#include "nn_types.h"

#if defined(EVAL_DEEP)

#include <cstring> // memset,wchar_t
#include <cmath>   // expf,logf

#include "../../usi.h"
#include "../../bitboard.h"

using namespace std;

namespace YaneuraOu {

namespace {
// 指し手に対して、Policy Networkの返してくる配列のindexを返すためのテーブル

uint16_t MoveLabel[0x10000][COLOR_NB];
}

namespace Eval::dlshogi {

// Aperyの手駒は、GOLDが末尾になっていないので変換テーブルを用意する。
PieceType HandPiece2PieceType[HandPieceNum] = {PAWN, LANCE, KNIGHT, SILVER, GOLD, BISHOP, ROOK};
//int       PieceType2HandPiece[PIECE_TYPE_NB] = { 0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 6 , 7 , 5 };

#if defined(TRT_NN_FP16)
const DType dtype_zero = __float2half(0.0f);
const DType dtype_one  = __float2half(1.0f);
#endif

#if 0  // dlshogiに忠実に書かれたコード

	// 入力特徴量を生成する。
	//   position  : このあとEvalNode()を呼び出したい局面
	//   packed_features1 : ここに書き出す。(事前に呼び出し元でバッファを確保しておくこと)
	//   packed_features2 : ここに書き出す。(事前に呼び出し元でバッファを確保しておくこと)
	void make_input_features(const Position& position, int batch_index, PType* packed_features1, PType* packed_features2)
	{
		int f1idx_b = batch_index * ((int)COLOR_NB * (int)MAX_FEATURES1_NUM * (int)SQ_NB);
		int f2idx_b = batch_index * ((int)MAX_FEATURES2_NUM);
		// set all zero
		// 特徴量の配列をゼロ初期化
		{
			// std::fill_n((DType*)features1, sizeof(NN_Input1)/sizeof(DType) , dtype_zero );
			// std::fill_n((DType*)features2, sizeof(NN_Input2)/sizeof(DType) , dtype_zero );
			const PType bmask[8] = { 0x00, 0x01, 0x03, 0x07, 0x0f, 0x1f, 0x3f, 0x7f };
			const PType emask[8] = { 0xfe, 0xfc, 0xf8, 0xf0, 0xe0, 0xc0, 0x80, 0x00 };
			int f1idx_e = f1idx_b + ((int)COLOR_NB * (int)MAX_FEATURES1_NUM * (int)SQ_NB - 1);
			int f2idx_e = f2idx_b + ((int)MAX_FEATURES2_NUM - 1);
			int f1idx_bu = f1idx_b >> 3;
			int f1idx_bl = f1idx_b & 7;
			int f1idx_eu = f1idx_e >> 3;
			int f1idx_el = f1idx_e & 7;
			int f2idx_bu = f2idx_b >> 3;
			int f2idx_bl = f2idx_b & 7;
			int f2idx_eu = f2idx_e >> 3;
			int f2idx_el = f2idx_e & 7;
			packed_features1[f1idx_bu] &= bmask[f1idx_bl];
			std::fill_n(&packed_features1[f1idx_bu + 1], f1idx_eu - f1idx_bu - 1, (PType)0);
			packed_features1[f1idx_eu] &= emask[f1idx_el];
			packed_features2[f2idx_bu] &= bmask[f2idx_bl];
			std::fill_n(&packed_features2[f2idx_bu + 1], f2idx_eu - f2idx_bu - 1, (PType)0);
			packed_features2[f2idx_eu] &= emask[f2idx_el];
		}

		const Bitboard occupied_bb = position.pieces();

		// 駒種ごとの利き・先後の区別はある。
		Bitboard attacks[COLOR_NB][PieceTypeNum];
		memset(&attacks, 0, sizeof(attacks));
		// これ本当にゼロクリア必要なのか？あとで

		for (Square sq = SQ_11; sq < SQ_NB; sq++)
		{
			Piece pc = position.piece_on(sq);
			if (pc != NO_PIECE)
				attacks[color_of(pc)][type_of(pc)] |= effects_from(pc, sq, occupied_bb);
		}

		// 入力特徴量1を生成する。
		for (Color c = BLACK; c < COLOR_NB ; ++c)
		{
			// 手番が後手の場合、色を反転して考える。
			Color c2 = (position.side_to_move() == BLACK) ? c : ~c;

			// 駒種ごとの配置
			Bitboard bb[PieceTypeNum];
			memset(&bb, 0, sizeof(bb));

			for (PieceType pt = PAWN; pt < (u32)PieceTypeNum; ++pt)
				bb[pt] = position.pieces(c , pt);

			for (Square sq = SQ_11; sq < SQ_NB; ++sq)
			{
				// 後手の場合、盤面を180度回転させて考える。
				Square sq2 = (position.side_to_move() == BLACK) ? sq : Flip(sq);

				// 以下、(盤面の)参照先は、cとsqによって表現されるが、(NNに渡すための特徴量の)格納先は、c2とsq2である。

				for (PieceType pt = PAWN; pt < (u32)PieceTypeNum; ++pt)
				{
					// 駒の配置
					if (bb[pt].test(sq))
					{
						// (*features1)[c2][pt - 1][sq2] = dtype_one;
						int f1idx = f1idx_b + (int)c2 * ((int)MAX_FEATURES1_NUM * (int)SQ_NB) + ((int)pt - 1) * ((int)SQ_NB) + (int)sq2;
						packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
					}
					// 駒種ごとの利き(有るか無いか)
					if (attacks[c][pt].test(sq))
					{
						// (*features1)[c2][PIECETYPE_NUM + pt - 1][sq2] = dtype_one;
						int f1idx = f1idx_b + (int)c2 * ((int)MAX_FEATURES1_NUM * (int)SQ_NB) + (PIECETYPE_NUM + pt - 1) * ((int)SQ_NB) + (int)sq2;
						packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
					}
				}

				// ある升sqに対するc側の利き数。MAX_ATTACK_NUM以上の利きは、MAX_ATTACK_NUM個であるとみなす。
				const int num = std::min(MAX_ATTACK_NUM, position.attackers_to(c, sq, occupied_bb).pop_count());
				for (int k = 0; k < num; k++)
				{
					// 利きの数のlayer数だけ、各layerに対してその升を1にしておく。
					// (*features1)[c2][PIECETYPE_NUM + PIECETYPE_NUM + k][sq2] = dtype_one;
					int f1idx = f1idx_b + (int)c2 * ((int)MAX_FEATURES1_NUM * (int)SQ_NB) + (PIECETYPE_NUM + PIECETYPE_NUM + k) * ((int)SQ_NB) + (int)sq2;
					packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
				}
			}

			// 手駒
			/*
				dlshogiのNNへの入力特徴量の手駒、順番がAperyのHandPiece enumの順になってて、これが普通に駒順(PieceType)と異なり、
				末尾がRookなのでわりと嫌らしい。(これに気づくのに1時間ぐらい要した)
				※ PieceTypeは末尾がGold。

				そもそもで言うと、Aperyが手駒をいつまでもPieceTypeと異なる順にしているのが悪いのだけども(Aperyのpiece.hppに
				次のようなコメントがある)、dlshogiでは、これはどちらかに統一したほうが良かったのではなかろうか。
				(やねうら王的には前者に統一してあるほうが嬉しい)

				> // 持ち駒を表すときに使用する。
				> // todo: HGold を HRook の後ろに持っていき、PieceType との変換を簡単に出来るようにする。

				これ、あとでdlshogiのNNを自分の探索部で使おうとする人は、同じ問題でハマると思う。😥
			*/

			// NN_Input2は、[COLOR_NB * MAX_PIECES_IN_HAND_SUM + 王手か(1) ][SQ_NB]
			// なので、この一つ目のindexを[COLOR_NB][MAX_PIECES_IN_HAND_SUM]と解釈しなおす。
			// ※　こうしたほうがコードが簡単になるので。
			// auto features2_hand = reinterpret_cast<DType(*)[COLOR_NB][MAX_PIECES_IN_HAND_SUM][SQ_NB]>(features2);
			Hand hand = position.hand_of(c);
			int p = 0;
			for (int hp = 0; hp < HandPieceNum; ++hp)
			{
				PieceType pt = HandPiece2PieceType[hp];
				int num = std::min(hand_count(hand, pt), MAX_PIECES_IN_HAND[hp]);
				{
					// std::fill_n((*features2_hand)[c2][p], (int)SQ_NB * num, dtype_one);
					int f2idx = f2idx_b + (int)c2 * ((int)MAX_PIECES_IN_HAND_SUM) + p;
					for (int i = 0; i < num; ++i) {
						packed_features2[(f2idx + i) >> 3] |= (1 << ((f2idx + i) & 7));
					}
				}
				p += MAX_PIECES_IN_HAND[hp]; // 駒種ごとに割り当てられているlayer数が決まっているので、次の駒種用のlayerにいく。
			}
		}

		// 王手がかかっているか(のlayerが1枚)
		if (position.in_check()) {
			// std::fill_n((*features2)[MAX_FEATURES2_HAND_NUM], SQ_NB, dtype_one);
			int f2idx = f2idx_b + (int)MAX_FEATURES2_HAND_NUM;
			packed_features2[f2idx >> 3] |= (1 << (f2idx & 7));
		}
	}

#endif

#if 1  // 頑張って独自の最適化を行ったコード

// make_input_features()の下請け。
// SideToMove : 現局面の手番。
// 引数の意味は、make_input_features()と同じ。
template<Color SideToMove>
void make_input_features_sub(const Position& position,
                             int             batch_index,
                             PType*          packed_features1,
                             PType*          packed_features2) {
    int f1idx_b = batch_index * ((int) COLOR_NB * (int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB);
    int f2idx_b = batch_index * ((int) MAX_FEATURES2_NUM);
    // set all zero
    // 特徴量の配列をゼロ初期化
    {
        // std::fill_n((DType*)features1, sizeof(NN_Input1)/sizeof(DType) , dtype_zero );
        // std::fill_n((DType*)features2, sizeof(NN_Input2)/sizeof(DType) , dtype_zero );
        const PType bmask[8] = {0x00, 0x01, 0x03, 0x07, 0x0f, 0x1f, 0x3f, 0x7f};
        const PType emask[8] = {0xfe, 0xfc, 0xf8, 0xf0, 0xe0, 0xc0, 0x80, 0x00};
        int f1idx_e  = f1idx_b + ((int) COLOR_NB * (int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB - 1);
        int f2idx_e  = f2idx_b + ((int) MAX_FEATURES2_NUM - 1);
        int f1idx_bu = f1idx_b >> 3;
        int f1idx_bl = f1idx_b & 7;
        int f1idx_eu = f1idx_e >> 3;
        int f1idx_el = f1idx_e & 7;
        int f2idx_bu = f2idx_b >> 3;
        int f2idx_bl = f2idx_b & 7;
        int f2idx_eu = f2idx_e >> 3;
        int f2idx_el = f2idx_e & 7;
        packed_features1[f1idx_bu] &= bmask[f1idx_bl];
        std::fill_n(&packed_features1[f1idx_bu + 1], f1idx_eu - f1idx_bu - 1, (PType) 0);
        packed_features1[f1idx_eu] &= emask[f1idx_el];
        packed_features2[f2idx_bu] &= bmask[f2idx_bl];
        std::fill_n(&packed_features2[f2idx_bu + 1], f2idx_eu - f2idx_bu - 1, (PType) 0);
        packed_features2[f2idx_eu] &= emask[f2idx_el];
    }

    // 各升の利きの数の集計用の配列
    u8 effect_num[SQ_NB][COLOR_NB] = {};

    // 盤上の駒のある場所
    const Bitboard pieces = position.pieces();

    // 歩
    auto pawn_bb = position.pieces(PAWN);

    // 歩以外の盤上の駒
    auto pieces_without_pawns = position.pieces() & ~pawn_bb;

    // 先手の歩 , 後手の歩
    auto pawn_black = pawn_bb & position.pieces(BLACK);
    auto pawn_white = pawn_bb & position.pieces(WHITE);

    // 歩以外の駒それぞれに対して
    pieces_without_pawns.foreach ([&](Square sq) {
        Piece pc      = position.piece_on(sq);
        auto  attacks = effects_from(pc, sq, pieces);
        Color c       = color_of(pc);

        /*後手なら符号を反転させる*/;
        if (SideToMove == WHITE)
        {
            c  = ~c;
            sq = Flip(sq);
        }

        {
            // この駒のある場所を1にする
            // (*features1)[c][type_of(pc) - 1][sq] = dtype_one;
            int f1idx = f1idx_b + (int) c * ((int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB)
                      + ((int) type_of(pc) - 1) * ((int) SQ_NB) + (int) sq;
            packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
        }

        // この駒の利きを1にする
        attacks.foreach ([&](Square to) {
            // 後手なら、180度盤面を回転させた場所に
            if (SideToMove == WHITE)
                to = Flip(to);

            {
                // この駒の利きのある場所を1にする
                // (*features1)[c][PIECETYPE_NUM + type_of(pc) - 1][to] = dtype_one;
                int f1idx = f1idx_b + (int) c * ((int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB)
                          + ((int) PIECETYPE_NUM + (int) type_of(pc) - 1) * ((int) SQ_NB)
                          + (int) to;
                packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
            }

            // 各升の利きの数の集計用
            effect_num[to][c]++;
        });
    });

    // 先手の歩

    pawn_black.foreach ([&](Square sq) {
        if (SideToMove == WHITE)
            sq = Flip(sq);
        Color c = SideToMove;

        // 歩の升を1にする
        {
            // (*features1)[c][PAWN - 1][sq] = dtype_one;
            int f1idx = f1idx_b + (int) c * ((int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB)
                      + ((int) PAWN - 1) * ((int) SQ_NB) + (int) sq;
            packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
        }

        // 歩の利きのある升を1にする。
        Square to = (Square) (sq + (SideToMove == BLACK ? -1 : +1)) /*1升上*/;
        {
            // (*features1)[c][PIECETYPE_NUM + PAWN - 1][to] = dtype_one;
            int f1idx = f1idx_b + (int) c * ((int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB)
                      + ((int) PIECETYPE_NUM + (int) PAWN - 1) * ((int) SQ_NB) + (int) to;
            packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
        }

        // 各升の利きの数の集計用
        effect_num[to][c]++;
    });

    // 後手の歩

    pawn_white.foreach ([&](Square sq) {
        if (SideToMove == WHITE)
            sq = Flip(sq);
        Color c = ~SideToMove;

        {
            // (*features1)[c][PAWN - 1][sq] = dtype_one;
            int f1idx = f1idx_b + (int) c * ((int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB)
                      + ((int) PAWN - 1) * ((int) SQ_NB) + (int) sq;
            packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
        }
        Square to = (Square) (sq + (SideToMove == BLACK ? +1 : -1)) /*1升下*/;
        {
            // (*features1)[c][PIECETYPE_NUM + PAWN - 1][to] = dtype_one;
            int f1idx = f1idx_b + (int) c * ((int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB)
                      + ((int) PIECETYPE_NUM + (int) PAWN - 1) * ((int) SQ_NB) + (int) to;
            packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
        }

        effect_num[to][c]++;
    });

    // 利きの数を書いたlayerを生成する。
    // effect_numの集計結果が入っている。後手番なら盤面を180度回転させた時の値(先後が逆、升も逆)が入っている。
    for (Square sq = SQ_11; sq < SQ_NB; ++sq)
    {
        // ある升sqに対するc側の利き数。MAX_ATTACK_NUM以上の利きは、MAX_ATTACK_NUM個であるとみなす。
        int num = std::min(MAX_ATTACK_NUM, (int) effect_num[sq][BLACK]);
        for (int k = 0; k < num; k++)
        {
            // 利きの数のlayer数だけ、各layerに対してその升を1にしておく。
            // (*features1)[BLACK][PIECETYPE_NUM + PIECETYPE_NUM + k][sq] = dtype_one;
            int f1idx = f1idx_b + (int) BLACK * ((int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB)
                      + ((int) PIECETYPE_NUM + (int) PIECETYPE_NUM + k) * ((int) SQ_NB) + (int) sq;
            packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
        }

        // 後手も同様
        num = std::min(MAX_ATTACK_NUM, (int) effect_num[sq][WHITE]);
        for (int k = 0; k < num; k++)
        {
            // (*features1)[WHITE][PIECETYPE_NUM + PIECETYPE_NUM + k][sq] = dtype_one;
            int f1idx = f1idx_b + (int) WHITE * ((int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB)
                      + ((int) PIECETYPE_NUM + (int) PIECETYPE_NUM + k) * ((int) SQ_NB) + (int) sq;
            packed_features1[f1idx >> 3] |= (1 << (f1idx & 7));
        }
    }

    // 手駒
    for (Color c = BLACK; c < COLOR_NB; ++c)
    {
        // 手番が後手の場合、色を反転して考える。
        Color c2 = (position.side_to_move() == BLACK) ? c : ~c;
        /*
				dlshogiのNNへの入力特徴量の手駒、順番がAperyのHandPiece enumの順になってて、これが普通に駒順(PieceType)と異なり、
				末尾がRookなのでわりと嫌らしい。(これに気づくのに1時間ぐらい要した)
				※ PieceTypeは末尾がGold。

				そもそもで言うと、Aperyが手駒をいつまでもPieceTypeと異なる順にしているのが悪いのだけども(Aperyのpiece.hppに
				次のようなコメントがある)、dlshogiでは、これはどちらかに統一したほうが良かったのではなかろうか。
				(やねうら王的には前者に統一してあるほうが嬉しい)

				> // 持ち駒を表すときに使用する。
				> // todo: HGold を HRook の後ろに持っていき、PieceType との変換を簡単に出来るようにする。

				これ、あとでdlshogiのNNを自分の探索部で使おうとする人は、同じ問題でハマると思う。😥
			*/

        // NN_Input2は、[COLOR_NB * MAX_PIECES_IN_HAND_SUM + 王手か(1) ][SQ_NB]
        // なので、この一つ目のindexを[COLOR_NB][MAX_PIECES_IN_HAND_SUM]と解釈しなおす。
        // ※　こうしたほうがコードが簡単になるので。
        // auto features2_hand = reinterpret_cast<DType(*)[COLOR_NB][MAX_PIECES_IN_HAND_SUM][SQ_NB]>(features2);
        Hand hand = position.hand_of(c);
        int  p    = 0;
        for (int hp = 0; hp < HandPieceNum; ++hp)
        {
            PieceType pt  = HandPiece2PieceType[hp];
            const int mp  = MAX_PIECES_IN_HAND[hp];
            int       num = std::min(hand_count(hand, pt), mp);
            // std::fill_n((*features2_hand)[c2][p] , (int)SQ_NB * num, dtype_one);
            int f2idx = f2idx_b + (int) c2 * ((int) MAX_PIECES_IN_HAND_SUM) + p;
            for (int i = 0; i < num; ++i)
            {
                packed_features2[(f2idx + i) >> 3] |= (1 << ((f2idx + i) & 7));
            }

            // そこから後ろをゼロクリア
            // int rest = mp - num;
            // if (rest)
            //	std::fill_n((*features2_hand)[c2][p+num] ,(int)SQ_NB * rest, dtype_zero);

            p += MAX_PIECES_IN_HAND
              [hp];  // 駒種ごとに割り当てられているlayer数が決まっているので、次の駒種用のlayerにいく。
        }
    }

    if (position.in_check())
    {
        // 王手がかかっているか(のlayerが1枚)
        // std::fill_n((*features2)[MAX_FEATURES2_HAND_NUM], SQ_NB, position.in_check() ? dtype_one : dtype_zero);
        int f2idx = f2idx_b + (int) MAX_FEATURES2_HAND_NUM;
        packed_features2[f2idx >> 3] |= (1 << (f2idx & 7));
    }
}


// 入力特徴量を生成する。
//   position  : このあとEvalNode()を呼び出したい局面
//   packed_features1 : ここに書き出す。(事前に呼び出し元でバッファを確保しておくこと)
//   packed_features2 : ここに書き出す。(事前に呼び出し元でバッファを確保しておくこと)
void make_input_features(const Position& position,
                         int             batch_index,
                         PType*          packed_features1,
                         PType*          packed_features2) {
    position.side_to_move() == BLACK
      ? make_input_features_sub<BLACK>(position, batch_index, packed_features1, packed_features2)
      : make_input_features_sub<WHITE>(position, batch_index, packed_features1, packed_features2);
}
#endif

// 入力特徴量を展開する。GPU側で展開する場合は不要。
void extract_input_features(int        batch_size,
                            PType*     packed_features1,
                            PType*     packed_features2,
                            NN_Input1* features1,
                            NN_Input2* features2) {
    int    p1len = batch_size * ((int) COLOR_NB * (int) MAX_FEATURES1_NUM * (int) SQ_NB);
    int    p2len = batch_size * ((int) MAX_FEATURES2_NUM);
    DType* f1    = (DType*) features1;
    DType* f2    = (DType*) features2;
    for (int i = 0; i < p1len; ++i)
    {
        f1[i] = ((packed_features1[i >> 3] >> (i & 7)) & 1) != 0 ? dtype_one : dtype_zero;
    }
    for (int i = 0; i < p2len; ++i)
    {
        std::fill_n(&f2[i * (int) SQ_NB], (int) SQ_NB,
                    ((packed_features2[i >> 3] >> (i & 7)) & 1) != 0 ? dtype_one : dtype_zero);
    }
}

// MoveLabel配列を事前に初期化する。
// "isready"に対して呼び出される。
void init_move_label() {
    // 指し手としてありうる組み合わせ全部のMove16を生成して、
    // それの指し手に足してどんなlabelをつけるのかdlshogiのルーチンを
    // そのまま再現して、その返し値でMoveLabel配列を初期化する。

    // dlshogiのmake_move_label()
    auto dl_make_move_label = [](Move16 move16, Color color) {
        Square to   = move16.to_sq();
        Square from = move16.from_sq();
        bool   drop = move16.is_drop();

        // move direction
        int move_direction_label;
        if (!drop)
        {
            // 白の場合、盤面を180度回転
            if (color == WHITE)
            {
                to   = Flip(to);
                from = Flip(from);
            }

            const div_t to_d   = div(to, 9);
            const int   to_x   = to_d.quot;
            const int   to_y   = to_d.rem;
            const div_t from_d = div(from, 9);
            const int   from_x = from_d.quot;
            const int   from_y = from_d.rem;
            const int   dir_x  = from_x - to_x;
            const int   dir_y  = to_y - from_y;

            MOVE_DIRECTION move_direction =
              MOVE_DIRECTION_NONE;  // どれにも該当しないときは、このラベルにする。
            if (dir_y < 0 && dir_x == 0)
            {
                move_direction = UP;
            }
            else if (dir_y == -2 && dir_x == -1)
            {
                move_direction = UP2_LEFT;
            }
            else if (dir_y == -2 && dir_x == 1)
            {
                move_direction = UP2_RIGHT;
            }
            else if (dir_y < 0 && dir_x < 0)
            {
                move_direction = UP_LEFT;
            }
            else if (dir_y < 0 && dir_x > 0)
            {
                move_direction = UP_RIGHT;
            }
            else if (dir_y == 0 && dir_x < 0)
            {
                move_direction = LEFT;
            }
            else if (dir_y == 0 && dir_x > 0)
            {
                move_direction = RIGHT;
            }
            else if (dir_y > 0 && dir_x == 0)
            {
                move_direction = DOWN;
            }
            else if (dir_y > 0 && dir_x < 0)
            {
                move_direction = DOWN_LEFT;
            }
            else if (dir_y > 0 && dir_x > 0)
            {
                move_direction = DOWN_RIGHT;
            }

            // promote
            if (move16.is_promote())
            {
                move_direction = MOVE_DIRECTION_PROMOTED[move_direction];
            }
            move_direction_label = move_direction;
        }
        // 駒打ちの場合
        else
        {
            // 後手の駒打ちなのでtoの場所だけを反転。
            if (color == WHITE)
                to = Flip(to);
            PieceType pt         = move16.move_dropped_piece();
            const int hand_piece = int(
              pt
              - PAWN);  // Aperyの駒打ち、駒の順番はPieceType順なのでPieceType2HandPiece[pt];は不要。
            move_direction_label = MOVE_DIRECTION_NUM + hand_piece;
        }

        return 9 * 9 * move_direction_label + to;
    };

    for (auto color : COLOR)
        // 手駒はfromの位置がSQ_NB～SQ_NB+6
        for (Square from_sq = SQ_ZERO; from_sq < SQ_NB + 7; ++from_sq)
            for (auto to_sq : SQ)
                // 成りと成らずと
                for (int promote = 0; promote < 2; ++promote)
                {
                    // 駒打ちであるか
                    bool drop = from_sq >= SQ_NB;

                    // 駒打ちの成りはない
                    if (drop && promote)
                        continue;

                    Move16 move;
                    if (!drop)
                    {
                        move = !promote ? make_move16(from_sq, to_sq)
                                        : make_move_promote16(from_sq, to_sq);
                    }
                    else
                    {
                        PieceType pt = (PieceType) (from_sq - (int) SQ_NB + PAWN);
                        move         = make_move_drop16(pt, to_sq);
                    }

                    // dlshogiのmake_move_label()を呼び出して初期化する。
                    MoveLabel[move.to_u16()][color] = dl_make_move_label(move, color);
                }

#if 0
		std::set<u16> s;
		for (auto c : COLOR)
			for (u32 i = 0; i < 0x10000; ++i)
				s.insert(MoveLabel[i][c]);
		std::cout << s.size() << std::endl;
		// 出現する組み合わせは、1969 - 1 = 1968通り。
		// いまは、27*81 = 2187通りPolicy Networkが返してくるので、1割ぐらい削減できそう。
#endif
}

// 指し手に対して、Policy Networkの返してくる配列のindexを返す。
int make_move_label(Move move, Color color) { return MoveLabel[move.to_u16()][color]; }

// Boltzmann distribution
// see: Reinforcement Learning : An Introduction 2.3.SOFTMAX ACTION SELECTION
// →　第二版が無料で公開されているので、そちらを参照するようにしたほうが良いのでは。
//		Reinforcement Learning: An Introduction 2nd Ed.
//		http://incompleteideas.net/book/the-book.html

// Softmaxの時の温度パラメーター。
// エンジンオプションの"Softmax_Temperature"で設定できる。

/*
		softmax関数は⇓こう。
			softmax(x_i)   = exp(x_i) / Σ exp(x_j) for j
		ここに温度パラメーターTを導入。(これがSoftmax_Temparature)
			softmax_T(x_i) = exp(x_i / T) / Σ exp(x_j / T) for j
		そうすると分布の分散が変わる。
		Tが大きいとx_iの範囲が縮まるため、分散は下がる。
		Tが小さいと分散は広がる。

		探索で読み抜けする時は、Tを下げるように調整する。
	*/

constexpr float default_softmax_temperature = 1.0f;
float           beta                        = 1.0f / default_softmax_temperature;

void set_softmax_temperature(const float temperature) { beta = 1.0f / temperature; }

void softmax_temperature_with_normalize(std::vector<float>& log_probabilities) {

    // apply beta exponent to probabilities(in log space)

    float max = numeric_limits<float>::min();
    for (float& x : log_probabilities)
    {
        x *= beta;
        if (x > max)
        {
            max = x;
        }
    }

    // オーバーフローを防止するため最大値で引く

    /*
		note :
			softmax関数の定義は⇓こうなので
				softmax(x_i) = exp(x_i) / Σ exp(x_j) for j
			x_i + cのように定数加算したところで
				softmax(x_i + c) = exp(x_i + c) / Σ exp(x_j + c) for j
								 = exp(x_i)exp(c) / Σ exp(x_j)exp(c) for j
			でexp(c)で約分できて
								 = softmax(x_i)
			となるので分布は変わらない。
		*/

    float sum = 0.0f;
    for (float& x : log_probabilities)
    {
        x = expf(x - max);
        sum += x;
    }
    // normalize
    for (float& x : log_probabilities)
    {
        x /= sum;
    }
}

// 評価値から価値(勝率)に変換
// スケールパラメータは、elmo_for_learnの勝率から調査した値
// 何かの変換の時に必要になる。
float cp_to_value(const Value score, const float eval_coef) {
    return 1.0f / (1.0f + expf(-(float) score / eval_coef));
}

// 価値(勝率)を評価値[cp]に変換。
// USIではcp(centi-pawn)でやりとりするので、そのための変換に必要。
// 	 eval_coef : 勝率を評価値に変換する時の定数。default = 756
//
// 返し値 :
//   +29900は、評価値の最大値
//   -29900は、評価値の最小値
//   +30000,-30000は、(おそらく)詰みのスコア
Value value_to_cp(const float score, const float eval_coef) {
    int cp;
    if (score == 1.0f)
        cp = 30000;
    else if (score == 0.0f)
        cp = -30000;
    else
    {
        cp = (int) (-logf(1.0f / score - 1.0f) * eval_coef);

        // 勝率がオーバーフローしてたらclampしておく。
        cp = std::clamp(cp, -29900, +29900);
    }

    return (Value) cp;
}

// この評価関数で用いるテーブルの初期化。
// 💡 起動時に1度だけ呼び出してもらいたい。isready()タイミングでも可。
void init()
{
    // 初回初期化
    static bool initialized = [] {
        // 指し手に対して、Policy Networkの返してくる配列のindexを返すテーブルの初期化
        dlshogi::init_move_label();
        return true;
    }();
}

} // namespace Eval::dlshogi
} // namespace YaneuraOu

#endif // defined(EVAL_DEEP)
