import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), '..', '..'))

from utils.algo_context import AlgoContext
from utils.algo_array import Array
from vorlesung.L05_binaere_baeume.bin_tree import BinaryTree

ctx = AlgoContext()
values = Array.from_file('data/seq0.txt', ctx)
tree = BinaryTree(ctx)
for cell in values:
    tree.insert(cell.value)

# ── in_order_traversal ───────────────────────────────────────────────────────
print("In-Order:")
tree.in_order_traversal(lambda node: print(node.value, end=" "))
print()
# Ausgabe: -87 -77 -59 -50 14 15 34 46 47 48 50 51 52 58
#
# Warum sortiert?
# Die BST-Eigenschaft garantiert: linker Teilbaum < Wurzel < rechter Teilbaum.
# In-Order besucht genau in dieser Reihenfolge (links → Wurzel → rechts),
# was rekursiv angewendet eine aufsteigende Sortierung ergibt.
# In-Order-Traversal eines BST entspricht damit einer Sortierung der Schlüssel.

# ── level_order_traversal ────────────────────────────────────────────────────
print("\nLevel-Order:")
tree.level_order_traversal(lambda node, level: print(f"Ebene {level}: {node.value}"))
# Ausgabe: Wurzel zuerst, dann alle Knoten der Ebene 1, dann Ebene 2, …
#
# Was zeigt level_order, was in_order nicht zeigt?
# level_order_traversal entspricht einer Breitensuche (BFS). Sie zeigt,
# auf welcher Tiefenebene sich jeder Knoten befindet, und damit die
# tatsächliche Struktur des Baums – nicht nur die sortierte Schlüsselfolge.
# Zwei BSTs mit denselben Schlüsseln liefern identische in_order-Ausgaben,
# aber unterschiedliche level_order-Ausgaben, wenn ihre Struktur verschieden ist.

# ── graph_traversal ──────────────────────────────────────────────────────────
# Relevante Stelle in bin_tree.py:
#
#   def graph_traversal(self):
#       def define_node(node, level, line):
#           node.graphviz_rep(level, line, dot)   ← Knoten positionieren
#       ...
#       self.tree_structure_traversal(define_node) ← Traversierung
#       _rec(self.root)                            ← Kanten eintragen
#
# graph_traversal nutzt intern tree_structure_traversal – eine In-Order-
# Traversal, die zusätzlich zu jedem Knoten seine Tiefe (level) und seine
# In-Order-Position (line) mitliefert.
#
# level → y-Koordinate im Graphviz-Layout: je tiefer im Baum, desto weiter
#          unten in der Abbildung (negiert: pos=f"{col},{-row}!")
# line  → x-Koordinate: die In-Order-Position ergibt automatisch eine
#          kollisionsfreie horizontale Anordnung ohne überlappende Knoten.
#
# tree_structure_traversal existiert also nicht als eigenständige Ausgabe-
# Traversal, sondern als Hilfsmittel für die Positionsberechnung in graph_traversal.
# Die Traversierungsreihenfolge ist identisch mit in_order_traversal.