class_name GreedyStrategy
extends SimStrategy

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# GreedyStrategy —— 回本最快策略（架构 §10.3）
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# 行为模型：每秒点 1 次；每决策点比较
#   ① 可见升级的"回本"（效率：cost / 该班底当前产出）
#   ② 各班底下一级的回本（cost / Δoutput）
# 买最小者；bulk ×10 解锁后一次买 10 级（仍按回本选班底）。
# 门 #7（主导策略极差 <1.5×）的对照臂。
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func _init() -> void:
	strategy_name = "greedy"
	click_rate = 1.0


func act(econ: EconomyState) -> void:
	econ.click()
	# Dictionary.get() 返回 Variant → `:=` 推断会触发 INFERENCE_ON_VARIANT（4.7.2 按错误处理）
	var bulk10: bool = econ.bought.has("up_gate_bulk10") \
		or int(econ.meta_ranks.get("meta_11", 0)) > 0
	var count := 10 if bulk10 else 1
	var best_kind := ""
	var best_id := ""
	var best_gi := -1
	var best_pb := INF
	var gm := econ.global_mult()
	# 升级回本（效率类：产出增量 = 该班底当前产出 × param）
	for u in econ.data.upgrades:
		if econ.bought.has(u.id) or not econ.upgrade_visible(u) or not econ.requires_ok(u):
			continue
		if econ.merit < float(u.cost):
			continue
		var pb := INF
		if u.effect_type == "gen_output_add":
			var gi := econ.gen_index_of(u.target_gen)
			if gi < 0:
				continue
			var g := econ.data.generators[gi]
			var d_out := g.base_rate * float(econ.gen_levels[gi]) * u.effect_param * gm
			pb = float(u.cost) / d_out if d_out > 0.0 else INF
		else:
			# 点击/闸门/离线类：给一个小回本估值（点击区×2 ≈ 点击收益翻倍）
			pb = float(u.cost) / maxf(1.0, econ.click_value() * 2.0)
		if pb < best_pb:
			best_pb = pb
			best_kind = "upgrade"
			best_id = u.id
			best_gi = -1
	# 班底下一级回本
	var best_gen := best_payback_generator(econ)
	if best_gen >= 0:
		var g := econ.data.generators[best_gen]
		var cost := g.cost_range(econ.gen_levels[best_gen], count)
		if econ.merit >= cost:
			var d_out2 := g.base_rate * float(count) * econ.gen_mult(best_gen) * gm
			var pb := cost / d_out2 if d_out2 > 0.0 else INF
			if pb < best_pb:
				best_pb = pb
				best_kind = "generator"
				best_id = g.id
				best_gi = best_gen
	match best_kind:
		"upgrade":
			econ.buy_upgrade(best_id)
		"generator":
			econ.buy_generator(best_gi, count)