# 生成算法说明

本文档描述当前代码实际算法。核心代码位于 `backend/core/pipeline.py`、`backend/core/layout.py`、`backend/core/weights.py`、`backend/EfficientWordCloud/efficient_wordcloud/src/ewc_core.cpp`。

## 总流程

```
1. 读取 Excel 名单 → pipeline.main()
2. 智能画幅计算 → mask.calculate_dynamic_dimensions()
3. 生成并归一化掩膜 → mask.prepare_mask()
4. 计算权重 → weights.extract_weights_from_df() + weights.get_stroke_complexity_batch()
5. 估算字号范围 → weights.calculate_font_by_area_model()
6. 小画布布局 → layout.OptimizedEfficientWordCloud.generate_from_frequencies()
7. C++ 按真实字形找位置并原子写入 → IntegralGrid.place_glyph_exact()
8. 整批未完整放入 → 统一缩放字号或扩大画布后重排
9. 密度优化 → 探测更大字号并保留完整率不下降的候选
10. 高清精修 → render.refine_layout_with_hd_clearance() 加入隔离带局部微调
11. 输出 PNG / SVG / DB / metrics
```

## 名单与重复填充

`N_REPETITIONS` 决定目标词数：

```
total_target = len(names) * N_REPETITIONS
```

布局序列由 `_build_layout_sequence()` 生成。行为：**按原名单循环追加**，不是把同一个名字所有副本先放完。

```
[A, B, C], N_REPETITIONS=4
→ [A, B, C, A, B, C, A, B, C, A, B, C]
```

同名副本在同一批布局中使用相同目标字号。放置失败不会触发逐词缩字号。

## 权重逻辑

### Excel 权重

- `WEIGHT_COL_NAME` 优先于 `WEIGHT_COL_INDEX`
- 有效权重必须是可转数字且大于 `0`
- `REMOVE_DUPLICATES=True` 时，同名权重取最大值
- `REMOVE_DUPLICATES=False` 时，仍按名字聚合成权重映射

### 笔画权重

- `ENABLE_STROKE_WEIGHTS=True` 时，系统渲染每个字符到 `64×64` 灰度图，用像素占用量估算复杂度
- 一个名字的笔画权重取其中最复杂字符的值
- 若同时存在 Excel 权重：Excel 值作为基础权重，笔画复杂度除以全体中位数后作为乘数
- 这样手动权重比例仍保留，且 Excel 权重全为 `1` 时笔画开关也不会失效
- `ENABLE_STROKE_WEIGHTS=False` 且无 Excel 权重时，所有名字权重默认为 `10`

## 字号范围估算

`calculate_font_by_area_model()` 使用以下输入估算 `min_font` / `max_font`：

- 可填充面积（掩膜中 `0` 的像素数）
- 目标填充率 `TARGET_FILL_RATIO`
- 打包效率 `PACKING_EFFICIENCY`
- 重复次数 `N_REPETITIONS`
- 名字长度、各名字权重

公式思想：

- 可填区域越大，字号越大
- 名字越多、重复次数越高，字号越小
- 字符越多，总字符质量越高，字号越小
- 权重越高，在 `log1p(weight)` 归一化后获得更高面积质量

最终 `max_font = min_font × SIZE_RATIO`。

## 字号打分

`build_log_rank_scores(..., per_word=True)` 按姓名权重计算固定分数，映射到展开后的重复序列。结果是：

- 同名副本目标分数相同
- 同名副本初始目标字号相同
- 权重相同时，所有姓名初始目标字号相同

`SIZE_RATIO=1` 时，`min_font == max_font`，所有同权重姓名在重试前后都保持完全相同字号。

## 等字号模式

`SIZE_RATIO=1` 时，面积估算阶段直接令 `min_font = max_font`。所有字号重试也只改变单一字号值。

等字号批次的特殊优化：

1. 视作整批同字号布局，使用整批字号打分（`per_word=False`）
2. 密度优化阶段在完整候选中比较字符级最大空洞（`largest_empty_square_size`），并尝试不同布局种子降低空洞
3. 高清精修阶段允许优先级回溯（把失败词提前到队列最前）

## 放置策略

每个词的放置流程：

1. 根据目标分数得到目标字号（线性插值于 `min_font` 到 `max_font`）
2. 随机决定横排或竖排（`prefer_horizontal` 控制概率）
3. 用 PIL 渲染真实字形 bitmap，施加单侧安全边距（margin）生成碰撞 mask
4. 调用 C++ `place_glyph_exact()` 搜索合法位置并原子写入
5. 当前方向找不到时，只尝试同字号的另一方向
6. 任意姓名失败即视为本次整批布局不完整
7. **不逐词缩字号**。Python 统一缩放整批字号范围后重新布局
8. 触及字号下限仍失败时，按 `CANVAS_RETRY_GROWTH` 扩大画布并整批重排
9. 将完整布局映射到高清字号和坐标
10. 高清画布进行逐词隔离带精修，局部无合法位置时扩大画布并整批重排

## C++ 真实字形搜索

`IntegralGrid` 维护两个核心结构：

- `canvas`：真实占用像素（`1` 表示已占用或掩膜阻挡）
- `data`：兼容旧矩形查询的积分图；当前主路径不依赖逐词重建

`place_glyph_exact()` 行为：

1. 等字号批次前 `70%` 姓名优先选择靠近可填区域质心的合法位置，避免少量姓名接受第一个随机空位而形成大块空洞
2. 多字号批次只对前 `25%` 以及高权重（`score ≥ 0.80`）姓名启用中心偏好
3. 少于 `100` 人的等字号批次中心候选数提高到 `768`；`100–300` 人提高到 `512`；其余保持 `256`
4. 随机探测失败后，从种子决定的偏移开始完整扫描
5. 对每个候选位置逐像素比较碰撞 mask 与 C++ `canvas`
6. 命中后只写入真实字形，占位查询和写入在同一次 C++ 调用中完成

真实字形搜索允许透明角落和笔画间空隙安全交错，比外接矩形碰撞更密。安全边距只参与候选检查，不会被双侧累计放大。

## 高清精修（隔离带）

正式流水线不在低清工作网格增加边距，因为 `1` 个工作像素会被放大成约 `5–6` 个高清像素并显著损失容量。

隔离带优先作用在最终高清画布，宽度为 `1px`，不是用户参数。精修流程：

1. 小画布完整布局放大到高清
2. 逐词在高清画布上验证，加入 `1px` 隔离带
3. 碰撞时只允许最大 `max_shift=24px` 的局部微位移
4. 精修失败时，最多进行 `1` 次确定性整批优先级回溯（把失败词移到队列最前）
5. 若轮廓过窄无法容纳额外隔离带，降为精确零间隙碰撞（`clearance=0`）
6. 全部候选无解时，由外层扩大画布后整批重新布局，不进行远距离单词搬移

密度搜索会保留各档完整整批候选。最高密度候选若无法在有限位置修正范围内通过高清隔离验收，则改用上一档完整整批候选；不会对碰撞姓名单独缩字号，也不会接受带重叠的高密度结果。

## 填充率重试

一次布局完成后，`compute_fill_ratio_fast()` 重新渲染 layout 并计算填充率。

- 面积模型首次完整放入但明显低于 `TARGET_FILL_RATIO` 时，只允许一次整批等比例增字号尝试。新布局必须仍然完整且真实填充率更高才会采用
- 整批未完整放入时，流水线不会输出半成品：先整批等比例调整字号；触及最小字号仍失败时按 `CANVAS_RETRY_GROWTH` 扩大画布并重新生成

## 字号硬约束

- 不存在逐词缩字号、gap filling 或大字号自动压缩路径
- `USER_MIN_FONT_SIZE` 和 `USER_MAX_FONT_SIZE` 是不可越过的边界；冲突时直接报错
- `SIZE_RATIO=1` 在面积估算、整批重试和高清放大阶段始终保持单一字号
- 完整名单不可关闭；放不下时只能整批重排、整批等比例调整或扩大画布

## 空洞优化（等字号模式）

等字号模式下，字符级最大空洞（`largest_empty_square_size`）用于判断是否存在"可放字符级空洞"：

- 当前 `largest_empty_square ≥ ceil(font_size * 1.25)` 时视为存在字符级空洞
- 流水线会在同一字号档位尝试最多 `3` 种不同布局种子（按人数递减预算）
- 目标是最小化最大空洞尺寸，不改变任何字号

## 自动画幅

`calculate_dynamic_dimensions()` 先对 `BASE_HD_WIDTH × BASE_HD_HEIGHT` 做一次 probe 掩膜，计算可填比例 `free_ratio`，再用以下公式扩展：

```
area_per_word = (MIN_READABLE_HEIGHT_PX²) × avg_len × 1.05
required_area  = num_words × area_per_word × N_REPETITIONS / TARGET_FILL_RATIO
required_area /= free_ratio
scale_factor   = √(required_area / current_area)
new_w = clamp(base_w × scale_factor, max_edge=6000)
```

- 扩展后宽高向上取整到最近的 `100`
- 最大边长限制为 `6000px`，避免 SVG/PNG 过度膨胀
- 掩膜只生成一次，扩展后复用