//import Photos
//import Vision
//
//class PhotoClassifier {
//    struct ClassifiedPhotos {
//        var screenshots: [PHAsset] = []
//        var locations: [String: [PHAsset]] = [:] // 按地点分组
//        var people: [String: [PHAsset]] = [:]     // 按人物分组
//        var similarPhotos: [[PHAsset]] = [] // 存储相似照片组
//    }
//    
//    func classifyPhotos(
//            assets: PHFetchResult<PHAsset>,
//            progressHandler: @escaping (String, Float) -> Void,
//            completion: @escaping (ClassifiedPhotos) -> Void
//        ) {
//            // 在后台队列处理
//            DispatchQueue.global(qos: .userInitiated).async {
//                var result = ClassifiedPhotos()
//                let group = DispatchGroup()
//                
//                // 开始处理
//                DispatchQueue.main.async {
//                    progressHandler("正在加载照片...", 0.0)
//                }
//                
//                // 1. 检测截图 (占总进度的 20%)
//                group.enter()
//                self.fetchScreenshots(from: assets) { screenshots in
//                    result.screenshots = screenshots
//                    DispatchQueue.main.async {
//                        progressHandler("正在检测截图...", 0.2)
//                    }
//                    group.leave()
//                }
//                
//                // 2. 检测相似照片 (占总进度的 80%)
//                group.enter()
//                self.detectSimilarPhotos(
//                    assets: assets,
//                    progressHandler: { stage, progress in
//                        // 将相似照片检测的进度映射到 20%-100% 的范围
//                        let mappedProgress = 0.2 + (progress * 0.8)
//                        DispatchQueue.main.async {
//                            progressHandler(stage, mappedProgress)
//                        }
//                    }
//                ) { similarPhotos in
//                    result.similarPhotos = similarPhotos
//                    group.leave()
//                }
//                
//                // 等待所有处理完成
//                group.notify(queue: .main) {
//                    progressHandler("分类完成", 1.0)
//                    completion(result)
//                }
//            }
//        }
//    
//    private func detectSimilarPhotos(
//            assets: PHFetchResult<PHAsset>,
//            progressHandler: @escaping (String, Float) -> Void,
//            completion: @escaping ([[PHAsset]]) -> Void
//        ) {
//            var similarGroups: [[PHAsset]] = []
//            let group = DispatchGroup()
//            var imageFeatures: [(asset: PHAsset, feature: VNFeaturePrintObservation)] = []
//            
//            // 创建处理队列
//            let processingQueue = DispatchQueue(label: "com.app.similarPhotos", qos: .userInitiated)
//            let semaphore = DispatchSemaphore(value: 5)
//            
//            // 1. 提取所有图片的特征
//            let totalAssets = assets.count
//            var processedAssets = 0
//            
//            progressHandler("正在加载照片...", 0.0)
//            
//            for i in 0..<assets.count {
//                let asset = assets[i]
//                group.enter()
//                semaphore.wait()
//                
//                let options = PHImageRequestOptions()
//                options.deliveryMode = .highQualityFormat
//                options.isSynchronous = false
//                options.resizeMode = .exact
//                
//                PHImageManager.default().requestImage(
//                    for: asset,
//                    targetSize: CGSize(width: 448, height: 448),
//                    contentMode: .aspectFit,
//                    options: options
//                ) { image, _ in
//                    defer {
//                        semaphore.signal()
//                    }
//                    
//                    guard let image = image,
//                          let cgImage = image.cgImage else {
//                        group.leave()
//                        return
//                    }
//                    
//                    processingQueue.async {
//                        do {
//                            let requestHandler = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage, options: [:])
//                            let request = VNGenerateImageFeaturePrintRequest()
//                            try requestHandler.perform([request])
//                            
//                            if let result = request.results?.first as? VNFeaturePrintObservation {
//                                imageFeatures.append((asset, result))
//                                
//                                // 更新特征提取进度
//                                processedAssets += 1
//                                let progress = Float(processedAssets) / Float(totalAssets)
//                                progressHandler("正在提取特征...", progress * 0.6)
//                            }
//                        } catch {
//                            print("特征提取失败: \(error)")
//                        }
//                        group.leave()
//                    }
//                }
//            }
//            
//            // 2. 比较特征相似度并分组
//            group.notify(queue: processingQueue) {
//                progressHandler("正在比较相似度...", 0.6)
//                
//                // 近似度
//                let similarityThreshold: Float = 0.7
//                var processedComparisons = 0
//                let totalComparisons = (imageFeatures.count * (imageFeatures.count - 1)) / 2
//                var processedIndices = Set<Int>()
//                
//                for i in 0..<imageFeatures.count {
//                    if processedIndices.contains(i) { continue }
//                    
//                    var similarGroup: [PHAsset] = [imageFeatures[i].asset]
//                    processedIndices.insert(i)
//                    
//                    for j in (i + 1)..<imageFeatures.count {
//                        if processedIndices.contains(j) { continue }
//                        
//                        do {
//                            var distance: Float = 0
//                            try imageFeatures[i].feature.computeDistance(&distance, to: imageFeatures[j].feature)
//                            
//                            let similarity = 1 - distance
//                            if similarity >= similarityThreshold {
//                                similarGroup.append(imageFeatures[j].asset)
//                                processedIndices.insert(j)
//                            }
//                            
//                            // 更新比较进度
//                            processedComparisons += 1
//                            let compareProgress = Float(processedComparisons) / Float(totalComparisons)
//                            progressHandler("正在比较相似度...", 0.6 + compareProgress * 0.4)
//                        } catch {
//                            print("相似度计算失败: \(error)")
//                        }
//                    }
//                    
//                    if similarGroup.count > 1 {
//                        similarGroups.append(similarGroup)
//                    }
//                }
//                
//                // 按照照片数量降序排序
//                similarGroups.sort { $0.count > $1.count }
//                
//                DispatchQueue.main.async {
//                    completion(similarGroups)
//                }
//            }
//        }
//    
//    // 按地点分类
//    private func classifyByLocation(assets: PHFetchResult<PHAsset>,
//                                  completion: @escaping ([String: [PHAsset]]) -> Void) {
//        var locationGroups: [String: [PHAsset]] = [:]
//        let group = DispatchGroup()
//        let geocodeQueue = DispatchQueue(label: "com.app.geocoding")
//        let semaphore = DispatchSemaphore(value: 10) // 限制并发请求数
//        
//        assets.enumerateObjects { asset, _, _ in
//            if let location = asset.location {
//                group.enter()
//                semaphore.wait()
//                
//                geocodeQueue.async {
//                    let geocoder = CLGeocoder()
//                    geocoder.reverseGeocodeLocation(location) { placemarks, error in
//                        defer {
//                            semaphore.signal()
//                            group.leave()
//                        }
//                        
//                        if let placemark = placemarks?.first {
//                            let locationName = self.formatLocationName(placemark)
//                            DispatchQueue.main.async {
//                                if locationGroups[locationName] == nil {
//                                    locationGroups[locationName] = []
//                                }
//                                locationGroups[locationName]?.append(asset)
//                            }
//                        }
//                    }
//                }
//            }
//        }
//        
//        // 等待所有地理编码完成后回调
//        group.notify(queue: .main) {
//            completion(locationGroups)
//        }
//    }
//
//    // 格式化地点名称（只返回城市名）
//    private func formatLocationName(_ placemark: CLPlacemark) -> String {
//        if let city = placemark.locality {
//            return city
//        }
//        return "其他"
//    }
//    
//    // 按人物分类
//    private func classifyByPeople(assets: PHFetchResult<PHAsset>,
//                                completion: @escaping ([String: [PHAsset]]) -> Void) {
//        var peopleGroups: [String: [PHAsset]] = [:]
//        let group = DispatchGroup()
//        
//        // 创建一个数组来存储检测到人脸的照片
//        var facesArray: [PHAsset] = []
//        
//        // 遍历所有照片
//        assets.enumerateObjects { asset, _, _ in
//            group.enter()
//            
//            // 获取照片的缩略图进行人脸检测
//            let options = PHImageRequestOptions()
//            options.isSynchronous = false
//            options.deliveryMode = .fastFormat
//            
//            PHImageManager.default().requestImage(
//                for: asset,
//                targetSize: CGSize(width: 500, height: 500), // 使用较小的尺寸提高性能
//                contentMode: .aspectFit,
//                options: options
//            ) { image, _ in
//                guard let image = image else {
//                    group.leave()
//                    return
//                }
//                
//                // 使用 Vision 框架检测人脸
//                guard let ciImage = CIImage(image: image) else {
//                    group.leave()
//                    return
//                }
//                
//                let request = VNDetectFaceRectanglesRequest()
//                let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage)
//                
//                do {
//                    try handler.perform([request])
//                    if let results = request.results, !results.isEmpty {
//                        // 检测到人脸，添加到数组
//                        DispatchQueue.main.async {
//                            facesArray.append(asset)
//                        }
//                    }
//                } catch {
//                    print("人脸检测失败: \(error)")
//                }
//                
//                group.leave()
//            }
//        }
//        
//        // 等待所有检测完成后更新结果
//        group.notify(queue: .main) {
//            if !facesArray.isEmpty {
//                peopleGroups["包含人脸的照片"] = facesArray
//            }
//            completion(peopleGroups)
//        }
//    }
//    
//    // 识别截图
//    private func fetchScreenshots(from assets: PHFetchResult<PHAsset>,
//                                completion: @escaping ([PHAsset]) -> Void) {
//        var screenshots: [PHAsset] = []
//        
//        // 获取系统的截图智能相册
//        let screenshotAlbums = PHAssetCollection.fetchAssetCollections(
//            with: .smartAlbum,
//            subtype: .smartAlbumScreenshots,
//            options: nil
//        )
//        
//        // 从截图相册中获取所有截图
//        screenshotAlbums.enumerateObjects { collection, _, _ in
//            let fetchOptions = PHFetchOptions()
//            let screenshotAssets = PHAsset.fetchAssets(in: collection, options: fetchOptions)
//            
//            screenshotAssets.enumerateObjects { asset, _, _ in
//                screenshots.append(asset)
//            }
//        }
//        
//        completion(screenshots)
//    }
//}