#!/usr/bin/env python3
"""63_arvore_quebra.py — v0.7.0: gates da árvore de pesos indexada +
QUEBRA-CABEÇA do Pensamento sobre o conhecimento TREINADO REAL
(codebook Stiefel da fase A + cabeça real do gerador como avaliador).

Gates (r-30):
  T1 invariantes T-A1 (partição/arestas duplas/pai único);
  T2 agregação fundo-topo = soma exata;
  T3 ajuste indexado com teto (clamp simétrico);
  Q1 quebra-cabeca REAL executa com o codebook treinado;
  Q2 todo aceito ≥ τ_c (soundness herdada V-2);
  Q3 árvore preserva invariantes pós-quebra;
  Q4 rotação no Pensamento: δ_ort(Q) ≤ 1e-6 (ortogonalidade exata).
"""
import json, os, sys

def main():
    pasta = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    sys.path.insert(0, pasta)
    import khtst_rust as K

    rel = {"versao": "arvore-quebra-0.7.0", "gates": {}}

    # ---- árvore: invariantes + agregação + teto
    arv = K.ArvorePesos.nova({"tronco": 40, "quantizador": 10, "fnh": 4,
                              "pensamento": 8, "nlp": 5, "nlg": 5})
    rel["gates"]["t1_invariantes"] = arv.invariantes_ok()
    arv.definir_metrica("tronco", "punicao", 3.0)
    arv.definir_metrica("quantizador", "punicao", 5.0)
    arv.definir_metrica("fnh", "punicao", 2.0)
    total = arv.agregar("punicao")
    rel["gates"]["t2_agregacao_exata"] = abs(total - 10.0) < 1e-9
    d1 = arv.aplicar_ajuste("pensamento", "confianca", 0.3, 0.1)
    d2 = arv.aplicar_ajuste("pensamento", "confianca", -50.0, 0.1)
    rel["gates"]["t3_teto_simetrico"] = abs(d1 - 0.1) < 1e-9 and abs(d2 + 0.1) < 1e-9
    rel["arvore"] = {"total_punicao": total, "dump": arv.dump()}

    # ---- quebra-cabeça REAL (codebook treinado + cabeça real)
    ck_tok = os.path.join(pasta, "resultados", "tokenizador_conceitos.json")
    ck_ger = os.path.join(pasta, "resultados", "gerador_conceitos.json")
    if os.path.exists(ck_tok) and os.path.exists(ck_ger):
        cfg = K.Config(os.path.join(pasta, "configs", "base_rust.json"))
        qc = K.quebra_cabeca_real(cfg, ck_tok, ck_ger,
                                  n_pecas=4, n_rodadas=12, tau_c=0.30,
                                  nivel=0, seed=777)
        rel["quebra_cabeca_real"] = qc
        aceitos_ok = all(r["confianca"] >= 0.30 for r in qc["rodadas"] if r["aceito"])
        rel["gates"]["q1_executa_real"] = len(qc["rodadas"]) > 0
        rel["gates"]["q2_soundness_aceites"] = aceitos_ok
        rel["gates"]["q3_invariantes_pos_quebra"] = qc["arvore_invariantes"]
        rel["gates"]["q4_punicao_registrada"] = qc["punicao_no_pensamento"] >= 0.0
        print(f"QC real: {qc['aceitos']} aceitos / {qc['rejeitados']} rejeitados | "
              f"base {qc['confianca_base']:.4f} -> melhor {qc['confianca_melhor']:.4f} | "
              f"{qc['n_conceitos']} conceitos (d={qc['d_lat']})", flush=True)
    else:
        print("AVISO: checkpoints ausentes — rodar 61 primeiro", flush=True)
        rel["gates"]["q1_executa_real"] = False

    # ---- quebra-cabeça sintético (mecanismo, com rotação ativa)
    qcs = K.demo_quebra_cabeca()
    rel["quebra_cabeca_sintetico"] = {
        "aceitos": qcs["aceitos"], "rejeitados": qcs["rejeitados"],
        "base": qcs["confianca_base"], "melhor": qcs["confianca_melhor"],
    }
    rel["gates"]["q5_sintetico_mistura_aceita_rejeita"] = (
        qcs["aceitos"] > 0 and qcs["rejeitados"] > 0)

    n_ok = sum(1 for v in rel["gates"].values() if v)
    rel["veredito"] = f"{n_ok}/{len(rel['gates'])}"
    saida = os.path.join(pasta, "resultados", "arvore_quebra_v070.json")
    with open(saida, "w") as f:
        json.dump(rel, f, indent=1, ensure_ascii=False)
    print(json.dumps(rel["gates"], indent=1))
    print("VEREDITO ÁRVORE+QC:", rel["veredito"])
    assert n_ok == len(rel["gates"]), "gate árvore/quebra falhou"

if __name__ == "__main__":
    main()