# function.py
import numpy as np
import os
from collections import Counter

"""
实验说明:
- 自行编写实现数据加载与 kNN 的手写数字分类算法。
- 函数输入: 待分类的样本 input_vector, 训练数据集 dataSet, 训练集对应的标签 labels。
- 函数返回: 预测的分类标签。

注意事项:
- 在 function.py 中实现 kNN 分类算法。
- 可以自行导入其他库，需要在 requirements.txt 添加依赖，若未在 requirements.txt 中添加使用到的依赖，则无法自动评测，成绩为零。
- 自动评测脚本仅会加载 classify 和 load_data 函数，请勿修改函数名。
- 训练集和测试集需手动下载解压，并放入当前目录下。

测评环境:
- CPU: Intel Xeon(R) CPU E3-1231 v3 @ 3.40GHz
- OS: Ubuntu 22.04.4 LTS
- Python: 3.10.12
- numpy: 2.1.1
"""


"""
请在这里填写学号和姓名，不填写即成绩无效。
"""
id = "202210423209"
name = "万子玉"


"""
参数说明:
- input_vector (numpy array): 输入待分类的样本。
- dataSet (numpy array): 训练数据集。
- labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
- k (int): kNN 算法参数，请**自行设置默认值**，评测时仅会使用其默认值，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。
返回值:
- int: 预测的分类标签。
"""

# 这里写自己的代码实现
def mahalanobis_distance(x, mean, inv_covmat):
    delta = x - mean
    m_dist = np.sqrt(np.dot(np.dot(delta, inv_covmat), delta.T))
    return m_dist

def classify(input_vector, dataSet, labels, k=2):
    """
    KNN 分类算法。

    Args:
    - input_vector (numpy array): 输入待分类的样本。
    - dataSet (numpy array): 训练数据集。
    - labels (list or numpy array): 训练集对应的标签。
    - k (int): kNN 算法参数，请**自行设置默认值**，评测时仅会使用其默认值，不修改默认值将**无法通过**评测，**成绩为零**。

    Returns:
    - int: 预测的分类标签。
    """
    mean = np.mean(dataSet, axis=0)
    covmat = np.cov(dataSet, rowvar=0)
    inv_covmat = np.linalg.inv(covmat)
    
    dists = [mahalanobis_distance(input_vector, mean, inv_covmat)]
    
    for data in dataSet:
        dists.append(mahalanobis_distance(data, mean, inv_covmat))
    
    k_indices = np.argsort(dists)[:k]
    k_nearest_labels = [labels[i] for i in k_indices]
    
    if not k_nearest_labels:
        raise ValueError("No neighbors found; possible causes: k is too small or all distances are the same.")
    
    most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
    
    if most_common:
        return most_common[0][0]
    else:
        return None 


# 这里也写自己的代码实现
def load_dataset(directory):
    """
    从文件夹中加载数据，若不自行正确实现，则无法通过评测，**不记录成绩**。

    Args:
    - directory (str): 数据文件夹路径。

    Returns:
    - np.array: 特征数据。
    - np.array: 标签数据。
    """
    data_list = []
    label_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(directory):
        for file in files:
            file_path = os.path.join(root, file)
            vector = img_to_vector(file_path)
            data_list.append(vector)
            label_list.append(int(file.split('_')[0]))
    return np.array(data_list), np.array(label_list)


# 这里还写自己的代码实现
def img_to_vector(filename):
    """
    将二值图像转换为向量。
    该部分应为 load_dataset 函数的辅助子函数，可单独在这里实现，也可直接集成至 load_dataset 函数中。

    Args:
    - filename (str): 图像文件路径。

    Returns:
    - np.array: 二值图像向量。
    """
    with open(filename, 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    vector = np.array([int(char) for line in lines for char in line.strip() if char.isdigit()])
    return vector.reshape(1, -1)

if __name__ == "__main__":
    # 以下代码可用于测试，可自行随意修改
    train_data, train_labels = load_dataset("trainingDigits")

    test_data = (
        "00000000000000110000000000000000"
        "00000000000011111000000000000000"
        "00000000000011111100000000000000"
        "00000000001111111110000000000000"
        "00000000001111111110000000000000"
        "00000000001111111100000000000000"
        "00000000011111111000000000000000"
        "00000000111111111000000000000000"
        "00000000111111110000000000000000"
        "00000000111111110000000000000000"
        "00000000111111110000000000000000"
        "00000000111111110000000000000000"
        "00000000111111100000000000000000"
        "00000001111111100000000000000000"
        "00000001111111100000000000000000"
        "00000001111111100000000000000000"
        "00000001111111111111000000000000"
        "00000001111111111111111000000000"
        "00000001111111111111111100000000"
        "00000011111111111111111110000000"
        "00000011111111111111111110000000"
        "00000001111111111111111110000000"
        "00000001111111111111111110000000"
        "00000000111111111100111111100000"
        "00000000111111111000111111100000"
        "00000000011111111001111111100000"
        "00000000011111111111111111000000"
        "00000000001111111111111111000000"
        "00000000000111111111111111000000"
        "00000000000011111111111100000000"
        "00000000000001111111110000000000"
        "00000000000000000111100000000000"
    )
    predicted_label = classify(
        np.array([int(char) for char in test_data]).reshape(1, 1024),
        train_data,
        train_labels,
    )

    print(f"预测的标签: {predicted_label}")