#ifndef __UCTSEARCH_H_INCLUDED__
#define __UCTSEARCH_H_INCLUDED__

#include "../../config.h"
#if defined(YANEURAOU_ENGINE_DEEP)
#include "../../position.h"
#include "../../mate/mate.h"

#include "Node.h"
#include "PvMateSearch.h"

// この探索部は、NN専用なので直接読み込む。

#include "../../eval/deep/nn_types.h"
#include "../../eval/deep/nn.h"

namespace dlshogi
{
using namespace YaneuraOu::Eval::dlshogi;

class UctSearcher;
class DlshogiSearcher;
struct SearchOptions;

// UctSearcher(探索用スレッド)をGPU一つ利用する分ずつひとまとめにしたもの。
// 一つのGPUにつき、UctSearchThreadGroupひとつが対応する。
class UctSearcherGroup
{
public:
	UctSearcherGroup() :  threads(0) , gpu_id(-1) , policy_value_batch_maxsize(0){}

	// 初期化
	// "isready"に対して呼び出される。
	// スレッド生成は、やねうら王フレームワーク側で行う。
	//   model_path                 : 読み込むmodel path
	//   new_thread                 : このインスタンスが確保するUctSearcherの数
	//   gpu_id                     : このインスタンスに紐付けられているGPU ID
	//   policy_value_batch_maxsize : このインスタンスが生成したスレッドがNNのforward()を呼び出す時のbatchsize
	void Initialize(const std::string& model_path , const int new_thread, const int gpu_id, const int policy_value_batch_maxsize);

	// ニューラルネットのforward() (順方向の伝播 = 推論)を呼び出す。
	void nn_forward(const int batch_size, PType* p1, PType* p2, NN_Input1* x1, NN_Input2* x2, NN_Output_Policy* y1, NN_Output_Value* y2)
	{
#if !defined(UNPACK_CUDA)
		// 入力特徴量を展開する。GPU側で展開する場合は不要。
		extract_input_features(batch_size, p1, p2, x1, x2);
#endif
		mutex_gpu.lock();
		nn->forward(batch_size, p1, p2, x1, x2, y1, y2);
		mutex_gpu.unlock();
	}

	// 各探索スレッドは探索開始時に(nn_forward()の呼び出しまでに)、この関数を呼び出してスレッドとGPUとを紐付けないといけない。
	void set_device() { nn->set_device(gpu_id); }

	// やねうら王では、スレッドの生成～解体はThreadクラスが行うので、これらはコメントアウト。

	//	void Run();
	//	void Join();
	//#ifdef THREAD_POOL
	//	void Term();
	//#endif

	// -- やねうら王独自拡張

	// GPU側のメモリ確保を抽象化。

	// forward()に渡す用のメモリを確保して返す。
	//   T型のnum要素からなる配列を確保して返す。
	template <class T>
	T* gpu_memalloc(size_t num) { return (T*)nn->alloc(sizeof(T) * num ); }

	template <class T>
	void gpu_memfree(T* t) { nn->free((void*)t); }

	// dlshogiではglobalだった変数へのアクセスはこれを通じて行う。
	// set_dlsearcher()をコンストラクタ呼び出し直後に行うものとする。
	DlshogiSearcher* get_dlsearcher() const { return dlshogi_searcher; }
	void set_dlsearcher(DlshogiSearcher* ds) { dlshogi_searcher = ds; }

	// 保持しているn番目のUctSearcherを返す。
	UctSearcher* get_uct_searcher(int n) { return &searchers[n]; }

private:

	// dlshogiではglobalだった変数
	DlshogiSearcher* dlshogi_searcher;

	// このインスタンスが関連付いているGPUのID
	// Initialize()で引数として渡される。
	int gpu_id;

	// このインスタンスが確保するスレッド数
	// Initialize()で引数として渡される。
	size_t threads;

	// UCTSearcher
	// このインスタンスはthreadsの数だけ作成されている。
	std::vector<UctSearcher> searchers;

	// ニューラルネット
	std::shared_ptr<Eval::dlshogi::NN> nn;

	// このインスタンスが生成したスレッドがNNのforward()を呼び出す時のbatchsize
	// Initialize()で引数として渡される。
	int policy_value_batch_maxsize;

	// ↑のnnにアクセスする時のmutex
	std::mutex mutex_gpu;

	// --- やねうら王独自拡張

	// nnが保持しているモデルのpath。
	// 異なるモデルになった時に前のものを開放して確保しなおす。
	std::string model_path;
};

// leaf nodeまでに辿ったNodeを記録しておく構造体。
// ※　dlshogiではtrajectory_t
struct NodeTrajectory {
	Node*			node;   // Node
	ChildNumType	index;  // そのnodeで何番目のchild[index]を選択したのか

	NodeTrajectory(Node* node, ChildNumType index) : node(node), index(index) {}
};

// NodeTrajectoryのvector
// ※　dlshogiではtrajectories_t
typedef std::vector<NodeTrajectory> NodeTrajectories;

// 訪問したNodeに対してEvalNodeが完了した時に辿るための構造体。
// ※　dlshogiではvisitor_t
struct NodeVisitor {
	// 訪問してきたNode
	NodeTrajectories trajectories;

	// leaf nodeでのvalue_win。(これを辿ってきたNodeに対して符号を反転させながら伝播させていく)
	// Eval()したときに、NNから返ってきたこの局面のvalue(期待勝率)の値。
	// ただし詰み探索などで子ノードから伝播した場合、以下の定数をとることがある。
	// ・このノードで勝ちなら      VALUE_WIN   // 子ノードで一つでもVALUE_LOSEがあればその指し手を選択するので       VALUE_WIN
	// ・このノードで負けなら      VALUE_LOSE  // 子ノードがすべてVALUE_WINであればどうやってもこの局面では負けなのでVALUE_LOSE
	// ・このノードで引き分けなら、VALUE_DRAW
	// 備考) RepetitionWin (連続王手の千日手による反則勝ち) , RepetitionSuperior(優等局面)の場合も、VALUE_WINに含まれる。
	//       RepetitionLose(連続王手の千日手による反則負け) , RepetitionSuperior(劣等局面)の場合も、VALUE_LOSEに含まれる。
	// この変数は、UctSearcher::SelectMaxUcbChild()を呼び出した時に、子ノードを調べて、その結果が代入される。
	float value_win;
};

// バッチの要素
// EvalNode()ごとにどのNodeとColorから呼び出されたのかを記録しておく構造体。
// NNから返し値がもらえた時に、ここに記録されているNodeについて、その情報を更新する。
struct BatchElement {
	Node*	node;       // どのNodeに対するEvalNode()なのか。
	Color	color;      // その時の手番

#if defined(USE_POLICY_BOOK)
	HASH_KEY key;       // この局面のhash key
#endif

	// 通常の探索では、このポインターはNodeVisitor::value_win を指している。
	float* value_win; // leaf nodeでのvalue_winの値(これを辿ってきたNodeに対して符号を反転させながら伝播させていく)
};

// UCT探索を行う、それぞれのスレッドを表現する。
// UctSearcherGroupは、このインスタンスを集めたもの。1つのGPUに対してUctSearcherGroupのインスタンスが1つ割り当たる。
class UctSearcher
{
public:
	UctSearcher(UctSearcherGroup* grp, const int thread_id, const int policy_value_batch_maxsize) :
		grp(grp),
		thread_id(thread_id),
		// やねうら王では、スレッドはこのクラスが保有しないので、スレッドhandle不要。
		//		handle(nullptr),
		//#ifdef THREAD_POOL
		//		ready_th(true),
		//		term_th(false),
		//#endif
		policy_value_batch_maxsize(policy_value_batch_maxsize),
		// df-pn mate solverをleaf nodeで使う。
		mate_solver(Mate::Dfpn::DfpnSolverType::Node16bitOrdering)
	{
		// 推論(NN::forward())のためのメモリを動的に確保する。
		// GPUを利用する場合は、GPU側のメモリを確保しなければならないので、alloc()は抽象化されている。

		packed_features1 = grp->gpu_memalloc<PType>((policy_value_batch_maxsize * ((int)COLOR_NB * (int)MAX_FEATURES1_NUM * (int)SQ_NB) + 7) >> 3);
		packed_features2 = grp->gpu_memalloc<PType>((policy_value_batch_maxsize * ((int)MAX_FEATURES2_NUM) + 7) >> 3);
		features1 = grp->gpu_memalloc<NN_Input1       >(policy_value_batch_maxsize);
		features2 = grp->gpu_memalloc<NN_Input2       >(policy_value_batch_maxsize);
		y1        = grp->gpu_memalloc<NN_Output_Policy>(policy_value_batch_maxsize);
		y2        = grp->gpu_memalloc<NN_Output_Value >(policy_value_batch_maxsize);

		policy_value_batch = new BatchElement[policy_value_batch_maxsize];

#ifdef MAKE_BOOK
		policy_value_book_key = new Key[policy_value_batch_maxsize];
#endif
	}

	// move counstructor
	UctSearcher(UctSearcher&& o) :
		grp(o.grp),
		thread_id(o.thread_id),
		mt(std::move(o.mt)),
		packed_features1(o.packed_features1),packed_features2(o.packed_features2),
		features1(o.features1),features2(o.features2),y1(o.y1),y2(o.y2),
		mate_solver(std::move(o.mate_solver))
	{
		o.packed_features1 = nullptr;
		o.packed_features2 = nullptr;
		o.features1 = nullptr;
		o.features2 = nullptr;
		o.y1 = nullptr;
		o.y2 = nullptr;
		policy_value_batch = nullptr;
	}

	~UctSearcher() {
		if (features1) // move counstructorによって解体後でないことをチェック
		{
			grp->gpu_memfree<PType           >(packed_features1);
			grp->gpu_memfree<PType           >(packed_features2);
			grp->gpu_memfree<NN_Input1       >(features1);
			grp->gpu_memfree<NN_Input2       >(features2);
			grp->gpu_memfree<NN_Output_Policy>(y1);
			grp->gpu_memfree<NN_Output_Value >(y2);

			delete[] policy_value_batch;
		}
		}

	// -- やねうら王ではこのクラスはスレッド生成～解体に関与しない。

	//void Run();
	//void Join();
	//void Term();

	// UCTアルゴリズムによる並列探索の各スレッドのEntry Point
	// ※　Thread::search()から呼び出す。
	void ParallelUctSearchStart(const Position& rootPos);

	// leaf node用の詰め将棋ルーチンの初期化(alloc)を行う。"isready"に対して行う。
	// ※　SetLimits()が"go"に対してしか呼び出されていないからmax_moves_to_drawは未確定なのでここで設定するわけにはいかない。
	void InitMateSearcher(const SearchOptions& options);

	// "go"に対して探索を開始する時に呼び出す。
	// "go"に対してしかmax_moves_to_drawは未確定なので、それが確定してから呼び出す。
	void SetMateSearcher(const SearchOptions& options);

	// 初期化時に呼び出す。
	// policy_value_batch_maxsize と同数のダミーデータを作成し、推論を行う。
	void DummyForward();

private:
	//  並列処理で呼び出す関数
	//  UCTアルゴリズムを反復する
	void ParallelUctSearch(const Position& rootPos);

	// UCT探索を行う関数
	// 1回の呼び出しにつき, 1プレイアウトする。
	// (leaf nodeで呼び出すものとする)
	//   pos          : UCT探索を行う開始局面
	//   current      : UCT探索を行う開始局面
	//   visitor      : 探索開始局面(tree.GetCurrentHead())から、currentに至る手順。あるNodeで何番目のchildを選択したかという情報。
	//
	// 返し値 : currentの局面の期待勝率を返すが、以下の特殊な定数を取ることがある。
	//   QUEUING      : 評価関数を呼び出した。(呼び出しはqueuingされていて、完了はしていない)
	//   DISCARDED    : 他のスレッドがすでにこのnodeの評価関数の呼び出しをしたあとであったので、何もせずにリターンしたことを示す。
	//
	float UctSearch(Position* pos, ChildNode* parent, Node* current, NodeVisitor& visitor);

	//  UCBが最大となる子ノードのインデックスを返す関数
	//    pos     : 調べたい局面
	//    current : 調べたい局面
	//  current->value_winに、子ノードを調べた結果が代入される。
	ChildNumType SelectMaxUcbChild(ChildNode* parent, Node* current);

	// Evaluateを呼び出すリスト(queue)に追加する。
	void QueuingNode(const Position* pos, Node* node, float* value_win);

	// ノードを評価
	void EvalNode();

	// 自分の所属するグループ
	UctSearcherGroup* grp;

	// スレッド識別番号(これは、プロセス全体でunique)
	// log出力の時や乱数のseedのために使う。
	int thread_id;

	// 乱数生成器
	PRNG mt;

	//// スレッドのハンドル
	//thread *handle;
	//#ifdef THREAD_POOL
	//	// スレッドプール用
	//	std::mutex mtx_th;
	//	std::condition_variable cond_th;
	//	bool ready_th;
	//	bool term_th;
	//#endif

	// コンストラクタで渡された、このスレッドが扱う、NNへのbatchの個数。
	int policy_value_batch_maxsize;

	// これは、policy_value_batch_maxsize分、事前に確保されている。
	Eval::dlshogi::PType* packed_features1;
	Eval::dlshogi::PType* packed_features2;
	Eval::dlshogi::NN_Input1* features1;
	Eval::dlshogi::NN_Input2* features2;

	Eval::dlshogi::NN_Output_Policy* y1;
	Eval::dlshogi::NN_Output_Value * y2;

	// EvalNode()ごとにどのNodeとColorから呼び出されたのかを記録しておく配列
	// NNから返し値がもらえた時に、ここに記録されているNodeについて、その情報を更新する。
	BatchElement* policy_value_batch;

#ifdef MAKE_BOOK
	Key* policy_value_book_key;
#endif

	// features1[],features2[],policy_value_batch[],policy_value_book_key[],の次に使用するindexを示している。
	// batch分溜まったら、まとめてGPUに投げてEvalする。
	int current_policy_value_batch_index;

	// NodeTreeを取得
	NodeTree* get_node_tree() const;

	// 奇数手詰め用のsolver
	// Mate::MateSolver mate_solver;

	// leaf node用のdf-pn solver
	Mate::Dfpn::MateDfpnSolver mate_solver;
};

// 訪問回数が最大の子ノードを選択
unsigned int select_max_child_node(const Node* uct_node);

// 訪問回数が上からN個の子ノードを返す。
// N個ない時は、残りが-1で埋まる。
void select_nth_child_node(const Node* uct_node, int n , int (&indices)[MAX_MOVES]);

} // namespace dlshogi

#endif

#endif // ndef __UCTSEARCH_H_INCLUDED__
