stopifnot(
  require("testthat"),
  require("clustTMB")
)

context("test utils-mkRandom")

test_that("no random effects", {
  n.i <- 100
  n.j <- 2
  n.g <- 3
  expertformula <- ~1
  expertdata <- matrix(1, n.i, 1)
  gatingformula <- ~1
  gatingdata <- matrix(1, n.i, 1)
  spatial.list <- list(
    loc = NULL,
    mesh = NULL,
    init.range = list(gating.range = NULL, expert.range = NULL)
  )
  dim.list <- list(
    n.i = n.i, n.j = n.j, n.t = 1,
    n.g = n.g, n.f.sp = n.j, n.f.rand = n.j, n.v = NULL
  )
  dim.list$nl.fix <- (dim.list$n.j^2 - dim.list$n.j) / 2
  dim.list$nl.rand <- dim.list$n.j * dim.list$n.f.rand -
    (dim.list$n.f.rand * (dim.list$n.f.rand - 1)) / 2
  dim.list$nl.sp <- dim.list$n.j * dim.list$n.f.sp -
    (dim.list$n.f.sp * (dim.list$n.f.sp - 1)) / 2

  true.re <- list(
    reStruct = matrix(0, 2, 3),
    random.names = NULL,
    expert.time = rep(1, n.i)
  )
  RE <- clustTMB:::mkRandom(
    expertformula,
    gatingformula,
    expertdata,
    gatingdata,
    spatial.list,
    dim.list
  )
  expect_equal(true.re, RE)
})

test_that("ar1 in expert", {
  n.i <- 100
  n.j <- 2
  n.g <- 3
  expertformula <- ~ ar1(0 + 1 | time)
  expertdata <- data.frame(time = 1:n.i)
  gatingformula <- ~1
  gatingdata <- matrix(1, n.i, 1)
  spatial.list <- list(
    loc = NULL,
    mesh = NULL,
    init.range = list(gating.range = NULL, expert.range = NULL)
  )
  dim.list <- list(
    n.i = n.i, n.j = n.j, n.t = n.i,
    n.g = n.g, n.f.sp = n.j, n.f.rand = n.j, n.v = NULL
  )
  dim.list$nl.fix <- (dim.list$n.j^2 - dim.list$n.j) / 2
  dim.list$nl.rand <- dim.list$n.j * dim.list$n.f.rand -
    (dim.list$n.f.rand * (dim.list$n.f.rand - 1)) / 2
  dim.list$nl.sp <- dim.list$n.j * dim.list$n.f.sp -
    (dim.list$n.f.sp * (dim.list$n.f.sp - 1)) / 2

  true.re <- list(
    reStruct = matrix(0, 2, 3),
    random.names = "epsilon_tjg",
    expert.time = data.frame(time = 1:n.i)
  )
  true.re$reStruct[2, 2] <- 2
  RE <- clustTMB:::mkRandom(
    expertformula,
    gatingformula,
    expertdata,
    gatingdata,
    spatial.list,
    dim.list
  )
  expect_equal(true.re$reStruct, RE$reStruct)
  expect_equal(true.re$random.names, RE$random.names)
  expect_equal(true.re$expert.time$time, RE$expert.time$time)
})

test_that("gmrf in expert", {
  n.i <- 100
  n.j <- 2
  n.g <- 3
  set.seed(123)
  Loc <- data.frame(x = runif(n.i), y = runif(n.i))
  sp::coordinates(Loc) <- ~ x * y
  expertformula <- ~ gmrf(0 + 1 | loc)
  expertdata <- data.frame(x = rep(1, n.i))
  gatingformula <- ~1
  gatingdata <- matrix(1, n.i, 1)
  spatial.list <- list(
    loc = Loc,
    mesh = NULL,
    init.range = list(gating.range = NULL, expert.range = NULL)
  )
  dim.list <- list(
    n.i = n.i, n.j = n.j, n.t = n.i,
    n.g = n.g, n.f.sp = n.j, n.f.rand = n.j, n.v = NULL
  )
  dim.list$nl.fix <- (dim.list$n.j^2 - dim.list$n.j) / 2
  dim.list$nl.rand <- dim.list$n.j * dim.list$n.f.rand -
    (dim.list$n.f.rand * (dim.list$n.f.rand - 1)) / 2
  dim.list$nl.sp <- dim.list$n.j * dim.list$n.f.sp -
    (dim.list$n.f.sp * (dim.list$n.f.sp - 1)) / 2

  true.re <- list(
    reStruct = matrix(0, 2, 3),
    random.names = "Omega_vfg",
    expert.time = rep(1, n.i)
  )
  true.re$reStruct[2, 1] <- 3
  RE <- clustTMB:::mkRandom(
    expertformula,
    gatingformula,
    expertdata,
    gatingdata,
    spatial.list,
    dim.list
  )
  expect_equal(true.re$reStruct, RE$reStruct)
  expect_equal(true.re$random.names, RE$random.names)
  expect_equal(true.re$expert.time, RE$expert.time)
})

test_that("gmrf in gating", {
  n.i <- 100
  n.j <- 2
  n.g <- 3
  set.seed(123)
  Loc <- data.frame(x = runif(n.i), y = runif(n.i))
  Loc <- sf::st_as_sf(Loc, coords = c("x", "y"))
  expertformula <- ~1
  expertdata <- matrix(1, n.i, 1)
  gatingformula <- ~ gmrf(0 + 1 | loc)
  gatingdata <- data.frame(x = rep(1, n.i))
  spatial.list <- list(
    loc = Loc,
    mesh = NULL,
    init.range = list(gating.range = NULL, expert.range = NULL)
  )
  dim.list <- list(
    n.i = n.i, n.j = n.j, n.t = n.i,
    n.g = n.g, n.f.sp = n.j, n.f.rand = n.j, n.v = NULL
  )
  dim.list$nl.fix <- (dim.list$n.j^2 - dim.list$n.j) / 2
  dim.list$nl.rand <- dim.list$n.j * dim.list$n.f.rand -
    (dim.list$n.f.rand * (dim.list$n.f.rand - 1)) / 2
  dim.list$nl.sp <- dim.list$n.j * dim.list$n.f.sp -
    (dim.list$n.f.sp * (dim.list$n.f.sp - 1)) / 2

  true.re <- list(
    reStruct = matrix(0, 2, 3),
    random.names = "Gamma_vg",
    expert.time = rep(1, n.i)
  )
  true.re$reStruct[1, 1] <- 3
  RE <- clustTMB:::mkRandom(
    expertformula,
    gatingformula,
    expertdata,
    gatingdata,
    spatial.list,
    dim.list
  )
  expect_equal(true.re$reStruct, RE$reStruct)
  expect_equal(true.re$random.names, RE$random.names)
  expect_equal(true.re$expert.time, RE$expert.time)
})