current_box = item.get("leitner_box", 0)
        if current_box < 2:
            item["leitner_box"] = current_box + 1
        # Nächste Wiederholung basierend auf Box
        # Box 0→1: Nach 1 Tag, Box 1→2: Nach 3 Tagen, Box 2: Nach 7 Tagen
        days = [1, 3, 7][item["leitner_box"]]
        item["next_review"] = (datetime.now() + timedelta(days=days)).isoformat()
    else:
        item["incorrect_count"] = item.get("incorrect_count", 0) + 1
        # Box verringern (min 0)
        current_box = item.get("leitner_box", 0)
        if current_box > 0:
            item["leitner_box"] = current_box - 1
        # Bei Fehler: Bald wiederholen
        item["next_review"] = (datetime.now() + timedelta(hours=4)).isoformat()

    # Speichere aktualisierte Daten
    qa_path.write_text(json.dumps(qa_data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

    box_names = ["Neu", "Gelernt", "Gefestigt"]
    return {
        "status": "OK",
        "item_id": item_id,
        "correct": correct,
        "new_box": item["leitner_box"],
        "box_name": box_names[item["leitner_box"]],
        "correct_count": item["correct_count"],
        "incorrect_count": item["incorrect_count"],
        "next_review": item["next_review"]
    }


def get_next_review_items(qa_path: Path, limit: int = 5) -> list:
    """
    Gibt die nächsten zu wiederholenden Items zurück.

    Priorisierung:
    1. Falsch beantwortete Items (Box 0) - häufiger
    2. Gelernte Items (Box 1) deren Review fällig ist
    3. Gefestigte Items (Box 2) zur gelegentlichen Auffrischung

    Args:
        qa_path: Pfad zur *_qa.json Datei
        limit: Maximale Anzahl Items

    Returns:
        Liste der zu wiederholenden Items (sortiert nach Priorität)
    """
    if not qa_path.exists():
        return []

    qa_data = json.loads(qa_path.read_text(encoding="utf-8"))
    items = qa_data.get("qa_items", [])

    now = datetime.now()
    review_items = []

    for item in items:
        box = item.get("leitner_box", 0)
        next_review = item.get("next_review")
        incorrect = item.get("incorrect_count", 0)

        # Priorität berechnen (niedriger = wichtiger)
        priority = box * 10  # Box 0 hat höchste Priorität

        # Bonus für häufig falsch beantwortete
        priority -= incorrect * 2

        # Prüfe ob Review fällig
        is_due = True
        if next_review:
            try:
                review_time = datetime.fromisoformat(next_review)
                is_due = now >= review_time
                # Überfällige Items bekommen höhere Priorität
                if is_due:
                    overdue_hours = (now - review_time).total_seconds() / 3600
                    priority -= overdue_hours
            except (ValueError, TypeError):
                is_due = True

        # Neue Items (Box 0) immer einschließen
        if box == 0 or is_due:
            review_items.append({
                **item,
                "_priority": priority,
                "_is_due": is_due
            })

    # Sortiere nach Priorität (niedrigste zuerst)
    review_items.sort(key=lambda x: x["_priority"])

    # Entferne interne Felder und limitiere
    result = []
    for item in review_items[:limit]:
        clean_item = {k: v for k, v in item.items() if not k.startswith("_")}
        result.append(clean_item)

    return result