// frame_buffer.go
package videounderstanding

import (
    "errors"
    "sync"
    "time"
)

// VideoFrame 表示一帧视频数据
type VideoFrame struct {
    Timestamp time.Time // 帧的时间戳
    Data      []float32 // 预处理后的张量数据（假设已经归一化）
    Width     int
    Height    int
    Channels  int
}

// FrameBuffer 环形缓冲区，用于暂存最近N帧
type FrameBuffer struct {
    mu     sync.RWMutex
    buffer []*VideoFrame
    size   int
    head   int // 写入位置
    count  int // 当前有效帧数
}

// NewFrameBuffer 创建指定大小的环形缓冲区
func NewFrameBuffer(size int) *FrameBuffer {
    return &FrameBuffer{
        buffer: make([]*VideoFrame, size),
        size:   size,
        head:   0,
        count:  0,
    }
}

// Push 向缓冲区添加一帧（线程安全）
func (fb *FrameBuffer) Push(frame *VideoFrame) error {
    fb.mu.Lock()
    defer fb.mu.Unlock()

    if fb.count < fb.size {
        fb.count++
    }
    // 覆盖最旧的帧
    fb.buffer[fb.head] = frame
    fb.head = (fb.head + 1) % fb.size
    return nil
}

// GetRecentFrames 获取最近的N帧（用于推理）
func (fb *FrameBuffer) GetRecentFrames(n int) ([]*VideoFrame, error) {
    fb.mu.RLock()
    defer fb.mu.RUnlock()

    if n > fb.count {
        return nil, errors.New("请求的帧数超过缓冲区容量")
    }

    result := make([]*VideoFrame, n)
    // 从最旧的有效帧开始读取
    start := (fb.head - fb.count + fb.size) % fb.size
    for i := 0; i < n; i++ {
        idx := (start + i) % fb.size
        result[i] = fb.buffer[idx]
    }
    return result, nil
}

// GetLatestFrame 获取最新的一帧
func (fb *FrameBuffer) GetLatestFrame() (*VideoFrame, error) {
    fb.mu.RLock()
    defer fb.mu.RUnlock()

    if fb.count == 0 {
        return nil, errors.New("缓冲区为空")
    }
    lastIdx := (fb.head - 1 + fb.size) % fb.size
    return fb.buffer[lastIdx], nil
}

// streaming_engine.go
package videounderstanding

import (
    "context"
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

// KVCache 键值缓存，存储历史帧的Key和Value向量
type KVCache struct {
    keys   [][]float32 // 每个元素是一帧的Key向量
    values [][]float32 // 每个元素是一帧的Value向量
    maxLen int         // 最大缓存帧数
}

// NewKVCache 创建指定容量的KV缓存
func NewKVCache(maxLen int) *KVCache {
    return &KVCache{
        keys:   make([][]float32, 0, maxLen),
        values: make([][]float32, 0, maxLen),
        maxLen: maxLen,
    }
}

// Append 添加新的KV对（自动丢弃最旧的）
func (c *KVCache) Append(key, value []float32) {
    if len(c.keys) >= c.maxLen {
        // 移除最旧的元素
        c.keys = c.keys[1:]
        c.values = c.values[1:]
    }
    c.keys = append(c.keys, key)
    c.values = append(c.values, value)
}

// GetHistory 获取所有缓存的KV对
func (c *KVCache) GetHistory() (keys, values [][]float32) {
    return c.keys, c.values
}

// StreamingEngine 流式推理引擎
type StreamingEngine struct {
    model    *MultiModalModel // 多模态模型实例（简化）
    cache    *KVCache
    frameBuf *FrameBuffer
    mu       sync.Mutex
}

// NewStreamingEngine 创建流式推理引擎
func NewStreamingEngine(modelPath string, windowSize int) *StreamingEngine {
    // 实际项目中，这里会加载模型权重
    model := &MultiModalModel{
        name: "gemini-2.0-sim",
    }
    return &StreamingEngine{
        model:    model,
        cache:    NewKVCache(windowSize),
        frameBuf: NewFrameBuffer(windowSize),
    }
}

// ProcessFrame 处理单帧输入，返回推理结果
func (e *StreamingEngine) ProcessFrame(ctx context.Context, frame *VideoFrame, userQuery string) (string, error) {
    e.mu.Lock()
    defer e.mu.Unlock()

    startTime := time.Now()
    defer func() {
        elapsed := time.Since(startTime)
        fmt.Printf("[引擎] 帧处理耗时: %v\n", elapsed)
    }()

    // 步骤1: 将新帧加入缓冲区
    if err := e.frameBuf.Push(frame); err != nil {
        return "", fmt.Errorf("帧推送失败: %w", err)
    }

    // 步骤2: 获取最近的历史帧（用于视觉编码）
    recentFrames, err := e.frameBuf.GetRecentFrames(4) // 取最近4帧
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("获取历史帧失败: %w", err)
    }

    // 步骤3: 对最新帧进行视觉编码
    visualFeature, err := e.model.VisualEncode(frame.Data, frame.Width, frame.Height)
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("视觉编码失败: %w", err)
    }

    // 步骤4: 更新KV缓存
    e.cache.Append(visualFeature.Key, visualFeature.Value)

    // 步骤5: 获取历史KV对
    histKeys, histValues := e.cache.GetHistory()

    // 步骤6: 执行时空注意力计算
    attentionOutput, err := e.model.SpatialTemporalAttention(
        visualFeature.Query, // 当前帧的查询向量
        histKeys,            // 历史帧的键向量
        histValues,          // 历史帧的值向量
    )
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("注意力计算失败: %w", err)
    }

    // 步骤7: 语言解码，生成回复
    response, err := e.model.LanguageDecode(
        ctx,
        attentionOutput,
        userQuery,
        e.getDialogueHistory(), // 对话历史
    )
    if err != nil {
        return "", fmt.Errorf("语言解码失败: %w", err)
    }

    return response, nil
}

// getDialogueHistory 获取对话历史（简化实现）
func (e *StreamingEngine) getDialogueHistory() []string {
    // 实际项目中，这里会从对话管理器获取
    return []string{
        "User: 画面里有什么？",
        "AI: 我看到一个红色的球在滚动。",
    }
}

// MultiModalModel 多模态模型抽象（简化）
type MultiModalModel struct {
    name string
}

// VisualEncode 视觉编码（模拟）
func (m *MultiModalModel) VisualEncode(data []float32, w, h int) (*VisualFeature, error) {
    // 实际项目中，这里会调用GPU推理
    // 返回模拟的Key、Value、Query向量
    return &VisualFeature{
        Key:   make([]float32, 512),
        Value: make([]float32, 512),
        Query: make([]float32, 512),
    }, nil
}

// SpatialTemporalAttention 时空注意力（模拟）
func (m *MultiModalModel) SpatialTemporalAttention(query []float32, keys, values [][]float32) ([]float32, error) {
    // 实际项目中，这里会执行多头注意力计算
    return make([]float32, 1024), nil
}

// LanguageDecode 语言解码（模拟）
func (m *MultiModalModel) LanguageDecode(ctx context.Context, features []float32, query string, history []string) (string, error) {
    // 实际项目中，这里会调用LLM生成回复
    return fmt.Sprintf("基于当前画面，我观察到：用户提问'%s'。画面中有动态物体在移动。", query), nil
}

// VisualFeature 视觉编码结果
type VisualFeature struct {
    Key   []float32
    Value []float32
    Query []float32
}

// main.go
package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "time"
    "videounderstanding"
)

func main() {
    // 初始化引擎，缓存最近30帧
    engine := videounderstanding.NewStreamingEngine("model_weights.bin", 30)

    ctx := context.Background()

    // 模拟视频流输入（每秒30帧）
    ticker := time.NewTicker(33 * time.Millisecond) // ~30 FPS
    defer ticker.Stop()

    frameCount := 0
    for range ticker.C {
        frameCount++

        // 模拟从摄像头获取帧
        frame := &videounderstanding.VideoFrame{
            Timestamp: time.Now(),
            Data:      make([]float32, 224*224*3), // 模拟224x224x3的张量
            Width:     224,
            Height:    224,
            Channels:  3,
        }

        // 用户查询（每隔几帧询问一次）
        userQuery := ""
        if frameCount%10 == 0 {
            userQuery = "现在画面发生了什么变化？"
        }

        // 处理帧
        response, err := engine.ProcessFrame(ctx, frame, userQuery)
        if err != nil {
            fmt.Printf("处理帧 %d 失败: %v\n", frameCount, err)
            continue
        }

        if userQuery != "" {
            fmt.Printf("帧 %d: AI回复: %s\n", frameCount, response)
        }

        // 模拟运行5秒后退出
        if frameCount >= 150 {
            break
        }
    }

    fmt.Println("实时视频理解演示结束")
}