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#ifndef NMDATASENSITIVE_H
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#define NMDATASENSITIVE_H
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#include <QObject>
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#include <QList>
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#include <QVector>
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#include <QString>
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#include <QSharedPointer>
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#include <vector>
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#include "nmData_global.h"
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#include "nmDataBase.h"
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#include "nmDataAttribute.h"
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#include "nmDataAutomaticFitting.h"
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#include <rapidjson/document.h>
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class NM_DATA_EXPORT nmDataSensitive : public nmDataBase
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{
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Q_OBJECT
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public:
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// 顶部 Calculation type
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enum CalculationType
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{
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CALC_DETERMINISTIC = 0,
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CALC_DETERMINISTIC_MULTIVARIATE = 1,
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CALC_MONTE_CARLO = 2
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};
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struct NM_DATA_EXPORT VariableSampling
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{
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// 变量所属分组
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QString m_varGroup;
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// 变量名称
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QString m_varName;
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// 是否勾选
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bool m_enabled;
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// Mode 枚举
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enum Mode
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MODE_AUTOMATIC = 0,
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MODE_MANUAL = 1
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};
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// Mode 存储字段
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Mode m_mode;
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// Log? 勾选
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bool m_log;
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// Number
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int m_number;
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// 数据参数
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nmDataAttribute m_modelValue; // Model value
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nmDataAttribute m_minValue; // Minimum
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nmDataAttribute m_maxValue; // Maximum
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// 表格中的数值列表
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QVector<double> m_values;
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// Monte-Carlo 分布设置与确定性取值独立，随分析配置保存。
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enum Distribution { NORMAL, LOGNORMAL, TRUNCATED_NORMAL, TRUNCATED_LOGNORMAL, UNIFORM, TRIANGULAR };
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Distribution m_distribution;
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bool m_distributionInitialized;
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double m_mean, m_stdDev, m_peak, m_distributionMin, m_distributionMax;
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bool distributionQuantile(double probability, double& value, bool limitToPhysicalRange = true) const;
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VariableSampling();
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// JSON 序列化 / 反序列化
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rapidjson::Value ToJsonValue(rapidjson::Document::AllocatorType& allocator) const;
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void FromJsonValue(const rapidjson::Value& jsonValue);
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// varGroup
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QString getVarGroup() const;
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void setVarGroup(const QString& group);
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// varName
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QString getVarName() const;
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void setVarName(const QString& name);
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// enabled
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bool getEnabled() const;
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void setEnabled(bool e);
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// mode
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Mode getMode() const;
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void setMode(Mode m);
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// log
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bool getLog() const;
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void setLog(bool l);
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// number
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int getNumber() const;
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void setNumber(int n);
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// modelValue
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nmDataAttribute& getModelValue();
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void setModelValue(const nmDataAttribute& attr);
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// minValue
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nmDataAttribute& getMinValue();
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void setMinValue(const nmDataAttribute& attr);
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// maxValue
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nmDataAttribute& getMaxValue();
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void setMaxValue(const nmDataAttribute& attr);
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// values
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QVector<double>& getValues();
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void setValues(const QVector<double>& vals);
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// 自动采样始终保留原始精度；手动模式直接返回用户指定值。
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QVector<double> samplingValues() const;
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};
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// 运行结果属于分析数据，求解器与界面共用同一结构，避免重复复制整批曲线。
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struct RunResult
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{
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RunResult() : m_nRunIndex(0), m_dPressureRmse(-1.0), m_bSucceeded(false), m_bCancelled(false), m_bVisible(true) {}
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quint64 m_nRunIndex;
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QVector<double> m_vecParameters;
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QVector<double> m_vecFittedParameters; // 本组 LM 最优值，与批次拟合参数顺序一致。
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QVector<QVector<double> > m_vecPressure;
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QVector<QVector<double> > m_vecLogLog;
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QVector<QVector<double> > m_vecSemiLog;
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double m_dPressureRmse; // Monte-Carlo 压力均方根误差（MPa），-1 表示尚无有效误差。
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bool m_bSucceeded;
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bool m_bCancelled;
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bool m_bVisible;
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QString m_sFailureReason;
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};
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struct NM_DATA_EXPORT BatchResult
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{
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BatchResult() : m_calcType(CALC_DETERMINISTIC), m_dFilterThreshold(-1.0), m_nHistogramVariable(-1), m_nHistogramBins(20), m_bCompleted(false), m_bStopped(false) {}
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CalculationType m_calcType;
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QList<VariableSampling> m_variables; // 求解时冻结的配置，独立于之后的参数编辑。
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QList<nmDataAttribute> m_fitParameters; // 名称、基准单位和本批分析开始时的模型值。
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QStringList m_fitParameterCodes; // 对应 XML 的参数编码，与拟合参数同序。
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QString m_sWellCode;
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QString m_sWellName;
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QString m_sAxisXName;
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QString m_sAxisXUnit;
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QString m_sAxisYName;
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QString m_sAxisYUnit;
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QVector<QVector<double> > m_vecHistoryLogLog;
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QVector<QVector<double> > m_vecBaseLogLog; // 批次启动时原模型已有的数值解。
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std::vector<RunResult> m_runs;
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// 散点筛选阈值随当前批次保存，负值表示尚未筛选。
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double m_dFilterThreshold;
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int m_nHistogramVariable; // -1 为误差，其余为拟合参数下标。
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int m_nHistogramBins; // 直方图分箱数，与统计变量一起恢复。
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bool statisticValue(const RunResult& run, int variable, double& value) const;
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bool filteredParameterBounds(int index, double& minimum, double& maximum, bool fitted = false) const;
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bool m_bCompleted;
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bool m_bStopped;
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QString m_sFailureReason;
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rapidjson::Value ToJsonValue(rapidjson::Document::AllocatorType& allocator) const;
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void FromJsonValue(const rapidjson::Value& value);
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};
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public:
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nmDataSensitive();
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~nmDataSensitive();
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nmDataSensitive(const nmDataSensitive& other);
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nmDataSensitive& operator=(const nmDataSensitive& other);
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// === 实现 nmDataBase 的抽象方法 ===
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virtual rapidjson::Value ToJsonValue(rapidjson::Document::AllocatorType& allocator) const override;
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virtual void FromJsonValue(const rapidjson::Value& jsonValue) override;
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// === Calculation type ===
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CalculationType getCalculationType() const;
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void setCalculationType(CalculationType type);
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// 第四种仍复用 Monte-Carlo 采样，独立保存改善开关与确认的拟合设置。
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bool isImproveEnabled() const;
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void setImproveEnabled(bool enabled);
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QSharedPointer<const nmSensitivityFitSettings> getImproveSettings() const;
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void setImproveSettings(const QSharedPointer<const nmSensitivityFitSettings>& settings);
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// === 总模型数 ===
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quint64 getTotalModelCount() const;
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void setTotalModelCount(quint64 count);
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quint64 calculateModelCount(bool* overflow = nullptr) const;
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// 返回与变量列表对应的基准单位值，未改变的参数保持模型值。
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bool getRunValues(quint64 runIndex, QVector<double>& values) const;
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// 每次预览重新分层抽样，生成和预览滚动复用本批结果。
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bool resampleMonteCarlo(QString* error = nullptr);
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// 采样设置改变后丢弃旧样本，下次预览或生成时重建。
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void clearMonteCarloSamples();
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int getMonteCarloCount() const;
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void setMonteCarloCount(int count);
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bool usesBaseUnits() const;
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void setUsesBaseUnits(bool enabled);
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// 后台运行时由任务独占，线程结束后交给分析数据管理并由界面修改可见性。
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QSharedPointer<BatchResult> getResults() const;
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void setResults(const QSharedPointer<BatchResult>& results);
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// === 变量列表 ===
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QList<VariableSampling>& getVariables();
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const QList<VariableSampling>& getVariables() const;
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void setVariables(const QList<VariableSampling>& vars);
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int getVariableCount() const;
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VariableSampling& getVariable(int index);
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private:
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CalculationType m_calcType;
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bool m_improveEnabled;
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QSharedPointer<const nmSensitivityFitSettings> m_improveSettings;
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quint64 m_totalModelCount;
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bool m_usesBaseUnits;
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QList<VariableSampling> m_variables;
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int m_monteCarloCount;
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QVector<QVector<double> > m_monteCarloValues;
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QSharedPointer<BatchResult> m_results;
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};
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#endif // NMDATASENSITIVE_H
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