import math
from operator import concat


def read_text_file():
    path = '/Users/safak/Documents/UNI/IT/P1/text.txt'

    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        content = file.read()
    return content


def Z_statistik():
    # Ergebnisse mit https://de.planetcalc.com/2476/ prüfbar
    message = read_text_file()

    # Anzahl der Zeichen in der Nachricht X
    m = len(message)

    # Häufigkeiten der Zeichen in der Nachricht X
    char_count = {} #Dictionary

    for char in message:
        if char_count.__contains__(char):
            char_count[char] += 1
        else:
            char_count[char] = 1

    calculate(char_count, m, message)


def Z2_statistik():
    message = read_text_file()

    # Anzahl der Tupel in der Nachricht
    m = len(message) - 1        # Letztes Zeichen kann kein Tupel mit "nichts" bilden

    # welche Zeichen kommen wie oft vor?
    char_count = {} #Dictionary

    for i, char in enumerate(message):
        if i != m:
            tuple = char + message[i+1]
            if char_count.__contains__(tuple):
                char_count[tuple] += 1
            else:
                char_count[tuple] = 1


    calculate(char_count, m, message)

def W_statistik():
    message = read_text_file()

    # Anzahl der Wörter in der Nachricht
    m = 0

    # welche Zeichen kommen wie oft vor?
    word_count = {} #Dictionary

    enumerate(message)
    i = 0

    while i != len(message):
        word = ""

        if message[i].isalpha():
            # Fange ein Wort an
            word += message[i]

            # füge Zeichen hinzu bis Wortende erreicht ist
            while message[i+1].isalpha():
                i += 1
                word += message[i]

            # Erhöhe die Anzahl der Wörter in der Nachricht
            m += 1

            # Zähle die Häufigkeit der Wörter
            if word_count.__contains__(word):
                word_count[word] += 1
            else:
                word_count[word] = 1

        # gehe weiter in der Nachricht
        i += 1

    calculate(word_count, m, message)



def calculate(collection, m, message):
    # Wahrscheinlichkeit von x_i
    p_X = {}
    for x_i in collection:
        p_X[x_i] = collection[x_i] / m

    # Informationsgehalt I(x_i) = -log_{2}(p(x_i))
    i_X = {}
    for x_i in p_X:
        i_X[x_i] = -1 * math.log2(p_X[x_i])

    # Entropie H(X) = sum_{i=1}{M}(p(x_i)*I(x_i))
    h_X = 0
    for x_i in i_X:
        h_X += p_X[x_i] * i_X[x_i]

    # Ausgabe
    print("Nachricht:")
    print(message)

    for x_i in sorted(i_X):
        print(f"{x_i:<20}: {collection[x_i]:<5} : {i_X[x_i]:<10}")
    print("Entropie der Nachricht = " + h_X.__str__())


def main():
    Z_statistik()
    Z2_statistik()
    W_statistik()


if __name__ == '__main__':
    main()