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import {GPGPUContext} from './gpgpu_context';
import {GPGPUProgram} from './gpgpu_math';
 
export class MultinomialProgram implements GPGPUProgram {
  variableNames = ['probs'];
  outputShape: number[];
  userCode: string;
 
  // Caching uniform location for speed.
  seedLoc: WebGLUniformLocation;
 
  constructor(batchSize: number, numOutcomes: number, numSamples: number) {
    this.outputShape = [batchSize, numSamples];
 
    this.userCode = `
      uniform float seed;
 
      void main() {
        ivec2 coords = getOutputCoords();
        int batch = coords[0];
 
        float r = random(seed);
        float cdf = 0.0;
 
        for (int i = 0; i < ${numOutcomes - 1}; i++) {
          cdf += getProbs(batch, i);
 
          if (r < cdf) {
            setOutput(float(i));
            return;
          }
        }
 
        // If no other event happened, last event happened.
        setOutput(float(${numOutcomes - 1}));
      }
    `;
  }
 
  getCustomSetupFunc(seed: number) {
    return (gpgpu: GPGPUContext, webGLProgram: WebGLProgram) => {
      if (this.seedLoc == null) {
        this.seedLoc = gpgpu.getUniformLocation(webGLProgram, 'seed');
      }
      gpgpu.gl.uniform1f(this.seedLoc, seed);
    };
  }
}