import asyncio
import random
from typing import Dict, Any

# Делаем функцию асинхронной
async def solve_cutting_problem(input_params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Асинхронная заглушка для имитации сложного расчета раскройки стекла.
    Возвращает предопределенный или слегка измененный JSON-ответ.
    """
    print(f"Received input for async fuzzy solver: {input_params}")

    # Имитация времени расчета с использованием asyncio.sleep
    delay = random.uniform(0.5, 2.0)
    print(f"Simulating calculation for {delay:.2f} seconds...")
    await asyncio.sleep(delay) # Используем await asyncio.sleep вместо time.sleep

    # Пример выходных данных (остается таким же)
    output_data = {
        "layout": [
            {"piece_id": 1, "x": 10, "y": 10, "width": 500, "height": 300},
            {"piece_id": 2, "x": 520, "y": 10, "width": 400, "height": 300},
            # ... другие детали раскроя ...
        ],
        "waste_percentage": round(random.uniform(5.0, 15.0), 2),
        "number_of_cuts": random.randint(5, 20),
        "processing_time_ms": int(delay * 1000) # Используем задержку как время обработки
    }

    # Можно добавить логику на основе input_params, если нужно для тестов
    if input_params.get("optimize_for") == "speed":
         output_data["number_of_cuts"] = random.randint(15, 25) # Больше резов - быстрее?

    print(f"Async fuzzy solver generated output: {output_data}")
    return output_data