InsanityLab-web/tests/longevity/motore-curve.test.ts

import { describe, it, expect } from 'vitest';
import { readFileSync } from 'node:fs';
import { join } from 'node:path';
import {
  clamp, lerp, arrotonda1, curvaCampana, curvaDecrescente, curvaCrescenteConPlateau,
  curvaDirettaX10, curvaDirettaX10Invertita, curvaGradini,
} from '../../src/lib/longevity/motore/curve';

const RIF = JSON.parse(
  readFileSync(join(process.cwd(), 'tests/longevity/riferimento/riferimento.json'), 'utf8')
) as { casi: { fn: string; args: unknown[]; atteso: number }[] };

const casiDi = (fn: string) => RIF.casi.filter((c) => c.fn === fn);

describe('curve del questionario, confrontate con l oracolo', () => {
  it('la campana combacia su tutto il dominio', () => {
    const casi = casiDi('score_bell_curve');
    expect(casi.length).toBeGreaterThan(20);
    for (const c of casi) {
      const [v, low, pl, ph, high] = c.args as number[];
      expect(curvaCampana(v, low, pl, ph, high)).toBeCloseTo(c.atteso, 1);
    }
  });

  it('la decrescente combacia, inclusa la soglia 7-14 dell alcol', () => {
    const casi = casiDi('score_decreasing');
    expect(casi.length).toBeGreaterThan(40);
    for (const c of casi) {
      const [v, best, worst] = c.args as number[];
      expect(curvaDecrescente(v, best, worst)).toBeCloseTo(c.atteso, 1);
    }
  });

  it('la crescente con plateau combacia', () => {
    const casi = casiDi('score_increasing_plateau');
    expect(casi.length).toBeGreaterThan(20);
    for (const c of casi) {
      const [v, worst, plateau] = c.args as number[];
      expect(curvaCrescenteConPlateau(v, worst, plateau)).toBeCloseTo(c.atteso, 1);
    }
  });

  it('la diretta per dieci combacia', () => {
    const casi = casiDi('score_direct_x10');
    expect(casi.length).toBeGreaterThan(10);
    for (const c of casi) {
      expect(curvaDirettaX10((c.args as number[])[0])).toBeCloseTo(c.atteso, 1);
    }
  });

  // Questa curva NON esiste nell'oracolo: è la quinta, che al motore del cliente manca.
  // Serve a q_calo_pomeridiano e nel prototipo HTML è `scale10_inv`: (10 - v) * 10.
  it('la diretta invertita e il complemento della diretta', () => {
    for (const v of [0, 2.5, 5, 7.5, 10]) {
      expect(curvaDirettaX10Invertita(v)).toBeCloseTo(curvaDirettaX10(10 - v), 6);
    }
    expect(curvaDirettaX10Invertita(0)).toBe(100);
    expect(curvaDirettaX10Invertita(10)).toBe(0);
  });

  it('i gradini decrescenti riproducono il prototipo: q_sigarette', () => {
    const steps: [number, number][] = [[0, 100], [5, 60], [10, 40], [20, 20], [999, 0]];
    expect(curvaGradini(0, steps, undefined, true)).toBe(100);
    expect(curvaGradini(5, steps, undefined, true)).toBe(60);
    expect(curvaGradini(10, steps, undefined, true)).toBe(40);
    expect(curvaGradini(20, steps, undefined, true)).toBe(20);
    expect(curvaGradini(40, steps, undefined, true)).toBeLessThan(20);
  });

  // Il ramo crescente non era esercitato da nessun test: l'ancoraggio (0, 20)
  // — invece di (0, 100) — poteva essere invertito o sbagliato senza che
  // niente diventasse rosso. Parametri veri da src/lib/longevity/registro.ts.
  it('i gradini crescenti riproducono il prototipo: q_attivita e q_luce', () => {
    // q_attivita: nessun zeroVal, i gradini partono già da (0, 20).
    const stepsAttivita: [number, number][] = [[0, 20], [2, 50], [4, 80], [999, 100]];
    expect(curvaGradini(0, stepsAttivita, undefined, false)).toBe(20);
    expect(curvaGradini(2, stepsAttivita, undefined, false)).toBe(50);
    expect(curvaGradini(4, stepsAttivita, undefined, false)).toBe(80);
    expect(curvaGradini(999, stepsAttivita, undefined, false)).toBe(100);
    expect(curvaGradini(1, stepsAttivita, undefined, false)).toBe(35);   // interpolato fra (0,20) e (2,50)
    expect(curvaGradini(3, stepsAttivita, undefined, false)).toBe(65);   // interpolato fra (2,50) e (4,80)

    // q_luce: zeroVal 20, gradini che partono da 0.5 — l'ancoraggio (0, 20)
    // serve davvero per interpolare fra 0 (escluso, coperto da zeroVal) e 0.5.
    const stepsLuce: [number, number][] = [[0.5, 60], [1, 90], [999, 100]];
    expect(curvaGradini(0.5, stepsLuce, 20, false)).toBe(60);
    expect(curvaGradini(1, stepsLuce, 20, false)).toBe(90);
    expect(curvaGradini(999, stepsLuce, 20, false)).toBe(100);
    expect(curvaGradini(0.75, stepsLuce, 20, false)).toBe(75);          // interpolato fra (0.5,60) e (1,90)
    expect(curvaGradini(0.25, stepsLuce, 20, false)).toBe(40);          // interpolato fra l'ancoraggio (0,20) e (0.5,60)
  });

  // Non basta controllare che a zero il risultato sia il valore atteso: se
  // zeroVal COINCIDE con l'ancoraggio di default (100 per il decrescente,
  // 20 per il crescente, come in q_schermi e q_luce) il test passa anche
  // cancellando dal codice la riga che gestisce lo zero. Qui zeroVal è
  // deliberatamente diverso dall'ancoraggio, in entrambe le direzioni: se
  // la riga sparisse, l'interpolazione a v=0 darebbe l'ancoraggio (100 o 20),
  // non questi valori, e il test diventerebbe rosso.
  it('zeroVal vince sui gradini anche quando NON coincide con l ancoraggio', () => {
    // q_schermi, il caso reale: qui zeroVal (100) coincide con l'ancoraggio
    // decrescente (100), quindi da solo NON è discriminante — resta utile
    // come controllo del valore vero, non come prova dello zero speciale.
    const stepsSchermi: [number, number][] = [[15, 85], [30, 70], [60, 40], [999, 10]];
    expect(curvaGradini(0, stepsSchermi, 100, true)).toBe(100);
    expect(curvaGradini(15, stepsSchermi, 100, true)).toBe(85);

    // Discriminante, decrescente: ancoraggio di default sarebbe 100,
    // zeroVal è 42. Senza la riga dello zero speciale risulterebbe 100.
    const stepsDecrescenteDiscriminante: [number, number][] = [[10, 80], [30, 50], [999, 10]];
    expect(curvaGradini(0, stepsDecrescenteDiscriminante, 42, true)).toBe(42);

    // Discriminante, crescente: ancoraggio di default sarebbe 20,
    // zeroVal è 55. Senza la riga dello zero speciale risulterebbe 20.
    const stepsCrescenteDiscriminante: [number, number][] = [[5, 40], [20, 70], [999, 100]];
    expect(curvaGradini(0, stepsCrescenteDiscriminante, 55, false)).toBe(55);
  });

  it('clamp e lerp si comportano come nell oracolo', () => {
    expect(clamp(150)).toBe(100);
    expect(clamp(-5)).toBe(0);
    expect(lerp(5, 0, 10, 0, 100)).toBe(50);
    expect(lerp(-1, 0, 10, 0, 100)).toBe(0);   // t viene limitato a [0,1]
    expect(lerp(11, 0, 10, 0, 100)).toBe(100);
  });

  // round(x, 1) di Python arrotonda al pari sui pareggi ESATTI (banker's
  // rounding), non sempre in su. Senza questi casi un arrotondamento naive
  // (Math.round(x*10)/10, che su 86.25 darebbe 86.3) sarebbe indistinguibile
  // dal corretto in tutti gli altri test: qui il pareggio e' deliberato.
  it('arrotonda1 arrotonda al pari sui pareggi esatti, come round() di Python', () => {
    expect(arrotonda1(86.25)).toBe(86.2);  // 862 e' pari: resta 86.2, non sale a 86.3
    expect(arrotonda1(86.75)).toBe(86.8);  // 867 e' dispari: sale a 86.8, non resta 86.7
    expect(arrotonda1(86.24)).toBe(86.2);  // non un pareggio: arrotondamento normale, per basso
    expect(arrotonda1(86.26)).toBe(86.3);  // non un pareggio: arrotondamento normale, per alto
  });

  // 86.35 NON e' un pareggio vero: il double che gli sta dietro vale
  // 86.34999999999999431..., quindi Python arrotonda (senza ambiguita') a
  // 86.3. Una prima versione di arrotonda1, che moltiplicava per 10 e
  // testava una tolleranza, ci cadeva: 86.35 * 10 arrotonda ESATTAMENTE a
  // 863.5 in virgola mobile (un pareggio creato dalla moltiplicazione, non
  // presente nel valore originale) e restituiva 86.4. Questo test blocca
  // proprio quella regressione.
  it('arrotonda1 non inventa un pareggio dove il double non ce l ha (86.35 -> 86.3, non un pareggio)', () => {
    expect(arrotonda1(86.35)).toBe(86.3);
    expect(arrotonda1(-86.35)).toBe(-86.3);
  });

  // Generalizzazione a `decimali` cifre (usata da cascata.ts per la copertura,
  // a 2 decimali): stesso criterio dei test sopra, un gradino piu' in la'.
  // 0.125 e 0.375 sono pareggi ESATTI a due decimali (double rappresentabili
  // in binario senza resto: 1/8 e 3/8), verificati anche a mano con
  // round(0.125, 2) e round(0.375, 2) in Python.
  it('arrotonda1(x, 2) arrotonda al pari sui pareggi esatti a due decimali', () => {
    expect(arrotonda1(0.125, 2)).toBe(0.12);  // 12 e' pari: resta 0.12, non sale a 0.13
    expect(arrotonda1(0.375, 2)).toBe(0.38);  // 37 e' dispari: sale a 0.38, non resta 0.37
    expect(arrotonda1(0.124, 2)).toBe(0.12);  // non un pareggio: arrotondamento normale, per basso
    expect(arrotonda1(0.126, 2)).toBe(0.13);  // non un pareggio: arrotondamento normale, per alto
  });

  // 0.045 e' l'analogo a due decimali di 86.35: il double che gli sta dietro
  // vale 0.044999999999999998..., quindi Python (e l'oracolo) arrotondano
  // SENZA ambiguita' a 0.04. Ma 0.045 * 100 arrotonda ESATTAMENTE a 4.5 in
  // virgola mobile - un pareggio creato dalla moltiplicazione, non presente
  // nel valore originale - e un arrotondamento naive (Math.round(x*100)/100,
  // la stessa `arrotonda2` locale rimossa da cascata.ts) ci sarebbe caduto,
  // restituendo 0.05 invece di 0.04.
  it('arrotonda1(x, 2) non inventa un pareggio dove il double non ce l ha (0.045 -> 0.04, non un pareggio)', () => {
    expect(arrotonda1(0.045, 2)).toBe(0.04);
    expect(arrotonda1(-0.045, 2)).toBe(-0.04);
  });
});