import numpy as np
import xgboost as xgb
from typing import List


def remove_duplicates(input_list: List) -> List:
    result = list(dict.fromkeys(input_list))
    return result


class Ranker:
    def __init__(self, model_path: str = None):
        self.model = xgb.Booster()
        if model_path is not None:
            self.model.load_model(model_path)

    def rank(self, 
             titles: List[str], 
             scores: List[float], 
             indexes: List[int], 
             embeddings: List[List[float]]) -> tuple:
        """
        :param titles: названия документов, которым принадлежат чанки или сами названия документов, если документ целый
        :param embeddings: эмбединги чанков или цельных документов
        Индексы соответствуют друг другу, то есть эмбединг в embeddings[0] относится к названию документа в titles[0]
        :return: список названий документов, отранжированный и без дубликатов от чанкинга
        """
        dmatrix_of_features = xgb.DMatrix(np.array(embeddings))
        dmatrix_of_features.set_group([len(embeddings)])

        predictions = self.model.predict(dmatrix_of_features)

        indexes_ranked_documents = sorted(range(len(predictions)), key=lambda k: predictions[k], reverse=True)

        titles_reranked_documents = [titles[item] for item in indexes_ranked_documents]
        scores_reranked_documents = sorted([scores[item] for item in indexes_ranked_documents], reverse=True)
        indexes_reranked_documents = [indexes[item] for item in indexes_ranked_documents]

        return titles_reranked_documents, scores_reranked_documents, indexes_reranked_documents