import numpy as np

from .types import Fitnesses, Population


def roulette_selection(population: Population, fitnesses: Fitnesses) -> Population:
    """Селекция методом рулетки.

    Чем больше значение фитнеса, тем больше вероятность выбора особи. Для минимизации
    значения фитнеса нужно предварительно инвертировать.
    """
    # Чтобы работать с отрицательными f, сдвигаем значения фитнес функции на минимальное
    # значение в популяции. Вычитаем min_fit, т. к. min_fit может быть отрицательным.
    min_fit = np.min(fitnesses)
    shifted_fitnesses = fitnesses - min_fit + 1e-12

    # Получаем вероятности для каждой особи
    probs = shifted_fitnesses / np.sum(shifted_fitnesses)
    cum = np.cumsum(probs)

    # Выбираем особей методом рулетки
    selected = []
    for _ in population:
        r = np.random.random()
        idx = int(np.searchsorted(cum, r, side="left"))
        selected.append(population[idx])

    return selected