"""
Script de Auditoría Docente: Verificador Anti-Plagio por DNI (TP Casas)
Permite al docente ingresar los DNI de cualquier grupo de estudiantes y obtener
al instante los parámetros asignados y las respuestas exactas de simulación.
"""

import sys
sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')
import re

def mulberry32(a):
    state = a & 0xFFFFFFFF
    def rng():
        nonlocal state
        state = (state + 0x6D2B79F5) & 0xFFFFFFFF
        t = state
        t = (t ^ (t >> 15)) & 0xFFFFFFFF
        t = (t * (t | 1)) & 0xFFFFFFFF
        t = (t ^ (t + (((t ^ (t >> 7)) * (t | 61)) & 0xFFFFFFFF))) & 0xFFFFFFFF
        return (t ^ (t >> 14)) / 4294967296.0
    return rng

def calcular_semilla(dni_str):
    dnis = re.findall(r'\d+', dni_str) or ['12345678']
    seed_raw = 0
    for d in dnis:
        ult3 = int(d[-3:]) if len(d) >= 3 else 123
        seed_raw = (seed_raw * 1000 + ult3) % 2147483647
    return seed_raw

def auditar_grupo(dni_str):
    seed = calcular_semilla(dni_str)
    rng = mulberry32(seed)
    
    # Parámetros asignados
    dem_base = round(5800 + rng() * 400)
    salto_mes10 = round(40 + rng() * 30)
    tr_plan = round(7.5 + rng() * 1.5, 1)
    tr_perm = round(2.5 + rng() * 1.0, 1)
    tr_obra = round(11.0 + rng() * 2.0, 1)
    ta_dec = round(1.8 + rng() * 0.8, 1)
    tr_vida = 360.0
    
    # Simulación Euler dt = 1.0 a 100 meses
    dt = 1.0
    steps = 100
    tau_plan = tr_plan / 3.0
    tau_obra = tr_obra / 3.0
    
    flujo_eq = dem_base / tr_vida
    p = [ (flujo_eq * tr_plan) / 3.0 ] * 3
    perm = flujo_eq * tr_perm
    c = [ (flujo_eq * tr_obra) / 3.0 ] * 3
    term = float(dem_base)
    
    for step in range(steps):
        t = step * dt
        if t < 10.0:
            demanda = dem_base
        elif t < 18.0:
            demanda = dem_base + salto_mes10
        elif t < 24.0:
            demanda = (dem_base + salto_mes10) - 100.0 * (t - 18.0)
        elif t < 36.0:
            demanda = dem_base - 550.0
        elif t < 48.0:
            demanda = dem_base + 650.0
        else:
            demanda = dem_base + 1300.0
            
        demolicion = term / tr_vida
        decision = max(0.0, (demanda - term) / ta_dec) + demolicion
        
        fp1 = p[0] / tau_plan
        fp2 = p[1] / tau_plan
        fp3 = p[2] / tau_plan
        fperm = perm / tr_perm
        fc1 = c[0] / tau_obra
        fc2 = c[1] / tau_obra
        fc3 = c[2] / tau_obra
        
        p[0] += dt * (decision - fp1)
        p[1] += dt * (fp1 - fp2)
        p[2] += dt * (fp2 - fp3)
        perm += dt * (fp3 - fperm)
        c[0] += dt * (fperm - fc1)
        c[1] += dt * (fc1 - fc2)
        c[2] += dt * (fc2 - fc3)
        term += dt * (fc3 - demolicion)
        
    casas_en_obra_mes100 = sum(c)
    
    print("=" * 65)
    print(f"AUDITORÍA DOCENTE - DNI: {dni_str}")
    print(f"Semilla Hash: {seed}")
    print("-" * 65)
    print(f"Parámetros del Grupo:")
    print(f"  • Demanda Base Inicial:           {dem_base} casas")
    print(f"  • Salto en Mes 10:                +{salto_mes10} casas")
    print(f"  • Demora Planificación (TR1):     {tr_plan} meses (Erlang n=3)")
    print(f"  • Demora Permisos (TR2):          {tr_perm} meses (Exp)")
    print(f"  • Demora Construcción (TR3):      {tr_obra} meses (Erlang n=3)")
    print(f"  • Tiempo Ajuste Decisión (TA):    {ta_dec} meses")
    print("-" * 65)
    print("Respuestas Esperadas para Corrección:")
    print(f"  [Q1] Flujo de Equilibrio Inicial: {flujo_eq:.4f} casas/mes")
    print(f"  [Q2] Planificadas Iniciales (MT1): {sum(p):.2f} casas")
    print(f"  [Q3] En Obra Iniciales (MT3):      {flujo_eq * tr_obra:.2f} casas")
    print(f"  [Q7] CASAS EN CONSTRUCCIÓN (MES 100): {casas_en_obra_mes100:.2f} casas")
    print(f"       (Rango Aceptable con redondeo: {round(casas_en_obra_mes100)-2} a {round(casas_en_obra_mes100)+2})")
    print("=" * 65)

if __name__ == '__main__':
    dnis_test = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "42123456, 41987654"
    auditar_grupo(dnis_test)