#https://github.com/PyCQA/mccabe/blob/master/mccabe.py
#1. Helyesség ellenőrzés (elő utó(Exists, forAll)  invariáns )
#2. Statikus analízis (Fehér dobozos tesztelés)   python tool (D)
#3. Test doubles (Mókolás) Mock, Fake, Stub, Dummy, DI    TDD xUnit (nUnit) Moq#
#4. Terheléses teszt
#5. Használhatósági teszt
#6. Szoftver verifikáció (SAT, SMT)


import networkx as NX
import math as MT
import random as RD
import matplotlib

N = 21 # Number of Vertices (sensors)

minScope = 20
maxScope = 120

rangeX =(5,295)
rangeY =(5,295)

scopeRad = (minScope, maxScope)

# Node-ok, Scope-ok, Pozíciók
D = NX.DiGraph()

arrScope =[[]]
for i in range(1,N):
    x = float(RD.randrange(*rangeX))
    y = float(RD.randrange(*rangeY))
    positions = (x,y)
    rndRad = RD.randrange(*scopeRad)
    D.add_node(i, pos=(x,y))
    arrScope.append([i,rndRad])
    pos = NX.get_node_attributes(D,'pos')

for i in range(1,N):
    for j in range(1,N):
        x1,y1 = pos[i]
        x2,y2 = pos[j]
        if i != j:
            if (MT.sqrt(MT.pow((x2-x1),2)+MT.pow((y2-y1),2)))<=arrScope[i][1]:
                D.add_edge(i,j)



print(D.number_of_edges())
print(D.number_of_nodes())
# D sűrűsége
print("A gráf sűrűsége: " + str(D.number_of_edges()/(N*(N-1))))

# Összefüggőség
print(NX.is_strongly_connected(D))

# Legnagyobb nyelő (Bemenő elemek száma)
print(len(D.in_edges(1)))

# Legnagyobb forrás (Kimenő élek száma)
print(len(D.out_edges(11)))

# Független utak száma
print("Független utak"+str(list(NX.all_simple_paths(D,1,20))))

# Hamilton kör
#print(list(NX.hamiltonian(D)))

# Euler kör

# Leghosszabb út

# Legrövidebb út
#print(list(D.shortest_paths(D)))

# Átlagos úthossz (átmérő)

# Körök száma
print("körök")
print(len(list(NX.simple_cycles(D))))
print(list(NX.simple_cycles(D)))
# Ciklomatikus komplexitás
E = D.number_of_edges()
V = D.number_of_nodes()
P = len(list(NX.strongly_connected_components(D)))
print(str(E-V+2*P))

NX.draw(D, pos, with_labels=True)