# 감정-행동 연동 매핑 및 행동 생성
# portfolio/npc_social_network/npc/npc_behavior.py

from .emotion_config import EMOTION_CATEGORY_MAP

class BehaviorManager:
    def __init__(self):
        self.mapping = {
            # Core (기본 감정)
            "joy": "jump",                  # 기쁨 : 점프 뛰다
            "sadness": "sit_down",          # 슬픔 : 주저 앉다
            "anger": "shout",               # 분노 : 소리치다
            "fear": "run_away",             # 공포 : 도망치다
            "disgust": "avoid",             # 혐오 : 피하다
            "surprise": "gasp",             # 놀람 : 감탄하며 숨을 들이쉼
            "neutral": "idle",              # 중립 : 아무것도 하지 않음

            # Social (사회적 감정)
            "gratitude": "thank",           # 감사 : 감사하다
            "shame": "hide_face",           # 수치심 : 얼굴을 감추다
            "guilt": "apologize",           # 죄책감 : 미안하다고 말함
            "pride": "show_off",            # 자부심 : 자랑하다
            "jealousy": "glare",            # 질투 : 노려보다
            "compassion": "console",        # 연민/동정 : 위로하다
            "love": "embrace",              # 사랑/애정 : 포옹하다
            "admiration": "cheer",          # 존경/감탄 : 환호하다
            "empathy": "listen_carefully",  # 공감 : 집중하다
            "awe": "gasp",                  # 경외심 : 감탄하며 숨을 들이쉼
            "attachment": "hold_hands",     # 애착 : 소유하다
            "comfort": "pat",               # 위로 추구 : 토닥거리다

            # Cognitive (인지적 상태)
            "anticipation": "prepare",      # 기대 : 준비하다
            "curiosity": "inspect",         # 호기심 : 살펴보다
            "confusion": "scratch_head",    # 혼란 : 머리를 긁다
            "interest": "lean_forward",     # 흥미 : 집중하다
            "engagement": "focus",          # 몰입 : 집중하다
            "boredom": "idle",              # 지루함 : 아무것도 하지 않음
            "relief": "exhale",             # 안도 : 숨을 내쉬다
            "anxiety": "fidget",            # 불안/긴장 : 안절부절 못하다
            "calm": "relax",                # 평온 : 진정하다
            "skepticism": "raise_eyebrow",  # 회의 : 눈썹을 올리다

            # Complex (복합 감정)
            "nostalgia": "stare_into_distance",     # 향수
            "bittersweet": "smile_then_look_down",  # 달콤쌉싸름함
            "schadenfreude": "smirk",               # 남의 불행에서 느끼는 기쁨
            "hope": "brighten_up",                  # 희망
            "resentment": "scowl",                  # 분개
            "anticipatory_joy": "rub_hands",        # 기대 속의 기쁨
            "regret": "look_down",                  # 후회
            "rumination": "mutter_to_self",         # 반추
            "groundedness": "steady_posture",       # 안정감
        }

        # 행동에 따른 감정 (역매핑)
        self.action_to_emotion = {v: k for k, v in self.mapping.items()}

        # Layer 우선 순위 / weight 설정 (튜닝 가능)
        self.layer_priority = ["core", "social", "cognitive", "complex"]
        self.layer_weights = {
            "core" : 1.0,
            "social" : 0.8,
            "cognitive" : 0.6,
            "complex" : 0.4,
        }
    
    def get_layer_dominant_emotions(self, buffer):
        """
        layer별 dominant emotion 계산
        """
        layer_emotions = {layer: [] for layer in self.layer_priority}
        for emo, val in buffer.items():
            if val > 0:
                layer = EMOTION_CATEGORY_MAP.get(emo)
                if layer:
                    layer_emotions[layer].append((emo, val))

        # 각 layer에서 가장 강한 감정 추출
        layer_dominant = {}
        for layer, emos in layer_emotions.items():
            if emos:
                dominant_emo = max(emos, key=lambda x: x[1])
                layer_dominant[layer] = dominant_emo
            
        return layer_dominant
    
    def decide_layered_sequence(self, layer_dominant_emotions):
        """
        layer priority + weight 기반 시퀀스 생성
        """
        sequence = []
        for layer in self.layer_priority:
            if layer in layer_dominant_emotions:
                emo, score = layer_dominant_emotions[layer]
                weighted_score = round(score * self.layer_weights[layer], 2)
                action = self.mapping.get(emo)
                if action:
                    sequence.append((action, weighted_score))
        return sequence
    
    def perform_sequence(self, name, job, emotion_buffer, return_trace=False):
        """
        Layer-aware Behavior 시퀀스 구성 + Behavior Trace 반환
        """
        layer_dominant_emotions = self.get_layer_dominant_emotions(emotion_buffer)
        sequence = self.decide_layered_sequence(layer_dominant_emotions)
        if not sequence:
            behavior_output = f"{name}은(는) 특별한 행동을 하지 않습니다."
            if return_trace:
                return behavior_output, []
            else:
                return behavior_output
        
        # 행동 텍스트 템플릿
        behavior_lines = {
            # Core
            "jump": "기뻐서 깡충 뜁니다.",
            "sit_down": "슬퍼서 주저앉습니다....",
            "shout": "화가 나서 소리를 지릅니다!",
            "run_away": "무서워 도망갑니다!",
            "avoid": "뒤로 물러서 피하려 합니다.",
            "gasp": "깜짝 놀랍니다.",
            "idle": "가만히 있습니다.",

            # Social
            "thank": "감사한 마음을 표현합니다.",
            "hide_face": "수치심에 얼굴을 가립니다.",
            "apologize": "미안하다고 말합니다.",
            "show_off": "자랑스러운 모습을 보여줍니다.",
            "glare": "상대를 노려봅니다.",
            "console": "상대방을 따뜻하게 위로합니다.",
            "embrace": "상대를 포옹합니다.",
            "cheer": "감탄하며 응원합니다.",
            "listen_carefully": "상대의 말을 집중해서 듣습니다.",
            "hold_hands": "손을 잡습니다.",
            "pat": "가볍게 등을 두드려 위로합니다.",

            # Cognitive
            "prepare": "무언가를 준비합니다.",
            "inspect": "유심히 관찰합니다.",
            "scratch_head": "머리를 긁적입니다.",
            "lean_forward": "앞으로 숙이며 집중합니다.",
            "focus": "몰입하여 집중합니다.",
            "exhale": "안도하며 숨을 쉽니다.",
            "fidget": "불안하게 몸을 움직입니다.",
            "relax": "평온하게 휴식합니다.",
            "raise_eyebrow": "의심스럽게 눈썹을 치켜뜹니다.",

            # Complex
            "stare_into_distance": "먼 곳을 바라보며 회상에 잠깁니다.",
            "smile_then_look_down": "미소를 짓다가 고개를 숙입니다.",
            "smirk": "비웃는 표정을 짓습니다.",
            "brighten_up": "기대감에 눈빛이 빛납니다.",
            "scowl": "인상을 찌푸립니다.",
            "rub_hands": "들뜬 마음에 손을 비빕니다.",
            "look_down": "고개를 숙이며 후회합니다.",
            "mutter_to_self": "혼잣말을 중얼거립니다.",
            "steady_posture": "안정된 자세를 유지합니다.",
        }

        # 행동 문장 생성
        lines = []
        trace_pairs = []
        for action, score in sequence:
            msg = behavior_lines.get(action, f"{action} 행동을 합니다.")
            lines.append(f"({round(score,1)}) {msg}")
            trace_pairs.append((action, round(score, 1)))

        # 직업 라인 추가
        job_line = {
            "farmer": "밭일도 해야 하겠군요.",
            "blacksmith": "대장간 불도 지펴야죠.",
        }.get(job, "오늘도 바쁜 하루네요.")

        behavior_output = f"{name} 행동 시퀀스: \n" + "\n".join(lines) + f"\n{job_line}"

        # 최종 출력 문장
        if return_trace:
            return behavior_output, trace_pairs
        else:
            return behavior_output