use ordered_float::NotNaN;

use bio::stats::probs;

use crate::model;

pub type MeanExpression = NotNaN<f64>;
pub type CDF = probs::cdf::CDF<MeanExpression>;

pub fn cdf(expression_cdfs: &[model::expression::NormalizedCDF], pseudocounts: f64) -> CDF {
    let pseudocounts = NotNaN::new(pseudocounts).unwrap();

    if expression_cdfs.len() == 1 {
        let mut cdf = expression_cdfs[0].clone();
        for e in cdf.iter_mut() {
            e.value += pseudocounts;
        }
        return cdf;
    }

    let cdf = model::meanvar::cdf(expression_cdfs, |mean, _| mean + pseudocounts);
    assert_relative_eq!(cdf.total_prob().exp(), 1.0, epsilon = 0.001);
    cdf.reduce().sample(1000)
}

// #[cfg(test)]
// mod tests {
//     #![allow(non_upper_case_globals)]
//
//     use bio::stats::{Prob, LogProb};
//
//     use super::*;
//     use model;
//     use io;
//
//
//     const GENE: &'static str = "COL5A1";
//
//     fn setup() -> Box<model::readout::Model> {
//         model::readout::new_model(
//             &[Prob(0.04); 16],
//             &[Prob(0.1); 16],
//             io::codebook::Codebook::from_file("tests/codebook/140genesData.1.txt").unwrap()
//         )
//     }
//
//     #[test]
//     fn test_cdf() {
//         let readout = setup();
//         let cdfs = [
//             model::expression::cdf(GENE, 5, 5, &readout, 100).0,
//             model::expression::cdf(GENE, 5, 5, &readout, 100).0,
//             model::expression::cdf(GENE, 5, 5, &readout, 100).0,
//             model::expression::cdf(GENE, 5, 5, &readout, 100).0
//         ];
//         println!("{:?}", cdfs[0]);
//         let cdf = cdf(&cdfs, 0.0000001);
//         println!("{:?}", cdf);
//
//         let total = cdf.total_prob();
//
//         assert_relative_eq!(*total, *LogProb::ln_one(), epsilon = 0.002);
//     }
// }
