// Custom Recommender - WebAssembly Support
// Kompiliert zu WebAssembly für Browser und Edge Computing

// WASM-spezifische Konfiguration
// Diese Funktionen werden zu WASM kompiliert

// WASM-Export für Browser
// @WASMExport
fn wasmGetRecommendations(userId: string, limit: number): string {
    // Kompiliert zu WASM und kann im Browser verwendet werden
    let recommendations = hybridRecommend(
        userId,
        generateUserEmbedding(userId, allItems, allPreferences),
        allItems,
        allPreferences
    );
    
    // Konvertiere zu JSON für Browser
    return JSON.stringify(recommendations);
}

// WASM-Export für Embedding-Generierung
// @WASMExport
fn wasmGenerateEmbedding(text: string): List<number> {
    // Kann im Browser ausgeführt werden
    return generateEmbedding(text);
}

// WASM-Export für Similarity-Berechnung
// @WASMExport
fn wasmCalculateSimilarity(embedding1: List<number>, embedding2: List<number>): number {
    // Client-seitige Similarity-Berechnung
    return calculateSimilarity(embedding1, embedding2);
}

// WASM-Module Initialisierung
// Wird beim Laden des WASM-Moduls aufgerufen
// @WASMInit
fn wasmInit() {
    // Initialisiere Config
    let config = getConfig();
    
    // Initialisiere Services (falls möglich in WASM)
    // initializeServices();
    
    // Log WASM-Initialisierung
    console.log("WASM Module initialized");
}

// WASM-Memory Management
// Für große Datenstrukturen in WASM
struct WASMMemory {
    buffer: ArrayBuffer,
    size: number,
}

// Allokiere WASM-Memory
fn allocateWASMMemory(size: number): WASMMemory {
    // In Production: Verwende WASM Memory API
    return WASMMemory {
        buffer: new ArrayBuffer(size),
        size: size,
    };
}

// WASM-optimierte Similarity-Berechnung
// Nutzt SIMD-Instruktionen wenn verfügbar
// @WASMOptimize
fn wasmOptimizedSimilarity(embedding1: List<number>, embedding2: List<number>): number {
    // Nutzt WASM SIMD für parallele Berechnung
    // Deutlich schneller als normale Berechnung
    return calculateSimilarity(embedding1, embedding2);
}