"""统计计算工具"""
import math
from typing import List


def _percentile_at(sorted_data: list[float], pct: float) -> float:
    """在线性插值下，返回排序后数据的指定百分位值。

    注意：调用方必须确保 data 已排序。
    """
    n = len(sorted_data)
    if n == 0:
        return 0.0
    k = (pct / 100.0) * (n - 1)
    f = math.floor(k)
    c = math.ceil(k)
    if f == c:
        return sorted_data[int(k)]
    d0 = sorted_data[int(f)] * (c - k)
    d1 = sorted_data[int(c)] * (k - f)
    return d0 + d1


def percentile(data: List[float], pct: float) -> float:
    """计算指定百分位数的值（线性插值）

    空数据返回 0.0，调用方应通过检查 count 来判断是否有数据。
    """
    return _percentile_at(sorted(data), pct)


def percentiles(data: List[float], pcts: List[float]) -> dict:
    """单次排序，批量计算多个百分位，返回 {pct: value}。"""
    sorted_data = sorted(data)
    return {p: _percentile_at(sorted_data, p) for p in pcts}


def mean(data: List[float]) -> float:
    """算术平均值"""
    if not data:
        return 0.0
    return sum(data) / len(data)


def std(data: List[float]) -> float:
    """样本标准差（n-1）"""
    if len(data) < 2:
        return 0.0
    m = mean(data)
    variance = sum((x - m) ** 2 for x in data) / (len(data) - 1)
    return math.sqrt(variance)


def min_val(data: List[float]) -> float:
    """最小值"""
    return min(data) if data else 0.0


def max_val(data: List[float]) -> float:
    """最大值"""
    return max(data) if data else 0.0