import os
import re
import sys
from collections import defaultdict

import matplotlib

matplotlib.use("Agg")
import matplotlib.pyplot as plt

if len(sys.argv) < 3:
    print("Использование: python3 exporter.py <logfile> <output_dir>")
    sys.exit(1)

logfile = sys.argv[1]
out_dir = sys.argv[2]
os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
base = os.path.splitext(os.path.basename(logfile))[0]

pattern = re.compile(
    r"(START|END) PID=(\d+) PPID=(\d+) depth=(\d+) size=(\d+) time=([\d.]+)"
)
events = defaultdict(dict)

with open(logfile, encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        m = pattern.search(line)
        if not m:
            continue
        typ, pid, ppid, depth, size, t = m.groups()
        key = (int(pid), int(depth), int(size))
        events[key][typ] = float(t)
        events[key]["pid"] = int(pid)
        events[key]["ppid"] = int(ppid)
        events[key]["depth"] = int(depth)
        events[key]["size"] = int(size)

rows = []
for v in events.values():
    if "START" in v and "END" in v:
        rows.append(v)

if not rows:
    print("В логе нет полных START/END событий")
    sys.exit(1)

rows.sort(key=lambda r: (r["START"], r["depth"], r["pid"]))
t0 = min(r["START"] for r in rows)

# 1. Временная диаграмма: видно параллельность и время жизни каждого процесса.
plt.figure(figsize=(12, max(5, len(rows) * 0.35)))
for y, r in enumerate(rows):
    start = r["START"] - t0
    end = r["END"] - t0
    plt.plot([start, end], [y, y], linewidth=5)
    plt.text(
        end,
        y,
        f" pid={r['pid']} d={r['depth']} n={r['size']}",
        va="center",
        fontsize=8,
    )

plt.xlabel("Время от начала, сек")
plt.ylabel("Процессы/задачи сортировки")
plt.title(f"Временная диаграмма процессов: {base}")
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.savefig(os.path.join(out_dir, f"{base}_timeline.png"))
plt.close()

# 2. Гистограмма глубин: проверка, что дерево дошло до нужной глубины.
by_depth = defaultdict(int)
for r in rows:
    by_depth[r["depth"]] += 1

plt.figure(figsize=(8, 5))
xs = sorted(by_depth)
plt.bar(xs, [by_depth[x] for x in xs])
plt.xlabel("Глубина рекурсии")
plt.ylabel("Количество процессов")
plt.title(f"Распределение процессов по глубине: {base}")
plt.grid(True, axis="y")
plt.tight_layout()
plt.savefig(os.path.join(out_dir, f"{base}_depth_hist.png"))
plt.close()