import os
import struct
import matplotlib.pyplot as plt

def read_binary_file(filename):
    """Чтение данных из бинарного файла"""
    data = []
    try:
        with open(filename, 'rb') as f:
            while True:
                bytes_data = f.read(4)
                if not bytes_data:
                    break
                value = struct.unpack('f', bytes_data)[0]
                data.append(value)
        return data
    except FileNotFoundError:
        return None

def main():
    # Запрос имени файла с проверкой наличия
    while True:
        filename = input("Введите имя бинарного файла с выборкой: ")
        if os.path.exists(filename):
            break
        print(f"Файл '{filename}' не найден. Попробуйте еще раз.")
    
    # Чтение выборки из файла
    data = read_binary_file(filename)
    if data is None:
        print("Ошибка чтения файла")
        return
    
    print(f"Выборка считана из файла '{filename}'")
    print(f"Число элементов: {len(data)}")
    
    # Импорт функций из M1
    from M1 import find_min_max_indices, calculate_group_averages
    
    # Использование функции 1: нахождение номеров min и max
    min_index, max_index = find_min_max_indices(data)
    print(f"Номер элемента с наименьшим значением: {min_index}")
    print(f"Номер элемента с наибольшим значением: {max_index}")
    print(f"Наименьшее значение: {data[min_index]:.3f}")
    print(f"Наибольшее значение: {data[max_index]:.3f}")
    
    # Запрос числа N для формирования групп
    while True:
        try:
            N = int(input(f"Введите число элементов N для формирования групп (1-{len(data)}): "))
            if 1 <= N <= len(data):
                break
            else:
                print(f"Введите число от 1 до {len(data)}")
        except ValueError:
            print("Введите целое число")
    
    # Использование функции 2: расчет средних по группам
    group_averages = calculate_group_averages(data, N)
    
    print(f"\nРазделение на {len(group_averages)} групп:")
    for i, avg in enumerate(group_averages):
        start_idx = i * N
        end_idx = min((i + 1) * N - 1, len(data) - 1)
        print(f"Группа {i+1} (элементы {start_idx}-{end_idx}): среднее = {avg:.3f}")
    
    # ПОСТРОЕНИЕ ГРАФИКА СОГЛАСНО ЗАДАНИЮ
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    
    # Отображение исходной выборки (основное требование задания)
    plt.plot(range(len(data)), data, 'bo-', linewidth=2, markersize=6, label='Исходная выборка')
    
    # Дополнительно выделяем min и max (не требуется заданием, но полезно)
    plt.plot(min_index, data[min_index], 'ro', markersize=10, label=f'Минимум (индекс {min_index})')
    plt.plot(max_index, data[max_index], 'go', markersize=10, label=f'Максимум (индекс {max_index})')
    
    plt.title(f'Исходная выборка из файла: {filename}')
    plt.xlabel('Индекс элемента')
    plt.ylabel('Значение')
    plt.legend()
    plt.grid(True, alpha=0.3)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    main()