Update app.py

app.py

@@ -702,58 +702,79 @@ class NutrientCalculator:
         self.results = {}
         self.actual_profile = {k: 0.0 for k in self.target_profile}
         self.total_ec = 0.0
-        self.tolerance = 0.5  # Допустимое отклонение в ppm
-
-    def _init_nitrogen(self):
-        total_parts = NO3_RATIO + NH4_RATIO
-        self.target_profile['N (NO3-)'] = TOTAL_NITROGEN * (NO3_RATIO / total_parts)
-        self.target_profile['N (NH4+)'] = TOTAL_NITROGEN * (NH4_RATIO / total_parts)
+        self.tolerance = 1.0  # Допустимое отклонение в ppm
+        self.max_iterations = 100  # Максимальное число итераций
 
     def calculate(self):
-        # Основные элементы в порядке приоритета
-        elements_order = ['Ca', 'N (NH4+)', 'P', 'Mg', 'N (NO3-)', 'K', 'S']
-        
-        for element in elements_order:
-            self._balance_element(element)
+        # Оптимизированный порядок внесения элементов
+        priority_order = [
+            ('Ca', ['Кальциевая селитра', 'Сульфат кальция']),
+            ('N (NH4+)', ['Аммоний азотнокислый']),
+            ('P', ['Монофосфат калия']),
+            ('Mg', ['Сульфат магния']),
+            ('N (NO3-)', ['Калий азотнокислый', 'Кальциевая селитра']),
+            ('K', ['Калий азотнокислый', 'Калий сернокислый']),
+            ('S', ['Калий сернокислый', 'Сульфат магния'])
+        ]
+
+        for _ in range(self.max_iterations):
+            for element, fert_options in priority_order:
+                self._balance_element(element, fert_options)
+            
+            if self._is_balanced():
+                break
         
         # Финальная тонкая настройка
-        self._fine_tuning()
+        self._fine_tune()
         
         return self._prepare_results()
 
-    def _balance_element(self, element):
+    def _balance_element(self, element, fert_options):
         deficit = self.target_profile[element] - self.actual_profile[element]
         if deficit <= self.tolerance:
             return
             
-        # Выбираем лучшее удобрение для элемента
-        best_fert = self._find_best_fertilizer(element)
-        if not best_fert:
-            return
-            
-        # Рассчитываем необходимое количество
-        content = self.fertilizers[best_fert][element]
-        grams = (deficit * self.volume) / (content * 1000)
-        
-        # Вносим с учетом других элементов в удобрении
-        self._apply_fertilizer(best_fert, grams)
-
-    def _find_best_fertilizer(self, element):
-        candidates = []
-        for fert, contents in self.fertilizers.items():
-            if element in contents:
-                # Оцениваем "побочные" элементы
-                side_effects = sum(
-                    max(0, self.target_profile[e] - self.actual_profile[e]) 
-                    for e in contents if e != element
+        for fert_name in fert_options:
+                content = self.fertilizers[fert_name].get(element, 0)
+                if content == 0:
+                    continue
+                    
+                # Рассчитываем возможное количество без перебора других элементов
+                max_possible = min(
+                    deficit / content,
+                    *[(self.target_profile[e] - self.actual_profile[e]) / self.fertilizers[fert_name].get(e, 1)
+                      for e in self.fertilizers[fert_name] if e != element]
                 )
-                candidates.append((fert, side_effects))
-        
-        if not candidates:
-            return None
+                
+                if max_possible > 0:
+                    grams = (max_possible * 1000) / self.volume
+                    self._apply_fertilizer(fert_name, grams)
+                    break
+
+    def _fine_tune(self):
+        # Тонкая подстройка малыми шагами (0.1 грамма)
+        for _ in range(20):
+            worst_element = max(
+                self.target_profile.keys(),
+                key=lambda x: abs(self.target_profile[x] - self.actual_profile[x])
+            )
+            deficit = self.target_profile[worst_element] - self.actual_profile[worst_element]
             
-        # Выбираем удобрение с минимальными побочными эффектами    
-        return min(candidates, key=lambda x: x[1])[0]
+            if abs(deficit) <= self.tolerance:
+                break
+                
+            # Ищем удобрение, содержащее этот элемент
+            for fert_name, contents in self.fertilizers.items():
+                if worst_element in contents:
+                    small_step = 0.1  # грамм
+                    self._apply_fertilizer(fert_name, small_step)
+                    break
+
+    def _is_balanced(self):
+        return all(
+            abs(self.target_profile[e] - self.actual_profile[e]) <= self.tolerance
+            for e in self.target_profile
+        )
 
     def _apply_fertilizer(self, fert_name, grams):
         if fert_name not in self.results: