"""麻将胡了 · 数据模型（frozen dataclass，母本 olympus/models.py 同风格）。"""
from __future__ import annotations

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Dict, List, Optional, Tuple


@dataclass(frozen=True)
class Win:
    """一笔奖 = 某符号的一条前缀链。"""
    symbol: str
    run: int                       # 链长 3/4/5（从第 1 轴起连续的轴数）
    counts: Tuple[int, ...]        # 链内各轴的格数（百搭计入）
    ways: int                      # counts 的乘积
    loc: Tuple[int, ...]           # 本笔涉及的全部格位（1 基，含金色格与百搭）
    pay_base: float                # 赔付表[符号][链长] × ways，单位 = 倍投注总额


@dataclass(frozen=True)
class Rotation:
    """一波 = 一次消除结算。"""
    seq: int                       # 本旋内第几波（= 阶梯序号）
    rotation_mul: int              # 本波阶梯倍率
    wins: Tuple[Win, ...]
    base_mul: float                # Σ pay_base
    win_mul: float                 # base_mul × rotation_mul
    converted: Tuple[Tuple[int, str], ...]      # (格位1基, 原自然符号)：金色就地转百搭
    drops: Tuple[Tuple[int, int], ...]          # (from1基, to1基)
    fills: Tuple[Tuple[int, str], ...]          # (格位1基, 新符号)
    grid: Tuple[Optional[str], ...]             # 本波结算+补位后的盘面（20 格短码）


@dataclass(frozen=True)
class Spin:
    """一旋。"""
    index: int                     # 0 = 基础旋（触发盘），>0 = 第 N 次免费旋转
    is_fs: bool
    rotations: Tuple[Rotation, ...]
    mul: float                     # 本旋倍率
    scatters: int                  # 本旋**落定盘面**上的胡数（补位产生的不算触发）
    fs_awarded: int = 0            # 本旋触发的赠送旋数（0 = 没触发）
    retrigger: bool = False


@dataclass
class Round:
    """一局 = 基础旋 + 免费旋转（可重触发），受 500x 封顶。"""
    box_id: int
    spins: List[Spin] = field(default_factory=list)
    raw_mul: float = 0.0           # 封顶前的总倍率
    actual_mul: float = 0.0        # min(raw_mul, 500) —— 落桶/发奖用这个
    capped: bool = False
    near_miss: bool = False        # 基础旋恰好 2 个胡且第 5 轴无胡
    free_spins: int = 0            # 本局发放的免费旋数

    @property
    def has_fs(self) -> bool:
        return self.free_spins > 0