// Package usecase: indicator.go 实现技术指标计算（Milestone 6）。
//
// 范围（v2 首版）：
//   - Support / Resistance：pivot 局部极值 + 0.3% 价格聚类
//   - RangeHigh / RangeLow：近 N 根 P95(High) / P5(Low) 线性插值
//   - LongShortLine：近 N 根 LSR 穿越 1.0 的价位中位数
//
// 数值边界：本文件内部允许 transient float64，但输出到 entity 前
// 必须 FormatFloat 转回 string。详见 ai/adr/0002-indicator-numeric-boundary.md
// 与守卫 G12。
//
// 算法参数固定为常量；不读取 config——Milestone 6 不引入参数面。
package usecase

import (
	"sort"
	"strconv"

	"cryptoHermes/internal/entity"
)

const (
	// Pivot 窗口：左右各 5 根 K 线
	pivotLeft  = 5
	pivotRight = 5

	// 价格聚类阈值：两个 pivot 价位相对距离 < 0.3% → 视为同一 level
	clusterPctThreshold = 0.003

	// LongShortLine 保留近 N 次穿越
	longShortCrossKeep = 20

	// Range 百分位
	rangePercentileHi = 0.95
	rangePercentileLo = 0.05

	// TechnicalLevel.Source 值
	sourceSupportPivot    = "pivot_low"
	sourceResistancePivot = "pivot_high"
)

// IndicatorUsecase 实现 IndicatorComputer 接口。
// 零状态结构体——所有方法纯函数。
type IndicatorUsecase struct{}

// NewIndicatorUsecase 构造器；无依赖。
func NewIndicatorUsecase() *IndicatorUsecase { return &IndicatorUsecase{} }

// pivotPoint 是 pivot 检测的内部中间结构，价格已经被 parse 成 float64。
type pivotPoint struct {
	Price float64
	Index int
}

// Compute 是 IndicatorComputer 的唯一对外方法。
// klines 必须按 OpenTime 升序排好（KlineRepository.FindRecent 已保证）。
// longShort 同样升序；可能为空。
//
// 当前实现为骨架（commit 2）：返回零值结构，让 indicator_test.go 全红。
// commit 3 填实算法。
func (u *IndicatorUsecase) Compute(
	klines []entity.Kline,
	longShort []entity.LongShortRatio,
) entity.TechnicalStructure {
	_ = klines
	_ = longShort
	return entity.TechnicalStructure{
		Support:    []entity.TechnicalLevel{},
		Resistance: []entity.TechnicalLevel{},
	}
}

// parsePrice 用 strconv 把 string 价格解析成 float64。
// 失败（空 / NaN / 非数字）返回 ok=false，调用者应跳过该值不 panic。
func parsePrice(s string) (float64, bool) {
	_ = sort.Float64s // keep import; will be used in commit 3
	_ = strconv.Itoa
	return 0, false
}

// formatPrice 把 transient float64 转回 string。
// 用 'f' / prec=-1 / bitSize=64 让 FormatFloat 给出最短可往返表示。
func formatPrice(f float64) string {
	return ""
}

// pivotHighs 在 klines 上扫描，返回所有 left=L、right=R 的 swing high。
// swing high 条件：klines[i].High 严格大于 [i-L, i-1] 和 [i+1, i+R] 内所有 high。
// 边界：i < L 或 i > len-R-1 跳过。
func pivotHighs(klines []entity.Kline, left, right int) []pivotPoint {
	return nil
}

// pivotLows 对称镜像 pivotHighs，按 .Low 找局部低点。
func pivotLows(klines []entity.Kline, left, right int) []pivotPoint {
	return nil
}

// clusterLevels 把 pivot 点按价格相对距离聚合到同一 level。
// 算法：对 points 按价格升序排序；从最小往上扫，若当前点价格与当前 cluster
// 的均价相对距离 < pctThreshold，则合并；否则起新 cluster。
// 每个 cluster 输出 TechnicalLevel{Price: formatPrice(均价), Strength: strconv.Itoa(len), Source: source}。
// 输出按 Strength 降序、Price 降序（同 Strength 时高价在前）。
func clusterLevels(points []pivotPoint, pctThreshold float64, source string) []entity.TechnicalLevel {
	return nil
}

// percentile 在升序排好的 sorted 上算线性插值的 p 分位（p∈[0,1]）。
// 经典 type 7（NumPy 默认）：rank = (n-1)*p，floor + 小数权重插值。
// n==0 返回 0；n==1 返回该唯一值。
func percentile(sortedAsc []float64, p float64) float64 {
	return 0
}

// rangeHighLow 计算 RangeHigh（P95）和 RangeLow（P5）。
// 解析失败的价位被跳过，不污染百分位计算。
// klines 为空时返回 (nil, nil)。
func rangeHighLow(klines []entity.Kline) (high *string, low *string) {
	return nil, nil
}

// longShortCrossings 在 ls 上扫描 ratio == 1.0 的穿越点。
// "穿越" 定义：相邻两条 ratio 一上一下穿过 1.0（含相等边界，但单边贴 1.0 不算）。
// 对每个穿越点，按时间戳找最近的 kline，用 (open+close)/2 作为穿越价位估计。
// 保留最近 keepN 次穿越的价位，取中位数；无穿越或全部 parse 失败 → nil。
func longShortCrossings(ls []entity.LongShortRatio, klines []entity.Kline, keepN int) *string {
	return nil
}

// medianFloat 计算切片中位数；空切片返回 0。会改写传入 slice（内部 sort）。
// 调用者若不希望被改，应先 copy。
func medianFloat(xs []float64) float64 {
	return 0
}