gendesign/backend/app/services/generative/placement.py

"""Generative Design — Stage 1b: greedy section placement with STRtree collisions.

Given a parsed :class:`~app.services.generative.geometry.Parcel` (Stage 1a) we place
rectangular residential sections (секции МКД) onto the placement grid using a greedy
sweep. Three strategies trade plot density against insolation comfort:

* ``max_area``       — tight gaps, deep building footprint -> maximum buildable area.
* ``max_insolation`` — wide gaps + slimmer footprint -> light/air between buildings.
* ``balanced``       — the middle ground.

Collisions (overlap + minimum inter-section gap) are checked with a Shapely STRtree
spatial index, rebuilt as placements accumulate. The greedy sweep is fully
deterministic: candidate anchors are visited in a fixed grid order and the first
non-colliding footprint that stays inside the buildable area wins.

Each placed footprint is reprojected back to WGS84 and emitted as a GeoJSON Feature
in ``ConceptVariant.buildings_geojson``; the metric footprints feed Stage 1c
(``teap`` + ``financial``) so the variant is filled with real numbers, not zeros.

Deterministic, no LLM / no external API / no DB.
"""

from __future__ import annotations

import logging
from dataclasses import dataclass

from shapely.geometry import Polygon, box
from shapely.strtree import STRtree

from app.schemas.concept import ConceptInput, ConceptVariant
from app.services.generative import financial, teap
from app.services.generative.geometry import Parcel

logger = logging.getLogger(__name__)

# Тип стратегии должен совпадать с Literal в ConceptVariant.strategy.
StrategyName = str

# Высота этажа (м) — для перевода target_floors в метрическую высоту/площади.
FLOOR_HEIGHT_M: float = 3.0

# ── Потолок коэффициента застройки (built / buildable) по типу застройки ──────
# Контракт не несёт явного FAR/max_coverage, поэтому используем development_type как
# естественный регулятор плотности. Жадная раскладка перестаёт ставить секции, как
# только пятно достигает доли buildable area ниже. Без этого max_area патологически
# забивает участок и даёт нереалистичный FAR. MVP-упрощение (нормативный proxy).
_COVERAGE_CAP_BY_TYPE: dict[str, float] = {
    "spot": 0.35,  # точечная застройка — низкое покрытие
    "mid_rise": 0.45,  # среднеэтажная
    "high_rise": 0.50,  # высотная — компактнее пятно, выше этажность
}
_DEFAULT_COVERAGE_CAP: float = 0.45


@dataclass(frozen=True)
class StrategySpec:
    """Параметры одной стратегии размещения.

    section_w/section_d — габариты секции (ширина x глубина), метры.
    gap_m — минимальный разрыв между секциями (инсоляция/противопожарный), метры.
    floors_factor — множитель к target_floors (комфорт-класс «садит» этажность,
        макс-площадь «тянет» вверх); этажность клампится к [1, 30] контракта.
    """

    name: StrategyName
    section_w: float
    section_d: float
    gap_m: float
    floors_factor: float


# ── Три стратегии (упрощённо для MVP, габариты типовых панельных/монолитных секций) ──
_STRATEGIES: tuple[StrategySpec, ...] = (
    # Максимум площади: глубокий корпус, минимальные противопожарные разрывы.
    StrategySpec(name="max_area", section_w=24.0, section_d=18.0, gap_m=6.0, floors_factor=1.15),
    # Максимум инсоляции: тонкий корпус, широкие разрывы между секциями.
    StrategySpec(
        name="max_insolation", section_w=18.0, section_d=12.0, gap_m=15.0, floors_factor=0.85
    ),
    # Баланс.
    StrategySpec(name="balanced", section_w=21.0, section_d=15.0, gap_m=10.0, floors_factor=1.0),
)

_FLOORS_MIN = 1
_FLOORS_MAX = 30


def _resolve_floors(target_floors: int, factor: float) -> int:
    """target_floors * factor, округление к ближайшему, клампинг к [1, 30]."""
    floors = round(target_floors * factor)
    return max(_FLOORS_MIN, min(_FLOORS_MAX, floors))


def _greedy_place(
    parcel: Parcel,
    spec: StrategySpec,
    coverage_cap: float,
) -> list[Polygon]:
    """Жадно разложить секции ``spec`` по сетке участка. Возвращает footprints (метры).

    Алгоритм:
      * кандидат-якоря — центры ячеек сетки в фиксированном порядке;
      * footprint строится центрированно на якоре;
      * принимается, если целиком внутри buildable area И не нарушает разрыв ``gap_m``
        с уже принятыми (проверка через STRtree по buffered-footprints);
      * раскладка останавливается, когда пятно достигает ``coverage_cap`` от buildable
        area (регулятор плотности по типу застройки) — это также ограничивает число
        размещений и держит O(n^2)-перестройку STRtree в бюджете.
    """
    buildable = parcel.buildable_m
    max_built = buildable.area * coverage_cap
    placed: list[Polygon] = []
    built_area = 0.0
    # Буферизованные footprints для проверки разрыва; индекс STRtree по ним.
    buffered: list[Polygon] = []
    tree: STRtree | None = None

    half_w = spec.section_w / 2.0
    half_d = spec.section_d / 2.0
    half_gap = spec.gap_m / 2.0

    for cell in parcel.grid:
        if built_area >= max_built:
            break
        footprint = box(
            cell.cx - half_w,
            cell.cy - half_d,
            cell.cx + half_w,
            cell.cy + half_d,
        )
        # Целиком внутри пятна застройки (covers допускает касание границы).
        if not buildable.covers(footprint):
            continue

        # Разрыв между секциями: буферим кандидата на half_gap и проверяем пересечение
        # с буферизованными соседями — две секции с зазором >= gap_m не пересекутся.
        candidate_buf = footprint.buffer(half_gap, join_style="mitre")
        if tree is not None:
            collision = False
            for idx in tree.query(candidate_buf):
                if candidate_buf.intersects(buffered[idx]):
                    collision = True
                    break
            if collision:
                continue

        placed.append(footprint)
        built_area += footprint.area
        buffered.append(candidate_buf)
        tree = STRtree(buffered)

    logger.info(
        "strategy=%s placed %d sections (%.0fx%.0f m, gap=%.0f m, coverage<=%.0f%%)",
        spec.name,
        len(placed),
        spec.section_w,
        spec.section_d,
        spec.gap_m,
        coverage_cap * 100,
    )
    return placed


def _footprints_to_geojson(
    parcel: Parcel,
    footprints: list[Polygon],
    floors: int,
    spec: StrategySpec,
) -> dict[str, object]:
    """Метрические footprints -> WGS84 FeatureCollection (контракт buildings_geojson)."""
    features: list[dict[str, object]] = []
    for i, fp in enumerate(footprints):
        geom_wgs = parcel.metric_geom_to_wgs84(fp)
        features.append(
            {
                "type": "Feature",
                "geometry": geom_wgs,
                "properties": {
                    "section_id": i + 1,
                    "floors": floors,
                    "footprint_sqm": round(float(fp.area), 1),
                    "strategy": spec.name,
                },
            }
        )
    return {"type": "FeatureCollection", "features": features}


def place_strategy(
    parcel: Parcel,
    payload: ConceptInput,
    spec: StrategySpec,
) -> ConceptVariant:
    """Полный проход одной стратегии: размещение -> ТЭП -> финмодель -> ConceptVariant."""
    floors = _resolve_floors(payload.target_floors, spec.floors_factor)
    coverage_cap = _COVERAGE_CAP_BY_TYPE.get(payload.development_type, _DEFAULT_COVERAGE_CAP)
    footprints = _greedy_place(parcel, spec, coverage_cap)

    teap_result = teap.compute_teap(
        footprints=footprints,
        floors=floors,
        site_area_sqm=parcel.site_area_sqm,
        housing_class=payload.housing_class,
    )
    financial_result = financial.compute_financial(
        teap=teap_result,
        housing_class=payload.housing_class,
        land_cost_rub=payload.land_cost_rub,
    )
    buildings_geojson = _footprints_to_geojson(parcel, footprints, floors, spec)

    # spec.name строится из фиксированного литерала -> совпадает с Literal контракта.
    return ConceptVariant(
        strategy=spec.name,  # type: ignore[arg-type]
        buildings_geojson=buildings_geojson,
        teap=teap_result,
        financial=financial_result,
    )


def place_all_strategies(parcel: Parcel, payload: ConceptInput) -> list[ConceptVariant]:
    """Stage 1b entry: построить три варианта (max_area / max_insolation / balanced)."""
    variants = [place_strategy(parcel, payload, spec) for spec in _STRATEGIES]
    logger.info(
        "placed all strategies: %s",
        ", ".join(f"{v.strategy}={v.teap.apartments_count}кв" for v in variants),
    )
    return variants


__all__ = [
    "FLOOR_HEIGHT_M",
    "StrategySpec",
    "place_all_strategies",
    "place_strategy",
]