<?php

namespace App\Http\Controllers;

use App\Http\Controllers\TwitterController;
use App\Models\Account;
use App\Models\Block;
use App\Models\Concour;
use App\Models\Contest;
use Carbon\Carbon;
use Illuminate\Support\Arr;
use Illuminate\Support\Facades\DB;
use Illuminate\Support\Facades\Http;
use Laravel\Dusk\Browser;
use Symfony\Component\BrowserKit\HttpBrowser;
use Symfony\Component\HttpClient\HttpClient;
use Illuminate\Http\Request;
use Throwable;

class BotController extends Controller
{

    public function getSpecialComment($user,$id){

        $user = Account::find($user);

        $API = new APIController();

        // On check les notifs
        $texts = $API->getweets($user, $id);

        // Filtrer les phrases vides
        $texts = array_filter($texts, function($phrase) {
            return !empty(trim($phrase)); // Ignore les chaînes vides ou contenant uniquement des espaces
        });

        // Initialiser un tableau pour stocker les occurrences des phrases
        $occurrences = [];

        foreach ($texts as $index1 => $phrase1) {
            foreach ($texts as $index2 => $phrase2) {
                if ($index1 !== $index2) {
                    $similarity = $this->cosineSimilarity($phrase1, $phrase2);
                    // Vous pouvez ajuster le seuil de similarité en fonction de vos besoins
                    if ($similarity > 0.5) {
                        // Incrémenter le compteur pour les deux phrases
                        $occurrences[$index1] = isset($occurrences[$index1]) ? $occurrences[$index1] + 1 : 1;
                        $occurrences[$index2] = isset($occurrences[$index2]) ? $occurrences[$index2] + 1 : 1;
                    }
                }
            }
        }

        // Trouver l'index de la phrase avec le comptage le plus élevé
        $indexPhrasePlusFrequente = (!empty($occurrences)) ? array_search(max($occurrences), $occurrences) : null;

        // Récupérer la phrase avec le comptage le plus élevé
        $phrasePlusFrequente = ($indexPhrasePlusFrequente !== null) ? $texts[$indexPhrasePlusFrequente] : null;

        if ($phrasePlusFrequente != null) {
            // Supprimer les hashtags
            $phrasePlusFrequente = preg_replace('/#\w+\s?/', '', $phrasePlusFrequente);

            // Supprimer les tags
            $phrasePlusFrequente = preg_replace('/@\w+\s?/', '', $phrasePlusFrequente);

            // Supprimer les emojis
            $phrasePlusFrequente = $this->remove_emojis($phrasePlusFrequente);

            return $phrasePlusFrequente;
        } else {
            $tweetcomments = config('twitter.sentence_for_random_comment');
            return Arr::random($tweetcomments);
        }

    }

    private function cosineSimilarity($text1, $text2)
    {
        $words1 = str_word_count(strtolower($text1), 1);
        $words2 = str_word_count(strtolower($text2), 1);

        $allWords = array_unique(array_merge($words1, $words2));
        $vector1 = $vector2 = [];

        // Construire les vecteurs avec les fréquences des mots
        foreach ($allWords as $word) {
            $vector1[] = in_array($word, $words1) ? 1 : 0;
            $vector2[] = in_array($word, $words2) ? 1 : 0;
        }

        $dotProduct = 0;

        // Calculer le produit scalaire des vecteurs
        for ($i = 0; $i < count($allWords); $i++) {
            $dotProduct += $vector1[$i] * $vector2[$i];
        }

        $magnitude1 = sqrt(array_sum($vector1));
        $magnitude2 = sqrt(array_sum($vector2));

        if ($magnitude1 * $magnitude2 == 0) {
            return 0; // Pour éviter une division par zéro
        }

        return $dotProduct / ($magnitude1 * $magnitude2);
    }

    private function remove_emojis($string)
    {
        // Match all emojis (including extended ones)
        $regex_emojis = '/[\x{1F600}-\x{1F64F}\x{1F300}-\x{1F5FF}\x{1F680}-\x{1F6FF}\x{1F900}-\x{1F9FF}\x{2600}-\x{26FF}\x{2700}-\x{27BF}]/u';
        $clear_string = preg_replace($regex_emojis, '', $string);

        return $clear_string;
    }

}