"""标点规范化：把模型爱用的半角标点改回中文排版。

模型（尤其是 `"`）经常直接吐 ASCII 引号。这既不符合中文排版，
也会让「到底有没有对白」这种统计失真——我第一次统计扩写稿对白时就被骗了
（算出 0 处对白，实际有 32 组，只是引号是英文的）。

思路借自 oh-story-claudecode 的 normalize-punctuation.js（MIT），只保留本书需要的两条：
引号配对、CJK 之间的半角标点转全角。**破折号与省略号不转换**——本书正文禁用它们，
交给诊断器报警比偷偷替换更好。
"""
from __future__ import annotations

import re
from dataclasses import dataclass, field

_CJK = r"[\u4e00-\u9fff]"
_HALF2FULL = {",": "，", ".": "。", "!": "！", "?": "？", ":": "：", ";": "；"}
_CJK_PUNCT = re.compile(f"({_CJK})([,.\u0021?:;])({_CJK})")


@dataclass
class Normalized:
    text: str
    notes: list[str] = field(default_factory=list)

    @property
    def changed(self) -> bool:
        return bool(self.notes)


def fix_quotes(text: str) -> tuple[str, int]:
    """ASCII 直引号 → 中文弯引号“”。

    按出现顺序交替开合。史书正文里不会出现嵌套引号（对白里再说引语时
    我们用「」），所以交替法够用；真出现奇数个也会被 deslop 诊断出来。
    """
    if '"' not in text:
        return text, 0
    out: list[str] = []
    opening = True
    for ch in text:
        if ch == '"':
            out.append("“" if opening else "”")
            opening = not opening
        else:
            out.append(ch)
    return "".join(out), text.count('"')


def fix_cjk_punct(text: str) -> tuple[str, int]:
    """夹在两个汉字之间的半角标点 → 全角。不动英文专名里的标点。"""
    total = 0
    while True:
        text, n = _CJK_PUNCT.subn(
            lambda m: m.group(1) + _HALF2FULL[m.group(2)] + m.group(3), text
        )
        total += n
        if not n:
            return text, total


def _drop_separator_lines(text: str) -> tuple[str, int]:
    """删掉模型自作的分隔线（`---`、`***`）。原稿不用它们，空行已经够。"""
    kept, dropped = [], 0
    for line in text.split("\n"):
        stripped = line.strip()
        if stripped and set(stripped) <= {"-", "*", "=", "—", "·"}:
            dropped += 1
            continue
        kept.append(line)
    return "\n".join(kept), dropped


_HEADING_RE = re.compile(r"^\s*#{1,6}\s*\S*\s*$")
_NUMERAL_RE = re.compile(r"^\s*(?:[一二三四五六七八九十]{1,3}|\d{1,4})\s*$")


def _drop_stray_markings(text: str) -> tuple[str, int]:
    """删掉模型自作的小节标记：`## 一`、孤立的「七」。

    分块扩写实测：模型每写一块就自制一个编号小节（## 一 … ## 六），
    它们不是故事内容，留在正文里就是脏标记。
    正文第一行标题（形如 `# 守门人`）要保留——那是原稿的标题。
    """
    lines = text.split("\n")
    first_content = next((i for i, line in enumerate(lines) if line.strip()), None)
    kept, dropped = [], 0
    for index, line in enumerate(lines):
        if index != first_content and line.strip() and (
            _HEADING_RE.match(line) or _NUMERAL_RE.match(line)
        ):
            dropped += 1
            continue
        kept.append(line)
    return "\n".join(kept), dropped


def _collapse_duplicate_paragraphs(text: str) -> tuple[str, int]:
    """相邻的完全重复段落只留一段（模型跨块写作时会重写上一块的结尾）。"""
    kept, dropped, prev = [], 0, None
    for line in text.split("\n"):
        stripped = line.strip()
        if stripped and stripped == prev:
            dropped += 1
            continue
        kept.append(line)
        if stripped:
            prev = stripped
    return "\n".join(kept), dropped


def _collapse_duplicate_sentences(text: str) -> tuple[str, int]:
    """段内连续重复的句子只留一句（模型爱把同一句复制两遍再往下写）。"""
    total = 0
    out: list[str] = []
    for para in text.split("\n"):
        if not para.strip():
            out.append(para)
            continue
        pieces = re.split(r"(?<=[。！？])", para)
        kept: list[str] = []
        prev = None
        for piece in pieces:
            key = piece.strip()
            if key and key == prev:
                total += 1
                continue
            kept.append(piece)
            if key:
                prev = key
        out.append("".join(kept))
    return "\n".join(out), total


def _tidy_blank_lines(text: str) -> str:
    """压缩多余空行、去掉行尾空白。"""
    text = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", text)
    lines = [line.rstrip() for line in text.split("\n")]
    return "\n".join(lines).strip()


def normalize(text: str) -> Normalized:
    """返回规范化后的文本与改动说明（不改字词，只改标点与结构性冗余）。"""
    notes: list[str] = []

    text, separators = _drop_separator_lines(text)
    if separators:
        notes.append(f"删除模型自作的分隔线 {separators} 行")
    text, markings = _drop_stray_markings(text)
    if markings:
        notes.append(f"删除模型自作的小节标记 {markings} 处")
    text, dup_paras = _collapse_duplicate_paragraphs(text)
    if dup_paras:
        notes.append(f"合并重复段落 {dup_paras} 处")
    text, dup_sents = _collapse_duplicate_sentences(text)
    if dup_sents:
        notes.append(f"合并段内重复句子 {dup_sents} 处")

    text, quotes = fix_quotes(text)
    if quotes:
        notes.append(f"英文引号 {quotes} 个 → 中文引号")
    if quotes % 2:
        notes.append("警告：引号个数为奇数，可能有一处未闭合")

    text, punct = fix_cjk_punct(text)
    if punct:
        notes.append(f"汉字间半角标点 {punct} 处 → 全角")

    return Normalized(text=_tidy_blank_lines(text), notes=notes)