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+2019-05-12,Credit,REGION 1,KRW,AED,5328.513481938545,40
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+2019-05-12,Credit,REGION 1,NZD,VND,461167.6534819385,2675
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+2019-05-12,Credit,REGION 1,KRW,VND,62559.60848193854,235
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+2019-07-12,Credit,REGION 1,CVE,ZMW,33.42348193854487,20
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+2019-07-12,Credit,REGION 1,CDF,UAH,438.353481938545,45
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+2019-07-12,Credit,REGION 1,PYG,UAH,115.03348193854488,10
+2019-07-12,Credit,REGION 1,BWP,UAH,26.67848193854487,10
+2019-07-12,Credit,REGION 1,AFN,UAH,514.9184819385448,35
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+2019-11-11,Credit,REGION 1,PHP,BRL,-0.5115180614551287,10
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+2019-11-11,Credit,REGION 1,MWK,GBP,76.08348193854486,10
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+2019-11-11,Credit,REGION 1,CVE,GBP,789.6084819385447,110
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+2019-11-11,Credit,REGION 1,BRL,CAD,-1.1765180614551285,10
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+2019-11-11,Credit,REGION 1,PGK,HUF,3.688481938544872,10
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+2019-11-11,Credit,REGION 1,SEK,HUF,4.203481938544872,15
+2019-11-11,Credit,REGION 1,MWK,EUR,-4.671518061455129,10
+2019-11-11,Credit,REGION 1,CZK,EUR,2879.903481938545,225
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+2019-11-11,Credit,REGION 1,UYU,ZMW,110.33348193854486,20
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+2019-11-11,Credit,REGION 1,MUR,UAH,16.91348193854487,10
+2019-11-11,Credit,REGION 1,SHP,UAH,333.84348193854487,25
+2019-11-11,Credit,REGION 1,USD,UAH,583.7684819385448,20
+2019-11-11,Credit,REGION 1,TMT,UAH,2.403481938544872,10
+2019-11-11,Credit,REGION 1,CDF,UAH,161.9134819385449,40
+2019-11-11,Credit,REGION 1,NZD,UAH,3353.3784819385446,180
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+2019-12-12,Credit,REGION 1,GBP,VND,51921.55848193856,545
+2019-12-12,Credit,REGION 1,EUR,VND,138296.25348193856,1275
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+2020-03-12,Credit,REGION 1,KRW,PLN,498.1134819385449,75
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+2020-03-12,Credit,REGION 1,XAF,PLN,17.663481938544876,25
+2020-03-12,Credit,REGION 1,UYU,PLN,57.58348193854487,25
+2020-03-12,Credit,REGION 1,GBP,PLN,488.9534819385449,90
+2020-03-12,Credit,REGION 1,EUR,PLN,2315.148481938545,75
+2020-03-12,Credit,REGION 1,SRD,PLN,19.35848193854487,15
+2020-03-12,Credit,REGION 1,SEK,PLN,358.69348193854483,60
+2020-03-12,Credit,REGION 1,BRL,PLN,203.4134819385449,35
+2020-03-12,Credit,REGION 1,TND,AUD,41.82848193854487,15
+2020-03-12,Credit,REGION 1,CZK,AUD,3549.233481938544,145
+2020-03-12,Credit,REGION 1,NZD,AUD,361.4284819385449,10
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+2020-03-12,Credit,REGION 1,NOK,AUD,0.623481938544872,10
+2020-03-12,Credit,REGION 1,PGK,AUD,273.8884819385449,10
+2020-03-12,Credit,REGION 1,XAF,AUD,5.148481938544872,10
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+2020-03-12,Credit,REGION 1,MUR,USD,12.71848193854487,10
+2020-03-12,Credit,REGION 1,SHP,USD,1870.783481938545,10
+2020-03-12,Credit,REGION 1,USD,USD,176.2934819385449,10
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+2020-03-12,Credit,REGION 1,MVR,USD,401.4584819385449,60
+2020-03-12,Credit,REGION 1,MDL,USD,850.0684819385448,20
+2020-03-12,Credit,REGION 1,NOK,USD,1551.518481938545,30
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+2020-04-11,Credit,REGION 1,CVE,CAD,147.7434819385449,40
+2020-04-11,Credit,REGION 1,XAF,CAD,-1.2865180614551286,10
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+2020-04-11,Credit,REGION 1,GBP,CAD,-4.196518061455128,10
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+2020-04-11,Credit,REGION 1,NZD,EUR,677.2034819385448,85
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+2020-04-11,Credit,REGION 1,NOK,EUR,18.938481938544875,10
+2020-04-11,Credit,REGION 1,XAF,EUR,51.51348193854487,10
+2020-04-11,Credit,REGION 1,UYU,EUR,352.69848193854483,30
+2020-04-11,Credit,REGION 1,VND,EUR,5.513481938544871,10
+2020-04-11,Credit,REGION 1,EUR,EUR,5.75848193854487,15
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+2020-04-11,Spend,REGION 3,MDL,MAD,145.32848193854488,15
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+2020-04-11,Spend,REGION 3,PHP,MAD,988.5234819385448,20
+2020-04-11,Spend,REGION 3,MXN,MAD,72.88348193854488,10
+2020-04-11,Spend,REGION 3,UYU,MAD,10831.618481938543,45
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+2020-05-12,Credit,REGION 1,SHP,KES,1007.8984819385448,20
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+2020-05-12,Credit,REGION 1,TND,EGP,2128.918481938545,80
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,EUR,USD,311.6184819385449,25
+2020-06-11,Credit,REGION 1,SRD,USD,33.51848193854487,20
+2020-06-11,Credit,REGION 1,GNF,USD,77.58848193854486,15
+2020-06-11,Credit,REGION 1,SEK,USD,178.60848193854488,35
+2020-06-11,Credit,REGION 1,BRL,USD,0.7034819385448712,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,CZK,RON,3487.8834819385447,125
+2020-06-11,Credit,REGION 1,MUR,RON,137.2284819385449,25
+2020-06-11,Credit,REGION 1,KMF,RON,-2.3115180614551285,10
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,MDL,RON,196.43348193854487,50
+2020-06-11,Credit,REGION 1,NOK,RON,48.27848193854487,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,ARS,RON,98.70348193854488,10
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,GNF,RON,30.51848193854488,10
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,TND,HRK,151.8784819385449,20
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,CDF,HRK,2787.313481938545,415
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,KMF,GEL,3857.778481938545,75
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,CDF,GEL,1488.768481938545,60
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,COP,EGP,1.2234819385448716,20
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,NOK,EGP,104.84348193854488,50
+2020-06-11,Credit,REGION 1,PGK,EGP,41.22848193854488,15
+2020-06-11,Credit,REGION 1,CVE,EGP,88.42848193854486,30
+2020-06-11,Credit,REGION 1,KRW,EGP,29.85848193854487,35
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,UYU,EGP,99.33848193854487,25
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,CNY,CRC,9.908481938544872,15
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,CZK,RUB,104.92348193854488,50
+2020-06-11,Credit,REGION 1,NZD,RUB,32.938481938544875,15
+2020-06-11,Credit,REGION 1,SRD,RUB,-2.741518061455128,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,SEK,RUB,-3.8465180614551286,15
+2020-06-11,Credit,REGION 1,BRL,RUB,-4.666518061455128,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,TND,NGN,143.6634819385449,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,CZK,NGN,98.00848193854486,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,CNY,NGN,16.213481938544874,15
+2020-06-11,Credit,REGION 1,LYD,NGN,-1.5615180614551285,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,UYU,NGN,-2.1065180614551284,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,SEK,NGN,-2.516518061455129,10
+2020-06-11,Credit,REGION 1,TND,VND,51111.48848193854,380
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,CZK,VND,25336191.68848194,35265
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+2020-06-11,Credit,REGION 1,MUR,VND,999.4634819385448,25
+2020-06-11,Credit,REGION 1,SBD,VND,42549.07848193855,290
+2020-06-11,Credit,REGION 1,SHP,VND,70194.54348193854,1750
+2020-06-11,Credit,REGION 1,USD,VND,7874.238481938545,200
+2020-06-11,Credit,REGION 1,BHD,VND,4618.433481938543,90
+2020-06-11,Credit,REGION 1,KMF,VND,53109.36348193854,445
+2020-06-11,Credit,REGION 1,JOD,VND,3146.543481938544,55
+2020-06-11,Credit,REGION 1,TMT,VND,5136.473481938544,95
+2020-06-11,Credit,REGION 1,CDF,VND,9686.633481938545,75
+2020-06-11,Credit,REGION 1,GEL,VND,2712.3334819385445,110
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+2020-06-11,Credit,REGION 3,USD,EUR,192.05848193854487,10
+2020-06-11,Credit,REGION 3,JOD,EUR,-4.066518061455128,10
+2020-06-11,Credit,REGION 3,TMT,EUR,88.95348193854487,10
+2020-06-11,Credit,REGION 3,NZD,EUR,1480.743481938545,120
+2020-06-11,Credit,REGION 3,MVR,EUR,312.22848193854486,35
+2020-06-11,Credit,REGION 3,KRW,EUR,36.33848193854488,20
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+2020-06-11,Credit,REGION 3,EUR,EUR,5.408481938544872,15
+2020-06-11,Credit,REGION 3,GNF,EUR,48.31848193854487,10
+2020-06-11,Credit,REGION 3,SEK,EUR,5332.213481938545,340
+2020-06-11,Credit,REGION 3,BRL,EUR,6.703481938544872,10
+2020-06-11,Credit,REGION 3,BSD,ZMW,40.80348193854488,15
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        "<IPython.core.display.Image object>"
       ]
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    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.9.18"
+   "version": "3.10.13"
   }
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--- /dev/null
+++ b/notebooks/Finding interesting segments in time series.ipynb	
@@ -0,0 +1,262 @@
+{
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+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "67855cd3",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Figuring out most unusual segments in time series\n",
+    "- First let's import the necessary libraries and load the dataset\n",
+    "- You need to amend the `sys.path.append` commands below so the notebook can find them.\n",
+    "- We use the dataset from file `synth_time_data` but you can just change variable `df` to your data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "id": "9b9e6914",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/Users/alexander.polyakov/Desktop\n",
+      "/Users/alexander.polyakov/Desktop/wise-pizza/data\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import os, sys\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "\n",
+    "root_path = os.path.realpath('../..')\n",
+    "print(root_path)\n",
+    "\n",
+    "# this assumes that all of the following files are checked in the same directory\n",
+    "sys.path.append(os.path.join(root_path,\"wise-pizza\"))\n",
+    "\n",
+    "# create data-related directories\n",
+    "data_dir = os.path.realpath(os.path.join(root_path, 'wise-pizza/data'))\n",
+    "if not os.path.isdir(data_dir):\n",
+    "    os.mkdir(data_dir)\n",
+    "print(data_dir)\n",
+    "\n",
+    "from wise_pizza import explain_timeseries\n",
+    "\n",
+    "df = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, \"synth_time_data.csv\"))  # replace this variable with your data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "id": "961bc9d1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/var/folders/g1/s15bgzz12434wvvk2kcyf8tr0000gq/T/ipykernel_4572/3308931027.py:2: DeprecationWarning:\n",
+      "\n",
+      "Importing display from IPython.core.display is deprecated since IPython 7.14, please import from IPython display\n",
+      "\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style>.container { width:100% !important; }</style>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "<IPython.core.display.HTML object>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# this makes the notebook expand to full width of the browser window\n",
+    "from IPython.core.display import display, HTML\n",
+    "display(HTML(\"<style>.container { width:100% !important; }</style>\"))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "id": "4ef57f40",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "application/javascript": [
+       "\n",
+       "// turn off scrollable windows for too large output\n",
+       "IPython.OutputArea.prototype._should_scroll = function(lines) {\n",
+       "    return false;\n",
+       "}\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "<IPython.core.display.Javascript object>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "%%javascript\n",
+    "\n",
+    "// turn off scrollable windows for too large output\n",
+    "IPython.OutputArea.prototype._should_scroll = function(lines) {\n",
+    "    return false;\n",
+    "}"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "id": "6b1726f3",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import plotly.io as pio\n",
+    "pio.renderers.default = 'notebook'"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "id": "586e2a5b",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# False if you want nice interactive plots\n",
+    "# True if you want static plots\n",
+    "plot_is_static = False"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "id": "b45bbc24",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "dims = [\"PRODUCT\", \"REGION\", \"SOURCE_CURRENCY\", \"TARGET_CURRENCY\"] # dimensions to find segments\n",
+    "totals = 'VOLUME'  # value to analyze\n",
+    "size = 'ACTIVE_CUSTOMERS'  # number of objects\n",
+    "time = \"DATE\""
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "99f06c09",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Finding the juiciest slices\n",
+    "\n",
+    "**explain_timeseries**: Find the most unusual segments in the timeseries\n",
+    "\n",
+    "- `df`: Dataset\n",
+    "- `dims`: List of discrete dimensions\n",
+    "- `total_name`: Name of column that contains totals per segment\n",
+    "- `size_name`: Name of column containing segment sizes\n",
+    "- `min_segments`: Minimum number of segments to find\n",
+    "- `max_segments`: Maximum number of segments to find, defaults to min_segments\n",
+    "- `min_depth`: Minimum number of dimension to constrain in segment definition\n",
+    "- `max_depth`: Maximum number of dimension to constrain in segment definition\n",
+    "- `solver`: If this equals to \"lp\" uses the LP solver, else uses the (recommended) Lasso solver\n",
+    "    - `\"lasso\"`: Lasso-based finder of unusual segments\n",
+    "    - `\"lp\"`: LP-based finder of unusual segments\n",
+    "- `cluster_values`: In addition to single-value slices, consider slices that consist of a\n",
+    "    group of segments from the same dimension with similar naive averages\n",
+    "    - `True`: to use cluster values, you can them using `sf.relevant_cluster_names`\n",
+    "    - `False`: to use simple segments\n",
+    "- `verbose`: If set to a truish value, lots of debug info is printed to console, also you can check progressbar\n",
+    "    - `True`: to get info\n",
+    "    - `False`: to get result without info\n",
+    "    \n",
+    "    \n",
+    "- Use `.plot()` to see the plot after fitting:\n",
+    "    - `plot_is_static`: static (True) or dynamic (False) plotly result\n",
+    "        - `True`: to get static plots (Doesn't work on all platforms yet)\n",
+    "        - `False`: to get dynamic plots\n",
+    "    - `width`: to change the width of the plot\n",
+    "    - `height`: to change the height of the plot"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "id": "0d57a44a",
+   "metadata": {
+    "scrolled": false
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/png": 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ot=at.property,st=X||{editType:\"calc\"};\"\"!==n&&\"\"===ot&&(b.isAddVal(D)?S[O]=null:b.isRemoveVal(D)?S[O]=(s(a,r).get()||[])[n]:o.warn(\"unrecognized full object value\",e)),T.update(A,st),y[r]||(y[r]={});var lt=y[r][n];lt||(lt=y[r][n]={}),lt[ot]=D,delete e[O]}else\"reverse\"===B?(V.range?V.range.reverse():(E(U+\".autorange\",!0),V.range=[1,0]),H.autorange?A.calc=!0:A.plot=!0):(\"dragmode\"===O&&(!1===D&&!1!==Y||!1!==D&&!1===Y)||l._has(\"scatter-like\")&&l._has(\"regl\")&&\"dragmode\"===O&&(\"lasso\"===D||\"select\"===D)&&\"lasso\"!==Y&&\"select\"!==Y||l._has(\"gl2d\")?A.plot=!0:X?T.update(A,X):A.calc=!0,I.set(D))}}for(r in y)b.applyContainerArrayChanges(t,h(a,r),y[r],A,h)||(A.plot=!0);for(var ut in C){var ct=(L=p.getFromId(t,ut))&&L._constraintGroup;if(ct)for(var ft in A.calc=!0,ct)C[ft]||(p.getFromId(t,ft)._constraintShrinkable=!0)}(W(t)||e.height||e.width)&&(A.plot=!0);var 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Q(t,e){for(var r=0;r<e.length;r++){var n=e[r],i=t.match(n.pattern);if(i){var a=i[1]||\"\";return{head:a,tail:t.substr(a.length+1),attr:n.attr}}}}function tt(t,e){var r=s(e,t).get();if(void 0!==r)return r;var n=t.split(\".\");for(n.pop();n.length>1;)if(n.pop(),void 0!==(r=s(e,n.join(\".\")+\".uirevision\").get()))return r;return e.uirevision}function et(t,e){for(var r=0;r<e.length;r++)if(e[r]._fullInput.uid===t)return r;return-1}function rt(t,e,r){for(var n=0;n<e.length;n++)if(e[n].uid===t)return n;return!e[r]||e[r].uid?-1:r}function nt(t,e){var r=o.isPlainObject(t),n=Array.isArray(t);return r||n?(r&&o.isPlainObject(e)||n&&Array.isArray(e))&&JSON.stringify(t)===JSON.stringify(e):t===e}function it(t,e,r,n){var i,a,l,u=n.getValObject,c=n.flags,f=n.immutable,h=n.inArray,p=n.arrayIndex;function d(){var 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It's likely that you've failed to create a plot before animating it. For more details, see https://plotly.com/javascript/animations/\");var n=t._transitionData;n._frameQueue||(n._frameQueue=[]);var i=(r=h.supplyAnimationDefaults(r)).transition,a=r.frame;function s(t){return Array.isArray(i)?t>=i.length?i[0]:i[t]:i}function l(t){return Array.isArray(a)?t>=a.length?a[0]:a[t]:a}function u(t,e){var r=0;return function(){if(t&&++r===e)return t()}}return void 0===n._frameWaitingCnt&&(n._frameWaitingCnt=0),new Promise((function(a,c){function f(){t.emit(\"plotly_animating\"),n._lastFrameAt=-1/0,n._timeToNext=0,n._runningTransitions=0,n._currentFrame=null;var e=function(){n._animationRaf=window.requestAnimationFrame(e),Date.now()-n._lastFrameAt>n._timeToNext&&function(){n._currentFrame&&n._currentFrame.onComplete&&n._currentFrame.onComplete();var e=n._currentFrame=n._frameQueue.shift();if(e){var r=e.name?e.name.toString():null;t._fullLayout._currentFrame=r,n._lastFrameAt=Date.now(),n._timeToNext=e.frameOpts.duration,h.transition(t,e.frame.data,e.frame.layout,_.coerceTraceIndices(t,e.frame.traces),e.frameOpts,e.transitionOpts).then((function(){e.onComplete&&e.onComplete()})),t.emit(\"plotly_animatingframe\",{name:r,frame:e.frame,animation:{frame:e.frameOpts,transition:e.transitionOpts}})}else t.emit(\"plotly_animated\"),window.cancelAnimationFrame(n._animationRaf),n._animationRaf=null}()};e()}var p,d,v=0;function g(t){return Array.isArray(i)?v>=i.length?t.transitionOpts=i[v]:t.transitionOpts=i[0]:t.transitionOpts=i,v++,t}var y=[],m=null==e,x=Array.isArray(e);if(m||x||!o.isPlainObject(e)){if(m||-1!==[\"string\",\"number\"].indexOf(typeof e))for(p=0;p<n._frames.length;p++)(d=n._frames[p])&&(m||String(d.group)===String(e))&&y.push({type:\"byname\",name:String(d.name),data:g({name:d.name})});else if(x)for(p=0;p<e.length;p++){var b=e[p];-1!==[\"number\",\"string\"].indexOf(typeof b)?(b=String(b),y.push({type:\"byname\",name:b,data:g({name:b})})):o.isPlainObject(b)&&y.push({type:\"object\",data:g(o.extendFlat({},b))})}}else y.push({type:\"object\",data:g(o.extendFlat({},e))});for(p=0;p<y.length;p++)if(\"byname\"===(d=y[p]).type&&!n._frameHash[d.data.name])return o.warn('animate failure: frame not found: \"'+d.data.name+'\"'),void c();-1!==[\"next\",\"immediate\"].indexOf(r.mode)&&function(){if(0!==n._frameQueue.length){for(;n._frameQueue.length;){var e=n._frameQueue.pop();e.onInterrupt&&e.onInterrupt()}t.emit(\"plotly_animationinterrupted\",[])}}(),\"reverse\"===r.direction&&y.reverse();var w=t._fullLayout._currentFrame;if(w&&r.fromcurrent){var T=-1;for(p=0;p<y.length;p++)if(\"byname\"===(d=y[p]).type&&d.name===w){T=p;break}if(T>0&&T<y.length-1){var k=[];for(p=0;p<y.length;p++)d=y[p],(\"byname\"!==y[p].type||p>T)&&k.push(d);y=k}}y.length>0?function(e){if(0!==e.length){for(var i=0;i<e.length;i++){var o;o=\"byname\"===e[i].type?h.computeFrame(t,e[i].name):e[i].data;var p=l(i),d=s(i);d.duration=Math.min(d.duration,p.duration);var v={frame:o,name:e[i].name,frameOpts:p,transitionOpts:d};i===e.length-1&&(v.onComplete=u(a,2),v.onInterrupt=c),n._frameQueue.push(v)}\"immediate\"===r.mode&&(n._lastFrameAt=-1/0),n._animationRaf||f()}}(y):(t.emit(\"plotly_animated\"),a())}))},e.addFrames=function(t,e,r){if(t=o.getGraphDiv(t),null==e)return Promise.resolve();if(!o.isPlotDiv(t))throw new Error(\"This element is not a Plotly plot: \"+t+\". It's likely that you've failed to create a plot before adding frames. For more details, see https://plotly.com/javascript/animations/\");var n,i,a,s,l=t._transitionData._frames,c=t._transitionData._frameHash;if(!Array.isArray(e))throw new Error(\"addFrames failure: frameList must be an Array of frame definitions\"+e);var f=l.length+2*e.length,p=[],d={};for(n=e.length-1;n>=0;n--)if(o.isPlainObject(e[n])){var v=e[n].name,g=(c[v]||d[v]||{}).name,y=e[n].name,m=c[g]||d[g];g&&y&&\"number\"==typeof y&&m&&A<5&&(A++,o.warn('addFrames: overwriting frame \"'+(c[g]||d[g]).name+'\" with a frame whose name of type \"number\" also equates to \"'+g+'\". This is valid but may potentially lead to unexpected behavior since all plotly.js frame names are stored internally as strings.'),5===A&&o.warn(\"addFrames: This API call has yielded too many of these warnings. For the rest of this call, further warnings about numeric frame names will be suppressed.\")),d[v]={name:v},p.push({frame:h.supplyFrameDefaults(e[n]),index:r&&void 0!==r[n]&&null!==r[n]?r[n]:f+n})}p.sort((function(t,e){return t.index>e.index?-1:t.index<e.index?1:0}));var x=[],b=[],_=l.length;for(n=p.length-1;n>=0;n--){if(\"number\"==typeof(i=p[n].frame).name&&o.warn(\"Warning: addFrames accepts frames with numeric names, but the numbers areimplicitly cast to strings\"),!i.name)for(;c[i.name=\"frame \"+t._transitionData._counter++];);if(c[i.name]){for(a=0;a<l.length&&(l[a]||{}).name!==i.name;a++);x.push({type:\"replace\",index:a,value:i}),b.unshift({type:\"replace\",index:a,value:l[a]})}else s=Math.max(0,Math.min(p[n].index,_)),x.push({type:\"insert\",index:s,value:i}),b.unshift({type:\"delete\",index:s}),_++}var w=h.modifyFrames,T=h.modifyFrames,k=[t,b],M=[t,x];return u&&u.add(t,w,k,T,M),h.modifyFrames(t,x)},e.deleteFrames=function(t,e){if(t=o.getGraphDiv(t),!o.isPlotDiv(t))throw new Error(\"This element is not a Plotly plot: \"+t);var r,n,i=t._transitionData._frames,a=[],s=[];if(!e)for(e=[],r=0;r<i.length;r++)e.push(r);for((e=e.slice()).sort(),r=e.length-1;r>=0;r--)n=e[r],a.push({type:\"delete\",index:n}),s.unshift({type:\"insert\",index:n,value:i[n]});var l=h.modifyFrames,c=h.modifyFrames,f=[t,s],p=[t,a];return u&&u.add(t,l,f,c,p),h.modifyFrames(t,a)},e.addTraces=function t(r,n,i){r=o.getGraphDiv(r);var a,s,l=[],c=e.deleteTraces,f=t,h=[r,l],p=[r,n];for(function(t,e,r){var n,i;if(!Array.isArray(t.data))throw new Error(\"gd.data must be an array.\");if(void 0===e)throw new Error(\"traces must be defined.\");for(Array.isArray(e)||(e=[e]),n=0;n<e.length;n++)if(\"object\"!=typeof(i=e[n])||Array.isArray(i)||null===i)throw new Error(\"all values in traces array must be non-array objects\");if(void 0===r||Array.isArray(r)||(r=[r]),void 0!==r&&r.length!==e.length)throw new Error(\"if indices is specified, traces.length must equal 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n=r(71828),i=r(67684),a=r(73927),o=r(83179),s=r(67217),l=r(8724),u=r(58623),c=r(70600);t.exports=function(t,e,r,f){function h(r,i){return n.coerce(t,e,c,r,i)}if(i(t,e,h,f)){a(t,e,f,h),h(\"xhoverformat\"),h(\"yhoverformat\"),h(\"text\"),h(\"hovertext\"),h(\"hoverongaps\"),h(\"hovertemplate\");var p=\"constraint\"===h(\"contours.type\");h(\"connectgaps\",n.isArray1D(e.z)),p?o(t,e,h,f,r):(s(t,e,h,(function(r){return n.coerce2(t,e,c,r)})),l(t,e,h,f)),e.contours&&\"heatmap\"===e.contours.coloring&&u(h,f)}else e.visible=!1}},87558:function(t,e,r){\"use strict\";var n=r(71828),i=r(64237),a=r(53572);t.exports=function(t,e,r){for(var o=\"constraint\"===t.type?i[t._operation](t.value):t,s=o.size,l=[],u=a(o),c=r.trace._carpetTrace,f=c?{xaxis:c.aaxis,yaxis:c.baxis,x:r.a,y:r.b}:{xaxis:e.xaxis,yaxis:e.yaxis,x:r.x,y:r.y},h=o.start;h<u;h+=s)if(l.push(n.extendFlat({level:h,crossings:{},starts:[],edgepaths:[],paths:[],z:r.z,smoothing:r.trace.line.smoothing},f)),l.length>1e3){n.warn(\"Too many contours, 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i,a,s,l;for(e=e||.01,r=r||.01,a=0;a<t.length;a++){for(s=t[a],l=0;l<s.starts.length;l++)o(s,s.starts[l],\"edge\",e,r);for(i=0;Object.keys(s.crossings).length&&i<1e4;)i++,o(s,Object.keys(s.crossings)[0].split(\",\").map(Number),void 0,e,r);1e4===i&&n.log(\"Infinite loop in contour?\")}}},52421:function(t,e,r){\"use strict\";var n=r(7901),i=r(46248);t.exports=function(t,e,r,a,o){o||(o={}),o.isContour=!0;var s=i(t,e,r,a,o);return s&&s.forEach((function(t){var e=t.trace;\"constraint\"===e.contours.type&&(e.fillcolor&&n.opacity(e.fillcolor)?t.color=n.addOpacity(e.fillcolor,1):e.contours.showlines&&n.opacity(e.line.color)&&(t.color=n.addOpacity(e.line.color,1)))})),s}},99442:function(t,e,r){\"use 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Array(d),y=c.min,m=c.max;if(\"heatmap\"===e.coloring){for(h=0;h<d;h++)f=p[h],v[h]=f[0]*(m-y)+y,g[h]=f[1];var x=n.extent([y,m,e.start,e.start+s*(l-1)]),b=x[y<m?0:1],_=x[y<m?1:0];b!==y&&(v.splice(0,0,b),g.splice(0,0,g[0])),_!==m&&(v.push(_),g.push(g[g.length-1]))}else{var w=t._input&&\"number\"==typeof t._input.zmin&&\"number\"==typeof t._input.zmax;for(w&&(r<=y||o>=m)&&(r<=y&&(r=y),o>=m&&(o=m),l=Math.floor((o-r)/s)+1,u=0),h=0;h<d;h++)f=p[h],v[h]=(f[0]*(l+u-1)-u/2)*s+r,g[h]=f[1];(w||t.autocontour)&&(v[0]>y&&(v.unshift(y),g.unshift(g[0])),v[v.length-1]<m&&(v.push(m),g.push(g[g.length-1])))}return i.makeColorScaleFunc({domain:v,range:g},{noNumericCheck:!0})}},87678:function(t,e,r){\"use strict\";var n=r(36914);function i(t,e){var r=(e[0][0]>t?0:1)+(e[0][1]>t?0:2)+(e[1][1]>t?0:4)+(e[1][0]>t?0:8);return 5===r||10===r?t>(e[0][0]+e[0][1]+e[1][0]+e[1][1])/4?5===r?713:1114:5===r?104:208:15===r?0:r}t.exports=function(t){var 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x=0,b=0,_=0;_<v.length;_++){var w=v[_].scale;if(b<w&&(b=w,x=_),!d&&b>=1)break}return v[x]}function T(t,e,r,n,i){e=Math.max(0,e-2*v);var a=t.width/t.height,o=S(a,n,e,r);return{scale:2*o/t.height,rCenter:A(a,o/e),rotate:M(i)}}function k(t,e,r,n,i){e=Math.max(0,e-2*v);var a=t.height/t.width,o=S(a,n,e,r);return{scale:2*o/t.width,rCenter:A(a,o/e),rotate:M(i+Math.PI/2)}}function A(t,e){return Math.cos(e)-t*e}function M(t){return(180/Math.PI*t+720)%180-90}function S(t,e,r,n){var i=t+1/(2*Math.tan(e));return r*Math.min(1/(Math.sqrt(i*i+.5)+i),n/(Math.sqrt(t*t+n/2)+t))}function E(t,e){return t.v!==e.vTotal||e.trace.hole?Math.min(1/(1+1/Math.sin(t.halfangle)),t.ring/2):1}function L(t,e){var r=e.pxmid[0],n=e.pxmid[1],i=t.width/2,a=t.height/2;return r<0&&(i*=-1),n<0&&(a*=-1),{scale:1,rCenter:1,rotate:0,x:i+Math.abs(a)*(i>0?1:-1)/2,y:a/(1+r*r/(n*n)),outside:!0}}function C(t,e){var 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Array.isArray(e.text)&&e.text.length<a?p.text=e.text.slice():p.text=e.text;if(Array.isArray(p.text))for(r=p.text.length;r<a;r++)p.text[r]=\"\";for(p.opacity=e.opacity,p.font={},p.align=[],p.baseline=[],r=0;r<u.length;r++){var A=u[r].split(/\\s+/);switch(A[1]){case\"left\":p.align.push(\"right\");break;case\"right\":p.align.push(\"left\");break;default:p.align.push(A[1])}switch(A[0]){case\"top\":p.baseline.push(\"bottom\");break;case\"bottom\":p.baseline.push(\"top\");break;default:p.baseline.push(A[0])}}if(Array.isArray(c))for(p.color=new Array(a),r=0;r<a;r++)p.color[r]=c[r];else p.color=c;if(s.isArrayOrTypedArray(f)||Array.isArray(h))for(p.font=new Array(a),r=0;r<a;r++){var M=p.font[r]={};M.size=(s.isTypedArray(f)?f[r]:Array.isArray(f)?n(f[r])?f[r]:0:f)*d,M.family=Array.isArray(h)?h[r]:h}else p.font={size:f*d,family:h};return p}function x(t,e){var 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i={opacity:1,text:e.text,texttemplate:e.texttemplate,textposition:e.textposition,textfont:s.extendFlat({},e.textfont)};r.textfont&&s.extendFlat(i.textfont,r.textfont),n=m(t,i)}return n}function w(t,e,r){var n={capSize:2*e.width*r,lineWidth:e.thickness*r,color:e.color};return e.copy_ystyle&&(n=t.error_y),n}var T=d.SYMBOL_SDF_SIZE,k=d.SYMBOL_SIZE,A=d.SYMBOL_STROKE,M={},S=l.symbolFuncs[0](.05*k);function E(t,e){var r,n,a=t.mx;if(\"circle\"===a)return null;var o=l.symbolNumber(a),s=l.symbolFuncs[o%100],u=!!l.symbolNoDot[o%100],c=!!l.symbolNoFill[o%100],f=p.isDotSymbol(a);if(t.ma&&(a+=\"_\"+t.ma),M[a])return M[a];var h=l.getMarkerAngle(t,e);return r=f&&!u?s(1.1*k,h)+S:s(k,h),n=i(r,{w:T,h:T,viewBox:[-k,-k,k,k],stroke:c?A:-A}),M[a]=n,n||null}t.exports={style:function(t,e){var r,n={marker:void 0,markerSel:void 0,markerUnsel:void 0,line:void 0,fill:void 0,errorX:void 0,errorY:void 0,text:void 0,textSel:void 0,textUnsel:void 0},i=t._context.plotGlPixelRatio;if(!0!==e.visible)return 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Received type number');return g(t)}return d(t,e,r)}function d(t,e,r){if(\"string\"==typeof t)return function(t,e){if(\"string\"==typeof e&&\"\"!==e||(e=\"utf8\"),!p.isEncoding(e))throw new TypeError(\"Unknown encoding: \"+e);var r=0|b(t,e),n=h(r),i=n.write(t,e);return i!==r&&(n=n.slice(0,i)),n}(t,e);if(ArrayBuffer.isView(t))return function(t){if(tt(t,Uint8Array)){var e=new Uint8Array(t);return m(e.buffer,e.byteOffset,e.byteLength)}return y(t)}(t);if(null==t)throw new TypeError(\"The first argument must be one of type string, Buffer, ArrayBuffer, Array, or Array-like Object. Received type \"+s(t));if(tt(t,ArrayBuffer)||t&&tt(t.buffer,ArrayBuffer))return m(t,e,r);if(\"undefined\"!=typeof SharedArrayBuffer&&(tt(t,SharedArrayBuffer)||t&&tt(t.buffer,SharedArrayBuffer)))return m(t,e,r);if(\"number\"==typeof t)throw new TypeError('The \"value\" argument must not be of type number. Received type number');var n=t.valueOf&&t.valueOf();if(null!=n&&n!==t)return p.from(n,e,r);var i=function(t){if(p.isBuffer(t)){var e=0|x(t.length),r=h(e);return 0===r.length||t.copy(r,0,0,e),r}return void 0!==t.length?\"number\"!=typeof t.length||et(t.length)?h(0):y(t):\"Buffer\"===t.type&&Array.isArray(t.data)?y(t.data):void 0}(t);if(i)return i;if(\"undefined\"!=typeof Symbol&&null!=Symbol.toPrimitive&&\"function\"==typeof t[Symbol.toPrimitive])return p.from(t[Symbol.toPrimitive](\"string\"),e,r);throw new TypeError(\"The first argument must be one of type string, Buffer, ArrayBuffer, Array, or Array-like Object. Received type \"+s(t))}function v(t){if(\"number\"!=typeof t)throw new TypeError('\"size\" argument must be of type number');if(t<0)throw new RangeError('The value \"'+t+'\" is invalid for option \"size\"')}function g(t){return v(t),h(t<0?0:0|x(t))}function y(t){for(var e=t.length<0?0:0|x(t.length),r=h(e),n=0;n<e;n+=1)r[n]=255&t[n];return r}function m(t,e,r){if(e<0||t.byteLength<e)throw new RangeError('\"offset\" is outside of buffer bounds');if(t.byteLength<e+(r||0))throw new RangeError('\"length\" is outside of buffer bounds');var n;return n=void 0===e&&void 0===r?new Uint8Array(t):void 0===r?new Uint8Array(t,e):new Uint8Array(t,e,r),Object.setPrototypeOf(n,p.prototype),n}function x(t){if(t>=f)throw new RangeError(\"Attempt to allocate Buffer larger than maximum size: 0x\"+f.toString(16)+\" bytes\");return 0|t}function b(t,e){if(p.isBuffer(t))return t.length;if(ArrayBuffer.isView(t)||tt(t,ArrayBuffer))return t.byteLength;if(\"string\"!=typeof t)throw new TypeError('The \"string\" argument must be one of type string, Buffer, or ArrayBuffer. Received type '+s(t));var r=t.length,n=arguments.length>2&&!0===arguments[2];if(!n&&0===r)return 0;for(var i=!1;;)switch(e){case\"ascii\":case\"latin1\":case\"binary\":return r;case\"utf8\":case\"utf-8\":return K(t).length;case\"ucs2\":case\"ucs-2\":case\"utf16le\":case\"utf-16le\":return 2*r;case\"hex\":return r>>>1;case\"base64\":return $(t).length;default:if(i)return n?-1:K(t).length;e=(\"\"+e).toLowerCase(),i=!0}}function _(t,e,r){var n=!1;if((void 0===e||e<0)&&(e=0),e>this.length)return\"\";if((void 0===r||r>this.length)&&(r=this.length),r<=0)return\"\";if((r>>>=0)<=(e>>>=0))return\"\";for(t||(t=\"utf8\");;)switch(t){case\"hex\":return z(this,e,r);case\"utf8\":case\"utf-8\":return P(this,e,r);case\"ascii\":return I(this,e,r);case\"latin1\":case\"binary\":return D(this,e,r);case\"base64\":return C(this,e,r);case\"ucs2\":case\"ucs-2\":case\"utf16le\":case\"utf-16le\":return R(this,e,r);default:if(n)throw new TypeError(\"Unknown encoding: \"+t);t=(t+\"\").toLowerCase(),n=!0}}function w(t,e,r){var n=t[e];t[e]=t[r],t[r]=n}function T(t,e,r,n,i){if(0===t.length)return-1;if(\"string\"==typeof r?(n=r,r=0):r>2147483647?r=2147483647:r<-2147483648&&(r=-2147483648),et(r=+r)&&(r=i?0:t.length-1),r<0&&(r=t.length+r),r>=t.length){if(i)return-1;r=t.length-1}else if(r<0){if(!i)return-1;r=0}if(\"string\"==typeof e&&(e=p.from(e,n)),p.isBuffer(e))return 0===e.length?-1:k(t,e,r,n,i);if(\"number\"==typeof e)return e&=255,\"function\"==typeof Uint8Array.prototype.indexOf?i?Uint8Array.prototype.indexOf.call(t,e,r):Uint8Array.prototype.lastIndexOf.call(t,e,r):k(t,[e],r,n,i);throw new TypeError(\"val must be string, number or Buffer\")}function k(t,e,r,n,i){var a,o=1,s=t.length,l=e.length;if(void 0!==n&&(\"ucs2\"===(n=String(n).toLowerCase())||\"ucs-2\"===n||\"utf16le\"===n||\"utf-16le\"===n)){if(t.length<2||e.length<2)return-1;o=2,s/=2,l/=2,r/=2}function u(t,e){return 1===o?t[e]:t.readUInt16BE(e*o)}if(i){var c=-1;for(a=r;a<s;a++)if(u(t,a)===u(e,-1===c?0:a-c)){if(-1===c&&(c=a),a-c+1===l)return c*o}else-1!==c&&(a-=a-c),c=-1}else for(r+l>s&&(r=s-l),a=r;a>=0;a--){for(var f=!0,h=0;h<l;h++)if(u(t,a+h)!==u(e,h)){f=!1;break}if(f)return a}return-1}function A(t,e,r,n){r=Number(r)||0;var i=t.length-r;n?(n=Number(n))>i&&(n=i):n=i;var a,o=e.length;for(n>o/2&&(n=o/2),a=0;a<n;++a){var s=parseInt(e.substr(2*a,2),16);if(et(s))return a;t[r+a]=s}return a}function M(t,e,r,n){return Q(K(e,t.length-r),t,r,n)}function S(t,e,r,n){return Q(function(t){for(var e=[],r=0;r<t.length;++r)e.push(255&t.charCodeAt(r));return e}(e),t,r,n)}function E(t,e,r,n){return Q($(e),t,r,n)}function L(t,e,r,n){return Q(function(t,e){for(var r,n,i,a=[],o=0;o<t.length&&!((e-=2)<0);++o)n=(r=t.charCodeAt(o))>>8,i=r%256,a.push(i),a.push(n);return a}(e,t.length-r),t,r,n)}function C(t,e,r){return 0===e&&r===t.length?l.fromByteArray(t):l.fromByteArray(t.slice(e,r))}function P(t,e,r){r=Math.min(t.length,r);for(var n=[],i=e;i<r;){var a=t[i],o=null,s=a>239?4:a>223?3:a>191?2:1;if(i+s<=r){var l=void 0,u=void 0,c=void 0,f=void 0;switch(s){case 1:a<128&&(o=a);break;case 2:128==(192&(l=t[i+1]))&&(f=(31&a)<<6|63&l)>127&&(o=f);break;case 3:l=t[i+1],u=t[i+2],128==(192&l)&&128==(192&u)&&(f=(15&a)<<12|(63&l)<<6|63&u)>2047&&(f<55296||f>57343)&&(o=f);break;case 4:l=t[i+1],u=t[i+2],c=t[i+3],128==(192&l)&&128==(192&u)&&128==(192&c)&&(f=(15&a)<<18|(63&l)<<12|(63&u)<<6|63&c)>65535&&f<1114112&&(o=f)}}null===o?(o=65533,s=1):o>65535&&(o-=65536,n.push(o>>>10&1023|55296),o=56320|1023&o),n.push(o),i+=s}return function(t){var e=t.length;if(e<=O)return String.fromCharCode.apply(String,t);for(var r=\"\",n=0;n<e;)r+=String.fromCharCode.apply(String,t.slice(n,n+=O));return r}(n)}p.TYPED_ARRAY_SUPPORT=function(){try{var t=new Uint8Array(1),e={foo:function(){return 42}};return Object.setPrototypeOf(e,Uint8Array.prototype),Object.setPrototypeOf(t,e),42===t.foo()}catch(t){return!1}}(),p.TYPED_ARRAY_SUPPORT||\"undefined\"==typeof console||\"function\"!=typeof console.error||console.error(\"This browser lacks typed array (Uint8Array) support which is required by `buffer` v5.x. Use `buffer` v4.x if you require old browser support.\"),Object.defineProperty(p.prototype,\"parent\",{enumerable:!0,get:function(){if(p.isBuffer(this))return this.buffer}}),Object.defineProperty(p.prototype,\"offset\",{enumerable:!0,get:function(){if(p.isBuffer(this))return this.byteOffset}}),p.poolSize=8192,p.from=function(t,e,r){return d(t,e,r)},Object.setPrototypeOf(p.prototype,Uint8Array.prototype),Object.setPrototypeOf(p,Uint8Array),p.alloc=function(t,e,r){return function(t,e,r){return v(t),t<=0?h(t):void 0!==e?\"string\"==typeof r?h(t).fill(e,r):h(t).fill(e):h(t)}(t,e,r)},p.allocUnsafe=function(t){return g(t)},p.allocUnsafeSlow=function(t){return g(t)},p.isBuffer=function(t){return null!=t&&!0===t._isBuffer&&t!==p.prototype},p.compare=function(t,e){if(tt(t,Uint8Array)&&(t=p.from(t,t.offset,t.byteLength)),tt(e,Uint8Array)&&(e=p.from(e,e.offset,e.byteLength)),!p.isBuffer(t)||!p.isBuffer(e))throw new TypeError('The \"buf1\", \"buf2\" arguments must be one of type Buffer or Uint8Array');if(t===e)return 0;for(var r=t.length,n=e.length,i=0,a=Math.min(r,n);i<a;++i)if(t[i]!==e[i]){r=t[i],n=e[i];break}return r<n?-1:n<r?1:0},p.isEncoding=function(t){switch(String(t).toLowerCase()){case\"hex\":case\"utf8\":case\"utf-8\":case\"ascii\":case\"latin1\":case\"binary\":case\"base64\":case\"ucs2\":case\"ucs-2\":case\"utf16le\":case\"utf-16le\":return!0;default:return!1}},p.concat=function(t,e){if(!Array.isArray(t))throw new TypeError('\"list\" argument must be an Array of Buffers');if(0===t.length)return p.alloc(0);var r;if(void 0===e)for(e=0,r=0;r<t.length;++r)e+=t[r].length;var n=p.allocUnsafe(e),i=0;for(r=0;r<t.length;++r){var a=t[r];if(tt(a,Uint8Array))i+a.length>n.length?(p.isBuffer(a)||(a=p.from(a)),a.copy(n,i)):Uint8Array.prototype.set.call(n,a,i);else{if(!p.isBuffer(a))throw new TypeError('\"list\" argument must be an Array of Buffers');a.copy(n,i)}i+=a.length}return n},p.byteLength=b,p.prototype._isBuffer=!0,p.prototype.swap16=function(){var t=this.length;if(t%2!=0)throw new RangeError(\"Buffer size must be a multiple of 16-bits\");for(var e=0;e<t;e+=2)w(this,e,e+1);return this},p.prototype.swap32=function(){var t=this.length;if(t%4!=0)throw new RangeError(\"Buffer size must be a multiple of 32-bits\");for(var e=0;e<t;e+=4)w(this,e,e+3),w(this,e+1,e+2);return this},p.prototype.swap64=function(){var t=this.length;if(t%8!=0)throw new RangeError(\"Buffer size must be a multiple of 64-bits\");for(var e=0;e<t;e+=8)w(this,e,e+7),w(this,e+1,e+6),w(this,e+2,e+5),w(this,e+3,e+4);return this},p.prototype.toString=function(){var t=this.length;return 0===t?\"\":0===arguments.length?P(this,0,t):_.apply(this,arguments)},p.prototype.toLocaleString=p.prototype.toString,p.prototype.equals=function(t){if(!p.isBuffer(t))throw new TypeError(\"Argument must be a Buffer\");return this===t||0===p.compare(this,t)},p.prototype.inspect=function(){var t=\"\",r=e.h2;return t=this.toString(\"hex\",0,r).replace(/(.{2})/g,\"$1 \").trim(),this.length>r&&(t+=\" ... \"),\"<Buffer \"+t+\">\"},c&&(p.prototype[c]=p.prototype.inspect),p.prototype.compare=function(t,e,r,n,i){if(tt(t,Uint8Array)&&(t=p.from(t,t.offset,t.byteLength)),!p.isBuffer(t))throw new TypeError('The \"target\" argument must be one of type Buffer or Uint8Array. Received type '+s(t));if(void 0===e&&(e=0),void 0===r&&(r=t?t.length:0),void 0===n&&(n=0),void 0===i&&(i=this.length),e<0||r>t.length||n<0||i>this.length)throw new RangeError(\"out of range index\");if(n>=i&&e>=r)return 0;if(n>=i)return-1;if(e>=r)return 1;if(this===t)return 0;for(var a=(i>>>=0)-(n>>>=0),o=(r>>>=0)-(e>>>=0),l=Math.min(a,o),u=this.slice(n,i),c=t.slice(e,r),f=0;f<l;++f)if(u[f]!==c[f]){a=u[f],o=c[f];break}return a<o?-1:o<a?1:0},p.prototype.includes=function(t,e,r){return-1!==this.indexOf(t,e,r)},p.prototype.indexOf=function(t,e,r){return T(this,t,e,r,!0)},p.prototype.lastIndexOf=function(t,e,r){return T(this,t,e,r,!1)},p.prototype.write=function(t,e,r,n){if(void 0===e)n=\"utf8\",r=this.length,e=0;else if(void 0===r&&\"string\"==typeof e)n=e,r=this.length,e=0;else{if(!isFinite(e))throw new Error(\"Buffer.write(string, encoding, offset[, length]) is no longer supported\");e>>>=0,isFinite(r)?(r>>>=0,void 0===n&&(n=\"utf8\")):(n=r,r=void 0)}var i=this.length-e;if((void 0===r||r>i)&&(r=i),t.length>0&&(r<0||e<0)||e>this.length)throw new RangeError(\"Attempt to write outside buffer bounds\");n||(n=\"utf8\");for(var a=!1;;)switch(n){case\"hex\":return A(this,t,e,r);case\"utf8\":case\"utf-8\":return M(this,t,e,r);case\"ascii\":case\"latin1\":case\"binary\":return S(this,t,e,r);case\"base64\":return E(this,t,e,r);case\"ucs2\":case\"ucs-2\":case\"utf16le\":case\"utf-16le\":return L(this,t,e,r);default:if(a)throw new TypeError(\"Unknown encoding: \"+n);n=(\"\"+n).toLowerCase(),a=!0}},p.prototype.toJSON=function(){return{type:\"Buffer\",data:Array.prototype.slice.call(this._arr||this,0)}};var O=4096;function I(t,e,r){var n=\"\";r=Math.min(t.length,r);for(var i=e;i<r;++i)n+=String.fromCharCode(127&t[i]);return n}function D(t,e,r){var n=\"\";r=Math.min(t.length,r);for(var i=e;i<r;++i)n+=String.fromCharCode(t[i]);return n}function z(t,e,r){var n=t.length;(!e||e<0)&&(e=0),(!r||r<0||r>n)&&(r=n);for(var i=\"\",a=e;a<r;++a)i+=rt[t[a]];return i}function R(t,e,r){for(var n=t.slice(e,r),i=\"\",a=0;a<n.length-1;a+=2)i+=String.fromCharCode(n[a]+256*n[a+1]);return i}function F(t,e,r){if(t%1!=0||t<0)throw new RangeError(\"offset is not uint\");if(t+e>r)throw new RangeError(\"Trying to access beyond buffer length\")}function B(t,e,r,n,i,a){if(!p.isBuffer(t))throw new TypeError('\"buffer\" argument must be a Buffer instance');if(e>i||e<a)throw new RangeError('\"value\" argument is out of bounds');if(r+n>t.length)throw new RangeError(\"Index out of range\")}function N(t,e,r,n,i){Y(e,n,i,t,r,7);var a=Number(e&BigInt(4294967295));t[r++]=a,a>>=8,t[r++]=a,a>>=8,t[r++]=a,a>>=8,t[r++]=a;var o=Number(e>>BigInt(32)&BigInt(4294967295));return t[r++]=o,o>>=8,t[r++]=o,o>>=8,t[r++]=o,o>>=8,t[r++]=o,r}function j(t,e,r,n,i){Y(e,n,i,t,r,7);var a=Number(e&BigInt(4294967295));t[r+7]=a,a>>=8,t[r+6]=a,a>>=8,t[r+5]=a,a>>=8,t[r+4]=a;var o=Number(e>>BigInt(32)&BigInt(4294967295));return t[r+3]=o,o>>=8,t[r+2]=o,o>>=8,t[r+1]=o,o>>=8,t[r]=o,r+8}function U(t,e,r,n,i,a){if(r+n>t.length)throw new RangeError(\"Index out of range\");if(r<0)throw new RangeError(\"Index out of range\")}function V(t,e,r,n,i){return e=+e,r>>>=0,i||U(t,0,r,4),u.write(t,e,r,n,23,4),r+4}function H(t,e,r,n,i){return e=+e,r>>>=0,i||U(t,0,r,8),u.write(t,e,r,n,52,8),r+8}p.prototype.slice=function(t,e){var r=this.length;(t=~~t)<0?(t+=r)<0&&(t=0):t>r&&(t=r),(e=void 0===e?r:~~e)<0?(e+=r)<0&&(e=0):e>r&&(e=r),e<t&&(e=t);var n=this.subarray(t,e);return Object.setPrototypeOf(n,p.prototype),n},p.prototype.readUintLE=p.prototype.readUIntLE=function(t,e,r){t>>>=0,e>>>=0,r||F(t,e,this.length);for(var n=this[t],i=1,a=0;++a<e&&(i*=256);)n+=this[t+a]*i;return n},p.prototype.readUintBE=p.prototype.readUIntBE=function(t,e,r){t>>>=0,e>>>=0,r||F(t,e,this.length);for(var n=this[t+--e],i=1;e>0&&(i*=256);)n+=this[t+--e]*i;return n},p.prototype.readUint8=p.prototype.readUInt8=function(t,e){return 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n=(e<<24)+this[++t]*Math.pow(2,16)+this[++t]*Math.pow(2,8)+this[++t];return(BigInt(n)<<BigInt(32))+BigInt(this[++t]*Math.pow(2,24)+this[++t]*Math.pow(2,16)+this[++t]*Math.pow(2,8)+r)})),p.prototype.readFloatLE=function(t,e){return t>>>=0,e||F(t,4,this.length),u.read(this,t,!0,23,4)},p.prototype.readFloatBE=function(t,e){return t>>>=0,e||F(t,4,this.length),u.read(this,t,!1,23,4)},p.prototype.readDoubleLE=function(t,e){return t>>>=0,e||F(t,8,this.length),u.read(this,t,!0,52,8)},p.prototype.readDoubleBE=function(t,e){return t>>>=0,e||F(t,8,this.length),u.read(this,t,!1,52,8)},p.prototype.writeUintLE=p.prototype.writeUIntLE=function(t,e,r,n){t=+t,e>>>=0,r>>>=0,n||B(this,t,e,r,Math.pow(2,8*r)-1,0);var i=1,a=0;for(this[e]=255&t;++a<r&&(i*=256);)this[e+a]=t/i&255;return e+r},p.prototype.writeUintBE=p.prototype.writeUIntBE=function(t,e,r,n){t=+t,e>>>=0,r>>>=0,n||B(this,t,e,r,Math.pow(2,8*r)-1,0);var i=r-1,a=1;for(this[e+i]=255&t;--i>=0&&(a*=256);)this[e+i]=t/a&255;return 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Received type ').concat(s(e))}),TypeError),G(\"ERR_OUT_OF_RANGE\",(function(t,e,r){var n='The value of \"'.concat(t,'\" is out of range.'),i=r;return Number.isInteger(r)&&Math.abs(r)>Math.pow(2,32)?i=Z(String(r)):\"bigint\"==typeof r&&(i=String(r),(r>Math.pow(BigInt(2),BigInt(32))||r<-Math.pow(BigInt(2),BigInt(32)))&&(i=Z(i)),i+=\"n\"),n+\" It must be \".concat(e,\". 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n,i,a,o=t.words,s=e.words,l=r.words,u=0,c=0|o[0],f=8191&c,h=c>>>13,p=0|o[1],d=8191&p,v=p>>>13,g=0|o[2],y=8191&g,m=g>>>13,x=0|o[3],b=8191&x,_=x>>>13,w=0|o[4],T=8191&w,k=w>>>13,A=0|o[5],M=8191&A,S=A>>>13,E=0|o[6],L=8191&E,C=E>>>13,P=0|o[7],O=8191&P,I=P>>>13,D=0|o[8],z=8191&D,R=D>>>13,F=0|o[9],B=8191&F,N=F>>>13,j=0|s[0],U=8191&j,V=j>>>13,H=0|s[1],q=8191&H,G=H>>>13,Z=0|s[2],Y=8191&Z,W=Z>>>13,X=0|s[3],J=8191&X,K=X>>>13,$=0|s[4],Q=8191&$,tt=$>>>13,et=0|s[5],rt=8191&et,nt=et>>>13,it=0|s[6],at=8191&it,ot=it>>>13,st=0|s[7],lt=8191&st,ut=st>>>13,ct=0|s[8],ft=8191&ct,ht=ct>>>13,pt=0|s[9],dt=8191&pt,vt=pt>>>13;r.negative=t.negative^e.negative,r.length=19;var gt=(u+(n=Math.imul(f,U))|0)+((8191&(i=(i=Math.imul(f,V))+Math.imul(h,U)|0))<<13)|0;u=((a=Math.imul(h,V))+(i>>>13)|0)+(gt>>>26)|0,gt&=67108863,n=Math.imul(d,U),i=(i=Math.imul(d,V))+Math.imul(v,U)|0,a=Math.imul(v,V);var yt=(u+(n=n+Math.imul(f,q)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,G)|0)+Math.imul(h,q)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,G)|0)+(i>>>13)|0)+(yt>>>26)|0,yt&=67108863,n=Math.imul(y,U),i=(i=Math.imul(y,V))+Math.imul(m,U)|0,a=Math.imul(m,V),n=n+Math.imul(d,q)|0,i=(i=i+Math.imul(d,G)|0)+Math.imul(v,q)|0,a=a+Math.imul(v,G)|0;var mt=(u+(n=n+Math.imul(f,Y)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,W)|0)+Math.imul(h,Y)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,W)|0)+(i>>>13)|0)+(mt>>>26)|0,mt&=67108863,n=Math.imul(b,U),i=(i=Math.imul(b,V))+Math.imul(_,U)|0,a=Math.imul(_,V),n=n+Math.imul(y,q)|0,i=(i=i+Math.imul(y,G)|0)+Math.imul(m,q)|0,a=a+Math.imul(m,G)|0,n=n+Math.imul(d,Y)|0,i=(i=i+Math.imul(d,W)|0)+Math.imul(v,Y)|0,a=a+Math.imul(v,W)|0;var xt=(u+(n=n+Math.imul(f,J)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,K)|0)+Math.imul(h,J)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,K)|0)+(i>>>13)|0)+(xt>>>26)|0,xt&=67108863,n=Math.imul(T,U),i=(i=Math.imul(T,V))+Math.imul(k,U)|0,a=Math.imul(k,V),n=n+Math.imul(b,q)|0,i=(i=i+Math.imul(b,G)|0)+Math.imul(_,q)|0,a=a+Math.imul(_,G)|0,n=n+Math.imul(y,Y)|0,i=(i=i+Math.imul(y,W)|0)+Math.imul(m,Y)|0,a=a+Math.imul(m,W)|0,n=n+Math.imul(d,J)|0,i=(i=i+Math.imul(d,K)|0)+Math.imul(v,J)|0,a=a+Math.imul(v,K)|0;var bt=(u+(n=n+Math.imul(f,Q)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,tt)|0)+Math.imul(h,Q)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,tt)|0)+(i>>>13)|0)+(bt>>>26)|0,bt&=67108863,n=Math.imul(M,U),i=(i=Math.imul(M,V))+Math.imul(S,U)|0,a=Math.imul(S,V),n=n+Math.imul(T,q)|0,i=(i=i+Math.imul(T,G)|0)+Math.imul(k,q)|0,a=a+Math.imul(k,G)|0,n=n+Math.imul(b,Y)|0,i=(i=i+Math.imul(b,W)|0)+Math.imul(_,Y)|0,a=a+Math.imul(_,W)|0,n=n+Math.imul(y,J)|0,i=(i=i+Math.imul(y,K)|0)+Math.imul(m,J)|0,a=a+Math.imul(m,K)|0,n=n+Math.imul(d,Q)|0,i=(i=i+Math.imul(d,tt)|0)+Math.imul(v,Q)|0,a=a+Math.imul(v,tt)|0;var _t=(u+(n=n+Math.imul(f,rt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,nt)|0)+Math.imul(h,rt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,nt)|0)+(i>>>13)|0)+(_t>>>26)|0,_t&=67108863,n=Math.imul(L,U),i=(i=Math.imul(L,V))+Math.imul(C,U)|0,a=Math.imul(C,V),n=n+Math.imul(M,q)|0,i=(i=i+Math.imul(M,G)|0)+Math.imul(S,q)|0,a=a+Math.imul(S,G)|0,n=n+Math.imul(T,Y)|0,i=(i=i+Math.imul(T,W)|0)+Math.imul(k,Y)|0,a=a+Math.imul(k,W)|0,n=n+Math.imul(b,J)|0,i=(i=i+Math.imul(b,K)|0)+Math.imul(_,J)|0,a=a+Math.imul(_,K)|0,n=n+Math.imul(y,Q)|0,i=(i=i+Math.imul(y,tt)|0)+Math.imul(m,Q)|0,a=a+Math.imul(m,tt)|0,n=n+Math.imul(d,rt)|0,i=(i=i+Math.imul(d,nt)|0)+Math.imul(v,rt)|0,a=a+Math.imul(v,nt)|0;var wt=(u+(n=n+Math.imul(f,at)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,ot)|0)+Math.imul(h,at)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,ot)|0)+(i>>>13)|0)+(wt>>>26)|0,wt&=67108863,n=Math.imul(O,U),i=(i=Math.imul(O,V))+Math.imul(I,U)|0,a=Math.imul(I,V),n=n+Math.imul(L,q)|0,i=(i=i+Math.imul(L,G)|0)+Math.imul(C,q)|0,a=a+Math.imul(C,G)|0,n=n+Math.imul(M,Y)|0,i=(i=i+Math.imul(M,W)|0)+Math.imul(S,Y)|0,a=a+Math.imul(S,W)|0,n=n+Math.imul(T,J)|0,i=(i=i+Math.imul(T,K)|0)+Math.imul(k,J)|0,a=a+Math.imul(k,K)|0,n=n+Math.imul(b,Q)|0,i=(i=i+Math.imul(b,tt)|0)+Math.imul(_,Q)|0,a=a+Math.imul(_,tt)|0,n=n+Math.imul(y,rt)|0,i=(i=i+Math.imul(y,nt)|0)+Math.imul(m,rt)|0,a=a+Math.imul(m,nt)|0,n=n+Math.imul(d,at)|0,i=(i=i+Math.imul(d,ot)|0)+Math.imul(v,at)|0,a=a+Math.imul(v,ot)|0;var Tt=(u+(n=n+Math.imul(f,lt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,ut)|0)+Math.imul(h,lt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,ut)|0)+(i>>>13)|0)+(Tt>>>26)|0,Tt&=67108863,n=Math.imul(z,U),i=(i=Math.imul(z,V))+Math.imul(R,U)|0,a=Math.imul(R,V),n=n+Math.imul(O,q)|0,i=(i=i+Math.imul(O,G)|0)+Math.imul(I,q)|0,a=a+Math.imul(I,G)|0,n=n+Math.imul(L,Y)|0,i=(i=i+Math.imul(L,W)|0)+Math.imul(C,Y)|0,a=a+Math.imul(C,W)|0,n=n+Math.imul(M,J)|0,i=(i=i+Math.imul(M,K)|0)+Math.imul(S,J)|0,a=a+Math.imul(S,K)|0,n=n+Math.imul(T,Q)|0,i=(i=i+Math.imul(T,tt)|0)+Math.imul(k,Q)|0,a=a+Math.imul(k,tt)|0,n=n+Math.imul(b,rt)|0,i=(i=i+Math.imul(b,nt)|0)+Math.imul(_,rt)|0,a=a+Math.imul(_,nt)|0,n=n+Math.imul(y,at)|0,i=(i=i+Math.imul(y,ot)|0)+Math.imul(m,at)|0,a=a+Math.imul(m,ot)|0,n=n+Math.imul(d,lt)|0,i=(i=i+Math.imul(d,ut)|0)+Math.imul(v,lt)|0,a=a+Math.imul(v,ut)|0;var kt=(u+(n=n+Math.imul(f,ft)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,ht)|0)+Math.imul(h,ft)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,ht)|0)+(i>>>13)|0)+(kt>>>26)|0,kt&=67108863,n=Math.imul(B,U),i=(i=Math.imul(B,V))+Math.imul(N,U)|0,a=Math.imul(N,V),n=n+Math.imul(z,q)|0,i=(i=i+Math.imul(z,G)|0)+Math.imul(R,q)|0,a=a+Math.imul(R,G)|0,n=n+Math.imul(O,Y)|0,i=(i=i+Math.imul(O,W)|0)+Math.imul(I,Y)|0,a=a+Math.imul(I,W)|0,n=n+Math.imul(L,J)|0,i=(i=i+Math.imul(L,K)|0)+Math.imul(C,J)|0,a=a+Math.imul(C,K)|0,n=n+Math.imul(M,Q)|0,i=(i=i+Math.imul(M,tt)|0)+Math.imul(S,Q)|0,a=a+Math.imul(S,tt)|0,n=n+Math.imul(T,rt)|0,i=(i=i+Math.imul(T,nt)|0)+Math.imul(k,rt)|0,a=a+Math.imul(k,nt)|0,n=n+Math.imul(b,at)|0,i=(i=i+Math.imul(b,ot)|0)+Math.imul(_,at)|0,a=a+Math.imul(_,ot)|0,n=n+Math.imul(y,lt)|0,i=(i=i+Math.imul(y,ut)|0)+Math.imul(m,lt)|0,a=a+Math.imul(m,ut)|0,n=n+Math.imul(d,ft)|0,i=(i=i+Math.imul(d,ht)|0)+Math.imul(v,ft)|0,a=a+Math.imul(v,ht)|0;var At=(u+(n=n+Math.imul(f,dt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(f,vt)|0)+Math.imul(h,dt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(h,vt)|0)+(i>>>13)|0)+(At>>>26)|0,At&=67108863,n=Math.imul(B,q),i=(i=Math.imul(B,G))+Math.imul(N,q)|0,a=Math.imul(N,G),n=n+Math.imul(z,Y)|0,i=(i=i+Math.imul(z,W)|0)+Math.imul(R,Y)|0,a=a+Math.imul(R,W)|0,n=n+Math.imul(O,J)|0,i=(i=i+Math.imul(O,K)|0)+Math.imul(I,J)|0,a=a+Math.imul(I,K)|0,n=n+Math.imul(L,Q)|0,i=(i=i+Math.imul(L,tt)|0)+Math.imul(C,Q)|0,a=a+Math.imul(C,tt)|0,n=n+Math.imul(M,rt)|0,i=(i=i+Math.imul(M,nt)|0)+Math.imul(S,rt)|0,a=a+Math.imul(S,nt)|0,n=n+Math.imul(T,at)|0,i=(i=i+Math.imul(T,ot)|0)+Math.imul(k,at)|0,a=a+Math.imul(k,ot)|0,n=n+Math.imul(b,lt)|0,i=(i=i+Math.imul(b,ut)|0)+Math.imul(_,lt)|0,a=a+Math.imul(_,ut)|0,n=n+Math.imul(y,ft)|0,i=(i=i+Math.imul(y,ht)|0)+Math.imul(m,ft)|0,a=a+Math.imul(m,ht)|0;var Mt=(u+(n=n+Math.imul(d,dt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(d,vt)|0)+Math.imul(v,dt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(v,vt)|0)+(i>>>13)|0)+(Mt>>>26)|0,Mt&=67108863,n=Math.imul(B,Y),i=(i=Math.imul(B,W))+Math.imul(N,Y)|0,a=Math.imul(N,W),n=n+Math.imul(z,J)|0,i=(i=i+Math.imul(z,K)|0)+Math.imul(R,J)|0,a=a+Math.imul(R,K)|0,n=n+Math.imul(O,Q)|0,i=(i=i+Math.imul(O,tt)|0)+Math.imul(I,Q)|0,a=a+Math.imul(I,tt)|0,n=n+Math.imul(L,rt)|0,i=(i=i+Math.imul(L,nt)|0)+Math.imul(C,rt)|0,a=a+Math.imul(C,nt)|0,n=n+Math.imul(M,at)|0,i=(i=i+Math.imul(M,ot)|0)+Math.imul(S,at)|0,a=a+Math.imul(S,ot)|0,n=n+Math.imul(T,lt)|0,i=(i=i+Math.imul(T,ut)|0)+Math.imul(k,lt)|0,a=a+Math.imul(k,ut)|0,n=n+Math.imul(b,ft)|0,i=(i=i+Math.imul(b,ht)|0)+Math.imul(_,ft)|0,a=a+Math.imul(_,ht)|0;var St=(u+(n=n+Math.imul(y,dt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(y,vt)|0)+Math.imul(m,dt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(m,vt)|0)+(i>>>13)|0)+(St>>>26)|0,St&=67108863,n=Math.imul(B,J),i=(i=Math.imul(B,K))+Math.imul(N,J)|0,a=Math.imul(N,K),n=n+Math.imul(z,Q)|0,i=(i=i+Math.imul(z,tt)|0)+Math.imul(R,Q)|0,a=a+Math.imul(R,tt)|0,n=n+Math.imul(O,rt)|0,i=(i=i+Math.imul(O,nt)|0)+Math.imul(I,rt)|0,a=a+Math.imul(I,nt)|0,n=n+Math.imul(L,at)|0,i=(i=i+Math.imul(L,ot)|0)+Math.imul(C,at)|0,a=a+Math.imul(C,ot)|0,n=n+Math.imul(M,lt)|0,i=(i=i+Math.imul(M,ut)|0)+Math.imul(S,lt)|0,a=a+Math.imul(S,ut)|0,n=n+Math.imul(T,ft)|0,i=(i=i+Math.imul(T,ht)|0)+Math.imul(k,ft)|0,a=a+Math.imul(k,ht)|0;var Et=(u+(n=n+Math.imul(b,dt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(b,vt)|0)+Math.imul(_,dt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(_,vt)|0)+(i>>>13)|0)+(Et>>>26)|0,Et&=67108863,n=Math.imul(B,Q),i=(i=Math.imul(B,tt))+Math.imul(N,Q)|0,a=Math.imul(N,tt),n=n+Math.imul(z,rt)|0,i=(i=i+Math.imul(z,nt)|0)+Math.imul(R,rt)|0,a=a+Math.imul(R,nt)|0,n=n+Math.imul(O,at)|0,i=(i=i+Math.imul(O,ot)|0)+Math.imul(I,at)|0,a=a+Math.imul(I,ot)|0,n=n+Math.imul(L,lt)|0,i=(i=i+Math.imul(L,ut)|0)+Math.imul(C,lt)|0,a=a+Math.imul(C,ut)|0,n=n+Math.imul(M,ft)|0,i=(i=i+Math.imul(M,ht)|0)+Math.imul(S,ft)|0,a=a+Math.imul(S,ht)|0;var 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Pt=(u+(n=n+Math.imul(L,dt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(L,vt)|0)+Math.imul(C,dt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(C,vt)|0)+(i>>>13)|0)+(Pt>>>26)|0,Pt&=67108863,n=Math.imul(B,lt),i=(i=Math.imul(B,ut))+Math.imul(N,lt)|0,a=Math.imul(N,ut),n=n+Math.imul(z,ft)|0,i=(i=i+Math.imul(z,ht)|0)+Math.imul(R,ft)|0,a=a+Math.imul(R,ht)|0;var Ot=(u+(n=n+Math.imul(O,dt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(O,vt)|0)+Math.imul(I,dt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(I,vt)|0)+(i>>>13)|0)+(Ot>>>26)|0,Ot&=67108863,n=Math.imul(B,ft),i=(i=Math.imul(B,ht))+Math.imul(N,ft)|0,a=Math.imul(N,ht);var It=(u+(n=n+Math.imul(z,dt)|0)|0)+((8191&(i=(i=i+Math.imul(z,vt)|0)+Math.imul(R,dt)|0))<<13)|0;u=((a=a+Math.imul(R,vt)|0)+(i>>>13)|0)+(It>>>26)|0,It&=67108863;var Dt=(u+(n=Math.imul(B,dt))|0)+((8191&(i=(i=Math.imul(B,vt))+Math.imul(N,dt)|0))<<13)|0;return 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screenShape;\\n\\n  gl_Position = vec4(pPosition + vec3(0.5 * screen * lineWidth, 0), 1.0);\\n}\\n\"]),o=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nuniform vec4 color;\\nvoid main() {\\n  gl_FragColor = color;\\n}\"]);e.j=function(t){return i(t,a,o,null,[{name:\"position\",type:\"vec3\"}])};var s=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nattribute vec3 position;\\n\\nuniform mat4 model, view, projection;\\nuniform vec3 offset, axis, alignDir, alignOpt;\\nuniform float scale, angle, pixelScale;\\nuniform vec2 resolution;\\n\\nvec3 project(vec3 p) {\\n  vec4 pp = projection * view * model * vec4(p, 1.0);\\n  return pp.xyz / max(pp.w, 0.0001);\\n}\\n\\nfloat computeViewAngle(vec3 a, vec3 b) {\\n  vec3 A = project(a);\\n  vec3 B = project(b);\\n\\n  return atan(\\n    (B.y - A.y) * resolution.y,\\n    (B.x - A.x) * resolution.x\\n  );\\n}\\n\\nconst float PI = 3.141592;\\nconst float TWO_PI = 2.0 * PI;\\nconst float HALF_PI = 0.5 * PI;\\nconst float ONE_AND_HALF_PI = 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HALF_PI :\\n                                    0.0;\\n}\\n\\nfloat roundTo(float a, float b) {\\n  return float(b * floor((a + 0.5 * b) / b));\\n}\\n\\nfloat look_round_n_directions(float a, int n) {\\n  float b = positive_angle(a);\\n  float div = TWO_PI / float(n);\\n  float c = roundTo(b, div);\\n  return look_upwards(c);\\n}\\n\\nfloat applyAlignOption(float rawAngle, float delta) {\\n  return\\n    (option >  2) ? look_round_n_directions(rawAngle + delta, option) :       // option 3-n: round to n directions\\n    (option == 2) ? look_horizontal_or_vertical(rawAngle + delta, hv_ratio) : // horizontal or vertical\\n    (option == 1) ? rawAngle + delta :       // use free angle, and flip to align with one direction of the axis\\n    (option == 0) ? look_upwards(rawAngle) : // use free angle, and stay upwards\\n    (option ==-1) ? 0.0 :                    // useful for backward compatibility, all texts remains horizontal\\n                    rawAngle;                // otherwise return back raw input angle\\n}\\n\\nbool isAxisTitle = (axis.x == 0.0) &&\\n                   (axis.y == 0.0) &&\\n                   (axis.z == 0.0);\\n\\nvoid main() {\\n  //Compute world offset\\n  float axisDistance = position.z;\\n  vec3 dataPosition = axisDistance * axis + offset;\\n\\n  float beta = angle; // i.e. user defined attributes for each tick\\n\\n  float axisAngle;\\n  float clipAngle;\\n  float flip;\\n\\n  if (enableAlign) {\\n    axisAngle = (isAxisTitle) ? HALF_PI :\\n                      computeViewAngle(dataPosition, dataPosition + axis);\\n    clipAngle = computeViewAngle(dataPosition, dataPosition + alignDir);\\n\\n    axisAngle += (sin(axisAngle) < 0.0) ? PI : 0.0;\\n    clipAngle += (sin(clipAngle) < 0.0) ? PI : 0.0;\\n\\n    flip = (dot(vec2(cos(axisAngle), sin(axisAngle)),\\n                vec2(sin(clipAngle),-cos(clipAngle))) > 0.0) ? 1.0 : 0.0;\\n\\n    beta += applyAlignOption(clipAngle, flip * PI);\\n  }\\n\\n  //Compute plane offset\\n  vec2 planeCoord = position.xy * pixelScale;\\n\\n  mat2 planeXform = scale * mat2(\\n     cos(beta), sin(beta),\\n    -sin(beta), cos(beta)\\n  );\\n\\n  vec2 viewOffset = 2.0 * planeXform * planeCoord / resolution;\\n\\n  //Compute clip position\\n  vec3 clipPosition = project(dataPosition);\\n\\n  //Apply text offset in clip coordinates\\n  clipPosition += vec3(viewOffset, 0.0);\\n\\n  //Done\\n  gl_Position = vec4(clipPosition, 1.0);\\n}\"]),l=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nuniform vec4 color;\\nvoid main() {\\n  gl_FragColor = color;\\n}\"]);e.f=function(t){return i(t,s,l,null,[{name:\"position\",type:\"vec3\"}])};var u=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nattribute vec3 position;\\nattribute vec3 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x = -b, y = a:\\n  // a*-b + b*a + c*0 = -ba + ba + 0 = 0\\n  if (v.x*v.x > v.z*v.z || v.y*v.y > v.z*v.z) {\\n    return normalize(vec3(-v.y, v.x, 0.0));\\n  } else {\\n    return normalize(vec3(0.0, v.z, -v.y));\\n  }\\n}\\n\\n// Calculate the cone vertex and normal at the given index.\\n//\\n// The returned vertex is for a cone with its top at origin and height of 1.0,\\n// pointing in the direction of the vector attribute.\\n//\\n// Each cone is made up of a top vertex, a center base vertex and base perimeter vertices.\\n// These vertices are used to make up the triangles of the cone by the following:\\n//   segment + 0 top vertex\\n//   segment + 1 perimeter vertex a+1\\n//   segment + 2 perimeter vertex a\\n//   segment + 3 center base vertex\\n//   segment + 4 perimeter vertex a\\n//   segment + 5 perimeter vertex a+1\\n// Where segment is the number of the radial segment * 6 and a is the angle at that radial segment.\\n// To go from index to segment, floor(index / 6)\\n// To go from segment to angle, 2*pi * (segment/segmentCount)\\n// To go from index to segment index, index - (segment*6)\\n//\\nvec3 getConePosition(vec3 d, float rawIndex, float coneOffset, out vec3 normal) {\\n\\n  const float segmentCount = 8.0;\\n\\n  float index = rawIndex - floor(rawIndex /\\n    (segmentCount * 6.0)) *\\n    (segmentCount * 6.0);\\n\\n  float segment = floor(0.001 + index/6.0);\\n  float segmentIndex = index - (segment*6.0);\\n\\n  normal = -normalize(d);\\n\\n  if (segmentIndex > 2.99 && segmentIndex < 3.01) {\\n    return mix(vec3(0.0), -d, coneOffset);\\n  }\\n\\n  float nextAngle = (\\n    (segmentIndex > 0.99 &&  segmentIndex < 1.01) ||\\n    (segmentIndex > 4.99 &&  segmentIndex < 5.01)\\n  ) ? 1.0 : 0.0;\\n  float angle = 2.0 * 3.14159 * ((segment + nextAngle) / segmentCount);\\n\\n  vec3 v1 = mix(d, vec3(0.0), coneOffset);\\n  vec3 v2 = v1 - d;\\n\\n  vec3 u = getOrthogonalVector(d);\\n  vec3 v = normalize(cross(u, d));\\n\\n  vec3 x = u * cos(angle) * length(d)*0.25;\\n  vec3 y = v * sin(angle) * length(d)*0.25;\\n  vec3 v3 = v2 + x + y;\\n  if (segmentIndex < 3.0) {\\n    vec3 tx = u * sin(angle);\\n    vec3 ty = v * -cos(angle);\\n    vec3 tangent = tx + ty;\\n    normal = normalize(cross(v3 - v1, tangent));\\n  }\\n\\n  if (segmentIndex == 0.0) {\\n    return mix(d, vec3(0.0), coneOffset);\\n  }\\n  return v3;\\n}\\n\\nattribute vec3 vector;\\nattribute vec4 color, position;\\nattribute vec2 uv;\\n\\nuniform float vectorScale, coneScale, coneOffset;\\nuniform mat4 model, view, projection, inverseModel;\\nuniform vec3 eyePosition, lightPosition;\\n\\nvarying vec3 f_normal, f_lightDirection, f_eyeDirection, f_data, f_position;\\nvarying vec4 f_color;\\nvarying vec2 f_uv;\\n\\nvoid main() {\\n  // Scale the vector magnitude to stay constant with\\n  // model & view changes.\\n  vec3 normal;\\n  vec3 XYZ = getConePosition(mat3(model) * ((vectorScale * coneScale) * vector), position.w, coneOffset, normal);\\n  vec4 conePosition = model * vec4(position.xyz, 1.0) + vec4(XYZ, 0.0);\\n\\n  //Lighting geometry parameters\\n  vec4 cameraCoordinate = view * conePosition;\\n  cameraCoordinate.xyz /= cameraCoordinate.w;\\n  f_lightDirection = lightPosition - cameraCoordinate.xyz;\\n  f_eyeDirection   = eyePosition - cameraCoordinate.xyz;\\n  f_normal = normalize((vec4(normal, 0.0) * inverseModel).xyz);\\n\\n  // vec4 m_position  = model * vec4(conePosition, 1.0);\\n  vec4 t_position  = view * conePosition;\\n  gl_Position      = projection * t_position;\\n\\n  f_color          = color;\\n  f_data           = conePosition.xyz;\\n  f_position       = position.xyz;\\n  f_uv             = uv;\\n}\\n\"]),a=n([\"#extension GL_OES_standard_derivatives : enable\\n\\nprecision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nfloat beckmannDistribution(float x, float roughness) {\\n  float NdotH = max(x, 0.0001);\\n  float cos2Alpha = NdotH * NdotH;\\n  float tan2Alpha = (cos2Alpha - 1.0) / cos2Alpha;\\n  float roughness2 = roughness * roughness;\\n  float denom = 3.141592653589793 * roughness2 * cos2Alpha * cos2Alpha;\\n  return exp(tan2Alpha / roughness2) / denom;\\n}\\n\\nfloat cookTorranceSpecular(\\n  vec3 lightDirection,\\n  vec3 viewDirection,\\n  vec3 surfaceNormal,\\n  float roughness,\\n  float fresnel) {\\n\\n  float VdotN = max(dot(viewDirection, surfaceNormal), 0.0);\\n  float LdotN = max(dot(lightDirection, surfaceNormal), 0.0);\\n\\n  //Half angle vector\\n  vec3 H = normalize(lightDirection + viewDirection);\\n\\n  //Geometric term\\n  float NdotH = max(dot(surfaceNormal, H), 0.0);\\n  float VdotH = max(dot(viewDirection, H), 0.000001);\\n  float LdotH = max(dot(lightDirection, H), 0.000001);\\n  float G1 = (2.0 * NdotH * VdotN) / VdotH;\\n  float G2 = (2.0 * NdotH * LdotN) / LdotH;\\n  float G = min(1.0, min(G1, G2));\\n  \\n  //Distribution term\\n  float D = beckmannDistribution(NdotH, roughness);\\n\\n  //Fresnel term\\n  float F = pow(1.0 - VdotN, fresnel);\\n\\n  //Multiply terms and done\\n  return  G * F * D / max(3.14159265 * VdotN, 0.000001);\\n}\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec3 clipBounds[2];\\nuniform float roughness, fresnel, kambient, kdiffuse, kspecular, opacity;\\nuniform sampler2D texture;\\n\\nvarying vec3 f_normal, f_lightDirection, f_eyeDirection, f_data, f_position;\\nvarying vec4 f_color;\\nvarying vec2 f_uv;\\n\\nvoid main() {\\n  if (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], f_position)) discard;\\n  vec3 N = normalize(f_normal);\\n  vec3 L = normalize(f_lightDirection);\\n  vec3 V = normalize(f_eyeDirection);\\n\\n  if(gl_FrontFacing) {\\n    N = -N;\\n  }\\n\\n  float specular = min(1.0, max(0.0, cookTorranceSpecular(L, V, N, roughness, fresnel)));\\n  float diffuse  = min(kambient + kdiffuse * max(dot(N, L), 0.0), 1.0);\\n\\n  vec4 surfaceColor = f_color * texture2D(texture, f_uv);\\n  vec4 litColor = surfaceColor.a * vec4(diffuse * surfaceColor.rgb + kspecular * vec3(1,1,1) * specular,  1.0);\\n\\n  gl_FragColor = litColor * opacity;\\n}\\n\"]),o=n([\"precision highp float;\\n\\nprecision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nvec3 getOrthogonalVector(vec3 v) {\\n  // Return up-vector for only-z vector.\\n  // Return ax + by + cz = 0, a point that lies on the plane that has v as a normal and that isn't (0,0,0).\\n  // From the above if-statement we have ||a|| > 0  U  ||b|| > 0.\\n  // Assign z = 0, x = -b, y = a:\\n  // a*-b + b*a + c*0 = -ba + ba + 0 = 0\\n  if (v.x*v.x > v.z*v.z || v.y*v.y > v.z*v.z) {\\n    return normalize(vec3(-v.y, v.x, 0.0));\\n  } else {\\n    return normalize(vec3(0.0, v.z, -v.y));\\n  }\\n}\\n\\n// Calculate the cone vertex and normal at the given index.\\n//\\n// The returned vertex is for a cone with its top at origin and height of 1.0,\\n// pointing in the direction of the vector attribute.\\n//\\n// Each cone is made up of a top vertex, a center base vertex and base perimeter vertices.\\n// These vertices are used to make up the triangles of the cone by the following:\\n//   segment + 0 top vertex\\n//   segment + 1 perimeter vertex a+1\\n//   segment + 2 perimeter vertex a\\n//   segment + 3 center base vertex\\n//   segment + 4 perimeter vertex a\\n//   segment + 5 perimeter vertex a+1\\n// Where segment is the number of the radial segment * 6 and a is the angle at that radial segment.\\n// To go from index to segment, floor(index / 6)\\n// To go from segment to angle, 2*pi * (segment/segmentCount)\\n// To go from index to segment index, index - (segment*6)\\n//\\nvec3 getConePosition(vec3 d, float rawIndex, float coneOffset, out vec3 normal) {\\n\\n  const float segmentCount = 8.0;\\n\\n  float index = rawIndex - floor(rawIndex /\\n    (segmentCount * 6.0)) *\\n    (segmentCount * 6.0);\\n\\n  float segment = floor(0.001 + index/6.0);\\n  float segmentIndex = index - (segment*6.0);\\n\\n  normal = -normalize(d);\\n\\n  if (segmentIndex > 2.99 && segmentIndex < 3.01) {\\n    return mix(vec3(0.0), -d, coneOffset);\\n  }\\n\\n  float nextAngle = (\\n    (segmentIndex > 0.99 &&  segmentIndex < 1.01) ||\\n    (segmentIndex > 4.99 &&  segmentIndex < 5.01)\\n  ) ? 1.0 : 0.0;\\n  float angle = 2.0 * 3.14159 * ((segment + nextAngle) / segmentCount);\\n\\n  vec3 v1 = mix(d, vec3(0.0), coneOffset);\\n  vec3 v2 = v1 - d;\\n\\n  vec3 u = getOrthogonalVector(d);\\n  vec3 v = normalize(cross(u, d));\\n\\n  vec3 x = u * cos(angle) * length(d)*0.25;\\n  vec3 y = v * sin(angle) * length(d)*0.25;\\n  vec3 v3 = v2 + x + y;\\n  if (segmentIndex < 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b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec3  clipBounds[2];\\nuniform float pickId;\\n\\nvarying vec3 f_position;\\nvarying vec4 f_id;\\n\\nvoid main() {\\n  if (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], f_position)) discard;\\n\\n  gl_FragColor = vec4(pickId, 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0.0, 0.0) / 255.0;\\n  }\\n\\n  vec4 c = vec4(0,0,0,0);\\n\\n  //Compute exponent and mantissa\\n  float e = floor(log2(av));\\n  float m = av * pow(2.0, -e) - 1.0;\\n\\n  //Unpack mantissa\\n  c[1] = floor(128.0 * m);\\n  m -= c[1] / 128.0;\\n  c[2] = floor(32768.0 * m);\\n  m -= c[2] / 32768.0;\\n  c[3] = floor(8388608.0 * m);\\n\\n  //Unpack exponent\\n  float ebias = e + 127.0;\\n  c[0] = floor(ebias / 2.0);\\n  ebias -= c[0] * 2.0;\\n  c[1] += floor(ebias) * 128.0;\\n\\n  //Unpack sign bit\\n  c[0] += 128.0 * step(0.0, -v);\\n\\n  //Scale back to range\\n  return c / 255.0;\\n}\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform float pickId;\\nuniform vec3 clipBounds[2];\\n\\nvarying vec3 worldPosition;\\nvarying float pixelArcLength;\\nvarying vec4 fragColor;\\n\\nvoid main() {\\n  if (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], worldPosition)) discard;\\n\\n  gl_FragColor = vec4(pickId/255.0, packFloat(pixelArcLength).xyz);\\n}\"]),l=[{name:\"position\",type:\"vec3\"},{name:\"nextPosition\",type:\"vec3\"},{name:\"arcLength\",type:\"float\"},{name:\"lineWidth\",type:\"float\"},{name:\"color\",type:\"vec4\"}];e.createShader=function(t){return i(t,a,o,null,l)},e.createPickShader=function(t){return i(t,a,s,null,l)}},6086:function(t,e,r){\"use strict\";t.exports=function(t){var e=t.gl||t.scene&&t.scene.gl,r=f(e);r.attributes.position.location=0,r.attributes.nextPosition.location=1,r.attributes.arcLength.location=2,r.attributes.lineWidth.location=3,r.attributes.color.location=4;var 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g(t,e,r,n){this.arcLength=t,this.position=e,this.index=r,this.dataCoordinate=n}function y(t,e,r,n,i,a){this.gl=t,this.shader=e,this.pickShader=r,this.buffer=n,this.vao=i,this.clipBounds=[[-1/0,-1/0,-1/0],[1/0,1/0,1/0]],this.points=[],this.arcLength=[],this.vertexCount=0,this.bounds=[[0,0,0],[0,0,0]],this.pickId=0,this.lineWidth=1,this.texture=a,this.dashScale=1,this.opacity=1,this.hasAlpha=!1,this.dirty=!0,this.pixelRatio=1}var m=y.prototype;m.isTransparent=function(){return this.hasAlpha},m.isOpaque=function(){return!this.hasAlpha},m.pickSlots=1,m.setPickBase=function(t){this.pickId=t},m.drawTransparent=m.draw=function(t){if(this.vertexCount){var 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float fresnel) {\\n\\n  float VdotN = max(dot(viewDirection, surfaceNormal), 0.0);\\n  float LdotN = max(dot(lightDirection, surfaceNormal), 0.0);\\n\\n  //Half angle vector\\n  vec3 H = normalize(lightDirection + viewDirection);\\n\\n  //Geometric term\\n  float NdotH = max(dot(surfaceNormal, H), 0.0);\\n  float VdotH = max(dot(viewDirection, H), 0.000001);\\n  float LdotH = max(dot(lightDirection, H), 0.000001);\\n  float G1 = (2.0 * NdotH * VdotN) / VdotH;\\n  float G2 = (2.0 * NdotH * LdotN) / LdotH;\\n  float G = min(1.0, min(G1, G2));\\n  \\n  //Distribution term\\n  float D = beckmannDistribution(NdotH, roughness);\\n\\n  //Fresnel term\\n  float F = pow(1.0 - VdotN, fresnel);\\n\\n  //Multiply terms and done\\n  return  G * F * D / max(3.14159265 * VdotN, 0.000001);\\n}\\n\\n//#pragma glslify: beckmann = require(glsl-specular-beckmann) // used in gl-surface3d\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec3 clipBounds[2];\\nuniform float roughness\\n            , fresnel\\n            , kambient\\n            , kdiffuse\\n            , kspecular;\\nuniform sampler2D texture;\\n\\nvarying vec3 f_normal\\n           , f_lightDirection\\n           , f_eyeDirection\\n           , f_data;\\nvarying vec4 f_color;\\nvarying vec2 f_uv;\\n\\nvoid main() {\\n  if (f_color.a == 0.0 ||\\n    outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], f_data)\\n  ) discard;\\n\\n  vec3 N = normalize(f_normal);\\n  vec3 L = normalize(f_lightDirection);\\n  vec3 V = normalize(f_eyeDirection);\\n\\n  if(gl_FrontFacing) {\\n    N = -N;\\n  }\\n\\n  float specular = min(1.0, max(0.0, cookTorranceSpecular(L, V, N, roughness, fresnel)));\\n  //float specular = max(0.0, beckmann(L, V, N, roughness)); // used in gl-surface3d\\n\\n  float diffuse  = min(kambient + kdiffuse * max(dot(N, L), 0.0), 1.0);\\n\\n  vec4 surfaceColor = vec4(f_color.rgb, 1.0) * texture2D(texture, f_uv);\\n  vec4 litColor = surfaceColor.a * vec4(diffuse * surfaceColor.rgb + kspecular * vec3(1,1,1) * specular,  1.0);\\n\\n  gl_FragColor = litColor * f_color.a;\\n}\\n\"]),o=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nattribute vec3 position;\\nattribute vec4 color;\\nattribute vec2 uv;\\n\\nuniform mat4 model, view, projection;\\n\\nvarying vec4 f_color;\\nvarying vec3 f_data;\\nvarying vec2 f_uv;\\n\\nvoid main() {\\n  gl_Position = projection * view * model * vec4(position, 1.0);\\n  f_color = color;\\n  f_data  = position;\\n  f_uv    = uv;\\n}\"]),s=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec3 clipBounds[2];\\nuniform sampler2D texture;\\nuniform float opacity;\\n\\nvarying vec4 f_color;\\nvarying vec3 f_data;\\nvarying vec2 f_uv;\\n\\nvoid main() {\\n  if (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], f_data)) discard;\\n\\n  gl_FragColor = f_color * texture2D(texture, f_uv) * opacity;\\n}\"]),l=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nattribute vec3 position;\\nattribute vec4 color;\\nattribute vec2 uv;\\nattribute float pointSize;\\n\\nuniform mat4 model, view, projection;\\nuniform vec3 clipBounds[2];\\n\\nvarying vec4 f_color;\\nvarying vec2 f_uv;\\n\\nvoid main() {\\n  if (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], position)) {\\n\\n    gl_Position = vec4(0.0, 0.0 ,0.0 ,0.0);\\n  } else {\\n    gl_Position = projection * view * model * vec4(position, 1.0);\\n  }\\n  gl_PointSize = pointSize;\\n  f_color = color;\\n  f_uv = uv;\\n}\"]),u=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nuniform sampler2D 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b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec3  clipBounds[2];\\nuniform float pickId;\\n\\nvarying vec3 f_position;\\nvarying vec4 f_id;\\n\\nvoid main() {\\n  if (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], f_position)) discard;\\n\\n  gl_FragColor = vec4(pickId, f_id.xyz);\\n}\"]),h=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, 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1\\n\\nvec3 getOrthogonalVector(vec3 v) {\\n  // Return up-vector for only-z vector.\\n  // Return ax + by + cz = 0, a point that lies on the plane that has v as a normal and that isn't (0,0,0).\\n  // From the above if-statement we have ||a|| > 0  U  ||b|| > 0.\\n  // Assign z = 0, x = -b, y = a:\\n  // a*-b + b*a + c*0 = -ba + ba + 0 = 0\\n  if (v.x*v.x > v.z*v.z || v.y*v.y > v.z*v.z) {\\n    return normalize(vec3(-v.y, v.x, 0.0));\\n  } else {\\n    return normalize(vec3(0.0, v.z, -v.y));\\n  }\\n}\\n\\n// Calculate the tube vertex and normal at the given index.\\n//\\n// The returned vertex is for a tube ring with its center at origin, radius of length(d), pointing in the direction of d.\\n//\\n// Each tube segment is made up of a ring of vertices.\\n// These vertices are used to make up the triangles of the tube by connecting them together in the vertex array.\\n// The indexes of tube segments run from 0 to 8.\\n//\\nvec3 getTubePosition(vec3 d, float index, out vec3 normal) {\\n  float segmentCount = 8.0;\\n\\n  float angle = 2.0 * 3.14159 * (index / segmentCount);\\n\\n  vec3 u = getOrthogonalVector(d);\\n  vec3 v = normalize(cross(u, d));\\n\\n  vec3 x = u * cos(angle) * length(d);\\n  vec3 y = v * sin(angle) * length(d);\\n  vec3 v3 = x + y;\\n\\n  normal = normalize(v3);\\n\\n  return v3;\\n}\\n\\nattribute vec4 vector;\\nattribute vec4 color, position;\\nattribute vec2 uv;\\n\\nuniform float vectorScale, tubeScale;\\nuniform mat4 model, view, projection, inverseModel;\\nuniform vec3 eyePosition, lightPosition;\\n\\nvarying vec3 f_normal, f_lightDirection, f_eyeDirection, f_data, f_position;\\nvarying vec4 f_color;\\nvarying vec2 f_uv;\\n\\nvoid main() {\\n  // Scale the vector magnitude to stay constant with\\n  // model & view changes.\\n  vec3 normal;\\n  vec3 XYZ = getTubePosition(mat3(model) * (tubeScale * vector.w * normalize(vector.xyz)), position.w, normal);\\n  vec4 tubePosition = model * vec4(position.xyz, 1.0) + vec4(XYZ, 0.0);\\n\\n  //Lighting geometry parameters\\n  vec4 cameraCoordinate = view * tubePosition;\\n  cameraCoordinate.xyz /= cameraCoordinate.w;\\n  f_lightDirection = lightPosition - cameraCoordinate.xyz;\\n  f_eyeDirection   = eyePosition - cameraCoordinate.xyz;\\n  f_normal = normalize((vec4(normal, 0.0) * inverseModel).xyz);\\n\\n  // vec4 m_position  = model * vec4(tubePosition, 1.0);\\n  vec4 t_position  = view * tubePosition;\\n  gl_Position      = projection * t_position;\\n\\n  f_color          = color;\\n  f_data           = tubePosition.xyz;\\n  f_position       = position.xyz;\\n  f_uv             = uv;\\n}\\n\"]),a=n([\"#extension GL_OES_standard_derivatives : enable\\n\\nprecision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nfloat beckmannDistribution(float x, float roughness) {\\n  float NdotH = max(x, 0.0001);\\n  float cos2Alpha = NdotH * NdotH;\\n  float tan2Alpha = (cos2Alpha - 1.0) / cos2Alpha;\\n  float roughness2 = roughness * roughness;\\n  float denom = 3.141592653589793 * roughness2 * cos2Alpha * cos2Alpha;\\n  return exp(tan2Alpha / roughness2) / denom;\\n}\\n\\nfloat cookTorranceSpecular(\\n  vec3 lightDirection,\\n  vec3 viewDirection,\\n  vec3 surfaceNormal,\\n  float roughness,\\n  float fresnel) {\\n\\n  float VdotN = max(dot(viewDirection, surfaceNormal), 0.0);\\n  float LdotN = max(dot(lightDirection, surfaceNormal), 0.0);\\n\\n  //Half angle vector\\n  vec3 H = normalize(lightDirection + viewDirection);\\n\\n  //Geometric term\\n  float NdotH = max(dot(surfaceNormal, H), 0.0);\\n  float VdotH = max(dot(viewDirection, H), 0.000001);\\n  float LdotH = max(dot(lightDirection, H), 0.000001);\\n  float G1 = (2.0 * NdotH * VdotN) / VdotH;\\n  float G2 = (2.0 * NdotH * LdotN) / LdotH;\\n  float G = min(1.0, min(G1, G2));\\n  \\n  //Distribution term\\n  float D = beckmannDistribution(NdotH, roughness);\\n\\n  //Fresnel term\\n  float F = pow(1.0 - VdotN, fresnel);\\n\\n  //Multiply terms and done\\n  return  G * F * D / max(3.14159265 * VdotN, 0.000001);\\n}\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec3 clipBounds[2];\\nuniform float roughness, fresnel, kambient, kdiffuse, kspecular, opacity;\\nuniform sampler2D texture;\\n\\nvarying vec3 f_normal, f_lightDirection, f_eyeDirection, f_data, f_position;\\nvarying vec4 f_color;\\nvarying vec2 f_uv;\\n\\nvoid main() {\\n  if (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], f_position)) discard;\\n  vec3 N = normalize(f_normal);\\n  vec3 L = normalize(f_lightDirection);\\n  vec3 V = normalize(f_eyeDirection);\\n\\n  if(gl_FrontFacing) {\\n    N = -N;\\n  }\\n\\n  float specular = min(1.0, max(0.0, cookTorranceSpecular(L, V, N, roughness, fresnel)));\\n  float diffuse  = min(kambient + kdiffuse * max(dot(N, L), 0.0), 1.0);\\n\\n  vec4 surfaceColor = f_color * texture2D(texture, f_uv);\\n  vec4 litColor = surfaceColor.a * vec4(diffuse * surfaceColor.rgb + kspecular * vec3(1,1,1) * specular,  1.0);\\n\\n  gl_FragColor = litColor * opacity;\\n}\\n\"]),o=n([\"precision highp float;\\n\\nprecision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nvec3 getOrthogonalVector(vec3 v) {\\n  // Return up-vector for only-z vector.\\n  // Return ax + by + cz = 0, a point that lies on the plane that has v as a normal and that isn't (0,0,0).\\n  // From the above if-statement we have ||a|| > 0  U  ||b|| > 0.\\n  // Assign z = 0, x = -b, y = a:\\n  // a*-b + b*a + c*0 = -ba + ba + 0 = 0\\n  if (v.x*v.x > v.z*v.z || v.y*v.y > v.z*v.z) {\\n    return normalize(vec3(-v.y, v.x, 0.0));\\n  } else {\\n    return normalize(vec3(0.0, v.z, -v.y));\\n  }\\n}\\n\\n// Calculate the tube vertex and normal at the given index.\\n//\\n// The returned vertex is for a tube ring with its center at origin, radius of length(d), pointing in the direction of d.\\n//\\n// Each tube segment is made up of a ring of vertices.\\n// These vertices are used to make up the triangles of the tube by connecting them together in the vertex array.\\n// The indexes of tube segments run from 0 to 8.\\n//\\nvec3 getTubePosition(vec3 d, float index, out vec3 normal) {\\n  float segmentCount = 8.0;\\n\\n  float angle = 2.0 * 3.14159 * (index / segmentCount);\\n\\n  vec3 u = getOrthogonalVector(d);\\n  vec3 v = normalize(cross(u, d));\\n\\n  vec3 x = u * cos(angle) * length(d);\\n  vec3 y = v * sin(angle) * length(d);\\n  vec3 v3 = x + y;\\n\\n  normal = normalize(v3);\\n\\n  return v3;\\n}\\n\\nattribute vec4 vector;\\nattribute vec4 position;\\nattribute vec4 id;\\n\\nuniform mat4 model, view, projection;\\nuniform float tubeScale;\\n\\nvarying vec3 f_position;\\nvarying vec4 f_id;\\n\\nvoid main() {\\n  vec3 normal;\\n  vec3 XYZ = getTubePosition(mat3(model) * (tubeScale * vector.w * normalize(vector.xyz)), position.w, normal);\\n  vec4 tubePosition = model * vec4(position.xyz, 1.0) + vec4(XYZ, 0.0);\\n\\n  gl_Position = projection * view * tubePosition;\\n  f_id        = id;\\n  f_position  = position.xyz;\\n}\\n\"]),s=n([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec3  clipBounds[2];\\nuniform float pickId;\\n\\nvarying vec3 f_position;\\nvarying vec4 f_id;\\n\\nvoid main() {\\n  if (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], f_position)) discard;\\n\\n  gl_FragColor = vec4(pickId, f_id.xyz);\\n}\"]);e.meshShader={vertex:i,fragment:a,attributes:[{name:\"position\",type:\"vec4\"},{name:\"color\",type:\"vec4\"},{name:\"uv\",type:\"vec2\"},{name:\"vector\",type:\"vec4\"}]},e.pickShader={vertex:o,fragment:s,attributes:[{name:\"position\",type:\"vec4\"},{name:\"id\",type:\"vec4\"},{name:\"vector\",type:\"vec4\"}]}},7307:function(t,e,r){\"use strict\";var n=r(2858),i=r(4020),a=[\"xyz\",\"xzy\",\"yxz\",\"yzx\",\"zxy\",\"zyx\"],o=function(t,e){var r,n=t.length;for(r=0;r<n;r++){var i=t[r];if(i===e)return r;if(i>e)return r-1}return r},s=function(t,e,r){return t<e?e:t>r?r:t},l=function(t){var e=1/0;t.sort((function(t,e){return t-e}));for(var r=t.length,n=1;n<r;n++){var i=Math.abs(t[n]-t[n-1]);i<e&&(e=i)}return e};t.exports=function(t,e){var 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4:k=g,A=x,b=d*p,_=y*p,w=v*p*f,T=m*p*f;break;case 3:w=v,T=m,k=g*h,A=x*h,b=d*h*p,_=y*h*p;break;case 2:w=v,T=m,b=d*h,_=y*h,k=g*h*f,A=x*h*f;break;case 1:b=d,_=y,k=g*f,A=x*f,w=v*f*p,T=m*f*p;break;default:b=d,_=y,w=v*f,T=m*f,k=g*f*h,A=x*f*h}var D=i[b+w+k],z=i[b+w+A],R=i[b+T+k],F=i[b+T+A],B=i[_+w+k],N=i[_+w+A],j=i[_+T+k],U=i[_+T+A],V=n.create(),H=n.create(),q=n.create(),G=n.create();n.lerp(V,D,B,P),n.lerp(H,z,N,P),n.lerp(q,R,j,P),n.lerp(G,F,U,P);var Z=n.create(),Y=n.create();n.lerp(Z,V,q,O),n.lerp(Y,H,G,O);var W=n.create();return n.lerp(W,Z,Y,I),W}(e,t,p)},v=t.getDivergence||function(t,e){var r=n.create(),i=1e-4;n.add(r,t,[i,0,0]);var a=d(r);n.subtract(a,a,e),n.scale(a,a,1/i),n.add(r,t,[0,i,0]);var o=d(r);n.subtract(o,o,e),n.scale(o,o,1/i),n.add(r,t,[0,0,i]);var s=d(r);return n.subtract(s,s,e),n.scale(s,s,1/i),n.add(r,a,o),n.add(r,r,s),r},g=[],y=e[0][0],m=e[0][1],x=e[0][2],b=e[1][0],_=e[1][1],w=e[1][2],T=function(t){var 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c=t.map((function(t){return function(t,e,r,a){for(var o=t.points,s=t.velocities,l=t.divergences,u=[],c=[],f=[],h=[],p=[],d=[],v=0,g=0,y=i.create(),m=i.create(),x=0;x<o.length;x++){var b=o[x],_=s[x],w=l[x];0===e&&(w=.05*r),g=n.length(_)/a,y=i.create(),n.copy(y,_),y[3]=w;for(var T=0;T<8;T++)p[T]=[b[0],b[1],b[2],T];if(h.length>0)for(T=0;T<8;T++){var k=(T+1)%8;u.push(h[T],p[T],p[k],p[k],h[k],h[T]),f.push(m,y,y,y,m,m),d.push(v,g,g,g,v,v);var A=u.length;c.push([A-6,A-5,A-4],[A-3,A-2,A-1])}var M=h;h=p,p=M;var S=m;m=y,y=S;var E=v;v=g,g=E}return{positions:u,cells:c,vectors:f,vertexIntensity:d}}(t,r,a,o)})),f=[],h=[],p=[],d=[];for(s=0;s<c.length;s++){var v=c[s],g=f.length;for(f=f.concat(v.positions),p=p.concat(v.vectors),d=d.concat(v.vertexIntensity),u=0;u<v.cells.length;u++){var y=v.cells[u],m=[];h.push(m);for(var x=0;x<y.length;x++)m.push(y[x]+g)}}return{positions:f,cells:h,vectors:p,vertexIntensity:d,colormap:e}}(g,t.colormap,S,M);return f?U.tubeScale=f:(0===S&&(S=1),U.tubeScale=.5*c*M/S),U};var u=r(9578),c=r(1140).createMesh;t.exports.createTubeMesh=function(t,e){return c(t,e,{shaders:u,traceType:\"streamtube\"})}},9054:function(t,e,r){var n=r(5158),i=r(6832),a=i([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nattribute vec4 uv;\\nattribute vec3 f;\\nattribute vec3 normal;\\n\\nuniform vec3 objectOffset;\\nuniform mat4 model, view, projection, inverseModel;\\nuniform vec3 lightPosition, eyePosition;\\nuniform sampler2D colormap;\\n\\nvarying float value, kill;\\nvarying vec3 worldCoordinate;\\nvarying vec2 planeCoordinate;\\nvarying vec3 lightDirection, eyeDirection, surfaceNormal;\\nvarying vec4 vColor;\\n\\nvoid main() {\\n  vec3 localCoordinate = vec3(uv.zw, f.x);\\n  worldCoordinate = objectOffset + localCoordinate;\\n  vec4 worldPosition = model * vec4(worldCoordinate, 1.0);\\n  vec4 clipPosition = projection * view * worldPosition;\\n  gl_Position = clipPosition;\\n  kill = f.y;\\n  value = f.z;\\n  planeCoordinate = uv.xy;\\n\\n  vColor = texture2D(colormap, vec2(value, value));\\n\\n  //Lighting geometry parameters\\n  vec4 cameraCoordinate = view * worldPosition;\\n  cameraCoordinate.xyz /= cameraCoordinate.w;\\n  lightDirection = lightPosition - cameraCoordinate.xyz;\\n  eyeDirection   = eyePosition - cameraCoordinate.xyz;\\n  surfaceNormal  = normalize((vec4(normal,0) * inverseModel).xyz);\\n}\\n\"]),o=i([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nfloat beckmannDistribution(float x, float roughness) {\\n  float NdotH = max(x, 0.0001);\\n  float cos2Alpha = NdotH * NdotH;\\n  float tan2Alpha = (cos2Alpha - 1.0) / cos2Alpha;\\n  float roughness2 = roughness * roughness;\\n  float denom = 3.141592653589793 * roughness2 * cos2Alpha * cos2Alpha;\\n  return exp(tan2Alpha / roughness2) / denom;\\n}\\n\\nfloat beckmannSpecular(\\n  vec3 lightDirection,\\n  vec3 viewDirection,\\n  vec3 surfaceNormal,\\n  float roughness) {\\n  return beckmannDistribution(dot(surfaceNormal, normalize(lightDirection + viewDirection)), roughness);\\n}\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec3 lowerBound, upperBound;\\nuniform float contourTint;\\nuniform vec4 contourColor;\\nuniform sampler2D colormap;\\nuniform vec3 clipBounds[2];\\nuniform float roughness, fresnel, kambient, kdiffuse, kspecular, opacity;\\nuniform float vertexColor;\\n\\nvarying float value, kill;\\nvarying vec3 worldCoordinate;\\nvarying vec3 lightDirection, eyeDirection, surfaceNormal;\\nvarying vec4 vColor;\\n\\nvoid main() {\\n  if (\\n    kill > 0.0 ||\\n    vColor.a == 0.0 ||\\n    outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], worldCoordinate)\\n  ) discard;\\n\\n  vec3 N = normalize(surfaceNormal);\\n  vec3 V = normalize(eyeDirection);\\n  vec3 L = normalize(lightDirection);\\n\\n  if(gl_FrontFacing) {\\n    N = -N;\\n  }\\n\\n  float specular = max(beckmannSpecular(L, V, N, roughness), 0.);\\n  float diffuse  = min(kambient + kdiffuse * max(dot(N, L), 0.0), 1.0);\\n\\n  //decide how to interpolate color — in vertex or in fragment\\n  vec4 surfaceColor =\\n    step(vertexColor, .5) * texture2D(colormap, vec2(value, value)) +\\n    step(.5, vertexColor) * vColor;\\n\\n  vec4 litColor = surfaceColor.a * vec4(diffuse * surfaceColor.rgb + kspecular * vec3(1,1,1) * specular,  1.0);\\n\\n  gl_FragColor = mix(litColor, contourColor, contourTint) * opacity;\\n}\\n\"]),s=i([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nattribute vec4 uv;\\nattribute float f;\\n\\nuniform vec3 objectOffset;\\nuniform mat3 permutation;\\nuniform mat4 model, view, projection;\\nuniform float height, zOffset;\\nuniform sampler2D colormap;\\n\\nvarying float value, kill;\\nvarying vec3 worldCoordinate;\\nvarying vec2 planeCoordinate;\\nvarying vec3 lightDirection, eyeDirection, surfaceNormal;\\nvarying vec4 vColor;\\n\\nvoid main() {\\n  vec3 dataCoordinate = permutation * vec3(uv.xy, height);\\n  worldCoordinate = objectOffset + dataCoordinate;\\n  vec4 worldPosition = model * vec4(worldCoordinate, 1.0);\\n\\n  vec4 clipPosition = projection * view * worldPosition;\\n  clipPosition.z += zOffset;\\n\\n  gl_Position = clipPosition;\\n  value = f + objectOffset.z;\\n  kill = -1.0;\\n  planeCoordinate = uv.zw;\\n\\n  vColor = texture2D(colormap, vec2(value, value));\\n\\n  //Don't do lighting for contours\\n  surfaceNormal   = vec3(1,0,0);\\n  eyeDirection    = vec3(0,1,0);\\n  lightDirection  = vec3(0,0,1);\\n}\\n\"]),l=i([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nbool outOfRange(float a, float b, float p) {\\n  return ((p > max(a, b)) || \\n          (p < min(a, b)));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec2 a, vec2 b, vec2 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec3 a, vec3 b, vec3 p) {\\n  return (outOfRange(a.x, b.x, p.x) ||\\n          outOfRange(a.y, b.y, p.y) ||\\n          outOfRange(a.z, b.z, p.z));\\n}\\n\\nbool outOfRange(vec4 a, vec4 b, vec4 p) {\\n  return outOfRange(a.xyz, b.xyz, p.xyz);\\n}\\n\\nuniform vec2 shape;\\nuniform vec3 clipBounds[2];\\nuniform float pickId;\\n\\nvarying float value, kill;\\nvarying vec3 worldCoordinate;\\nvarying vec2 planeCoordinate;\\nvarying vec3 surfaceNormal;\\n\\nvec2 splitFloat(float v) {\\n  float vh = 255.0 * v;\\n  float upper = floor(vh);\\n  float lower = fract(vh);\\n  return vec2(upper / 255.0, floor(lower * 16.0) / 16.0);\\n}\\n\\nvoid main() {\\n  if ((kill > 0.0) ||\\n      (outOfRange(clipBounds[0], clipBounds[1], worldCoordinate))) discard;\\n\\n  vec2 ux = splitFloat(planeCoordinate.x / shape.x);\\n  vec2 uy = splitFloat(planeCoordinate.y / shape.y);\\n  gl_FragColor = vec4(pickId, ux.x, uy.x, ux.y + (uy.y/16.0));\\n}\\n\"]);e.createShader=function(t){var e=n(t,a,o,null,[{name:\"uv\",type:\"vec4\"},{name:\"f\",type:\"vec3\"},{name:\"normal\",type:\"vec3\"}]);return e.attributes.uv.location=0,e.attributes.f.location=1,e.attributes.normal.location=2,e},e.createPickShader=function(t){var e=n(t,a,l,null,[{name:\"uv\",type:\"vec4\"},{name:\"f\",type:\"vec3\"},{name:\"normal\",type:\"vec3\"}]);return e.attributes.uv.location=0,e.attributes.f.location=1,e.attributes.normal.location=2,e},e.createContourShader=function(t){var e=n(t,s,o,null,[{name:\"uv\",type:\"vec4\"},{name:\"f\",type:\"float\"}]);return e.attributes.uv.location=0,e.attributes.f.location=1,e},e.createPickContourShader=function(t){var e=n(t,s,l,null,[{name:\"uv\",type:\"vec4\"},{name:\"f\",type:\"float\"}]);return e.attributes.uv.location=0,e.attributes.f.location=1,e}},3754:function(t,e,r){\"use strict\";t.exports=function(t){var e=t.gl,r=m(e),n=b(e),s=x(e),l=_(e),u=i(e),c=a(e,[{buffer:u,size:4,stride:w,offset:0},{buffer:u,size:3,stride:w,offset:16},{buffer:u,size:3,stride:w,offset:28}]),f=i(e),h=a(e,[{buffer:f,size:4,stride:20,offset:0},{buffer:f,size:1,stride:20,offset:16}]),p=i(e),d=a(e,[{buffer:p,size:2,type:e.FLOAT}]),v=o(e,1,S,e.RGBA,e.UNSIGNED_BYTE);v.minFilter=e.LINEAR,v.magFilter=e.LINEAR;var g=new E(e,[0,0],[[0,0,0],[0,0,0]],r,n,u,c,v,s,l,f,h,p,d,[0,0,0]),y={levels:[[],[],[]]};for(var T in t)y[T]=t[T];return y.colormap=y.colormap||\"jet\",g.update(y),g};var 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mt=gt*yt;nt[dt]+=mt*G}}}if(pt){if(q>0){for(var xt=0;xt<5;++xt)$.pop();U-=1}continue t}$.push(nt[0],nt[1],ot[0],ot[1],nt[2]),U+=1}}rt.push(U)}this._contourOffsets[Q]=et,this._contourCounts[Q]=rt}var bt=s.mallocFloat($.length);for(o=0;o<$.length;++o)bt[o]=$[o];this._contourBuffer.update(bt),s.freeFloat(bt)}},L.dispose=function(){this._shader.dispose(),this._vao.dispose(),this._coordinateBuffer.dispose(),this._colorMap.dispose(),this._contourBuffer.dispose(),this._contourVAO.dispose(),this._contourShader.dispose(),this._contourPickShader.dispose(),this._dynamicBuffer.dispose(),this._dynamicVAO.dispose();for(var t=0;t<3;++t)s.freeFloat(this._field[t].data)},L.highlight=function(t){var e,r;if(!t)return this._dynamicCounts=[0,0,0],this.dyanamicLevel=[NaN,NaN,NaN],void(this.highlightLevel=[-1,-1,-1]);for(e=0;e<3;++e)this.enableHighlight[e]?this.highlightLevel[e]=t.level[e]:this.highlightLevel[e]=-1;for(r=this.snapToData?t.dataCoordinate:t.position,e=0;e<3;++e)r[e]-=this.objectOffset[e];if(this.enableDynamic[0]&&r[0]!==this.dynamicLevel[0]||this.enableDynamic[1]&&r[1]!==this.dynamicLevel[1]||this.enableDynamic[2]&&r[2]!==this.dynamicLevel[2]){for(var n=0,i=this.shape,a=s.mallocFloat(12*i[0]*i[1]),o=0;o<3;++o)if(this.enableDynamic[o]){this.dynamicLevel[o]=r[o];var l=(o+1)%3,u=(o+2)%3,c=this._field[o],f=this._field[l],p=this._field[u],d=h(c,r[o]),v=d.cells,g=d.positions;for(this._dynamicOffsets[o]=n,e=0;e<v.length;++e)for(var y=v[e],m=0;m<2;++m){var x=g[y[m]],b=+x[0],_=0|b,w=0|Math.min(_+1,i[0]),T=b-_,k=1-T,A=+x[1],M=0|A,S=0|Math.min(M+1,i[1]),E=A-M,L=1-E,C=k*L,P=k*E,O=T*L,I=T*E,D=C*f.get(_,M)+P*f.get(_,S)+O*f.get(w,M)+I*f.get(w,S),z=C*p.get(_,M)+P*p.get(_,S)+O*p.get(w,M)+I*p.get(w,S);if(isNaN(D)||isNaN(z)){m&&(n-=1);break}a[2*n+0]=D,a[2*n+1]=z,n+=1}this._dynamicCounts[o]=n-this._dynamicOffsets[o]}else this.dynamicLevel[o]=NaN,this._dynamicCounts[o]=0;this._dynamicBuffer.update(a.subarray(0,2*n)),s.freeFloat(a)}}},8931:function(t,e,r){\"use strict\";var n=r(5050),i=r(7498),a=r(5306);t.exports=function(t){if(arguments.length<=1)throw new Error(\"gl-texture2d: Missing arguments for texture2d constructor\");if(o||function(t){o=[t.LINEAR,t.NEAREST_MIPMAP_LINEAR,t.LINEAR_MIPMAP_NEAREST,t.LINEAR_MIPMAP_NEAREST],s=[t.NEAREST,t.LINEAR,t.NEAREST_MIPMAP_NEAREST,t.NEAREST_MIPMAP_LINEAR,t.LINEAR_MIPMAP_NEAREST,t.LINEAR_MIPMAP_LINEAR],l=[t.REPEAT,t.CLAMP_TO_EDGE,t.MIRRORED_REPEAT]}(t),\"number\"==typeof arguments[1])return 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Error(\"gl-texture2d: Invalid shape for texture\");if(1===o[2])g=t.ALPHA;else if(2===o[2])g=t.LUMINANCE_ALPHA;else if(3===o[2])g=t.RGB;else{if(4!==o[2])throw new Error(\"gl-texture2d: Invalid shape for pixel coords\");g=t.RGBA}}u!==t.FLOAT||t.getExtension(\"OES_texture_float\")||(u=t.UNSIGNED_BYTE,l=!1);var y=e.size;if(l)f=0===e.offset&&e.data.length===y?e.data:e.data.subarray(e.offset,e.offset+y);else{var m=[o[2],o[2]*o[0],1];p=a.malloc(y,r);var x=n(p,o,m,0);\"float32\"!==r&&\"float64\"!==r||u!==t.UNSIGNED_BYTE?i.assign(x,e):c(x,e),f=p.subarray(0,y)}var b=v(t);return t.texImage2D(t.TEXTURE_2D,0,g,o[0],o[1],0,g,u,f),l||a.free(p),new h(t,b,o[0],o[1],g,u)}(t,e)}throw new Error(\"gl-texture2d: Invalid arguments for texture2d constructor\")};var o=null,s=null,l=null;function u(t){return\"undefined\"!=typeof HTMLCanvasElement&&t instanceof HTMLCanvasElement||\"undefined\"!=typeof HTMLImageElement&&t instanceof HTMLImageElement||\"undefined\"!=typeof HTMLVideoElement&&t instanceof HTMLVideoElement||\"undefined\"!=typeof ImageData&&t instanceof ImageData}var c=function(t,e){i.muls(t,e,255)};function f(t,e,r){var n=t.gl,i=n.getParameter(n.MAX_TEXTURE_SIZE);if(e<0||e>i||r<0||r>i)throw new Error(\"gl-texture2d: Invalid texture size\");return t._shape=[e,r],t.bind(),n.texImage2D(n.TEXTURE_2D,0,t.format,e,r,0,t.format,t.type,null),t._mipLevels=[0],t}function h(t,e,r,n,i,a){this.gl=t,this.handle=e,this.format=i,this.type=a,this._shape=[r,n],this._mipLevels=[0],this._magFilter=t.NEAREST,this._minFilter=t.NEAREST,this._wrapS=t.CLAMP_TO_EDGE,this._wrapT=t.CLAMP_TO_EDGE,this._anisoSamples=1;var o=this,s=[this._wrapS,this._wrapT];Object.defineProperties(s,[{get:function(){return o._wrapS},set:function(t){return o.wrapS=t}},{get:function(){return o._wrapT},set:function(t){return o.wrapT=t}}]),this._wrapVector=s;var l=[this._shape[0],this._shape[1]];Object.defineProperties(l,[{get:function(){return o._shape[0]},set:function(t){return o.width=t}},{get:function(){return o._shape[1]},set:function(t){return o.height=t}}]),this._shapeVector=l}var p=h.prototype;function d(t,e){return 3===t.length?1===e[2]&&e[1]===t[0]*t[2]&&e[0]===t[2]:1===e[0]&&e[1]===t[0]}function v(t){var e=t.createTexture();return t.bindTexture(t.TEXTURE_2D,e),t.texParameteri(t.TEXTURE_2D,t.TEXTURE_MIN_FILTER,t.NEAREST),t.texParameteri(t.TEXTURE_2D,t.TEXTURE_MAG_FILTER,t.NEAREST),t.texParameteri(t.TEXTURE_2D,t.TEXTURE_WRAP_S,t.CLAMP_TO_EDGE),t.texParameteri(t.TEXTURE_2D,t.TEXTURE_WRAP_T,t.CLAMP_TO_EDGE),e}function g(t,e,r,n,i){var a=t.getParameter(t.MAX_TEXTURE_SIZE);if(e<0||e>a||r<0||r>a)throw new Error(\"gl-texture2d: Invalid texture shape\");if(i===t.FLOAT&&!t.getExtension(\"OES_texture_float\"))throw new Error(\"gl-texture2d: Floating point textures not supported on this platform\");var o=v(t);return t.texImage2D(t.TEXTURE_2D,0,n,e,r,0,n,i,null),new h(t,o,e,r,n,i)}Object.defineProperties(p,{minFilter:{get:function(){return this._minFilter},set:function(t){this.bind();var 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if(2===p[2])g=t.LUMINANCE_ALPHA;else if(3===p[2])g=t.RGB;else{if(4!==p[2])throw new Error(\"gl-texture2d: Invalid shape for pixel coords\");g=t.RGBA}p[2]}if(g!==t.LUMINANCE&&g!==t.ALPHA||s!==t.LUMINANCE&&s!==t.ALPHA||(g=s),g!==s)throw new Error(\"gl-texture2d: Incompatible texture format for setPixels\");var m=f.size,x=u.indexOf(o)<0;if(x&&u.push(o),v===l&&y)0===f.offset&&f.data.length===m?x?t.texImage2D(t.TEXTURE_2D,o,s,p[0],p[1],0,s,l,f.data):t.texSubImage2D(t.TEXTURE_2D,o,e,r,p[0],p[1],s,l,f.data):x?t.texImage2D(t.TEXTURE_2D,o,s,p[0],p[1],0,s,l,f.data.subarray(f.offset,f.offset+m)):t.texSubImage2D(t.TEXTURE_2D,o,e,r,p[0],p[1],s,l,f.data.subarray(f.offset,f.offset+m));else{var b;b=l===t.FLOAT?a.mallocFloat32(m):a.mallocUint8(m);var 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Received type number');var n=t.valueOf&&t.valueOf();if(null!=n&&n!==t)return p.from(n,e,r);var i=function(t){if(p.isBuffer(t)){var e=0|x(t.length),r=h(e);return 0===r.length||t.copy(r,0,0,e),r}return void 0!==t.length?\"number\"!=typeof t.length||et(t.length)?h(0):y(t):\"Buffer\"===t.type&&Array.isArray(t.data)?y(t.data):void 0}(t);if(i)return i;if(\"undefined\"!=typeof Symbol&&null!=Symbol.toPrimitive&&\"function\"==typeof t[Symbol.toPrimitive])return p.from(t[Symbol.toPrimitive](\"string\"),e,r);throw new TypeError(\"The first argument must be one of type string, Buffer, ArrayBuffer, Array, or Array-like Object. Received type \"+s(t))}function v(t){if(\"number\"!=typeof t)throw new TypeError('\"size\" argument must be of type number');if(t<0)throw new RangeError('The value \"'+t+'\" is invalid for option \"size\"')}function g(t){return v(t),h(t<0?0:0|x(t))}function y(t){for(var e=t.length<0?0:0|x(t.length),r=h(e),n=0;n<e;n+=1)r[n]=255&t[n];return r}function m(t,e,r){if(e<0||t.byteLength<e)throw new RangeError('\"offset\" is outside of buffer bounds');if(t.byteLength<e+(r||0))throw new RangeError('\"length\" is outside of buffer bounds');var n;return n=void 0===e&&void 0===r?new Uint8Array(t):void 0===r?new Uint8Array(t,e):new Uint8Array(t,e,r),Object.setPrototypeOf(n,p.prototype),n}function x(t){if(t>=f)throw new RangeError(\"Attempt to allocate Buffer larger than maximum size: 0x\"+f.toString(16)+\" bytes\");return 0|t}function b(t,e){if(p.isBuffer(t))return t.length;if(ArrayBuffer.isView(t)||tt(t,ArrayBuffer))return t.byteLength;if(\"string\"!=typeof t)throw new TypeError('The \"string\" argument must be one of type string, Buffer, or ArrayBuffer. Received type '+s(t));var r=t.length,n=arguments.length>2&&!0===arguments[2];if(!n&&0===r)return 0;for(var i=!1;;)switch(e){case\"ascii\":case\"latin1\":case\"binary\":return r;case\"utf8\":case\"utf-8\":return K(t).length;case\"ucs2\":case\"ucs-2\":case\"utf16le\":case\"utf-16le\":return 2*r;case\"hex\":return r>>>1;case\"base64\":return $(t).length;default:if(i)return n?-1:K(t).length;e=(\"\"+e).toLowerCase(),i=!0}}function _(t,e,r){var n=!1;if((void 0===e||e<0)&&(e=0),e>this.length)return\"\";if((void 0===r||r>this.length)&&(r=this.length),r<=0)return\"\";if((r>>>=0)<=(e>>>=0))return\"\";for(t||(t=\"utf8\");;)switch(t){case\"hex\":return z(this,e,r);case\"utf8\":case\"utf-8\":return P(this,e,r);case\"ascii\":return I(this,e,r);case\"latin1\":case\"binary\":return D(this,e,r);case\"base64\":return C(this,e,r);case\"ucs2\":case\"ucs-2\":case\"utf16le\":case\"utf-16le\":return R(this,e,r);default:if(n)throw new TypeError(\"Unknown encoding: \"+t);t=(t+\"\").toLowerCase(),n=!0}}function w(t,e,r){var n=t[e];t[e]=t[r],t[r]=n}function T(t,e,r,n,i){if(0===t.length)return-1;if(\"string\"==typeof r?(n=r,r=0):r>2147483647?r=2147483647:r<-2147483648&&(r=-2147483648),et(r=+r)&&(r=i?0:t.length-1),r<0&&(r=t.length+r),r>=t.length){if(i)return-1;r=t.length-1}else if(r<0){if(!i)return-1;r=0}if(\"string\"==typeof e&&(e=p.from(e,n)),p.isBuffer(e))return 0===e.length?-1:k(t,e,r,n,i);if(\"number\"==typeof e)return e&=255,\"function\"==typeof Uint8Array.prototype.indexOf?i?Uint8Array.prototype.indexOf.call(t,e,r):Uint8Array.prototype.lastIndexOf.call(t,e,r):k(t,[e],r,n,i);throw new TypeError(\"val must be string, number or Buffer\")}function k(t,e,r,n,i){var a,o=1,s=t.length,l=e.length;if(void 0!==n&&(\"ucs2\"===(n=String(n).toLowerCase())||\"ucs-2\"===n||\"utf16le\"===n||\"utf-16le\"===n)){if(t.length<2||e.length<2)return-1;o=2,s/=2,l/=2,r/=2}function u(t,e){return 1===o?t[e]:t.readUInt16BE(e*o)}if(i){var c=-1;for(a=r;a<s;a++)if(u(t,a)===u(e,-1===c?0:a-c)){if(-1===c&&(c=a),a-c+1===l)return c*o}else-1!==c&&(a-=a-c),c=-1}else for(r+l>s&&(r=s-l),a=r;a>=0;a--){for(var f=!0,h=0;h<l;h++)if(u(t,a+h)!==u(e,h)){f=!1;break}if(f)return a}return-1}function A(t,e,r,n){r=Number(r)||0;var i=t.length-r;n?(n=Number(n))>i&&(n=i):n=i;var a,o=e.length;for(n>o/2&&(n=o/2),a=0;a<n;++a){var s=parseInt(e.substr(2*a,2),16);if(et(s))return a;t[r+a]=s}return a}function M(t,e,r,n){return Q(K(e,t.length-r),t,r,n)}function S(t,e,r,n){return Q(function(t){for(var e=[],r=0;r<t.length;++r)e.push(255&t.charCodeAt(r));return e}(e),t,r,n)}function E(t,e,r,n){return Q($(e),t,r,n)}function L(t,e,r,n){return Q(function(t,e){for(var r,n,i,a=[],o=0;o<t.length&&!((e-=2)<0);++o)n=(r=t.charCodeAt(o))>>8,i=r%256,a.push(i),a.push(n);return a}(e,t.length-r),t,r,n)}function C(t,e,r){return 0===e&&r===t.length?l.fromByteArray(t):l.fromByteArray(t.slice(e,r))}function P(t,e,r){r=Math.min(t.length,r);for(var n=[],i=e;i<r;){var a=t[i],o=null,s=a>239?4:a>223?3:a>191?2:1;if(i+s<=r){var l=void 0,u=void 0,c=void 0,f=void 0;switch(s){case 1:a<128&&(o=a);break;case 2:128==(192&(l=t[i+1]))&&(f=(31&a)<<6|63&l)>127&&(o=f);break;case 3:l=t[i+1],u=t[i+2],128==(192&l)&&128==(192&u)&&(f=(15&a)<<12|(63&l)<<6|63&u)>2047&&(f<55296||f>57343)&&(o=f);break;case 4:l=t[i+1],u=t[i+2],c=t[i+3],128==(192&l)&&128==(192&u)&&128==(192&c)&&(f=(15&a)<<18|(63&l)<<12|(63&u)<<6|63&c)>65535&&f<1114112&&(o=f)}}null===o?(o=65533,s=1):o>65535&&(o-=65536,n.push(o>>>10&1023|55296),o=56320|1023&o),n.push(o),i+=s}return function(t){var e=t.length;if(e<=O)return String.fromCharCode.apply(String,t);for(var r=\"\",n=0;n<e;)r+=String.fromCharCode.apply(String,t.slice(n,n+=O));return r}(n)}e.kMaxLength=f,p.TYPED_ARRAY_SUPPORT=function(){try{var t=new Uint8Array(1),e={foo:function(){return 42}};return Object.setPrototypeOf(e,Uint8Array.prototype),Object.setPrototypeOf(t,e),42===t.foo()}catch(t){return!1}}(),p.TYPED_ARRAY_SUPPORT||\"undefined\"==typeof console||\"function\"!=typeof console.error||console.error(\"This browser lacks typed array (Uint8Array) support which is required by `buffer` v5.x. Use `buffer` v4.x if you require old browser support.\"),Object.defineProperty(p.prototype,\"parent\",{enumerable:!0,get:function(){if(p.isBuffer(this))return this.buffer}}),Object.defineProperty(p.prototype,\"offset\",{enumerable:!0,get:function(){if(p.isBuffer(this))return this.byteOffset}}),p.poolSize=8192,p.from=function(t,e,r){return d(t,e,r)},Object.setPrototypeOf(p.prototype,Uint8Array.prototype),Object.setPrototypeOf(p,Uint8Array),p.alloc=function(t,e,r){return function(t,e,r){return v(t),t<=0?h(t):void 0!==e?\"string\"==typeof r?h(t).fill(e,r):h(t).fill(e):h(t)}(t,e,r)},p.allocUnsafe=function(t){return g(t)},p.allocUnsafeSlow=function(t){return g(t)},p.isBuffer=function(t){return null!=t&&!0===t._isBuffer&&t!==p.prototype},p.compare=function(t,e){if(tt(t,Uint8Array)&&(t=p.from(t,t.offset,t.byteLength)),tt(e,Uint8Array)&&(e=p.from(e,e.offset,e.byteLength)),!p.isBuffer(t)||!p.isBuffer(e))throw new TypeError('The \"buf1\", \"buf2\" arguments must be one of type Buffer or Uint8Array');if(t===e)return 0;for(var r=t.length,n=e.length,i=0,a=Math.min(r,n);i<a;++i)if(t[i]!==e[i]){r=t[i],n=e[i];break}return r<n?-1:n<r?1:0},p.isEncoding=function(t){switch(String(t).toLowerCase()){case\"hex\":case\"utf8\":case\"utf-8\":case\"ascii\":case\"latin1\":case\"binary\":case\"base64\":case\"ucs2\":case\"ucs-2\":case\"utf16le\":case\"utf-16le\":return!0;default:return!1}},p.concat=function(t,e){if(!Array.isArray(t))throw new TypeError('\"list\" argument must be an Array of Buffers');if(0===t.length)return p.alloc(0);var r;if(void 0===e)for(e=0,r=0;r<t.length;++r)e+=t[r].length;var n=p.allocUnsafe(e),i=0;for(r=0;r<t.length;++r){var a=t[r];if(tt(a,Uint8Array))i+a.length>n.length?(p.isBuffer(a)||(a=p.from(a)),a.copy(n,i)):Uint8Array.prototype.set.call(n,a,i);else{if(!p.isBuffer(a))throw new TypeError('\"list\" argument must be an Array of Buffers');a.copy(n,i)}i+=a.length}return n},p.byteLength=b,p.prototype._isBuffer=!0,p.prototype.swap16=function(){var t=this.length;if(t%2!=0)throw new RangeError(\"Buffer size must be a multiple of 16-bits\");for(var e=0;e<t;e+=2)w(this,e,e+1);return this},p.prototype.swap32=function(){var t=this.length;if(t%4!=0)throw new RangeError(\"Buffer size must be a multiple of 32-bits\");for(var e=0;e<t;e+=4)w(this,e,e+3),w(this,e+1,e+2);return this},p.prototype.swap64=function(){var t=this.length;if(t%8!=0)throw new RangeError(\"Buffer size must be a multiple of 64-bits\");for(var e=0;e<t;e+=8)w(this,e,e+7),w(this,e+1,e+6),w(this,e+2,e+5),w(this,e+3,e+4);return this},p.prototype.toString=function(){var t=this.length;return 0===t?\"\":0===arguments.length?P(this,0,t):_.apply(this,arguments)},p.prototype.toLocaleString=p.prototype.toString,p.prototype.equals=function(t){if(!p.isBuffer(t))throw new TypeError(\"Argument must be a Buffer\");return this===t||0===p.compare(this,t)},p.prototype.inspect=function(){var t=\"\",r=e.INSPECT_MAX_BYTES;return t=this.toString(\"hex\",0,r).replace(/(.{2})/g,\"$1 \").trim(),this.length>r&&(t+=\" ... \"),\"<Buffer \"+t+\">\"},c&&(p.prototype[c]=p.prototype.inspect),p.prototype.compare=function(t,e,r,n,i){if(tt(t,Uint8Array)&&(t=p.from(t,t.offset,t.byteLength)),!p.isBuffer(t))throw new TypeError('The \"target\" argument must be one of type Buffer or Uint8Array. Received type '+s(t));if(void 0===e&&(e=0),void 0===r&&(r=t?t.length:0),void 0===n&&(n=0),void 0===i&&(i=this.length),e<0||r>t.length||n<0||i>this.length)throw new RangeError(\"out of range index\");if(n>=i&&e>=r)return 0;if(n>=i)return-1;if(e>=r)return 1;if(this===t)return 0;for(var a=(i>>>=0)-(n>>>=0),o=(r>>>=0)-(e>>>=0),l=Math.min(a,o),u=this.slice(n,i),c=t.slice(e,r),f=0;f<l;++f)if(u[f]!==c[f]){a=u[f],o=c[f];break}return a<o?-1:o<a?1:0},p.prototype.includes=function(t,e,r){return-1!==this.indexOf(t,e,r)},p.prototype.indexOf=function(t,e,r){return T(this,t,e,r,!0)},p.prototype.lastIndexOf=function(t,e,r){return T(this,t,e,r,!1)},p.prototype.write=function(t,e,r,n){if(void 0===e)n=\"utf8\",r=this.length,e=0;else if(void 0===r&&\"string\"==typeof e)n=e,r=this.length,e=0;else{if(!isFinite(e))throw new Error(\"Buffer.write(string, encoding, offset[, length]) is no longer supported\");e>>>=0,isFinite(r)?(r>>>=0,void 0===n&&(n=\"utf8\")):(n=r,r=void 0)}var i=this.length-e;if((void 0===r||r>i)&&(r=i),t.length>0&&(r<0||e<0)||e>this.length)throw new RangeError(\"Attempt to write outside buffer bounds\");n||(n=\"utf8\");for(var a=!1;;)switch(n){case\"hex\":return A(this,t,e,r);case\"utf8\":case\"utf-8\":return M(this,t,e,r);case\"ascii\":case\"latin1\":case\"binary\":return S(this,t,e,r);case\"base64\":return E(this,t,e,r);case\"ucs2\":case\"ucs-2\":case\"utf16le\":case\"utf-16le\":return L(this,t,e,r);default:if(a)throw new TypeError(\"Unknown encoding: \"+n);n=(\"\"+n).toLowerCase(),a=!0}},p.prototype.toJSON=function(){return{type:\"Buffer\",data:Array.prototype.slice.call(this._arr||this,0)}};var O=4096;function I(t,e,r){var n=\"\";r=Math.min(t.length,r);for(var i=e;i<r;++i)n+=String.fromCharCode(127&t[i]);return n}function D(t,e,r){var n=\"\";r=Math.min(t.length,r);for(var i=e;i<r;++i)n+=String.fromCharCode(t[i]);return n}function z(t,e,r){var n=t.length;(!e||e<0)&&(e=0),(!r||r<0||r>n)&&(r=n);for(var i=\"\",a=e;a<r;++a)i+=rt[t[a]];return i}function 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U(t,e,r,n,i,a){if(r+n>t.length)throw new RangeError(\"Index out of range\");if(r<0)throw new RangeError(\"Index out of range\")}function V(t,e,r,n,i){return e=+e,r>>>=0,i||U(t,0,r,4),u.write(t,e,r,n,23,4),r+4}function H(t,e,r,n,i){return e=+e,r>>>=0,i||U(t,0,r,8),u.write(t,e,r,n,52,8),r+8}p.prototype.slice=function(t,e){var r=this.length;(t=~~t)<0?(t+=r)<0&&(t=0):t>r&&(t=r),(e=void 0===e?r:~~e)<0?(e+=r)<0&&(e=0):e>r&&(e=r),e<t&&(e=t);var n=this.subarray(t,e);return Object.setPrototypeOf(n,p.prototype),n},p.prototype.readUintLE=p.prototype.readUIntLE=function(t,e,r){t>>>=0,e>>>=0,r||F(t,e,this.length);for(var n=this[t],i=1,a=0;++a<e&&(i*=256);)n+=this[t+a]*i;return n},p.prototype.readUintBE=p.prototype.readUIntBE=function(t,e,r){t>>>=0,e>>>=0,r||F(t,e,this.length);for(var n=this[t+--e],i=1;e>0&&(i*=256);)n+=this[t+--e]*i;return n},p.prototype.readUint8=p.prototype.readUInt8=function(t,e){return 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r,n,i,o=a,s=e.length;for(e.sort(y),i=0;i<s;++i)(n=o-(r=e[i]).y0)>0&&(r.y0+=n,r.y1+=n),o=r.y1+t;if((n=o-t-l)>0)for(o=r.y0-=n,r.y1-=n,i=s-2;i>=0;--i)(n=(r=e[i]).y1+t-o)>0&&(r.y0-=n,r.y1-=n),o=r.y0}))}}(f,O,c),B(f);for(var p=0;p<4;p++)W(f,l,c),X(f,0,c),Z(f,a,l,c),W(f,l,c),X(f,0,c);return function(t,e,r){var i=t.nodes,a=t.links,o=!1,s=!1;if(a.forEach((function(t){\"top\"==t.circularLinkType?o=!0:\"bottom\"==t.circularLinkType&&(s=!0)})),0==o||0==s){var l=(0,n.VV)(i,(function(t){return t.y0})),u=(r-e)/((0,n.Fp)(i,(function(t){return t.y1}))-l);i.forEach((function(t){var e=(t.y1-t.y0)*u;t.y0=(t.y0-l)*u,t.y1=t.y0+e})),a.forEach((function(t){t.y0=(t.y0-l)*u,t.y1=(t.y1-l)*u,t.width=t.width*u}))}}(f,a,l),R(f,D,l,c),f}function B(t){t.nodes.forEach((function(t){t.sourceLinks.sort(g),t.targetLinks.sort(v)})),t.nodes.forEach((function(t){var e=t.y0,r=e,n=t.y1,i=n;t.sourceLinks.forEach((function(t){t.circular?(t.y0=n-t.width/2,n-=t.width):(t.y0=e+t.width/2,e+=t.width)})),t.targetLinks.forEach((function(t){t.circular?(t.y1=i-t.width/2,i-=t.width):(t.y1=r+t.width/2,r+=t.width)}))}))}return F.nodeId=function(t){return arguments.length?(c=\"function\"==typeof t?t:p(t),F):c},F.nodeAlign=function(t){return arguments.length?(h=\"function\"==typeof t?t:p(t),F):h},F.nodeWidth=function(t){return arguments.length?(u=+t,F):u},F.nodePadding=function(e){return arguments.length?(t=+e,F):t},F.nodes=function(t){return arguments.length?(M=\"function\"==typeof t?t:p(t),F):M},F.links=function(t){return arguments.length?(C=\"function\"==typeof t?t:p(t),F):C},F.size=function(t){return arguments.length?(r=a=0,o=+t[0],l=+t[1],F):[o-r,l-a]},F.extent=function(t){return arguments.length?(r=+t[0][0],o=+t[1][0],a=+t[0][1],l=+t[1][1],F):[[r,a],[o,l]]},F.iterations=function(t){return arguments.length?(O=+t,F):O},F.circularLinkGap=function(t){return 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r=0,n=0;t.links.forEach((function(i){i.circular&&(i.source.circularLinkType||i.target.circularLinkType?i.circularLinkType=i.source.circularLinkType?i.source.circularLinkType:i.target.circularLinkType:i.circularLinkType=r<n?\"top\":\"bottom\",\"top\"==i.circularLinkType?r+=1:n+=1,t.nodes.forEach((function(t){M(t,e)!=M(i.source,e)&&M(t,e)!=M(i.target,e)||(t.circularLinkType=i.circularLinkType)})))})),t.links.forEach((function(t){t.circular&&(t.source.circularLinkType==t.target.circularLinkType&&(t.circularLinkType=t.source.circularLinkType),$(t,e)&&(t.circularLinkType=t.source.circularLinkType))}))}function O(t){var e=Math.abs(t.y1-t.y0),r=Math.abs(t.target.x0-t.source.x1);return Math.atan(r/e)}function I(t,e){var r=0;t.sourceLinks.forEach((function(t){r=t.circular&&!$(t,e)?r+1:r}));var n=0;return t.targetLinks.forEach((function(t){n=t.circular&&!$(t,e)?n+1:n})),r+n}function D(t){var e=t.source.sourceLinks,r=0;e.forEach((function(t){r=t.circular?r+1:r}));var n=t.target.targetLinks,i=0;return n.forEach((function(t){i=t.circular?i+1:i})),!(r>1||i>1)}function z(t,e,r){return t.sort(F),t.forEach((function(n,i){var a,o,s=0;if($(n,r)&&D(n))n.circularPathData.verticalBuffer=s+n.width/2;else{for(var l=0;l<i;l++)if(a=t[i],o=t[l],!(a.source.column<o.target.column||a.target.column>o.source.column)){var u=t[l].circularPathData.verticalBuffer+t[l].width/2+e;s=u>s?u:s}n.circularPathData.verticalBuffer=s+n.width/2}})),t}function R(t,e,r,i){var o=(0,n.VV)(t.links,(function(t){return t.source.y0}));t.links.forEach((function(t){t.circular&&(t.circularPathData={})})),z(t.links.filter((function(t){return\"top\"==t.circularLinkType})),e,i),z(t.links.filter((function(t){return\"bottom\"==t.circularLinkType})),e,i),t.links.forEach((function(n){if(n.circular){if(n.circularPathData.arcRadius=n.width+E,n.circularPathData.leftNodeBuffer=5,n.circularPathData.rightNodeBuffer=5,n.circularPathData.sourceWidth=n.source.x1-n.source.x0,n.circularPathData.sourceX=n.source.x0+n.circularPathData.sourceWidth,n.circularPathData.targetX=n.target.x0,n.circularPathData.sourceY=n.y0,n.circularPathData.targetY=n.y1,$(n,i)&&D(n))n.circularPathData.leftSmallArcRadius=E+n.width/2,n.circularPathData.leftLargeArcRadius=E+n.width/2,n.circularPathData.rightSmallArcRadius=E+n.width/2,n.circularPathData.rightLargeArcRadius=E+n.width/2,\"bottom\"==n.circularLinkType?(n.circularPathData.verticalFullExtent=n.source.y1+S+n.circularPathData.verticalBuffer,n.circularPathData.verticalLeftInnerExtent=n.circularPathData.verticalFullExtent-n.circularPathData.leftLargeArcRadius,n.circularPathData.verticalRightInnerExtent=n.circularPathData.verticalFullExtent-n.circularPathData.rightLargeArcRadius):(n.circularPathData.verticalFullExtent=n.source.y0-S-n.circularPathData.verticalBuffer,n.circularPathData.verticalLeftInnerExtent=n.circularPathData.verticalFullExtent+n.circularPathData.leftLargeArcRadius,n.circularPathData.verticalRightInnerExtent=n.circularPathData.verticalFullExtent+n.circularPathData.rightLargeArcRadius);else{var s=n.source.column,l=n.circularLinkType,u=t.links.filter((function(t){return t.source.column==s&&t.circularLinkType==l}));\"bottom\"==n.circularLinkType?u.sort(N):u.sort(B);var c=0;u.forEach((function(t,r){t.circularLinkID==n.circularLinkID&&(n.circularPathData.leftSmallArcRadius=E+n.width/2+c,n.circularPathData.leftLargeArcRadius=E+n.width/2+r*e+c),c+=t.width})),s=n.target.column,u=t.links.filter((function(t){return 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\"+t.circularPathData.rightLargeArcRadius+\" 0 0 1 \"+t.circularPathData.rightFullExtent+\" \"+t.circularPathData.verticalRightInnerExtent+\" L\"+t.circularPathData.rightFullExtent+\" \"+(t.circularPathData.targetY+t.circularPathData.rightSmallArcRadius)+\" A\"+t.circularPathData.rightLargeArcRadius+\" \"+t.circularPathData.rightSmallArcRadius+\" 0 0 1 \"+t.circularPathData.rightInnerExtent+\" \"+t.circularPathData.targetY+\" L\"+t.circularPathData.targetX+\" \"+t.circularPathData.targetY}(n);else{var f=(0,a.h5)().source((function(t){return[t.source.x0+(t.source.x1-t.source.x0),t.y0]})).target((function(t){return[t.target.x0,t.y1]}));n.path=f(n)}}))}function F(t,e){return V(t)==V(e)?\"bottom\"==t.circularLinkType?N(t,e):B(t,e):V(e)-V(t)}function B(t,e){return t.y0-e.y0}function N(t,e){return e.y0-t.y0}function j(t,e){return t.y1-e.y1}function U(t,e){return e.y1-t.y1}function V(t){return t.target.column-t.source.column}function H(t){return t.target.x0-t.source.x1}function q(t,e){var 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p=d(),v=Date.now();if(1===p.length){if(v-i<500){var y=p[0];M(e,y,n[y.identifier],Math.floor(Math.log(h.k)/Math.LN2)+1),V()}i=v}else if(p.length>1){y=p[0];var x=p[1],b=y[0]-x[0],_=y[1]-x[1];o=b*b+_*_}}function g(){var s,l,u,c,f=a.touches(e);Ji.call(e);for(var h=0,p=f.length;h<p;++h,c=null)if(u=f[h],c=n[u.identifier]){if(l)break;s=u,l=c}if(c){var d=(d=u[0]-s[0])*d+(d=u[1]-s[1])*d,v=o&&Math.sqrt(d/o);s=[(s[0]+u[0])/2,(s[1]+u[1])/2],l=[(l[0]+c[0])/2,(l[1]+c[1])/2],k(v*t)}i=null,A(s,l),L(r)}function m(){if(a.event.touches.length){for(var t=a.event.changedTouches,e=0,i=t.length;e<i;++e)delete n[t[e].identifier];for(var o in n)return void d()}a.selectAll(c).on(s,null),f.on(y,P).on(b,O),p(),C(r)}v(),E(r),f.on(y,null).on(b,v)}function I(){var i=_.of(this,arguments);n?clearTimeout(n):(Ji.call(this),t=T(e=r||a.mouse(this)),E(i)),n=setTimeout((function(){n=null,C(i)}),50),V(),k(Math.pow(2,.002*Nt())*h.k),A(e,t),L(i)}function D(){var 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p=0,d=1,v=1;for(o=n._pack_next;o!==n;o=o._pack_next,d++)if(Sn(o,i)){p=1;break}if(1==p)for(s=r._pack_prev;s!==o._pack_prev&&!Sn(s,i);s=s._pack_prev,v++);p?(d<v||d==v&&n.r<r.r?Mn(r,n=o):Mn(r=s,n),a--):(An(r,i),n=i,x(i))}var g=(u+c)/2,y=(f+h)/2,m=0;for(a=0;a<l;a++)(i=e[a]).x-=g,i.y-=y,m=Math.max(m,i.r+Math.sqrt(i.x*i.x+i.y*i.y));t.r=m,e.forEach(Cn)}function x(t){u=Math.min(t.x-t.r,u),c=Math.max(t.x+t.r,c),f=Math.min(t.y-t.r,f),h=Math.max(t.y+t.r,h)}}function Ln(t){t._pack_next=t._pack_prev=t}function Cn(t){delete t._pack_next,delete t._pack_prev}function Pn(t,e,r,n){var i=t.children;if(t.x=e+=n*t.x,t.y=r+=n*t.y,t.r*=n,i)for(var a=-1,o=i.length;++a<o;)Pn(i[a],e,r,n)}function On(t,e,r){var n=t.r+r.r,i=e.x-t.x,a=e.y-t.y;if(n&&(i||a)){var o=e.r+r.r,s=i*i+a*a,l=.5+((n*=n)-(o*=o))/(2*s),u=Math.sqrt(Math.max(0,2*o*(n+s)-(n-=s)*n-o*o))/(2*s);r.x=t.x+l*i+u*a,r.y=t.y+l*a-u*i}else r.x=t.x+n,r.y=t.y}function In(t,e){return t.parent==e.parent?1:2}function Dn(t){var e=t.children;return 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Please use assert.strictEqual() instead or only pass a message.\",\"DeprecationWarning\",\"DEP0094\")),2===l&&(a=\"!=\")),i instanceof Error)throw i;var u={actual:e,expected:r,operator:void 0===a?\"fail\":a,stackStartFn:o||t};void 0!==i&&(u.message=i);var c=new p(u);throw s&&(c.message=s,c.generatedMessage=!0),c},w.AssertionError=p,w.ok=M,w.equal=function t(e,r,n){if(arguments.length<2)throw new h(\"actual\",\"expected\");e!=r&&k({actual:e,expected:r,message:n,operator:\"==\",stackStartFn:t})},w.notEqual=function t(e,r,n){if(arguments.length<2)throw new h(\"actual\",\"expected\");e==r&&k({actual:e,expected:r,message:n,operator:\"!=\",stackStartFn:t})},w.deepEqual=function t(e,r,n){if(arguments.length<2)throw new h(\"actual\",\"expected\");void 0===a&&b(),a(e,r)||k({actual:e,expected:r,message:n,operator:\"deepEqual\",stackStartFn:t})},w.notDeepEqual=function t(e,r,n){if(arguments.length<2)throw new h(\"actual\",\"expected\");void 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\"'.concat(e,'\" is identical to the message.'));n=r,r=void 0}else if(null!=r&&\"object\"!==i(r)&&\"function\"!=typeof r)throw new u(\"error\",[\"Object\",\"Error\",\"Function\",\"RegExp\"],r);if(e===T){var a=\"\";r&&r.name&&(a+=\" (\".concat(r.name,\")\")),a+=n?\": \".concat(n):\".\";var o=\"rejects\"===t.name?\"rejection\":\"exception\";k({actual:void 0,expected:r,operator:t.name,message:\"Missing expected \".concat(o).concat(a),stackStartFn:t})}if(r&&!E(e,r,n,t))throw e}function I(t,e,r,n){if(e!==T){if(\"string\"==typeof r&&(n=r,r=void 0),!r||E(e,r)){var i=n?\": \".concat(n):\".\",a=\"doesNotReject\"===t.name?\"rejection\":\"exception\";k({actual:e,expected:r,operator:t.name,message:\"Got unwanted \".concat(a).concat(i,\"\\n\")+'Actual message: \"'.concat(e&&e.message,'\"'),stackStartFn:t})}throw e}}function D(){for(var t=arguments.length,e=new Array(t),r=0;r<t;r++)e[r]=arguments[r];A.apply(void 0,[D,e.length].concat(e))}w.throws=function t(e){for(var r=arguments.length,n=new Array(r>1?r-1:0),i=1;i<r;i++)n[i-1]=arguments[i];O.apply(void 0,[t,L(e)].concat(n))},w.rejects=function t(e){for(var r=arguments.length,n=new Array(r>1?r-1:0),i=1;i<r;i++)n[i-1]=arguments[i];return P(e).then((function(e){return O.apply(void 0,[t,e].concat(n))}))},w.doesNotThrow=function t(e){for(var r=arguments.length,n=new Array(r>1?r-1:0),i=1;i<r;i++)n[i-1]=arguments[i];I.apply(void 0,[t,L(e)].concat(n))},w.doesNotReject=function t(e){for(var r=arguments.length,n=new Array(r>1?r-1:0),i=1;i<r;i++)n[i-1]=arguments[i];return P(e).then((function(e){return I.apply(void 0,[t,e].concat(n))}))},w.ifError=function t(e){if(null!=e){var r=\"ifError got unwanted exception: \";\"object\"===i(e)&&\"string\"==typeof e.message?0===e.message.length&&e.constructor?r+=e.constructor.name:r+=e.message:r+=d(e);var n=new p({actual:e,expected:null,operator:\"ifError\",message:r,stackStartFn:t}),a=e.stack;if(\"string\"==typeof a){var o=a.split(\"\\n\");o.shift();for(var 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l=function(t){if(null===t||(r=t,-1===Function.toString.call(r).indexOf(\"[native code]\")))return t;var r;if(\"function\"!=typeof t)throw new TypeError(\"Super expression must either be null or a function\");if(void 0!==e){if(e.has(t))return e.get(t);e.set(t,n)}function n(){return u(t,arguments,f(this).constructor)}return n.prototype=Object.create(t.prototype,{constructor:{value:n,enumerable:!1,writable:!0,configurable:!0}}),c(n,t)},l(t)}function u(t,e,r){return u=function(){if(\"undefined\"==typeof Reflect||!Reflect.construct)return!1;if(Reflect.construct.sham)return!1;if(\"function\"==typeof Proxy)return!0;try{return Date.prototype.toString.call(Reflect.construct(Date,[],(function(){}))),!0}catch(t){return!1}}()?Reflect.construct:function(t,e,r){var n=[null];n.push.apply(n,e);var i=new(Function.bind.apply(t,n));return r&&c(i,r.prototype),i},u.apply(null,arguments)}function c(t,e){return c=Object.setPrototypeOf||function(t,e){return t.__proto__=e,t},c(t,e)}function f(t){return f=Object.setPrototypeOf?Object.getPrototypeOf:function(t){return t.__proto__||Object.getPrototypeOf(t)},f(t)}function h(t){return h=\"function\"==typeof Symbol&&\"symbol\"==typeof Symbol.iterator?function(t){return typeof t}:function(t){return t&&\"function\"==typeof Symbol&&t.constructor===Symbol&&t!==Symbol.prototype?\"symbol\":typeof t},h(t)}var p=r(43827).inspect,d=r(79616).codes.ERR_INVALID_ARG_TYPE;function v(t,e,r){return(void 0===r||r>t.length)&&(r=t.length),t.substring(r-e.length,r)===e}var g=\"\",y=\"\",m=\"\",x=\"\",b={deepStrictEqual:\"Expected values to be strictly deep-equal:\",strictEqual:\"Expected values to be strictly equal:\",strictEqualObject:'Expected \"actual\" to be reference-equal to \"expected\":',deepEqual:\"Expected values to be loosely deep-equal:\",equal:\"Expected values to be loosely equal:\",notDeepStrictEqual:'Expected \"actual\" not to be strictly deep-equal to:',notStrictEqual:'Expected \"actual\" to be strictly unequal to:',notStrictEqualObject:'Expected \"actual\" not to be reference-equal to \"expected\":',notDeepEqual:'Expected \"actual\" not to be loosely deep-equal to:',notEqual:'Expected \"actual\" to be loosely unequal to:',notIdentical:\"Values identical but not reference-equal:\"};function _(t){var e=Object.keys(t),r=Object.create(Object.getPrototypeOf(t));return e.forEach((function(e){r[e]=t[e]})),Object.defineProperty(r,\"message\",{value:t.message}),r}function w(t){return p(t,{compact:!1,customInspect:!1,depth:1e3,maxArrayLength:1/0,showHidden:!1,breakLength:1/0,showProxy:!1,sorted:!0,getters:!0})}var T=function(t){function e(t){var r;if(function(t,e){if(!(t instanceof e))throw new TypeError(\"Cannot call a class as a function\")}(this,e),\"object\"!==h(t)||null===t)throw new d(\"options\",\"Object\",t);var i=t.message,a=t.operator,l=t.stackStartFn,u=t.actual,c=t.expected,p=Error.stackTraceLimit;if(Error.stackTraceLimit=0,null!=i)r=o(this,f(e).call(this,String(i)));else 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\".concat(function(t,e){if(e=Math.floor(e),0==t.length||0==e)return\"\";var r=t.length*e;for(e=Math.floor(Math.log(e)/Math.log(2));e;)t+=t,e--;return t+t.substring(0,r-t.length)}(\" \",p),\"^\"),p=0)}}for(var T=c[c.length-1],k=f[f.length-1];T===k&&(p++<2?s=\"\\n  \".concat(T).concat(s):i=T,c.pop(),f.pop(),0!==c.length&&0!==f.length);)T=c[c.length-1],k=f[f.length-1];var A=Math.max(c.length,f.length);if(0===A){var M=u.split(\"\\n\");if(M.length>30)for(M[26]=\"\".concat(g,\"...\").concat(x);M.length>27;)M.pop();return\"\".concat(b.notIdentical,\"\\n\\n\").concat(M.join(\"\\n\"),\"\\n\")}p>3&&(s=\"\\n\".concat(g,\"...\").concat(x).concat(s),l=!0),\"\"!==i&&(s=\"\\n  \".concat(i).concat(s),i=\"\");var S=0,E=b[r]+\"\\n\".concat(y,\"+ actual\").concat(x,\" \").concat(m,\"- expected\").concat(x),L=\" \".concat(g,\"...\").concat(x,\" Lines skipped\");for(p=0;p<A;p++){var C=p-o;if(c.length<p+1)C>1&&p>2&&(C>4?(a+=\"\\n\".concat(g,\"...\").concat(x),l=!0):C>3&&(a+=\"\\n  \".concat(f[p-2]),S++),a+=\"\\n  \".concat(f[p-1]),S++),o=p,i+=\"\\n\".concat(m,\"-\").concat(x,\" \").concat(f[p]),S++;else if(f.length<p+1)C>1&&p>2&&(C>4?(a+=\"\\n\".concat(g,\"...\").concat(x),l=!0):C>3&&(a+=\"\\n  \".concat(c[p-2]),S++),a+=\"\\n  \".concat(c[p-1]),S++),o=p,a+=\"\\n\".concat(y,\"+\").concat(x,\" \").concat(c[p]),S++;else{var P=f[p],O=c[p],I=O!==P&&(!v(O,\",\")||O.slice(0,-1)!==P);I&&v(P,\",\")&&P.slice(0,-1)===O&&(I=!1,O+=\",\"),I?(C>1&&p>2&&(C>4?(a+=\"\\n\".concat(g,\"...\").concat(x),l=!0):C>3&&(a+=\"\\n  \".concat(c[p-2]),S++),a+=\"\\n  \".concat(c[p-1]),S++),o=p,a+=\"\\n\".concat(y,\"+\").concat(x,\" \").concat(O),i+=\"\\n\".concat(m,\"-\").concat(x,\" \").concat(P),S+=2):(a+=i,i=\"\",1!==C&&0!==p||(a+=\"\\n  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A=w(u),M=\"\",S=b[a];\"notDeepEqual\"===a||\"notEqual\"===a?(A=\"\".concat(b[a],\"\\n\\n\").concat(A)).length>1024&&(A=\"\".concat(A.slice(0,1021),\"...\")):(M=\"\".concat(w(c)),A.length>512&&(A=\"\".concat(A.slice(0,509),\"...\")),M.length>512&&(M=\"\".concat(M.slice(0,509),\"...\")),\"deepEqual\"===a||\"equal\"===a?A=\"\".concat(S,\"\\n\\n\").concat(A,\"\\n\\nshould equal\\n\\n\"):M=\" \".concat(a,\" \").concat(M)),r=o(this,f(e).call(this,\"\".concat(A).concat(M)))}return Error.stackTraceLimit=p,r.generatedMessage=!i,Object.defineProperty(s(r),\"name\",{value:\"AssertionError [ERR_ASSERTION]\",enumerable:!1,writable:!0,configurable:!0}),r.code=\"ERR_ASSERTION\",r.actual=u,r.expected=c,r.operator=a,Error.captureStackTrace&&Error.captureStackTrace(s(r),l),r.stack,r.name=\"AssertionError\",o(r)}var r,l;return function(t,e){if(\"function\"!=typeof e&&null!==e)throw new TypeError(\"Super expression must either be null or a 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Received type \".concat(n(i))}),TypeError),u(\"ERR_INVALID_ARG_VALUE\",(function(t,e){var n=arguments.length>2&&void 0!==arguments[2]?arguments[2]:\"is invalid\";void 0===s&&(s=r(43827));var i=s.inspect(e);return i.length>128&&(i=\"\".concat(i.slice(0,128),\"...\")),\"The argument '\".concat(t,\"' \").concat(n,\". Received \").concat(i)}),TypeError,RangeError),u(\"ERR_INVALID_RETURN_VALUE\",(function(t,e,r){var i;return i=r&&r.constructor&&r.constructor.name?\"instance of \".concat(r.constructor.name):\"type \".concat(n(r)),\"Expected \".concat(t,' to be returned from the \"').concat(e,'\"')+\" function but got \".concat(i,\".\")}),TypeError),u(\"ERR_MISSING_ARGS\",(function(){for(var t=arguments.length,e=new Array(t),n=0;n<t;n++)e[n]=arguments[n];void 0===o&&(o=r(32791)),o(e.length>0,\"At least one arg needs to be specified\");var i=\"The \",a=e.length;switch(e=e.map((function(t){return'\"'.concat(t,'\"')})),a){case 1:i+=\"\".concat(e[0],\" argument\");break;case 2:i+=\"\".concat(e[0],\" and \").concat(e[1],\" arguments\");break;default:i+=e.slice(0,a-1).join(\", \"),i+=\", and \".concat(e[a-1],\" arguments\")}return\"\".concat(i,\" must be specified\")}),TypeError),t.exports.codes=l},74061:function(t,e,r){\"use strict\";function n(t,e){return function(t){if(Array.isArray(t))return 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n.invert=function(n,i){return i=L(i/e),[n/(t*s(i)),L((2*i+g(2*i))/r)]},n}K.invert=function(t,e){var r=2*L(e/2);return[t*s(r/2)/s(r),r]};var at=it(k/_,k,b);function ot(){return(0,n.Z)(at).scale(169.529)}var st=2.00276,lt=1.11072;function ut(t,e){var r=nt(b,e);return[st*t/(1/s(e)+lt/s(r)),(e+k*g(r))/st]}function ct(){return(0,n.Z)(ut).scale(160.857)}function ft(t){var e=0,r=(0,n.r)(t),i=r(e);return i.parallel=function(t){return arguments.length?r(e=t*E):e*S},i}function ht(t,e){return[t*s(e),e]}function pt(){return(0,n.Z)(ht).scale(152.63)}function dt(t){if(!t)return ht;var e=1/y(t);function r(r,n){var i=e+t-n,a=i?r*s(n)/i:i;return[i*g(a),e-i*s(a)]}return r.invert=function(r,n){var i=P(r*r+(n=e-n)*n),a=e+t-i;return[i/s(a)*o(r,n),a]},r}function vt(){return ft(dt).scale(123.082).center([0,26.1441]).parallel(45)}function gt(t){function e(e,r){var n=_-r,i=n?e*t*g(n)/n:n;return[n*g(i)/t,_-n*s(i)]}return e.invert=function(e,r){var n=e*t,i=_-r,a=P(n*n+i*i),s=o(n,i);return[(a?a/g(a):1)*s/t,_-a]},e}function yt(){var t=.5,e=(0,n.r)(gt),r=e(t);return r.fraction=function(r){return arguments.length?e(t=+r):t},r.scale(158.837)}ut.invert=function(t,e){var r,n,a=st*e,o=e<0?-w:w,l=25;do{n=a-k*g(o),o-=r=(g(2*o)+2*o-b*g(n))/(2*s(2*o)+2+b*s(n)*k*s(o))}while(i(r)>m&&--l>0);return n=a-k*g(o),[t*(1/s(n)+lt/s(o))/st,n]},ht.invert=function(t,e){return[t/s(e),e]};var mt=it(1,4/b,b);function xt(){return(0,n.Z)(mt).scale(152.63)}var bt=r(66624),_t=r(49386);function wt(t,e,r,n,a,l){var u,c=s(l);if(i(t)>1||i(l)>1)u=C(r*a+e*n*c);else{var f=g(t/2),h=g(l/2);u=2*L(P(f*f+e*n*h*h))}return i(u)>m?[u,o(n*g(l),e*a-r*n*c)]:[0,0]}function Tt(t,e,r){return C((t*t+e*e-r*r)/(2*t*e))}function kt(t){return t-2*b*u((t+b)/(2*b))}function At(t,e,r){for(var n,i=[[t[0],t[1],g(t[1]),s(t[1])],[e[0],e[1],g(e[1]),s(e[1])],[r[0],r[1],g(r[1]),s(r[1])]],a=i[2],o=0;o<3;++o,a=n)n=i[o],a.v=wt(n[1]-a[1],a[3],a[2],n[3],n[2],n[0]-a[0]),a.point=[0,0];var l=Tt(i[0].v[0],i[2].v[0],i[1].v[0]),u=Tt(i[0].v[0],i[1].v[0],i[2].v[0]),c=b-l;i[2].point[1]=0,i[0].point[0]=-(i[1].point[0]=i[0].v[0]/2);var f=[i[2].point[0]=i[0].point[0]+i[2].v[0]*s(l),2*(i[0].point[1]=i[1].point[1]=i[2].v[0]*g(l))];return function(t,e){var r,n=g(e),a=s(e),o=new Array(3);for(r=0;r<3;++r){var l=i[r];if(o[r]=wt(e-l[1],l[3],l[2],a,n,t-l[0]),!o[r][0])return l.point;o[r][1]=kt(o[r][1]-l.v[1])}var h=f.slice();for(r=0;r<3;++r){var p=2==r?0:r+1,d=Tt(i[r].v[0],o[r][0],o[p][0]);o[r][1]<0&&(d=-d),r?1==r?(d=u-d,h[0]-=o[r][0]*s(d),h[1]-=o[r][0]*g(d)):(d=c-d,h[0]+=o[r][0]*s(d),h[1]+=o[r][0]*g(d)):(h[0]+=o[r][0]*s(d),h[1]-=o[r][0]*g(d))}return h[0]/=3,h[1]/=3,h}}function Mt(t){return t[0]*=E,t[1]*=E,t}function St(){return Et([0,22],[45,22],[22.5,-22]).scale(380).center([22.5,2])}function Et(t,e,r){var i=(0,bt.Z)({type:\"MultiPoint\",coordinates:[t,e,r]}),a=[-i[0],-i[1]],o=(0,_t.Z)(a),s=At(Mt(o(t)),Mt(o(e)),Mt(o(r)));s.invert=tt(s);var l=(0,n.Z)(s).rotate(a),u=l.center;return delete 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u=n/2,p=o/2,d=g(u),v=s(u),y=g(p),x=s(p),b=s(o),w=P(b),A=y/(x+k*v*w),M=A*A,S=P(2/(1+M)),E=(k*x+(v+d)*w)/(k*x+(v-d)*w),L=P(E),C=L-1/L,O=L+1/L,I=S*C-2*c(L)-t,D=S*A*O-2*a(A)-e,z=y&&T*w*d*M/y,R=(k*v*x+w)/(2*(x+k*v*w)*(x+k*v*w)*w),F=-.5*A*S*S*S,B=F*z,N=F*R,U=(U=2*x+k*w*(v-d))*U*L,V=(k*v*x*w+b)/U,H=-k*d*y/(w*U),q=C*B-2*V/L+S*(V+V/E),G=C*N-2*H/L+S*(H+H/E),Z=A*O*B-2*z/(1+M)+S*O*z+S*A*(V-V/E),Y=A*O*N-2*R/(1+M)+S*O*R+S*A*(H-H/E),W=G*Z-Y*q;if(!W)break;var X=(D*G-I*Y)/W,J=(I*Z-D*q)/W;n-=X,o=f(-_,h(_,o-J))}while((i(X)>m||i(J)>m)&&--l>0);return i(i(o)-_)<m?[0,o]:l&&[n,o]};var ee=s(35*E);function re(t,e){var r=y(e/2);return[t*ee*P(1-r*r),(1+ee)*r]}function ne(){return(0,n.Z)(re).scale(137.152)}function ie(t,e){var r=e/2,n=s(r);return[2*t/A*s(e)*n*n,A*y(r)]}function ae(){return(0,n.Z)(ie).scale(135.264)}function oe(t){var e=1-t,r=i(b,0)[0]-i(-b,0)[0],n=P(2*(i(0,_)[1]-i(0,-_)[1])/r);function i(r,n){var i=s(n),a=g(n);return[i/(e+t*i)*r,e*n+t*a]}function a(t,e){var r=i(t,e);return[r[0]*n,r[1]/n]}function 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e=0,n=2*b/t,a=0;e<t;++e,a-=n)h.point(o(f*s(a),c)*S,L(f*g(a))*S),h.point(o(i*s(a-n/2),r)*S,L(i*g(a-n/2))*S);h.lineEnd(),h.polygonEnd()},a},l.rotate([90,-40]).scale(91.7095).clipAngle(179.999)}function ye(t,e,r,n,a,o,l,u){function c(i,c){if(!c)return[t*i/b,0];var f=c*c,h=t+f*(e+f*(r+f*n)),p=c*(a-1+f*(o-u+f*l)),d=(h*h+p*p)/(2*p),v=i*L(h/d)/b;return[d*g(v),c*(1+f*u)+d*(1-s(v))]}return arguments.length<8&&(u=0),c.invert=function(c,f){var h,p,d=b*c/t,v=f,y=50;do{var x=v*v,_=t+x*(e+x*(r+x*n)),w=v*(a-1+x*(o-u+x*l)),T=_*_+w*w,k=2*w,A=T/k,M=A*A,S=L(_/A)/b,E=d*S,C=_*_,O=(2*e+x*(4*r+6*x*n))*v,I=a+x*(3*o+5*x*l),D=(2*(_*O+w*(I-1))*k-T*(2*(I-1)))/(k*k),z=s(E),R=g(E),F=A*z,B=A*R,N=d/b*(1/P(1-C/M))*(O*A-_*D)/M,j=B-c,U=v*(1+x*u)+A-F-f,V=D*R+F*N,H=F*S,q=1+D-(D*z-B*N),G=B*S,Z=V*G-q*H;if(!Z)break;d-=h=(U*V-j*q)/Z,v-=p=(j*G-U*H)/Z}while((i(h)>m||i(p)>m)&&--y>0);return[d,v]},c}var me=ye(2.8284,-1.6988,.75432,-.18071,1.76003,-.38914,.042555);function xe(){return(0,n.Z)(me).scale(149.995)}var be=ye(2.583819,-.835827,.170354,-.038094,1.543313,-.411435,.082742);function _e(){return(0,n.Z)(be).scale(153.93)}var we=ye(5/6*b,-.62636,-.0344,0,1.3493,-.05524,0,.045);function Te(){return(0,n.Z)(we).scale(130.945)}function ke(t,e){var r=t*t,n=e*e;return[t*(1-.162388*n)*(.87-952426e-9*r*r),e*(1+n/12)]}function Ae(){return(0,n.Z)(ke).scale(131.747)}ke.invert=function(t,e){var r,n=t,a=e,o=50;do{var s=a*a;a-=r=(a*(1+s/12)-e)/(1+s/4)}while(i(r)>m&&--o>0);o=50,t/=1-.162388*s;do{var l=(l=n*n)*l;n-=r=(n*(.87-952426e-9*l)-t)/(.87-.00476213*l)}while(i(r)>m&&--o>0);return[n,a]};var Me=ye(2.6516,-.76534,.19123,-.047094,1.36289,-.13965,.031762);function Se(){return(0,n.Z)(Me).scale(131.087)}function Ee(t){var e=t(_,0)[0]-t(-_,0)[0];function r(r,n){var i=r>0?-.5:.5,a=t(r+i*b,n);return a[0]-=i*e,a}return t.invert&&(r.invert=function(r,n){var i=r>0?-.5:.5,a=t.invert(r+i*e,n),o=a[0]-i*b;return o<-b?o+=2*b:o>b&&(o-=2*b),a[0]=o,a}),r}function Le(t,e){var r=v(t),n=v(e),a=s(e),l=s(t)*a,u=g(t)*a,c=g(n*e);t=i(o(u,c)),e=L(l),i(t-_)>m&&(t%=_);var f=function(t,e){if(e===_)return[0,0];var r,n,a=g(e),o=a*a,l=o*o,u=1+l,c=1+3*l,f=1-l,h=L(1/P(u)),p=f+o*u*h,d=(1-a)/p,v=P(d),y=d*u,x=P(y),w=v*f;if(0===t)return[0,-(w+o*x)];var T,k=s(e),A=1/k,M=2*a*k,S=(-p*k-(1-a)*((-3*o+h*c)*M))/(p*p),E=-A*M,C=-A*(o*u*S+d*c*M),O=-2*A*(f*(.5*S/v)-2*o*v*M),I=4*t/b;if(t>.222*b||e<b/4&&t>.175*b){if(r=(w+o*P(y*(1+l)-w*w))/(1+l),t>b/4)return[r,r];var D=r,z=.5*r;r=.5*(z+D),n=50;do{var R=r*(O+E*P(y-r*r))+C*L(r/x)-I;if(!R)break;R<0?z=r:D=r,r=.5*(z+D)}while(i(D-z)>m&&--n>0)}else{r=m,n=25;do{var F=r*r,B=P(y-F),N=O+E*B,j=r*N+C*L(r/x)-I;r-=T=B?j/(N+(C-E*F)/B):0}while(i(T)>m&&--n>0)}return[r,-w-o*P(y-r*r)]}(t>b/4?_-t:t,e);return t>b/4&&(c=f[0],f[0]=-f[1],f[1]=-c),f[0]*=r,f[1]*=-n,f}function Ce(){return(0,n.Z)(Ee(Le)).scale(239.75)}function Pe(t,e){var r,n,o,u,c,f;if(e<m)return[(u=g(t))-(r=e*(t-u*(n=s(t)))/4)*n,n+r*u,1-e*u*u/2,t-r];if(e>=1-m)return 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s=1/g(n),l=1/(y(n)*y(n)),u=-(l+r*(o*o*s*s)-1+r),c=(-u+P(u*u-(r-1)*l*4))/2;return[Oe(a(1/P(c)),r)*v(t),Oe(a(P((c/l-1)/r)),1-r)*v(e)]}return[0,Oe(a(o),1-r)*v(e)]}(p[0],p[1],n*n);return[-d[1],(e>=0?1:-1)*(.5*u-d[0])]}function De(){return(0,n.Z)(Ee(Ie)).scale(151.496)}Le.invert=function(t,e){i(t)>1&&(t=2*v(t)-t),i(e)>1&&(e=2*v(e)-e);var r=v(t),n=v(e),a=-r*t,l=-n*e,u=l/a<1,c=function(t,e){for(var r=0,n=1,a=.5,o=50;;){var l=a*a,u=P(a),c=L(1/P(1+l)),f=1-l+a*(1+l)*c,h=(1-u)/f,p=P(h),d=h*(1+l),v=p*(1-l),g=P(d-t*t),y=e+v+a*g;if(i(n-r)<x||0==--o||0===y)break;y>0?r=a:n=a,a=.5*(r+n)}if(!o)return null;var m=L(u),_=s(m),w=1/_,T=2*u*_,k=(-f*_-(-3*a+c*(1+3*l))*T*(1-u))/(f*f);return[b/4*(t*(-2*w*((1-l)*(.5*k/p)-2*a*p*T)+-w*T*g)+-w*(a*(1+l)*k+h*(1+3*l)*T)*L(t/P(d))),m]}(u?l:a,u?a:l),f=c[0],h=c[1],p=s(h);return u&&(f=-_-f),[r*(o(g(f)*p,-g(h))+b),n*L(s(f)*p)]},Ie.invert=function(t,e){var r,n,i,s,u,f,h=(k-1)/(k+1),p=P(1-h*h),d=(n=-t,i=p*p,(r=.5*Oe(_,p*p)-e)?(s=Pe(r,i),n?(f=(u=Pe(n,1-i))[1]*u[1]+i*s[0]*s[0]*u[0]*u[0],[[s[0]*u[2]/f,s[1]*s[2]*u[0]*u[1]/f],[s[1]*u[1]/f,-s[0]*s[2]*u[0]*u[2]/f],[s[2]*u[1]*u[2]/f,-i*s[0]*s[1]*u[0]/f]]):[[s[0],0],[s[1],0],[s[2],0]]):[[0,(u=Pe(n,1-i))[0]/u[1]],[1/u[1],0],[u[2]/u[1],0]]),v=function(t,e){var r=e[0]*e[0]+e[1]*e[1];return[(t[0]*e[0]+t[1]*e[1])/r,(t[1]*e[0]-t[0]*e[1])/r]}(d[0],d[1]);return[o(v[1],v[0])/-1,2*a(l(-.5*c(h*v[0]*v[0]+h*v[1]*v[1])))-_]};var ze=r(7613);function Re(t){var e=g(t),r=s(t),n=Fe(t);function a(t,a){var o=n(t,a);t=o[0],a=o[1];var l=g(a),u=s(a),c=s(t),f=C(e*l+r*u*c),h=g(f),p=i(h)>m?f/h:1;return[p*r*g(t),(i(t)>_?p:-p)*(e*u-r*l*c)]}return n.invert=Fe(-t),a.invert=function(t,r){var i=P(t*t+r*r),a=-g(i),l=s(i),u=i*l,c=-r*a,f=i*e,h=P(u*u+c*c-f*f),p=o(u*f+c*h,c*f-u*h),d=(i>_?-1:1)*o(t*a,i*s(p)*l+r*g(p)*a);return n.invert(d,p)},a}function Fe(t){var e=g(t),r=s(t);return function(t,n){var i=s(n),a=s(t)*i,l=g(t)*i,u=g(n);return[o(l,a*r-u*e),L(u*r+a*e)]}}function Be(){var t=0,e=(0,n.r)(Re),r=e(t),i=r.rotate,a=r.stream,o=(0,ze.Z)();return r.parallel=function(n){if(!arguments.length)return t*S;var i=r.rotate();return e(t=n*E).rotate(i)},r.rotate=function(e){return arguments.length?(i.call(r,[e[0],e[1]-t*S]),o.center([-e[0],-e[1]]),r):((e=i.call(r))[1]+=t*S,e)},r.stream=function(t){return(t=a(t)).sphere=function(){t.polygonStart();var e,r=o.radius(89.99)().coordinates[0],n=r.length-1,i=-1;for(t.lineStart();++i<n;)t.point((e=r[i])[0],e[1]);for(t.lineEnd(),n=(r=o.radius(90.01)().coordinates[0]).length-1,t.lineStart();--i>=0;)t.point((e=r[i])[0],e[1]);t.lineEnd(),t.polygonEnd()},t},r.scale(79.4187).parallel(45).clipAngle(179.999)}var Ne=r(33064),je=r(72736),Ue=L(1-1/3)*S,Ve=Rt(0);function He(t){var e=Ue*E,r=Lt(b,e)[0]-Lt(-b,e)[0],n=Ve(0,e)[1],a=Lt(0,e)[1],o=A-a,s=M/t,l=4/M,c=n+o*o*4/M;function p(p,d){var v,g=i(d);if(g>e){var y=h(t-1,f(0,u((p+b)/s)));(v=Lt(p+=b*(t-1)/t-y*s,g))[0]=v[0]*M/r-M*(t-1)/(2*t)+y*M/t,v[1]=n+4*(v[1]-a)*o/M,d<0&&(v[1]=-v[1])}else v=Ve(p,d);return v[0]*=l,v[1]/=c,v}return p.invert=function(e,p){e/=l;var d=i(p*=c);if(d>n){var v=h(t-1,f(0,u((e+b)/s)));e=(e+b*(t-1)/t-v*s)*r/M;var g=Lt.invert(e,.25*(d-n)*M/o+a);return g[0]-=b*(t-1)/t-v*s,p<0&&(g[1]=-g[1]),g}return Ve.invert(e,p)},p}function qe(t,e){return[t,1&e?90-m:Ue]}function Ge(t,e){return[t,1&e?-90+m:-Ue]}function Ze(t){return[t[0]*(1-m),t[1]]}function Ye(){var t=4,e=(0,n.r)(He),r=e(t),i=r.stream;return r.lobes=function(r){return arguments.length?e(t=+r):t},r.stream=function(e){var n=r.rotate(),a=i(e),o=(r.rotate([0,0]),i(e));return r.rotate(n),a.sphere=function(){var e,r;(0,je.Z)((e=180/t,r=[].concat((0,Ne.w6)(-180,180+e/2,e).map(qe),(0,Ne.w6)(180,-180-e/2,-e).map(Ge)),{type:\"Polygon\",coordinates:[180===e?r.map(Ze):r]}),o)},a},r.scale(239.75)}function We(t){var 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e=1/(t[0]*t[4]-t[1]*t[3]);return[e*t[4],-e*t[1],e*(t[1]*t[5]-t[2]*t[4]),-e*t[3],e*t[0],e*(t[2]*t[3]-t[0]*t[5])]}(i),o=[i[0]*o[0]+i[1]*o[1]+i[2],i[3]*o[0]+i[4]*o[1]+i[5]]),n&&t===function(t){return e(t[0]*E,t[1]*E)}(s=n(o)))return s;for(var s,l=t.children,u=0,c=l&&l.length;u<c;++u)if(s=a(l[u],r))return s}!function t(e,r){if(e.edges=function(t){for(var e=t.length,r=[],n=t[e-1],i=0;i<e;++i)r.push([n,n=t[i]]);return r}(e.face),r.face){var n=e.shared=function(t,e){for(var r,n,i=t.length,a=null,o=0;o<i;++o){r=t[o];for(var s=e.length;--s>=0;)if(n=e[s],r[0]===n[0]&&r[1]===n[1]){if(a)return[a,r];a=r}}}(e.face,r.face),i=(c=n.map(r.project),f=n.map(e.project),h=Cn(c[1],c[0]),p=Cn(f[1],f[0]),d=function(t,e){return o(t[0]*e[1]-t[1]*e[0],t[0]*e[0]+t[1]*e[1])}(h,p),v=Pn(h)/Pn(p),Ln([1,0,c[0][0],0,1,c[0][1]],Ln([v,0,0,0,v,0],Ln([s(d),g(d),0,-g(d),s(d),0],[1,0,-f[0][0],0,1,-f[0][1]]))));e.transform=r.transform?Ln(r.transform,i):i;for(var 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90!==i(t[1])})),c=(0,Sn.Z)({type:\"MultiPoint\",coordinates:u}),f=!1,h=-1,p=c[1][0]-c[0][0],d=180===p||360===p?[(c[0][0]+c[1][0])/2,(c[0][1]+c[1][1])/2]:(0,bt.Z)(l);if(r)for(;++h<s&&o[h]!==r;);++h;for(var v=0;v<s;++v)a=o[(v+h)%s],Array.isArray(a)?(f||(t.point((n=(0,En.Z)(a[0],d)(m))[0],n[1]),f=!0),t.point((n=(0,En.Z)(a[1],d)(m))[0],n[1])):(f=!1,a!==r&&In(t,a,e))}function Dn(t,e){return t&&e&&t[0]===e[0]&&t[1]===e[1]}function zn(t){return t.project.invert||t.children&&t.children.some(zn)}var Rn=r(98936),Fn=[[0,90],[-90,0],[0,0],[90,0],[180,0],[0,-90]],Bn=[[0,2,1],[0,3,2],[5,1,2],[5,2,3],[0,1,4],[0,4,3],[5,4,1],[5,3,4]].map((function(t){return t.map((function(t){return Fn[t]}))}));function Nn(t){t=t||function(t){var e=(0,bt.Z)({type:\"MultiPoint\",coordinates:t});return(0,Rn.Z)().scale(1).translate([0,0]).rotate([-e[0],-e[1]])};var e=Bn.map((function(e){return{face:e,project:t(e)}}));return[-1,0,0,1,0,1,4,5].forEach((function(t,r){var 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i[qn(l[0],a)<0?8+3*o:qn(l[1],a)<0?8+3*o+1:qn(l[2],a)<0?8+3*o+2:o]})).angle(-30).scale(110.625).center([0,45])}function qn(t,e){for(var r=0,n=t.length,i=0;r<n;++r)i+=t[r]*e[r];return i}function Gn(t){return[o(t[1],t[0])*S,L(f(-1,h(1,t[2])))*S]}function Zn(t){var e=t[0]*E,r=t[1]*E,n=s(r);return[n*s(e),n*g(e),g(r)]}function Yn(){}function Wn(t,e){var r,n=e.stream;if(!n)throw new Error(\"invalid projection\");switch(t&&t.type){case\"Feature\":r=Jn;break;case\"FeatureCollection\":r=Xn;break;default:r=Kn}return r(t,n)}function Xn(t,e){return{type:\"FeatureCollection\",features:t.features.map((function(t){return Jn(t,e)}))}}function Jn(t,e){return{type:\"Feature\",id:t.id,properties:t.properties,geometry:Kn(t.geometry,e)}}function Kn(t,e){if(!t)return null;if(\"GeometryCollection\"===t.type)return function(t,e){return{type:\"GeometryCollection\",geometries:t.geometries.map((function(t){return Kn(t,e)}))}}(t,e);var 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Qn.forEach((function(r){!function(t){if((e=t.length)<4)return!1;for(var e,r=0,n=t[e-1][1]*t[0][0]-t[e-1][0]*t[0][1];++r<e;)n+=t[r-1][1]*t[r][0]-t[r-1][0]*t[r][1];return n<=0}(r)?e.push(r):t.push([r])})),e.forEach((function(e){var r=e[0];t.some((function(t){if(function(t,e){for(var r=e[0],n=e[1],i=!1,a=0,o=t.length,s=o-1;a<o;s=a++){var l=t[a],u=l[0],c=l[1],f=t[s],h=f[0],p=f[1];c>n^p>n&&r<(h-u)*(n-c)/(p-c)+u&&(i=!i)}return i}(t[0],r))return t.push(e),!0}))||t.push([e])})),Qn=[],t.length?t.length>1?{type:\"MultiPolygon\",coordinates:t}:{type:\"Polygon\",coordinates:t[0]}:null}};function ni(t){var e=t(_,0)[0]-t(-_,0)[0];function r(r,n){var a=i(r)<_,o=t(a?r:r>0?r-b:r+b,n),s=(o[0]-o[1])*T,l=(o[0]+o[1])*T;if(a)return[s,l];var u=e*T,c=s>0^l>0?-1:1;return[c*s-v(l)*u,c*l-v(s)*u]}return t.invert&&(r.invert=function(r,n){var a=(r+n)*T,o=(n-r)*T,s=i(a)<.5*e&&i(o)<.5*e;if(!s){var l=e*T,u=a>0^o>0?-1:1,c=-u*r+(o>0?1:-1)*l,f=-u*n+(a>0?1:-1)*l;a=(-c-f)*T,o=(c-f)*T}var h=t.invert(a,o);return 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e;switch(t.type){case\"GeometryCollection\":e={type:\"GeometryCollection\",geometries:t.geometries.map(o)};break;case\"Point\":e={type:\"Point\",coordinates:r(t.coordinates)};break;case\"MultiPoint\":e={type:t.type,coordinates:n(t.coordinates)};break;case\"LineString\":e={type:t.type,coordinates:i(t.coordinates)};break;case\"MultiLineString\":case\"Polygon\":e={type:t.type,coordinates:a(t.coordinates)};break;case\"MultiPolygon\":e={type:\"MultiPolygon\",coordinates:t.coordinates.map(a)};break;default:return t}return null!=t.bbox&&(e.bbox=t.bbox),e}function s(t){var e={type:\"Feature\",properties:t.properties,geometry:o(t.geometry)};return null!=t.id&&(e.id=t.id),null!=t.bbox&&(e.bbox=t.bbox),e}if(null!=t)switch(t.type){case\"Feature\":return s(t);case\"FeatureCollection\":var l={type:\"FeatureCollection\",features:t.features.map(s)};return null!=t.bbox&&(l.bbox=t.bbox),l;default:return o(t)}return t}function si(t){var e=g(t);function r(r,n){var i=e?y(r*e/2)/e:r/2;if(!n)return[2*i,-t];var o=2*a(i*g(n)),l=1/y(n);return[g(o)*l,n+(1-s(o))*l-t]}return r.invert=function(r,n){if(i(n+=t)<m)return[e?2*a(e*r/2)/e:r,0];var o,l=r*r+n*n,u=0,c=10;do{var f=y(u),h=1/s(u),p=l-2*n*u+u*u;u-=o=(f*p+2*(u-n))/(2+p*h*h+2*(u-n)*f)}while(i(o)>m&&--c>0);var d=r*(f=y(u)),v=y(i(n)<i(u+1/f)?.5*L(d):.5*C(d)+b/4)/g(u);return[e?2*a(e*v)/e:2*v,u]},r}function li(){return ft(si).scale(131.215)}var ui=[[.9986,-.062],[1,0],[.9986,.062],[.9954,.124],[.99,.186],[.9822,.248],[.973,.31],[.96,.372],[.9427,.434],[.9216,.4958],[.8962,.5571],[.8679,.6176],[.835,.6769],[.7986,.7346],[.7597,.7903],[.7186,.8435],[.6732,.8936],[.6213,.9394],[.5722,.9761],[.5322,1]];function ci(t,e){var r,n=h(18,36*i(e)/b),a=u(n),o=n-a,s=(r=ui[a])[0],l=r[1],c=(r=ui[++a])[0],f=r[1],p=(r=ui[h(19,++a)])[0],d=r[1];return[t*(c+o*(p-s)/2+o*o*(p-2*c+s)/2),(e>0?_:-_)*(f+o*(d-l)/2+o*o*(d-2*f+l)/2)]}function fi(){return(0,n.Z)(ci).scale(152.63)}function hi(t,e){var r=function(t){function e(e,r){var n=s(r),i=(t-1)/(t-n*s(e));return[i*n*g(e),i*g(r)]}return e.invert=function(e,r){var n=e*e+r*r,i=P(n),a=(t-P(1-n*(t+1)/(t-1)))/((t-1)/i+i/(t-1));return[o(e*a,i*P(1-a*a)),i?L(r*a/i):0]},e}(t);if(!e)return r;var n=s(e),i=g(e);function a(e,a){var o=r(e,a),s=o[1],l=s*i/(t-1)+n;return[o[0]*n/l,s/l]}return a.invert=function(e,a){var o=(t-1)/(t-1-a*i);return r.invert(o*e,o*a*n)},a}function pi(){var t=2,e=0,r=(0,n.r)(hi),i=r(t,e);return i.distance=function(n){return arguments.length?r(t=+n,e):t},i.tilt=function(n){return arguments.length?r(t,e=n*E):e*S},i.scale(432.147).clipAngle(C(1/t)*S-1e-6)}ui.forEach((function(t){t[1]*=1.0144})),ci.invert=function(t,e){var r=e/_,n=90*r,a=h(18,i(n/5)),o=f(0,u(a));do{var s=ui[o][1],l=ui[o+1][1],c=ui[h(19,o+2)][1],p=c-s,d=c-2*l+s,v=2*(i(r)-l)/p,g=d/p,y=v*(1-g*v*(1-2*g*v));if(y>=0||1===o){n=(e>=0?5:-5)*(y+a);var m,b=50;do{y=(a=h(18,i(n)/5))-(o=u(a)),s=ui[o][1],l=ui[o+1][1],c=ui[h(19,o+2)][1],n-=(m=(e>=0?_:-_)*(l+y*(c-s)/2+y*y*(c-2*l+s)/2)-e)*S}while(i(m)>x&&--b>0);break}}while(--o>=0);var w=ui[o][0],T=ui[o+1][0],k=ui[h(19,o+2)][0];return[t/(T+y*(k-w)/2+y*y*(k-2*T+w)/2),n*E]};var di=1e-4,vi=1e4,gi=-180,yi=gi+di,mi=180,xi=mi-di,bi=-90,_i=bi+di,wi=90,Ti=wi-di;function ki(t){return t.length>0}function Ai(t){return t===bi||t===wi?[0,t]:[gi,(e=t,Math.floor(e*vi)/vi)];var e}function Mi(t){var e=t[0],r=t[1],n=!1;return e<=yi?(e=gi,n=!0):e>=xi&&(e=mi,n=!0),r<=_i?(r=bi,n=!0):r>=Ti&&(r=wi,n=!0),n?[e,r]:t}function Si(t){return t.map(Mi)}function Ei(t,e,r){for(var n=0,i=t.length;n<i;++n){var a=t[n].slice();r.push({index:-1,polygon:e,ring:a});for(var o=0,s=a.length;o<s;++o){var l=a[o],u=l[0],c=l[1];if(u<=yi||u>=xi||c<=_i||c>=Ti){a[o]=Mi(l);for(var f=o+1;f<s;++f){var h=a[f],p=h[0],d=h[1];if(p>yi&&p<xi&&d>_i&&d<Ti)break}if(f===o+1)continue;if(o){var v={index:-1,polygon:e,ring:a.slice(0,o+1)};v.ring[v.ring.length-1]=Ai(c),r[r.length-1]=v}else r.pop();if(f>=s)break;r.push({index:-1,polygon:e,ring:a=a.slice(f-1)}),a[0]=Ai(a[0][1]),o=-1,s=a.length}}}}function Li(t){var e,r,n,i,a,o,s=t.length,l={},u={};for(e=0;e<s;++e)n=(r=t[e]).ring[0],a=r.ring[r.ring.length-1],n[0]!==a[0]||n[1]!==a[1]?(r.index=e,l[n]=u[a]=r):(r.polygon.push(r.ring),t[e]=null);for(e=0;e<s;++e)if(r=t[e]){if(n=r.ring[0],a=r.ring[r.ring.length-1],i=u[n],o=l[a],delete l[n],delete u[a],n[0]===a[0]&&n[1]===a[1]){r.polygon.push(r.ring);continue}i?(delete u[n],delete l[i.ring[0]],i.ring.pop(),t[i.index]=null,r={index:-1,polygon:i.polygon,ring:i.ring.concat(r.ring)},i===o?r.polygon.push(r.ring):(r.index=s++,t.push(l[r.ring[0]]=u[r.ring[r.ring.length-1]]=r))):o?(delete l[a],delete u[o.ring[o.ring.length-1]],r.ring.pop(),r={index:s++,polygon:o.polygon,ring:r.ring.concat(o.ring)},t[o.index]=null,t.push(l[r.ring[0]]=u[r.ring[r.ring.length-1]]=r)):(r.ring.push(r.ring[0]),r.polygon.push(r.ring))}}function Ci(t){var e={type:\"Feature\",geometry:Pi(t.geometry)};return null!=t.id&&(e.id=t.id),null!=t.bbox&&(e.bbox=t.bbox),null!=t.properties&&(e.properties=t.properties),e}function Pi(t){if(null==t)return t;var e,r,n,i;switch(t.type){case\"GeometryCollection\":e={type:\"GeometryCollection\",geometries:t.geometries.map(Pi)};break;case\"Point\":e={type:\"Point\",coordinates:Mi(t.coordinates)};break;case\"MultiPoint\":case\"LineString\":e={type:t.type,coordinates:Si(t.coordinates)};break;case\"MultiLineString\":e={type:\"MultiLineString\",coordinates:t.coordinates.map(Si)};break;case\"Polygon\":var a=[];Ei(t.coordinates,a,r=[]),Li(r),e={type:\"Polygon\",coordinates:a};break;case\"MultiPolygon\":r=[],n=-1,i=t.coordinates.length;for(var o=new Array(i);++n<i;)Ei(t.coordinates[n],o[n]=[],r);Li(r),e={type:\"MultiPolygon\",coordinates:o.filter(ki)};break;default:return t}return null!=t.bbox&&(e.bbox=t.bbox),e}function Oi(t){if(null==t)return t;switch(t.type){case\"Feature\":return Ci(t);case\"FeatureCollection\":var e={type:\"FeatureCollection\",features:t.features.map(Ci)};return null!=t.bbox&&(e.bbox=t.bbox),e;default:return Pi(t)}}function Ii(t,e){var r=y(e/2),n=g(w*r);return[t*(.74482-.34588*n*n),1.70711*r]}function Di(){return(0,n.Z)(Ii).scale(146.153)}function zi(t,e,r){var i=(0,En.Z)(e,r),a=i(.5),o=(0,_t.Z)([-a[0],-a[1]])(e),s=i.distance/2,l=-L(g(o[1]*E)/g(s)),u=[-a[0],-a[1],-(o[0]>0?b-l:l)*S],c=(0,n.Z)(t(s)).rotate(u),f=(0,_t.Z)(u),h=c.center;return delete c.rotate,c.center=function(t){return arguments.length?h(f(t)):f.invert(h())},c.clipAngle(90)}function Ri(t){var e=s(t);function r(t,r){var n=(0,Rn.M)(t,r);return n[0]*=e,n}return r.invert=function(t,r){return Rn.M.invert(t/e,r)},r}function Fi(){return Bi([-158,21.5],[-77,39]).clipAngle(60).scale(400)}function Bi(t,e){return zi(Ri,t,e)}function Ni(t){if(!(t*=2))return Z.N;var e=-t/2,r=-e,n=t*t,i=y(r),a=.5/g(r);function l(i,a){var o=C(s(a)*s(i-e)),l=C(s(a)*s(i-r));return[((o*=o)-(l*=l))/(2*t),(a<0?-1:1)*P(4*n*l-(n-o+l)*(n-o+l))/(2*t)]}return l.invert=function(t,n){var l,u,c=n*n,f=s(P(c+(l=t+e)*l)),h=s(P(c+(l=t+r)*l));return[o(u=f-h,l=(f+h)*i),(n<0?-1:1)*C(P(l*l+u*u)*a)]},l}function ji(){return Ui([-158,21.5],[-77,39]).clipAngle(130).scale(122.571)}function Ui(t,e){return zi(Ni,t,e)}function Vi(t,e){if(i(e)<m)return[t,0];var r=i(e/_),n=L(r);if(i(t)<m||i(i(e)-_)<m)return[0,v(e)*b*y(n/2)];var a=s(n),o=i(b/t-t/b)/2,l=o*o,u=a/(r+a-1),c=u*(2/r-1),f=c*c,h=f+l,p=u-f,d=l+u;return[v(t)*b*(o*p+P(l*p*p-h*(u*u-f)))/h,v(e)*b*(c*d-o*P((l+1)*h-d*d))/h]}function Hi(){return(0,n.Z)(Vi).scale(79.4183)}function qi(t,e){if(i(e)<m)return[t,0];var r=i(e/_),n=L(r);if(i(t)<m||i(i(e)-_)<m)return[0,v(e)*b*y(n/2)];var 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0,a.prototype._eventsCount=0,a.prototype._maxListeners=void 0;var o=10;function s(t){if(\"function\"!=typeof t)throw new TypeError('The \"listener\" argument must be of type Function. Received type '+typeof t)}function l(t){return void 0===t._maxListeners?a.defaultMaxListeners:t._maxListeners}function u(t,e,r,n){var i,a,o,u;if(s(r),void 0===(a=t._events)?(a=t._events=Object.create(null),t._eventsCount=0):(void 0!==a.newListener&&(t.emit(\"newListener\",e,r.listener?r.listener:r),a=t._events),o=a[e]),void 0===o)o=a[e]=r,++t._eventsCount;else if(\"function\"==typeof o?o=a[e]=n?[r,o]:[o,r]:n?o.unshift(r):o.push(r),(i=l(t))>0&&o.length>i&&!o.warned){o.warned=!0;var c=new Error(\"Possible EventEmitter memory leak detected. \"+o.length+\" \"+String(e)+\" listeners added. 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Received type '+typeof t);t.addEventListener(e,(function i(a){n.once&&t.removeEventListener(e,i),r(a)}))}}Object.defineProperty(a,\"defaultMaxListeners\",{enumerable:!0,get:function(){return o},set:function(t){if(\"number\"!=typeof t||t<0||i(t))throw new RangeError('The value of \"defaultMaxListeners\" is out of range. It must be a non-negative number. Received '+t+\".\");o=t}}),a.init=function(){void 0!==this._events&&this._events!==Object.getPrototypeOf(this)._events||(this._events=Object.create(null),this._eventsCount=0),this._maxListeners=this._maxListeners||void 0},a.prototype.setMaxListeners=function(t){if(\"number\"!=typeof t||t<0||i(t))throw new RangeError('The value of \"n\" is out of range. It must be a non-negative number. 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_e={\"to-boolean\":Gt,\"to-color\":Zt,\"to-number\":Ht,\"to-string\":qt},we=function(t,e){this.type=t,this.args=e};we.parse=function(t,e){if(t.length<2)return e.error(\"Expected at least one argument.\");var r=t[0];if((\"to-boolean\"===r||\"to-string\"===r)&&2!==t.length)return e.error(\"Expected one argument.\");for(var n=_e[r],i=[],a=1;a<t.length;a++){var o=e.parse(t[a],a,Wt);if(!o)return null;i.push(o)}return new we(n,i)},we.prototype.evaluate=function(t){if(\"boolean\"===this.type.kind)return Boolean(this.args[0].evaluate(t));if(\"color\"===this.type.kind){for(var e,r,n=0,i=this.args;n<i.length;n+=1){if(r=null,(e=i[n].evaluate(t))instanceof oe)return e;if(\"string\"==typeof e){var a=t.parseColor(e);if(a)return a}else if(Array.isArray(e)&&!(r=e.length<3||e.length>4?\"Invalid rbga value \"+JSON.stringify(e)+\": expected an array containing either three or four numeric values.\":fe(e[0],e[1],e[2],e[3])))return new oe(e[0]/255,e[1]/255,e[2]/255,e[3])}throw new ge(r||\"Could not parse color from value '\"+(\"string\"==typeof e?e:String(JSON.stringify(e)))+\"'\")}if(\"number\"===this.type.kind){for(var o=null,s=0,l=this.args;s<l.length;s+=1){if(null===(o=l[s].evaluate(t)))return 0;var u=Number(o);if(!isNaN(u))return u}throw new ge(\"Could not convert \"+JSON.stringify(o)+\" to number.\")}return\"formatted\"===this.type.kind?ue.fromString(de(this.args[0].evaluate(t))):\"resolvedImage\"===this.type.kind?ce.fromString(de(this.args[0].evaluate(t))):de(this.args[0].evaluate(t))},we.prototype.eachChild=function(t){this.args.forEach(t)},we.prototype.outputDefined=function(){return this.args.every((function(t){return t.outputDefined()}))},we.prototype.serialize=function(){if(\"formatted\"===this.type.kind)return new xe([{content:this.args[0],scale:null,font:null,textColor:null}]).serialize();if(\"resolvedImage\"===this.type.kind)return new be(this.args[0]).serialize();var t=[\"to-\"+this.type.kind];return this.eachChild((function(e){t.push(e.serialize())})),t};var Te=[\"Unknown\",\"Point\",\"LineString\",\"Polygon\"],ke=function(){this.globals=null,this.feature=null,this.featureState=null,this.formattedSection=null,this._parseColorCache={},this.availableImages=null,this.canonical=null};ke.prototype.id=function(){return this.feature&&\"id\"in this.feature?this.feature.id:null},ke.prototype.geometryType=function(){return this.feature?\"number\"==typeof this.feature.type?Te[this.feature.type]:this.feature.type:null},ke.prototype.geometry=function(){return this.feature&&\"geometry\"in this.feature?this.feature.geometry:null},ke.prototype.canonicalID=function(){return this.canonical},ke.prototype.properties=function(){return this.feature&&this.feature.properties||{}},ke.prototype.parseColor=function(t){var e=this._parseColorCache[t];return e||(e=this._parseColorCache[t]=oe.parse(t)),e};var Ae=function(t,e,r,n){this.name=t,this.type=e,this._evaluate=r,this.args=n};Ae.prototype.evaluate=function(t){return 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If you wanted a literal array, use [\"literal\", [...]].',0);for(var a=Array.isArray(i)?i[0]:i.type,o=Array.isArray(i)?[[i[1],i[2]]]:i.overloads,s=o.filter((function(e){var r=e[0];return!Array.isArray(r)||r.length===t.length-1})),l=null,u=0,c=s;u<c.length;u+=1){var f=c[u],h=f[0],p=f[1];l=new We(e.registry,e.path,null,e.scope);for(var d=[],v=!1,g=1;g<t.length;g++){var y=t[g],m=Array.isArray(h)?h[g-1]:h.type,x=l.parse(y,1+d.length,m);if(!x){v=!0;break}d.push(x)}if(!v)if(Array.isArray(h)&&h.length!==d.length)l.error(\"Expected \"+h.length+\" arguments, but found \"+d.length+\" instead.\");else{for(var b=0;b<d.length;b++){var _=Array.isArray(h)?h[b]:h.type,w=d[b];l.concat(b+1).checkSubtype(_,w.type)}if(0===l.errors.length)return new Ae(n,a,p,d)}}if(1===s.length)(r=e.errors).push.apply(r,l.errors);else{for(var T=(s.length?s:o).map((function(t){return e=t[0],Array.isArray(e)?\"(\"+e.map(Qt).join(\", \")+\")\":\"(\"+Qt(e.type)+\"...)\";var e})).join(\" | \"),k=[],A=1;A<t.length;A++){var M=e.parse(t[A],1+k.length);if(!M)return null;k.push(Qt(M.type))}e.error(\"Expected arguments of type \"+T+\", but found (\"+k.join(\", \")+\") instead.\")}return null},Ae.register=function(t,e){for(var r in Ae.definitions=e,e)t[r]=Ae};var Me=function(t,e,r){this.type=Xt,this.locale=r,this.caseSensitive=t,this.diacriticSensitive=e};Me.parse=function(t,e){if(2!==t.length)return e.error(\"Expected one argument.\");var r=t[1];if(\"object\"!=typeof r||Array.isArray(r))return e.error(\"Collator options argument must be an object.\");var n=e.parse(void 0!==r[\"case-sensitive\"]&&r[\"case-sensitive\"],1,Gt);if(!n)return null;var i=e.parse(void 0!==r[\"diacritic-sensitive\"]&&r[\"diacritic-sensitive\"],1,Gt);if(!i)return null;var a=null;return r.locale&&!(a=e.parse(r.locale,1,qt))?null:new Me(n,i,a)},Me.prototype.evaluate=function(t){return new 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Be(t,e,r){for(var n=[],i=0;i<t.length;i++){for(var a=[],o=0;o<t[i].length;o++){var s=Ce(t[i][o],r);Ee(e,s),a.push(s)}n.push(a)}return n}function Ne(t,e,r){for(var n=[],i=0;i<t.length;i++){var a=Be(t[i],e,r);n.push(a)}return n}function je(t,e,r,n){if(t[0]<r[0]||t[0]>r[2]){var i=.5*n,a=t[0]-r[0]>i?-n:r[0]-t[0]>i?n:0;0===a&&(a=t[0]-r[2]>i?-n:r[2]-t[0]>i?n:0),t[0]+=a}Ee(e,t)}function Ue(t,e,r,n){for(var i=Math.pow(2,n.z)*Se,a=[n.x*Se,n.y*Se],o=[],s=0,l=t;s<l.length;s+=1)for(var u=0,c=l[s];u<c.length;u+=1){var f=c[u],h=[f.x+a[0],f.y+a[1]];je(h,e,r,i),o.push(h)}return o}function Ve(t,e,r,n){for(var i=Math.pow(2,n.z)*Se,a=[n.x*Se,n.y*Se],o=[],s=0,l=t;s<l.length;s+=1){for(var u=[],c=0,f=l[s];c<f.length;c+=1){var h=f[c],p=[h.x+a[0],h.y+a[1]];Ee(e,p),u.push(p)}o.push(u)}if(e[2]-e[0]<=i/2){(m=e)[0]=m[1]=1/0,m[2]=m[3]=-1/0;for(var d=0,v=o;d<v.length;d+=1)for(var g=0,y=v[d];g<y.length;g+=1)je(y[g],e,r,i)}var m;return o}var He=function(t,e){this.type=Gt,this.geojson=t,this.geometries=e};function qe(t){if(t instanceof Ae){if(\"get\"===t.name&&1===t.args.length)return!1;if(\"feature-state\"===t.name)return!1;if(\"has\"===t.name&&1===t.args.length)return!1;if(\"properties\"===t.name||\"geometry-type\"===t.name||\"id\"===t.name)return!1;if(/^filter-/.test(t.name))return!1}if(t instanceof He)return!1;var e=!0;return t.eachChild((function(t){e&&!qe(t)&&(e=!1)})),e}function Ge(t){if(t instanceof Ae&&\"feature-state\"===t.name)return!1;var e=!0;return t.eachChild((function(t){e&&!Ge(t)&&(e=!1)})),e}function Ze(t,e){if(t instanceof Ae&&e.indexOf(t.name)>=0)return!1;var r=!0;return t.eachChild((function(t){r&&!Ze(t,e)&&(r=!1)})),r}He.parse=function(t,e){if(2!==t.length)return e.error(\"'within' expression requires exactly one argument, but found \"+(t.length-1)+\" instead.\");if(he(t[1])){var r=t[1];if(\"FeatureCollection\"===r.type)for(var n=0;n<r.features.length;++n){var i=r.features[n].geometry.type;if(\"Polygon\"===i||\"MultiPolygon\"===i)return new He(r,r.features[n].geometry)}else if(\"Feature\"===r.type){var a=r.geometry.type;if(\"Polygon\"===a||\"MultiPolygon\"===a)return new He(r,r.geometry)}else if(\"Polygon\"===r.type||\"MultiPolygon\"===r.type)return new He(r,r)}return e.error(\"'within' expression requires valid geojson object that contains polygon geometry type.\")},He.prototype.evaluate=function(t){if(null!=t.geometry()&&null!=t.canonicalID()){if(\"Point\"===t.geometryType())return function(t,e){var r=[1/0,1/0,-1/0,-1/0],n=[1/0,1/0,-1/0,-1/0],i=t.canonicalID();if(\"Polygon\"===e.type){var a=Be(e.coordinates,n,i),o=Ue(t.geometry(),r,n,i);if(!Le(r,n))return!1;for(var s=0,l=o;s<l.length;s+=1)if(!Oe(l[s],a))return!1}if(\"MultiPolygon\"===e.type){var u=Ne(e.coordinates,n,i),c=Ue(t.geometry(),r,n,i);if(!Le(r,n))return!1;for(var f=0,h=c;f<h.length;f+=1)if(!Ie(h[f],u))return!1}return!0}(t,this.geometries);if(\"LineString\"===t.geometryType())return function(t,e){var r=[1/0,1/0,-1/0,-1/0],n=[1/0,1/0,-1/0,-1/0],i=t.canonicalID();if(\"Polygon\"===e.type){var a=Be(e.coordinates,n,i),o=Ve(t.geometry(),r,n,i);if(!Le(r,n))return!1;for(var s=0,l=o;s<l.length;s+=1)if(!Re(l[s],a))return!1}if(\"MultiPolygon\"===e.type){var u=Ne(e.coordinates,n,i),c=Ve(t.geometry(),r,n,i);if(!Le(r,n))return!1;for(var f=0,h=c;f<h.length;f+=1)if(!Fe(h[f],u))return!1}return!0}(t,this.geometries)}return!1},He.prototype.eachChild=function(){},He.prototype.outputDefined=function(){return!0},He.prototype.serialize=function(){return[\"within\",this.geojson]};var Ye=function(t,e){this.type=e.type,this.name=t,this.boundExpression=e};Ye.parse=function(t,e){if(2!==t.length||\"string\"!=typeof t[1])return e.error(\"'var' expression requires exactly one string literal argument.\");var r=t[1];return e.scope.has(r)?new Ye(r,e.scope.get(r)):e.error('Unknown variable \"'+r+'\". Make sure \"'+r+'\" has been bound in an enclosing \"let\" expression before using it.',1)},Ye.prototype.evaluate=function(t){return this.boundExpression.evaluate(t)},Ye.prototype.eachChild=function(){},Ye.prototype.outputDefined=function(){return!1},Ye.prototype.serialize=function(){return[\"var\",this.name]};var We=function(t,e,r,n,i){void 0===e&&(e=[]),void 0===n&&(n=new Ut),void 0===i&&(i=[]),this.registry=t,this.path=e,this.key=e.map((function(t){return\"[\"+t+\"]\"})).join(\"\"),this.scope=n,this.errors=i,this.expectedType=r};function Xe(t){if(t instanceof Ye)return Xe(t.boundExpression);if(t instanceof Ae&&\"error\"===t.name)return!1;if(t instanceof Me)return!1;if(t instanceof He)return!1;var e=t instanceof we||t instanceof me,r=!0;return t.eachChild((function(t){r=e?r&&Xe(t):r&&t instanceof ve})),!!r&&qe(t)&&Ze(t,[\"zoom\",\"heatmap-density\",\"line-progress\",\"accumulated\",\"is-supported-script\"])}function Je(t,e){for(var r,n,i=t.length-1,a=0,o=i,s=0;a<=o;)if(r=t[s=Math.floor((a+o)/2)],n=t[s+1],r<=e){if(s===i||e<n)return s;a=s+1}else{if(!(r>e))throw new ge(\"Input is not a number.\");o=s-1}return 0}We.prototype.parse=function(t,e,r,n,i){return void 0===i&&(i={}),e?this.concat(e,r,n)._parse(t,i):this._parse(t,i)},We.prototype._parse=function(t,e){function r(t,e,r){return\"assert\"===r?new me(e,[t]):\"coerce\"===r?new we(e,[t]):t}if(null!==t&&\"string\"!=typeof t&&\"boolean\"!=typeof t&&\"number\"!=typeof t||(t=[\"literal\",t]),Array.isArray(t)){if(0===t.length)return this.error('Expected an array with at least one element. If you wanted a literal array, use [\"literal\", []].');var n=t[0];if(\"string\"!=typeof n)return this.error(\"Expression name must be a string, but found \"+typeof n+' instead. If you wanted a literal array, use [\"literal\", [...]].',0),null;var i=this.registry[n];if(i){var a=i.parse(t,this);if(!a)return null;if(this.expectedType){var o=this.expectedType,s=a.type;if(\"string\"!==o.kind&&\"number\"!==o.kind&&\"boolean\"!==o.kind&&\"object\"!==o.kind&&\"array\"!==o.kind||\"value\"!==s.kind)if(\"color\"!==o.kind&&\"formatted\"!==o.kind&&\"resolvedImage\"!==o.kind||\"value\"!==s.kind&&\"string\"!==s.kind){if(this.checkSubtype(o,s))return null}else a=r(a,o,e.typeAnnotation||\"coerce\");else a=r(a,o,e.typeAnnotation||\"assert\")}if(!(a instanceof ve)&&\"resolvedImage\"!==a.type.kind&&Xe(a)){var l=new ke;try{a=new ve(a.type,a.evaluate(l))}catch(t){return this.error(t.message),null}}return a}return this.error('Unknown expression \"'+n+'\". If you wanted a literal array, use [\"literal\", [...]].',0)}return void 0===t?this.error(\"'undefined' value invalid. Use null instead.\"):\"object\"==typeof t?this.error('Bare objects invalid. Use [\"literal\", {...}] instead.'):this.error(\"Expected an array, but found \"+typeof t+\" instead.\")},We.prototype.concat=function(t,e,r){var n=\"number\"==typeof t?this.path.concat(t):this.path,i=r?this.scope.concat(r):this.scope;return new We(this.registry,n,e||null,i,this.errors)},We.prototype.error=function(t){for(var e=[],r=arguments.length-1;r-- >0;)e[r]=arguments[r+1];var n=\"\"+this.key+e.map((function(t){return\"[\"+t+\"]\"})).join(\"\");this.errors.push(new jt(n,t))},We.prototype.checkSubtype=function(t,e){var r=ee(t,e);return r&&this.error(r),r};var Ke=function(t,e,r){this.type=t,this.input=e,this.labels=[],this.outputs=[];for(var n=0,i=r;n<i.length;n+=1){var a=i[n],o=a[0],s=a[1];this.labels.push(o),this.outputs.push(s)}};function $e(t,e,r){return t*(1-r)+e*r}Ke.parse=function(t,e){if(t.length-1<4)return e.error(\"Expected at least 4 arguments, but found only \"+(t.length-1)+\".\");if((t.length-1)%2!=0)return e.error(\"Expected an even number of arguments.\");var r=e.parse(t[1],1,Ht);if(!r)return null;var n=[],i=null;e.expectedType&&\"value\"!==e.expectedType.kind&&(i=e.expectedType);for(var a=1;a<t.length;a+=2){var o=1===a?-1/0:t[a],s=t[a+1],l=a,u=a+1;if(\"number\"!=typeof o)return e.error('Input/output pairs for \"step\" expressions must be defined using literal numeric values (not computed expressions) for the input values.',l);if(n.length&&n[n.length-1][0]>=o)return e.error('Input/output pairs for \"step\" expressions must be arranged with input values in strictly ascending order.',l);var c=e.parse(s,u,i);if(!c)return null;i=i||c.type,n.push([o,c])}return new Ke(i,r,n)},Ke.prototype.evaluate=function(t){var e=this.labels,r=this.outputs;if(1===e.length)return r[0].evaluate(t);var n=this.input.evaluate(t);if(n<=e[0])return r[0].evaluate(t);var i=e.length;return n>=e[i-1]?r[i-1].evaluate(t):r[Je(e,n)].evaluate(t)},Ke.prototype.eachChild=function(t){t(this.input);for(var 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e=hr(t.r),r=hr(t.g),n=hr(t.b),i=ur((.4124564*e+.3575761*r+.1804375*n)/tr),a=ur((.2126729*e+.7151522*r+.072175*n)/er);return{l:116*a-16,a:500*(i-a),b:200*(a-ur((.0193339*e+.119192*r+.9503041*n)/rr)),alpha:t.a}}function dr(t){var e=(t.l+16)/116,r=isNaN(t.a)?e:e+t.a/500,n=isNaN(t.b)?e:e-t.b/200;return e=er*cr(e),r=tr*cr(r),n=rr*cr(n),new oe(fr(3.2404542*r-1.5371385*e-.4985314*n),fr(-.969266*r+1.8760108*e+.041556*n),fr(.0556434*r-.2040259*e+1.0572252*n),t.alpha)}function vr(t,e,r){var n=e-t;return t+r*(n>180||n<-180?n-360*Math.round(n/360):n)}var gr={forward:pr,reverse:dr,interpolate:function(t,e,r){return{l:$e(t.l,e.l,r),a:$e(t.a,e.a,r),b:$e(t.b,e.b,r),alpha:$e(t.alpha,e.alpha,r)}}},yr={forward:function(t){var e=pr(t),r=e.l,n=e.a,i=e.b,a=Math.atan2(i,n)*lr;return{h:a<0?a+360:a,c:Math.sqrt(n*n+i*i),l:r,alpha:t.a}},reverse:function(t){var e=t.h*sr,r=t.c;return dr({l:t.l,a:Math.cos(e)*r,b:Math.sin(e)*r,alpha:t.alpha})},interpolate:function(t,e,r){return{h:vr(t.h,e.h,r),c:$e(t.c,e.c,r),l:$e(t.l,e.l,r),alpha:$e(t.alpha,e.alpha,r)}}},mr=Object.freeze({__proto__:null,lab:gr,hcl:yr}),xr=function(t,e,r,n,i){this.type=t,this.operator=e,this.interpolation=r,this.input=n,this.labels=[],this.outputs=[];for(var a=0,o=i;a<o.length;a+=1){var s=o[a],l=s[0],u=s[1];this.labels.push(l),this.outputs.push(u)}};function br(t,e,r,n){var i=n-r,a=t-r;return 0===i?0:1===e?a/i:(Math.pow(e,a)-1)/(Math.pow(e,i)-1)}xr.interpolationFactor=function(t,e,r,i){var a=0;if(\"exponential\"===t.name)a=br(e,t.base,r,i);else if(\"linear\"===t.name)a=br(e,1,r,i);else if(\"cubic-bezier\"===t.name){var o=t.controlPoints;a=new n(o[0],o[1],o[2],o[3]).solve(br(e,1,r,i))}return a},xr.parse=function(t,e){var r=t[0],n=t[1],i=t[2],a=t.slice(3);if(!Array.isArray(n)||0===n.length)return e.error(\"Expected an interpolation type expression.\",1);if(\"linear\"===n[0])n={name:\"linear\"};else if(\"exponential\"===n[0]){var o=n[1];if(\"number\"!=typeof o)return e.error(\"Exponential interpolation requires a numeric base.\",1,1);n={name:\"exponential\",base:o}}else{if(\"cubic-bezier\"!==n[0])return e.error(\"Unknown interpolation type \"+String(n[0]),1,0);var s=n.slice(1);if(4!==s.length||s.some((function(t){return\"number\"!=typeof t||t<0||t>1})))return e.error(\"Cubic bezier interpolation requires four numeric arguments with values between 0 and 1.\",1);n={name:\"cubic-bezier\",controlPoints:s}}if(t.length-1<4)return e.error(\"Expected at least 4 arguments, but found only \"+(t.length-1)+\".\");if((t.length-1)%2!=0)return e.error(\"Expected an even number of arguments.\");if(!(i=e.parse(i,2,Ht)))return null;var l=[],u=null;\"interpolate-hcl\"===r||\"interpolate-lab\"===r?u=Zt:e.expectedType&&\"value\"!==e.expectedType.kind&&(u=e.expectedType);for(var c=0;c<a.length;c+=2){var f=a[c],h=a[c+1],p=c+3,d=c+4;if(\"number\"!=typeof f)return e.error('Input/output pairs for \"interpolate\" expressions must be defined using literal numeric values (not computed expressions) for the input values.',p);if(l.length&&l[l.length-1][0]>=f)return e.error('Input/output pairs for \"interpolate\" expressions must be arranged with input values in strictly ascending order.',p);var v=e.parse(h,d,u);if(!v)return null;u=u||v.type,l.push([f,v])}return\"number\"===u.kind||\"color\"===u.kind||\"array\"===u.kind&&\"number\"===u.itemType.kind&&\"number\"==typeof u.N?new xr(u,r,n,i,l):e.error(\"Type \"+Qt(u)+\" is not interpolatable.\")},xr.prototype.evaluate=function(t){var e=this.labels,r=this.outputs;if(1===e.length)return r[0].evaluate(t);var n=this.input.evaluate(t);if(n<=e[0])return r[0].evaluate(t);var i=e.length;if(n>=e[i-1])return r[i-1].evaluate(t);var 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kr=function(t,e){this.type=Gt,this.needle=t,this.haystack=e};kr.parse=function(t,e){if(3!==t.length)return e.error(\"Expected 2 arguments, but found \"+(t.length-1)+\" instead.\");var r=e.parse(t[1],1,Wt),n=e.parse(t[2],2,Wt);return r&&n?re(r.type,[Gt,qt,Ht,Vt,Wt])?new kr(r,n):e.error(\"Expected first argument to be of type boolean, string, number or null, but found \"+Qt(r.type)+\" instead\"):null},kr.prototype.evaluate=function(t){var e=this.needle.evaluate(t),r=this.haystack.evaluate(t);if(!r)return!1;if(!ne(e,[\"boolean\",\"string\",\"number\",\"null\"]))throw new ge(\"Expected first argument to be of type boolean, string, number or null, but found \"+Qt(pe(e))+\" instead.\");if(!ne(r,[\"string\",\"array\"]))throw new ge(\"Expected second argument to be of type array or string, but found \"+Qt(pe(r))+\" instead.\");return r.indexOf(e)>=0},kr.prototype.eachChild=function(t){t(this.needle),t(this.haystack)},kr.prototype.outputDefined=function(){return!0},kr.prototype.serialize=function(){return[\"in\",this.needle.serialize(),this.haystack.serialize()]};var Ar=function(t,e,r){this.type=Ht,this.needle=t,this.haystack=e,this.fromIndex=r};Ar.parse=function(t,e){if(t.length<=2||t.length>=5)return e.error(\"Expected 3 or 4 arguments, but found \"+(t.length-1)+\" instead.\");var r=e.parse(t[1],1,Wt),n=e.parse(t[2],2,Wt);if(!r||!n)return null;if(!re(r.type,[Gt,qt,Ht,Vt,Wt]))return e.error(\"Expected first argument to be of type boolean, string, number or null, but found \"+Qt(r.type)+\" instead\");if(4===t.length){var i=e.parse(t[3],3,Ht);return i?new Ar(r,n,i):null}return new Ar(r,n)},Ar.prototype.evaluate=function(t){var e=this.needle.evaluate(t),r=this.haystack.evaluate(t);if(!ne(e,[\"boolean\",\"string\",\"number\",\"null\"]))throw new ge(\"Expected first argument to be of type boolean, string, number or null, but found \"+Qt(pe(e))+\" instead.\");if(!ne(r,[\"string\",\"array\"]))throw new ge(\"Expected second argument to be of type array or string, but found \"+Qt(pe(r))+\" instead.\");if(this.fromIndex){var n=this.fromIndex.evaluate(t);return r.indexOf(e,n)}return r.indexOf(e)},Ar.prototype.eachChild=function(t){t(this.needle),t(this.haystack),this.fromIndex&&t(this.fromIndex)},Ar.prototype.outputDefined=function(){return!1},Ar.prototype.serialize=function(){if(null!=this.fromIndex&&void 0!==this.fromIndex){var t=this.fromIndex.serialize();return[\"index-of\",this.needle.serialize(),this.haystack.serialize(),t]}return[\"index-of\",this.needle.serialize(),this.haystack.serialize()]};var Mr=function(t,e,r,n,i,a){this.inputType=t,this.type=e,this.input=r,this.cases=n,this.outputs=i,this.otherwise=a};Mr.parse=function(t,e){if(t.length<5)return e.error(\"Expected at least 4 arguments, but found only \"+(t.length-1)+\".\");if(t.length%2!=1)return e.error(\"Expected an even number of arguments.\");var r,n;e.expectedType&&\"value\"!==e.expectedType.kind&&(n=e.expectedType);for(var i={},a=[],o=2;o<t.length-1;o+=2){var s=t[o],l=t[o+1];Array.isArray(s)||(s=[s]);var u=e.concat(o);if(0===s.length)return u.error(\"Expected at least one branch label.\");for(var c=0,f=s;c<f.length;c+=1){var h=f[c];if(\"number\"!=typeof h&&\"string\"!=typeof h)return u.error(\"Branch labels must be numbers or strings.\");if(\"number\"==typeof h&&Math.abs(h)>Number.MAX_SAFE_INTEGER)return u.error(\"Branch labels must be integers no larger than \"+Number.MAX_SAFE_INTEGER+\".\");if(\"number\"==typeof h&&Math.floor(h)!==h)return u.error(\"Numeric branch labels must be integer values.\");if(r){if(u.checkSubtype(r,pe(h)))return null}else r=pe(h);if(void 0!==i[String(h)])return u.error(\"Branch labels must be unique.\");i[String(h)]=a.length}var p=e.parse(l,o,n);if(!p)return null;n=n||p.type,a.push(p)}var d=e.parse(t[1],1,Wt);if(!d)return null;var v=e.parse(t[t.length-1],t.length-1,n);return v?\"value\"!==d.type.kind&&e.concat(1).checkSubtype(r,d.type)?null:new Mr(r,n,d,i,a,v):null},Mr.prototype.evaluate=function(t){var e=this.input.evaluate(t);return(pe(e)===this.inputType&&this.outputs[this.cases[e]]||this.otherwise).evaluate(t)},Mr.prototype.eachChild=function(t){t(this.input),this.outputs.forEach(t),t(this.otherwise)},Mr.prototype.outputDefined=function(){return this.outputs.every((function(t){return t.outputDefined()}))&&this.otherwise.outputDefined()},Mr.prototype.serialize=function(){for(var t=this,e=[\"match\",this.input.serialize()],r=[],n={},i=0,a=Object.keys(this.cases).sort();i<a.length;i+=1){var o=a[i];void 0===(f=n[this.cases[o]])?(n[this.cases[o]]=r.length,r.push([this.cases[o],[o]])):r[f][1].push(o)}for(var s=function(e){return\"number\"===t.inputType.kind?Number(e):e},l=0,u=r;l<u.length;l+=1){var c=u[l],f=c[0],h=c[1];1===h.length?e.push(s(h[0])):e.push(h.map(s)),e.push(this.outputs[outputIndex$1].serialize())}return e.push(this.otherwise.serialize()),e};var Sr=function(t,e,r){this.type=t,this.branches=e,this.otherwise=r};Sr.parse=function(t,e){if(t.length<4)return e.error(\"Expected at least 3 arguments, but found only \"+(t.length-1)+\".\");if(t.length%2!=0)return e.error(\"Expected an odd number of arguments.\");var r;e.expectedType&&\"value\"!==e.expectedType.kind&&(r=e.expectedType);for(var n=[],i=1;i<t.length-1;i+=2){var a=e.parse(t[i],i,Gt);if(!a)return null;var o=e.parse(t[i+1],i+1,r);if(!o)return null;n.push([a,o]),r=r||o.type}var s=e.parse(t[t.length-1],t.length-1,r);return s?new Sr(r,n,s):null},Sr.prototype.evaluate=function(t){for(var e=0,r=this.branches;e<r.length;e+=1){var n=r[e],i=n[0],a=n[1];if(i.evaluate(t))return a.evaluate(t)}return this.otherwise.evaluate(t)},Sr.prototype.eachChild=function(t){for(var e=0,r=this.branches;e<r.length;e+=1){var n=r[e],i=n[0],a=n[1];t(i),t(a)}t(this.otherwise)},Sr.prototype.outputDefined=function(){return this.branches.every((function(t){return t[0],t[1].outputDefined()}))&&this.otherwise.outputDefined()},Sr.prototype.serialize=function(){var t=[\"case\"];return this.eachChild((function(e){t.push(e.serialize())})),t};var Er=function(t,e,r,n){this.type=t,this.input=e,this.beginIndex=r,this.endIndex=n};function Lr(t,e){return\"==\"===t||\"!=\"===t?\"boolean\"===e.kind||\"string\"===e.kind||\"number\"===e.kind||\"null\"===e.kind||\"value\"===e.kind:\"string\"===e.kind||\"number\"===e.kind||\"value\"===e.kind}function Cr(t,e,r,n){return 0===n.compare(e,r)}function Pr(t,e,r){var n=\"==\"!==t&&\"!=\"!==t;return function(){function i(t,e,r){this.type=Gt,this.lhs=t,this.rhs=e,this.collator=r,this.hasUntypedArgument=\"value\"===t.type.kind||\"value\"===e.type.kind}return i.parse=function(t,e){if(3!==t.length&&4!==t.length)return e.error(\"Expected two or three arguments.\");var r=t[0],a=e.parse(t[1],1,Wt);if(!a)return null;if(!Lr(r,a.type))return e.concat(1).error('\"'+r+\"\\\" comparisons are not supported for type '\"+Qt(a.type)+\"'.\");var o=e.parse(t[2],2,Wt);if(!o)return null;if(!Lr(r,o.type))return e.concat(2).error('\"'+r+\"\\\" comparisons are not supported for type '\"+Qt(o.type)+\"'.\");if(a.type.kind!==o.type.kind&&\"value\"!==a.type.kind&&\"value\"!==o.type.kind)return e.error(\"Cannot compare types '\"+Qt(a.type)+\"' and '\"+Qt(o.type)+\"'.\");n&&(\"value\"===a.type.kind&&\"value\"!==o.type.kind?a=new me(o.type,[a]):\"value\"!==a.type.kind&&\"value\"===o.type.kind&&(o=new me(a.type,[o])));var s=null;if(4===t.length){if(\"string\"!==a.type.kind&&\"string\"!==o.type.kind&&\"value\"!==a.type.kind&&\"value\"!==o.type.kind)return e.error(\"Cannot use collator to compare non-string types.\");if(!(s=e.parse(t[3],3,Xt)))return null}return new i(a,o,s)},i.prototype.evaluate=function(i){var a=this.lhs.evaluate(i),o=this.rhs.evaluate(i);if(n&&this.hasUntypedArgument){var s=pe(a),l=pe(o);if(s.kind!==l.kind||\"string\"!==s.kind&&\"number\"!==s.kind)throw new ge('Expected arguments for \"'+t+'\" to be (string, string) or (number, number), but found ('+s.kind+\", \"+l.kind+\") instead.\")}if(this.collator&&!n&&this.hasUntypedArgument){var u=pe(a),c=pe(o);if(\"string\"!==u.kind||\"string\"!==c.kind)return e(i,a,o)}return this.collator?r(i,a,o,this.collator.evaluate(i)):e(i,a,o)},i.prototype.eachChild=function(t){t(this.lhs),t(this.rhs),this.collator&&t(this.collator)},i.prototype.outputDefined=function(){return!0},i.prototype.serialize=function(){var e=[t];return this.eachChild((function(t){e.push(t.serialize())})),e},i}()}Er.parse=function(t,e){if(t.length<=2||t.length>=5)return e.error(\"Expected 3 or 4 arguments, but found \"+(t.length-1)+\" instead.\");var r=e.parse(t[1],1,Wt),n=e.parse(t[2],2,Ht);if(!r||!n)return null;if(!re(r.type,[$t(Wt),qt,Wt]))return e.error(\"Expected first argument to be of type array or string, but found \"+Qt(r.type)+\" instead\");if(4===t.length){var i=e.parse(t[3],3,Ht);return i?new Er(r.type,r,n,i):null}return new Er(r.type,r,n)},Er.prototype.evaluate=function(t){var e=this.input.evaluate(t),r=this.beginIndex.evaluate(t);if(!ne(e,[\"string\",\"array\"]))throw new ge(\"Expected first argument to be of type array or string, but found \"+Qt(pe(e))+\" instead.\");if(this.endIndex){var n=this.endIndex.evaluate(t);return e.slice(r,n)}return e.slice(r)},Er.prototype.eachChild=function(t){t(this.input),t(this.beginIndex),this.endIndex&&t(this.endIndex)},Er.prototype.outputDefined=function(){return!1},Er.prototype.serialize=function(){if(null!=this.endIndex&&void 0!==this.endIndex){var t=this.endIndex.serialize();return[\"slice\",this.input.serialize(),this.beginIndex.serialize(),t]}return[\"slice\",this.input.serialize(),this.beginIndex.serialize()]};var Or=Pr(\"==\",(function(t,e,r){return e===r}),Cr),Ir=Pr(\"!=\",(function(t,e,r){return e!==r}),(function(t,e,r,n){return!Cr(0,e,r,n)})),Dr=Pr(\"<\",(function(t,e,r){return e<r}),(function(t,e,r,n){return 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n[\"max-fraction-digits\"]&&!(s=e.parse(n[\"max-fraction-digits\"],1,Ht))?null:new Br(r,i,a,o,s)},Br.prototype.evaluate=function(t){return new Intl.NumberFormat(this.locale?this.locale.evaluate(t):[],{style:this.currency?\"currency\":\"decimal\",currency:this.currency?this.currency.evaluate(t):void 0,minimumFractionDigits:this.minFractionDigits?this.minFractionDigits.evaluate(t):void 0,maximumFractionDigits:this.maxFractionDigits?this.maxFractionDigits.evaluate(t):void 0}).format(this.number.evaluate(t))},Br.prototype.eachChild=function(t){t(this.number),this.locale&&t(this.locale),this.currency&&t(this.currency),this.minFractionDigits&&t(this.minFractionDigits),this.maxFractionDigits&&t(this.maxFractionDigits)},Br.prototype.outputDefined=function(){return!1},Br.prototype.serialize=function(){var t={};return this.locale&&(t.locale=this.locale.serialize()),this.currency&&(t.currency=this.currency.serialize()),this.minFractionDigits&&(t[\"min-fraction-digits\"]=this.minFractionDigits.serialize()),this.maxFractionDigits&&(t[\"max-fraction-digits\"]=this.maxFractionDigits.serialize()),[\"number-format\",this.number.serialize(),t]};var Nr=function(t){this.type=Ht,this.input=t};Nr.parse=function(t,e){if(2!==t.length)return e.error(\"Expected 1 argument, but found \"+(t.length-1)+\" instead.\");var r=e.parse(t[1],1);return r?\"array\"!==r.type.kind&&\"string\"!==r.type.kind&&\"value\"!==r.type.kind?e.error(\"Expected argument of type string or array, but found \"+Qt(r.type)+\" instead.\"):new Nr(r):null},Nr.prototype.evaluate=function(t){var e=this.input.evaluate(t);if(\"string\"==typeof e)return e.length;if(Array.isArray(e))return e.length;throw new ge(\"Expected value to be of type string or array, but found \"+Qt(pe(e))+\" instead.\")},Nr.prototype.eachChild=function(t){t(this.input)},Nr.prototype.outputDefined=function(){return!1},Nr.prototype.serialize=function(){var t=[\"length\"];return this.eachChild((function(e){t.push(e.serialize())})),t};var jr={\"==\":Or,\"!=\":Ir,\">\":zr,\"<\":Dr,\">=\":Fr,\"<=\":Rr,array:me,at:Tr,boolean:me,case:Sr,coalesce:_r,collator:Me,format:xe,image:be,in:kr,\"index-of\":Ar,interpolate:xr,\"interpolate-hcl\":xr,\"interpolate-lab\":xr,length:Nr,let:wr,literal:ve,match:Mr,number:me,\"number-format\":Br,object:me,slice:Er,step:Ke,string:me,\"to-boolean\":we,\"to-color\":we,\"to-number\":we,\"to-string\":we,var:Ye,within:He};function Ur(t,e){var r=e[0],n=e[1],i=e[2],a=e[3];r=r.evaluate(t),n=n.evaluate(t),i=i.evaluate(t);var o=a?a.evaluate(t):1,s=fe(r,n,i,o);if(s)throw new ge(s);return new oe(r/255*o,n/255*o,i/255*o,o)}function Vr(t,e){return t in e}function Hr(t,e){var r=e[t];return void 0===r?null:r}function qr(t){return{type:t}}function Gr(t){return{result:\"success\",value:t}}function Zr(t){return{result:\"error\",value:t}}function Yr(t){return\"data-driven\"===t[\"property-type\"]||\"cross-faded-data-driven\"===t[\"property-type\"]}function Wr(t){return!!t.expression&&t.expression.parameters.indexOf(\"zoom\")>-1}function Xr(t){return!!t.expression&&t.expression.interpolated}function Jr(t){return t instanceof Number?\"number\":t instanceof String?\"string\":t instanceof Boolean?\"boolean\":Array.isArray(t)?\"array\":null===t?\"null\":typeof t}function Kr(t){return\"object\"==typeof t&&null!==t&&!Array.isArray(t)}function $r(t){return t}function Qr(t,e){var r,n,i,a=\"color\"===e.type,o=t.stops&&\"object\"==typeof t.stops[0][0],s=o||void 0!==t.property,l=o||!s,u=t.type||(Xr(e)?\"exponential\":\"interval\");if(a&&((t=Ft({},t)).stops&&(t.stops=t.stops.map((function(t){return[t[0],oe.parse(t[1])]}))),t.default?t.default=oe.parse(t.default):t.default=oe.parse(e.default)),t.colorSpace&&\"rgb\"!==t.colorSpace&&!mr[t.colorSpace])throw new Error(\"Unknown color space: \"+t.colorSpace);if(\"exponential\"===u)r=nn;else if(\"interval\"===u)r=rn;else if(\"categorical\"===u){r=en,n=Object.create(null);for(var c=0,f=t.stops;c<f.length;c+=1){var h=f[c];n[h[0]]=h[1]}i=typeof t.stops[0][0]}else{if(\"identity\"!==u)throw new Error('Unknown function type \"'+u+'\"');r=an}if(o){for(var p={},d=[],v=0;v<t.stops.length;v++){var g=t.stops[v],y=g[0].zoom;void 0===p[y]&&(p[y]={zoom:y,type:t.type,property:t.property,default:t.default,stops:[]},d.push(y)),p[y].stops.push([g[0].value,g[1]])}for(var m=[],x=0,b=d;x<b.length;x+=1){var _=b[x];m.push([p[_].zoom,Qr(p[_],e)])}var w={name:\"linear\"};return{kind:\"composite\",interpolationType:w,interpolationFactor:xr.interpolationFactor.bind(void 0,w),zoomStops:m.map((function(t){return t[0]})),evaluate:function(r,n){var i=r.zoom;return nn({stops:m,base:t.base},e,i).evaluate(i,n)}}}if(l){var T=\"exponential\"===u?{name:\"exponential\",base:void 0!==t.base?t.base:1}:null;return{kind:\"camera\",interpolationType:T,interpolationFactor:xr.interpolationFactor.bind(void 0,T),zoomStops:t.stops.map((function(t){return t[0]})),evaluate:function(a){var o=a.zoom;return r(t,e,o,n,i)}}}return{kind:\"source\",evaluate:function(a,o){var s=o&&o.properties?o.properties[t.property]:void 0;return void 0===s?tn(t.default,e.default):r(t,e,s,n,i)}}}function tn(t,e,r){return void 0!==t?t:void 0!==e?e:void 0!==r?r:void 0}function en(t,e,r,n,i){return tn(typeof r===i?n[r]:void 0,t.default,e.default)}function rn(t,e,r){if(\"number\"!==Jr(r))return tn(t.default,e.default);var n=t.stops.length;if(1===n)return t.stops[0][1];if(r<=t.stops[0][0])return t.stops[0][1];if(r>=t.stops[n-1][0])return t.stops[n-1][1];var i=Je(t.stops.map((function(t){return t[0]})),r);return t.stops[i][1]}function nn(t,e,r){var n=void 0!==t.base?t.base:1;if(\"number\"!==Jr(r))return tn(t.default,e.default);var i=t.stops.length;if(1===i)return t.stops[0][1];if(r<=t.stops[0][0])return t.stops[0][1];if(r>=t.stops[i-1][0])return t.stops[i-1][1];var a=Je(t.stops.map((function(t){return t[0]})),r),o=function(t,e,r,n){var i=n-r,a=t-r;return 0===i?0:1===e?a/i:(Math.pow(e,a)-1)/(Math.pow(e,i)-1)}(r,n,t.stops[a][0],t.stops[a+1][0]),s=t.stops[a][1],l=t.stops[a+1][1],u=Qe[e.type]||$r;if(t.colorSpace&&\"rgb\"!==t.colorSpace){var c=mr[t.colorSpace];u=function(t,e){return c.reverse(c.interpolate(c.forward(t),c.forward(e),o))}}return\"function\"==typeof s.evaluate?{evaluate:function(){for(var t=[],e=arguments.length;e--;)t[e]=arguments[e];var r=s.evaluate.apply(void 0,t),n=l.evaluate.apply(void 0,t);if(void 0!==r&&void 0!==n)return 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hn=function(t,e){this._parameters=t,this._specification=e,Ft(this,Qr(this._parameters,this._specification))};function pn(t){var e=null;if(t instanceof wr)e=pn(t.result);else if(t instanceof _r)for(var r=0,n=t.args;r<n.length;r+=1){var i=n[r];if(e=pn(i))break}else(t instanceof Ke||t instanceof xr)&&t.input instanceof Ae&&\"zoom\"===t.input.name&&(e=t);return e instanceof jt||t.eachChild((function(t){var r=pn(t);r instanceof jt?e=r:!e&&r?e=new jt(\"\",'\"zoom\" expression may only be used as input to a top-level \"step\" or \"interpolate\" expression.'):e&&r&&e!==r&&(e=new jt(\"\",'Only one zoom-based \"step\" or \"interpolate\" subexpression may be used in an expression.'))})),e}function dn(t){var e=t.key,r=t.value,n=t.valueSpec||{},i=t.objectElementValidators||{},a=t.style,o=t.styleSpec,s=[],l=Jr(r);if(\"object\"!==l)return[new zt(e,r,\"object expected, \"+l+\" found\")];for(var u in r){var c=u.split(\".\")[0],f=n[c]||n[\"*\"],h=void 0;if(i[c])h=i[c];else if(n[c])h=Un;else 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l=[],u=0;u<e.length;u++)l=l.concat(o({array:e,arrayIndex:u,value:e[u],valueSpec:s,style:n,styleSpec:i,key:a+\"[\"+u+\"]\"}));return l}function gn(t){var e=t.key,r=t.value,n=t.valueSpec,i=Jr(r);return\"number\"===i&&r!=r&&(i=\"NaN\"),\"number\"!==i?[new zt(e,r,\"number expected, \"+i+\" found\")]:\"minimum\"in n&&r<n.minimum?[new zt(e,r,r+\" is less than the minimum value \"+n.minimum)]:\"maximum\"in n&&r>n.maximum?[new zt(e,r,r+\" is greater than the maximum value \"+n.maximum)]:[]}function yn(t){var e,r,n,i=t.valueSpec,a=Bt(t.value.type),o={},s=\"categorical\"!==a&&void 0===t.value.property,l=!s,u=\"array\"===Jr(t.value.stops)&&\"array\"===Jr(t.value.stops[0])&&\"object\"===Jr(t.value.stops[0][0]),c=dn({key:t.key,value:t.value,valueSpec:t.styleSpec.function,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec,objectElementValidators:{stops:function(t){if(\"identity\"===a)return[new zt(t.key,t.value,'identity function may not have a \"stops\" property')];var e=[],r=t.value;return e=e.concat(vn({key:t.key,value:r,valueSpec:t.valueSpec,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec,arrayElementValidator:f})),\"array\"===Jr(r)&&0===r.length&&e.push(new zt(t.key,r,\"array must have at least one stop\")),e},default:function(t){return Un({key:t.key,value:t.value,valueSpec:i,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec})}}});return\"identity\"===a&&s&&c.push(new zt(t.key,t.value,'missing required property \"property\"')),\"identity\"===a||t.value.stops||c.push(new zt(t.key,t.value,'missing required property \"stops\"')),\"exponential\"===a&&t.valueSpec.expression&&!Xr(t.valueSpec)&&c.push(new zt(t.key,t.value,\"exponential functions not supported\")),t.styleSpec.$version>=8&&(l&&!Yr(t.valueSpec)?c.push(new zt(t.key,t.value,\"property functions not supported\")):s&&!Wr(t.valueSpec)&&c.push(new zt(t.key,t.value,\"zoom functions not supported\"))),\"categorical\"!==a&&!u||void 0!==t.value.property||c.push(new zt(t.key,t.value,'\"property\" property is required')),c;function f(t){var e=[],a=t.value,s=t.key;if(\"array\"!==Jr(a))return[new zt(s,a,\"array expected, \"+Jr(a)+\" found\")];if(2!==a.length)return[new zt(s,a,\"array length 2 expected, length \"+a.length+\" found\")];if(u){if(\"object\"!==Jr(a[0]))return[new zt(s,a,\"object expected, \"+Jr(a[0])+\" found\")];if(void 0===a[0].zoom)return[new zt(s,a,\"object stop key must have zoom\")];if(void 0===a[0].value)return[new zt(s,a,\"object stop key must have value\")];if(n&&n>Bt(a[0].zoom))return[new zt(s,a[0].zoom,\"stop zoom values must appear in ascending order\")];Bt(a[0].zoom)!==n&&(n=Bt(a[0].zoom),r=void 0,o={}),e=e.concat(dn({key:s+\"[0]\",value:a[0],valueSpec:{zoom:{}},style:t.style,styleSpec:t.styleSpec,objectElementValidators:{zoom:gn,value:h}}))}else e=e.concat(h({key:s+\"[0]\",value:a[0],valueSpec:{},style:t.style,styleSpec:t.styleSpec},a));return sn(Nt(a[1]))?e.concat([new zt(s+\"[1]\",a[1],\"expressions are not allowed in function stops.\")]):e.concat(Un({key:s+\"[1]\",value:a[1],valueSpec:i,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec}))}function h(t,n){var s=Jr(t.value),l=Bt(t.value),u=null!==t.value?t.value:n;if(e){if(s!==e)return[new zt(t.key,u,s+\" stop domain type must match previous stop domain type \"+e)]}else e=s;if(\"number\"!==s&&\"string\"!==s&&\"boolean\"!==s)return[new zt(t.key,u,\"stop domain value must be a number, string, or boolean\")];if(\"number\"!==s&&\"categorical\"!==a){var c=\"number expected, \"+s+\" found\";return Yr(i)&&void 0===a&&(c+='\\nIf you intended to use a categorical function, specify `\"type\": \"categorical\"`.'),[new zt(t.key,u,c)]}return\"categorical\"!==a||\"number\"!==s||isFinite(l)&&Math.floor(l)===l?\"categorical\"!==a&&\"number\"===s&&void 0!==r&&l<r?[new zt(t.key,u,\"stop domain values must appear in ascending order\")]:(r=l,\"categorical\"===a&&l in o?[new zt(t.key,u,\"stop domain values must be unique\")]:(o[l]=!0,[])):[new zt(t.key,u,\"integer expected, found \"+l)]}}function mn(t){var e=(\"property\"===t.expressionContext?fn:ln)(Nt(t.value),t.valueSpec);if(\"error\"===e.result)return e.value.map((function(e){return new zt(\"\"+t.key+e.key,t.value,e.message)}));var r=e.value.expression||e.value._styleExpression.expression;if(\"property\"===t.expressionContext&&\"text-font\"===t.propertyKey&&!r.outputDefined())return[new zt(t.key,t.value,'Invalid data expression for \"'+t.propertyKey+'\". Output values must be contained as literals within the expression.')];if(\"property\"===t.expressionContext&&\"layout\"===t.propertyType&&!Ge(r))return[new zt(t.key,t.value,'\"feature-state\" data expressions are not supported with layout properties.')];if(\"filter\"===t.expressionContext&&!Ge(r))return[new zt(t.key,t.value,'\"feature-state\" data expressions are not supported with filters.')];if(t.expressionContext&&0===t.expressionContext.indexOf(\"cluster\")){if(!Ze(r,[\"zoom\",\"feature-state\"]))return[new zt(t.key,t.value,'\"zoom\" and \"feature-state\" expressions are not supported with cluster properties.')];if(\"cluster-initial\"===t.expressionContext&&!qe(r))return[new zt(t.key,t.value,\"Feature data expressions are not supported with initial expression part of cluster properties.\")]}return[]}function xn(t){var e=t.key,r=t.value,n=t.valueSpec,i=[];return Array.isArray(n.values)?-1===n.values.indexOf(Bt(r))&&i.push(new zt(e,r,\"expected one of [\"+n.values.join(\", \")+\"], \"+JSON.stringify(r)+\" found\")):-1===Object.keys(n.values).indexOf(Bt(r))&&i.push(new zt(e,r,\"expected one of [\"+Object.keys(n.values).join(\", \")+\"], \"+JSON.stringify(r)+\" found\")),i}function bn(t){if(!0===t||!1===t)return!0;if(!Array.isArray(t)||0===t.length)return!1;switch(t[0]){case\"has\":return t.length>=2&&\"$id\"!==t[1]&&\"$type\"!==t[1];case\"in\":return t.length>=3&&(\"string\"!=typeof t[1]||Array.isArray(t[2]));case\"!in\":case\"!has\":case\"none\":return!1;case\"==\":case\"!=\":case\">\":case\">=\":case\"<\":case\"<=\":return 3!==t.length||Array.isArray(t[1])||Array.isArray(t[2]);case\"any\":case\"all\":for(var e=0,r=t.slice(1);e<r.length;e+=1){var n=r[e];if(!bn(n)&&\"boolean\"!=typeof n)return!1}return!0;default:return!0}}hn.deserialize=function(t){return new hn(t._parameters,t._specification)},hn.serialize=function(t){return{_parameters:t._parameters,_specification:t._specification}};var _n={type:\"boolean\",default:!1,transition:!1,\"property-type\":\"data-driven\",expression:{interpolated:!1,parameters:[\"zoom\",\"feature\"]}};function wn(t){if(null==t)return{filter:function(){return!0},needGeometry:!1};bn(t)||(t=An(t));var e=ln(t,_n);if(\"error\"===e.result)throw new Error(e.value.map((function(t){return t.key+\": \"+t.message})).join(\", \"));return{filter:function(t,r,n){return e.value.evaluate(t,r,{},n)},needGeometry:kn(t)}}function Tn(t,e){return t<e?-1:t>e?1:0}function kn(t){if(!Array.isArray(t))return!1;if(\"within\"===t[0])return!0;for(var e=1;e<t.length;e++)if(kn(t[e]))return!0;return!1}function An(t){if(!t)return!0;var e,r=t[0];return t.length<=1?\"any\"!==r:\"==\"===r?Mn(t[1],t[2],\"==\"):\"!=\"===r?Ln(Mn(t[1],t[2],\"==\")):\"<\"===r||\">\"===r||\"<=\"===r||\">=\"===r?Mn(t[1],t[2],r):\"any\"===r?(e=t.slice(1),[\"any\"].concat(e.map(An))):\"all\"===r?[\"all\"].concat(t.slice(1).map(An)):\"none\"===r?[\"all\"].concat(t.slice(1).map(An).map(Ln)):\"in\"===r?Sn(t[1],t.slice(2)):\"!in\"===r?Ln(Sn(t[1],t.slice(2))):\"has\"===r?En(t[1]):\"!has\"===r?Ln(En(t[1])):\"within\"!==r||t}function Mn(t,e,r){switch(t){case\"$type\":return[\"filter-type-\"+r,e];case\"$id\":return[\"filter-id-\"+r,e];default:return[\"filter-\"+r,t,e]}}function Sn(t,e){if(0===e.length)return!1;switch(t){case\"$type\":return[\"filter-type-in\",[\"literal\",e]];case\"$id\":return[\"filter-id-in\",[\"literal\",e]];default:return e.length>200&&!e.some((function(t){return typeof t!=typeof e[0]}))?[\"filter-in-large\",t,[\"literal\",e.sort(Tn)]]:[\"filter-in-small\",t,[\"literal\",e]]}}function En(t){switch(t){case\"$type\":return!0;case\"$id\":return[\"filter-has-id\"];default:return[\"filter-has\",t]}}function Ln(t){return[\"!\",t]}function Cn(t){return bn(Nt(t.value))?mn(Ft({},t,{expressionContext:\"filter\",valueSpec:{value:\"boolean\"}})):Pn(t)}function Pn(t){var e=t.value,r=t.key;if(\"array\"!==Jr(e))return[new zt(r,e,\"array expected, \"+Jr(e)+\" found\")];var n,i=t.styleSpec,a=[];if(e.length<1)return[new zt(r,e,\"filter array must have at least 1 element\")];switch(a=a.concat(xn({key:r+\"[0]\",value:e[0],valueSpec:i.filter_operator,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec})),Bt(e[0])){case\"<\":case\"<=\":case\">\":case\">=\":e.length>=2&&\"$type\"===Bt(e[1])&&a.push(new zt(r,e,'\"$type\" cannot be use with operator \"'+e[0]+'\"'));case\"==\":case\"!=\":3!==e.length&&a.push(new zt(r,e,'filter array for operator \"'+e[0]+'\" must have 3 elements'));case\"in\":case\"!in\":e.length>=2&&\"string\"!==(n=Jr(e[1]))&&a.push(new zt(r+\"[1]\",e[1],\"string expected, \"+n+\" found\"));for(var o=2;o<e.length;o++)n=Jr(e[o]),\"$type\"===Bt(e[1])?a=a.concat(xn({key:r+\"[\"+o+\"]\",value:e[o],valueSpec:i.geometry_type,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec})):\"string\"!==n&&\"number\"!==n&&\"boolean\"!==n&&a.push(new zt(r+\"[\"+o+\"]\",e[o],\"string, number, or boolean expected, \"+n+\" found\"));break;case\"any\":case\"all\":case\"none\":for(var s=1;s<e.length;s++)a=a.concat(Pn({key:r+\"[\"+s+\"]\",value:e[s],style:t.style,styleSpec:t.styleSpec}));break;case\"has\":case\"!has\":n=Jr(e[1]),2!==e.length?a.push(new zt(r,e,'filter array for \"'+e[0]+'\" operator must have 2 elements')):\"string\"!==n&&a.push(new zt(r+\"[1]\",e[1],\"string expected, \"+n+\" found\"));break;case\"within\":n=Jr(e[1]),2!==e.length?a.push(new zt(r,e,'filter array for \"'+e[0]+'\" operator must have 2 elements')):\"object\"!==n&&a.push(new zt(r+\"[1]\",e[1],\"object expected, \"+n+\" found\"))}return a}function On(t,e){var r=t.key,n=t.style,i=t.styleSpec,a=t.value,o=t.objectKey,s=i[e+\"_\"+t.layerType];if(!s)return[];var l=o.match(/^(.*)-transition$/);if(\"paint\"===e&&l&&s[l[1]]&&s[l[1]].transition)return Un({key:r,value:a,valueSpec:i.transition,style:n,styleSpec:i});var u,c=t.valueSpec||s[o];if(!c)return[new zt(r,a,'unknown property \"'+o+'\"')];if(\"string\"===Jr(a)&&Yr(c)&&!c.tokens&&(u=/^{([^}]+)}$/.exec(a)))return[new zt(r,a,'\"'+o+'\" does not support interpolation syntax\\nUse an identity property function instead: `{ \"type\": \"identity\", \"property\": '+JSON.stringify(u[1])+\" }`.\")];var f=[];return\"symbol\"===t.layerType&&(\"text-field\"===o&&n&&!n.glyphs&&f.push(new zt(r,a,'use of \"text-field\" requires a style \"glyphs\" property')),\"text-font\"===o&&Kr(Nt(a))&&\"identity\"===Bt(a.type)&&f.push(new zt(r,a,'\"text-font\" does not support identity functions'))),f.concat(Un({key:t.key,value:a,valueSpec:c,style:n,styleSpec:i,expressionContext:\"property\",propertyType:e,propertyKey:o}))}function In(t){return On(t,\"paint\")}function Dn(t){return On(t,\"layout\")}function zn(t){var e=[],r=t.value,n=t.key,i=t.style,a=t.styleSpec;r.type||r.ref||e.push(new zt(n,r,'either \"type\" or \"ref\" is required'));var o,s=Bt(r.type),l=Bt(r.ref);if(r.id)for(var u=Bt(r.id),c=0;c<t.arrayIndex;c++){var f=i.layers[c];Bt(f.id)===u&&e.push(new zt(n,r.id,'duplicate layer id \"'+r.id+'\", previously used at line '+f.id.__line__))}if(\"ref\"in r)[\"type\",\"source\",\"source-layer\",\"filter\",\"layout\"].forEach((function(t){t in r&&e.push(new zt(n,r[t],'\"'+t+'\" is prohibited for ref layers'))})),i.layers.forEach((function(t){Bt(t.id)===l&&(o=t)})),o?o.ref?e.push(new zt(n,r.ref,\"ref cannot reference another ref layer\")):s=Bt(o.type):e.push(new zt(n,r.ref,'ref layer \"'+l+'\" not found'));else if(\"background\"!==s)if(r.source){var h=i.sources&&i.sources[r.source],p=h&&Bt(h.type);h?\"vector\"===p&&\"raster\"===s?e.push(new zt(n,r.source,'layer \"'+r.id+'\" requires a raster source')):\"raster\"===p&&\"raster\"!==s?e.push(new zt(n,r.source,'layer \"'+r.id+'\" requires a vector source')):\"vector\"!==p||r[\"source-layer\"]?\"raster-dem\"===p&&\"hillshade\"!==s?e.push(new zt(n,r.source,\"raster-dem source can only be used with layer type 'hillshade'.\")):\"line\"!==s||!r.paint||!r.paint[\"line-gradient\"]||\"geojson\"===p&&h.lineMetrics||e.push(new zt(n,r,'layer \"'+r.id+'\" specifies a line-gradient, which requires a GeoJSON source with `lineMetrics` enabled.')):e.push(new zt(n,r,'layer \"'+r.id+'\" must specify a \"source-layer\"')):e.push(new zt(n,r.source,'source \"'+r.source+'\" not found'))}else e.push(new zt(n,r,'missing required property \"source\"'));return e=e.concat(dn({key:n,value:r,valueSpec:a.layer,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec,objectElementValidators:{\"*\":function(){return[]},type:function(){return Un({key:n+\".type\",value:r.type,valueSpec:a.layer.type,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec,object:r,objectKey:\"type\"})},filter:Cn,layout:function(t){return dn({layer:r,key:t.key,value:t.value,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec,objectElementValidators:{\"*\":function(t){return Dn(Ft({layerType:s},t))}}})},paint:function(t){return dn({layer:r,key:t.key,value:t.value,style:t.style,styleSpec:t.styleSpec,objectElementValidators:{\"*\":function(t){return In(Ft({layerType:s},t))}}})}}})),e}function Rn(t){var e=t.value,r=t.key,n=Jr(e);return\"string\"!==n?[new zt(r,e,\"string expected, \"+n+\" found\")]:[]}var Fn={promoteId:function(t){var e=t.key,r=t.value;if(\"string\"===Jr(r))return Rn({key:e,value:r});var n=[];for(var i in r)n.push.apply(n,Rn({key:e+\".\"+i,value:r[i]}));return n}};function Bn(t){var e=t.value,r=t.key,n=t.styleSpec,i=t.style;if(!e.type)return[new zt(r,e,'\"type\" is required')];var a,o=Bt(e.type);switch(o){case\"vector\":case\"raster\":case\"raster-dem\":return dn({key:r,value:e,valueSpec:n[\"source_\"+o.replace(\"-\",\"_\")],style:t.style,styleSpec:n,objectElementValidators:Fn});case\"geojson\":if(a=dn({key:r,value:e,valueSpec:n.source_geojson,style:i,styleSpec:n,objectElementValidators:Fn}),e.cluster)for(var s in e.clusterProperties){var l=e.clusterProperties[s],u=l[0],c=l[1],f=\"string\"==typeof u?[u,[\"accumulated\"],[\"get\",s]]:u;a.push.apply(a,mn({key:r+\".\"+s+\".map\",value:c,expressionContext:\"cluster-map\"})),a.push.apply(a,mn({key:r+\".\"+s+\".reduce\",value:f,expressionContext:\"cluster-reduce\"}))}return a;case\"video\":return dn({key:r,value:e,valueSpec:n.source_video,style:i,styleSpec:n});case\"image\":return dn({key:r,value:e,valueSpec:n.source_image,style:i,styleSpec:n});case\"canvas\":return[new zt(r,null,\"Please use runtime APIs to add canvas sources, rather than including them in stylesheets.\",\"source.canvas\")];default:return xn({key:r+\".type\",value:e.type,valueSpec:{values:[\"vector\",\"raster\",\"raster-dem\",\"geojson\",\"video\",\"image\"]},style:i,styleSpec:n})}}function Nn(t){var e=t.value,r=t.styleSpec,n=r.light,i=t.style,a=[],o=Jr(e);if(void 0===e)return a;if(\"object\"!==o)return a.concat([new zt(\"light\",e,\"object expected, \"+o+\" found\")]);for(var s in e){var l=s.match(/^(.*)-transition$/);a=l&&n[l[1]]&&n[l[1]].transition?a.concat(Un({key:s,value:e[s],valueSpec:r.transition,style:i,styleSpec:r})):n[s]?a.concat(Un({key:s,value:e[s],valueSpec:n[s],style:i,styleSpec:r})):a.concat([new zt(s,e[s],'unknown property \"'+s+'\"')])}return a}var jn={\"*\":function(){return[]},array:vn,boolean:function(t){var e=t.value,r=t.key,n=Jr(e);return\"boolean\"!==n?[new zt(r,e,\"boolean expected, \"+n+\" found\")]:[]},number:gn,color:function(t){var e=t.key,r=t.value,n=Jr(r);return\"string\"!==n?[new zt(e,r,\"color expected, \"+n+\" found\")]:null===ae(r)?[new zt(e,r,'color expected, \"'+r+'\" found')]:[]},constants:Rt,enum:xn,filter:Cn,function:yn,layer:zn,object:dn,source:Bn,light:Nn,string:Rn,formatted:function(t){return 0===Rn(t).length?[]:mn(t)},resolvedImage:function(t){return 0===Rn(t).length?[]:mn(t)}};function Un(t){var e=t.value,r=t.valueSpec,n=t.styleSpec;return r.expression&&Kr(Bt(e))?yn(t):r.expression&&sn(Nt(e))?mn(t):r.type&&jn[r.type]?jn[r.type](t):dn(Ft({},t,{valueSpec:r.type?n[r.type]:r}))}function Vn(t){var e=t.value,r=t.key,n=Rn(t);return n.length||(-1===e.indexOf(\"{fontstack}\")&&n.push(new zt(r,e,'\"glyphs\" url must include a \"{fontstack}\" token')),-1===e.indexOf(\"{range}\")&&n.push(new zt(r,e,'\"glyphs\" url must include a \"{range}\" token'))),n}function Hn(t,e){void 0===e&&(e=Dt);var r=[];return r=r.concat(Un({key:\"\",value:t,valueSpec:e.$root,styleSpec:e,style:t,objectElementValidators:{glyphs:Vn,\"*\":function(){return[]}}})),t.constants&&(r=r.concat(Rt({key:\"constants\",value:t.constants,style:t,styleSpec:e}))),qn(r)}function qn(t){return[].concat(t).sort((function(t,e){return t.line-e.line}))}function Gn(t){return function(){for(var e=[],r=arguments.length;r--;)e[r]=arguments[r];return qn(t.apply(this,e))}}Hn.source=Gn(Bn),Hn.light=Gn(Nn),Hn.layer=Gn(zn),Hn.filter=Gn(Cn),Hn.paintProperty=Gn(In),Hn.layoutProperty=Gn(Dn);var Zn=Hn,Yn=Zn.light,Wn=Zn.paintProperty,Xn=Zn.layoutProperty;function Jn(t,e){var r=!1;if(e&&e.length)for(var n=0,i=e;n<i.length;n+=1){var a=i[n];t.fire(new Ot(new Error(a.message))),r=!0}return r}var Kn=Qn,$n=3;function Qn(t,e,r){var n=this.cells=[];if(t instanceof ArrayBuffer){this.arrayBuffer=t;var i=new Int32Array(this.arrayBuffer);t=i[0],e=i[1],r=i[2],this.d=e+2*r;for(var a=0;a<this.d*this.d;a++){var o=i[$n+a],s=i[$n+a+1];n.push(o===s?null:i.subarray(o,s))}var l=i[$n+n.length],u=i[$n+n.length+1];this.keys=i.subarray(l,u),this.bboxes=i.subarray(u),this.insert=this._insertReadonly}else{this.d=e+2*r;for(var c=0;c<this.d*this.d;c++)n.push([]);this.keys=[],this.bboxes=[]}this.n=e,this.extent=t,this.padding=r,this.scale=e/t,this.uid=0;var f=r/e*t;this.min=-f,this.max=t+f}Qn.prototype.insert=function(t,e,r,n,i){this._forEachCell(e,r,n,i,this._insertCell,this.uid++),this.keys.push(t),this.bboxes.push(e),this.bboxes.push(r),this.bboxes.push(n),this.bboxes.push(i)},Qn.prototype._insertReadonly=function(){throw\"Cannot insert into a GridIndex created from an ArrayBuffer.\"},Qn.prototype._insertCell=function(t,e,r,n,i,a){this.cells[i].push(a)},Qn.prototype.query=function(t,e,r,n,i){var a=this.min,o=this.max;if(t<=a&&e<=a&&o<=r&&o<=n&&!i)return Array.prototype.slice.call(this.keys);var s=[];return this._forEachCell(t,e,r,n,this._queryCell,s,{},i),s},Qn.prototype._queryCell=function(t,e,r,n,i,a,o,s){var l=this.cells[i];if(null!==l)for(var u=this.keys,c=this.bboxes,f=0;f<l.length;f++){var h=l[f];if(void 0===o[h]){var p=4*h;(s?s(c[p+0],c[p+1],c[p+2],c[p+3]):t<=c[p+2]&&e<=c[p+3]&&r>=c[p+0]&&n>=c[p+1])?(o[h]=!0,a.push(u[h])):o[h]=!1}}},Qn.prototype._forEachCell=function(t,e,r,n,i,a,o,s){for(var l=this._convertToCellCoord(t),u=this._convertToCellCoord(e),c=this._convertToCellCoord(r),f=this._convertToCellCoord(n),h=l;h<=c;h++)for(var p=u;p<=f;p++){var d=this.d*p+h;if((!s||s(this._convertFromCellCoord(h),this._convertFromCellCoord(p),this._convertFromCellCoord(h+1),this._convertFromCellCoord(p+1)))&&i.call(this,t,e,r,n,d,a,o,s))return}},Qn.prototype._convertFromCellCoord=function(t){return(t-this.padding)/this.scale},Qn.prototype._convertToCellCoord=function(t){return Math.max(0,Math.min(this.d-1,Math.floor(t*this.scale)+this.padding))},Qn.prototype.toArrayBuffer=function(){if(this.arrayBuffer)return this.arrayBuffer;for(var t=this.cells,e=$n+this.cells.length+1+1,r=0,n=0;n<this.cells.length;n++)r+=this.cells[n].length;var i=new Int32Array(e+r+this.keys.length+this.bboxes.length);i[0]=this.extent,i[1]=this.n,i[2]=this.padding;for(var a=e,o=0;o<t.length;o++){var s=t[o];i[$n+o]=a,i.set(s,a),a+=s.length}return i[$n+t.length]=a,i.set(this.keys,a),a+=this.keys.length,i[$n+t.length+1]=a,i.set(this.bboxes,a),a+=this.bboxes.length,i.buffer};var ti=self.ImageData,ei=self.ImageBitmap,ri={};function ni(t,e,r){void 0===r&&(r={}),Object.defineProperty(e,\"_classRegistryKey\",{value:t,writeable:!1}),ri[t]={klass:e,omit:r.omit||[],shallow:r.shallow||[]}}for(var ii in ni(\"Object\",Object),Kn.serialize=function(t,e){var r=t.toArrayBuffer();return e&&e.push(r),{buffer:r}},Kn.deserialize=function(t){return new Kn(t.buffer)},ni(\"Grid\",Kn),ni(\"Color\",oe),ni(\"Error\",Error),ni(\"ResolvedImage\",ce),ni(\"StylePropertyFunction\",hn),ni(\"StyleExpression\",on,{omit:[\"_evaluator\"]}),ni(\"ZoomDependentExpression\",cn),ni(\"ZoomConstantExpression\",un),ni(\"CompoundExpression\",Ae,{omit:[\"_evaluate\"]}),jr)jr[ii]._classRegistryKey||ni(\"Expression_\"+ii,jr[ii]);function ai(t){return t&&\"undefined\"!=typeof ArrayBuffer&&(t instanceof ArrayBuffer||t.constructor&&\"ArrayBuffer\"===t.constructor.name)}function oi(t){return ei&&t instanceof ei}function si(t,e){if(null==t||\"boolean\"==typeof t||\"number\"==typeof t||\"string\"==typeof t||t instanceof Boolean||t instanceof Number||t instanceof String||t instanceof Date||t instanceof RegExp)return t;if(ai(t)||oi(t))return e&&e.push(t),t;if(ArrayBuffer.isView(t)){var r=t;return e&&e.push(r.buffer),r}if(t instanceof ti)return e&&e.push(t.data.buffer),t;if(Array.isArray(t)){for(var n=[],i=0,a=t;i<a.length;i+=1){var o=a[i];n.push(si(o,e))}return 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\"+e);if(r.deserialize)return r.deserialize(t);for(var n=Object.create(r.prototype),i=0,a=Object.keys(t);i<a.length;i+=1){var o=a[i];if(\"$name\"!==o){var s=t[o];n[o]=ri[e].shallow.indexOf(o)>=0?s:li(s)}}return n}throw new Error(\"can't deserialize object of type \"+typeof t)}var ui=function(){this.first=!0};ui.prototype.update=function(t,e){var r=Math.floor(t);return this.first?(this.first=!1,this.lastIntegerZoom=r,this.lastIntegerZoomTime=0,this.lastZoom=t,this.lastFloorZoom=r,!0):(this.lastFloorZoom>r?(this.lastIntegerZoom=r+1,this.lastIntegerZoomTime=e):this.lastFloorZoom<r&&(this.lastIntegerZoom=r,this.lastIntegerZoomTime=e),t!==this.lastZoom&&(this.lastZoom=t,this.lastFloorZoom=r,!0))};var ci={\"Latin-1 Supplement\":function(t){return t>=128&&t<=255},Arabic:function(t){return t>=1536&&t<=1791},\"Arabic Supplement\":function(t){return t>=1872&&t<=1919},\"Arabic Extended-A\":function(t){return t>=2208&&t<=2303},\"Hangul Jamo\":function(t){return t>=4352&&t<=4607},\"Unified Canadian 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lo(t,e){return{\"text-opacity\":[\"opacity\"],\"icon-opacity\":[\"opacity\"],\"text-color\":[\"fill_color\"],\"icon-color\":[\"fill_color\"],\"text-halo-color\":[\"halo_color\"],\"icon-halo-color\":[\"halo_color\"],\"text-halo-blur\":[\"halo_blur\"],\"icon-halo-blur\":[\"halo_blur\"],\"text-halo-width\":[\"halo_width\"],\"icon-halo-width\":[\"halo_width\"],\"line-gap-width\":[\"gapwidth\"],\"line-pattern\":[\"pattern_to\",\"pattern_from\",\"pixel_ratio_to\",\"pixel_ratio_from\"],\"fill-pattern\":[\"pattern_to\",\"pattern_from\",\"pixel_ratio_to\",\"pixel_ratio_from\"],\"fill-extrusion-pattern\":[\"pattern_to\",\"pattern_from\",\"pixel_ratio_to\",\"pixel_ratio_from\"]}[t]||[t.replace(e+\"-\",\"\").replace(/-/g,\"_\")]}function uo(t,e,r){var n={color:{source:xa,composite:ba},number:{source:da,composite:xa}},i=function(t){return{\"line-pattern\":{source:na,composite:na},\"fill-pattern\":{source:na,composite:na},\"fill-extrusion-pattern\":{source:na,composite:na}}[t]}(t);return i&&i[r]||n[e][r]}so.prototype.populatePaintArrays=function(t,e,r,n,i,a){for(var o in this.programConfigurations)this.programConfigurations[o].populatePaintArrays(t,e,n,i,a);void 0!==e.id&&this._featureMap.add(e.id,r,this._bufferOffset,t),this._bufferOffset=t,this.needsUpload=!0},so.prototype.updatePaintArrays=function(t,e,r,n){for(var i=0,a=r;i<a.length;i+=1){var o=a[i];this.needsUpload=this.programConfigurations[o.id].updatePaintArrays(t,this._featureMap,e,o,n)||this.needsUpload}},so.prototype.get=function(t){return this.programConfigurations[t]},so.prototype.upload=function(t){if(this.needsUpload){for(var e in this.programConfigurations)this.programConfigurations[e].upload(t);this.needsUpload=!1}},so.prototype.destroy=function(){for(var t in this.programConfigurations)this.programConfigurations[t].destroy()},ni(\"ConstantBinder\",eo),ni(\"CrossFadedConstantBinder\",ro),ni(\"SourceExpressionBinder\",no),ni(\"CrossFadedCompositeBinder\",ao),ni(\"CompositeExpressionBinder\",io),ni(\"ProgramConfiguration\",oo,{omit:[\"_buffers\"]}),ni(\"ProgramConfigurationSet\",so);var co=8192;var fo,ho=(fo=15,{min:-1*Math.pow(2,fo-1),max:Math.pow(2,fo-1)-1});function po(t){for(var e=co/t.extent,r=t.loadGeometry(),n=0;n<r.length;n++)for(var i=r[n],a=0;a<i.length;a++){var o=i[a];o.x=Math.round(o.x*e),o.y=Math.round(o.y*e),(o.x<ho.min||o.x>ho.max||o.y<ho.min||o.y>ho.max)&&(w(\"Geometry exceeds allowed extent, reduce your vector tile buffer size\"),o.x=u(o.x,ho.min,ho.max),o.y=u(o.y,ho.min,ho.max))}return r}function vo(t,e,r,n,i){t.emplaceBack(2*e+(n+1)/2,2*r+(i+1)/2)}var go=function(t){this.zoom=t.zoom,this.overscaling=t.overscaling,this.layers=t.layers,this.layerIds=this.layers.map((function(t){return t.id})),this.index=t.index,this.hasPattern=!1,this.layoutVertexArray=new Qi,this.indexArray=new fa,this.segments=new Oa,this.programConfigurations=new so(Pa,t.layers,t.zoom),this.stateDependentLayerIds=this.layers.filter((function(t){return t.isStateDependent()})).map((function(t){return t.id}))};function yo(t,e){for(var r=0;r<t.length;r++)if(Mo(e,t[r]))return!0;for(var n=0;n<e.length;n++)if(Mo(t,e[n]))return!0;return!!_o(t,e)}function mo(t,e,r){return!!Mo(t,e)||!!To(e,t,r)}function xo(t,e){if(1===t.length)return Ao(e,t[0]);for(var r=0;r<e.length;r++)for(var n=e[r],i=0;i<n.length;i++)if(Mo(t,n[i]))return!0;for(var a=0;a<t.length;a++)if(Ao(e,t[a]))return!0;for(var o=0;o<e.length;o++)if(_o(t,e[o]))return!0;return!1}function bo(t,e,r){if(t.length>1){if(_o(t,e))return!0;for(var n=0;n<e.length;n++)if(To(e[n],t,r))return!0}for(var i=0;i<t.length;i++)if(To(t[i],e,r))return!0;return!1}function _o(t,e){if(0===t.length||0===e.length)return!1;for(var r=0;r<t.length-1;r++)for(var n=t[r],i=t[r+1],a=0;a<e.length-1;a++)if(wo(n,i,e[a],e[a+1]))return!0;return!1}function wo(t,e,r,n){return T(t,r,n)!==T(e,r,n)&&T(t,e,r)!==T(t,e,n)}function To(t,e,r){var n=r*r;if(1===e.length)return t.distSqr(e[0])<n;for(var i=1;i<e.length;i++)if(ko(t,e[i-1],e[i])<n)return!0;return!1}function ko(t,e,r){var n=e.distSqr(r);if(0===n)return t.distSqr(e);var i=((t.x-e.x)*(r.x-e.x)+(t.y-e.y)*(r.y-e.y))/n;return i<0?t.distSqr(e):i>1?t.distSqr(r):t.distSqr(r.sub(e)._mult(i)._add(e))}function Ao(t,e){for(var r,n,i,a=!1,o=0;o<t.length;o++)for(var s=0,l=(r=t[o]).length-1;s<r.length;l=s++)n=r[s],i=r[l],n.y>e.y!=i.y>e.y&&e.x<(i.x-n.x)*(e.y-n.y)/(i.y-n.y)+n.x&&(a=!a);return a}function Mo(t,e){for(var r=!1,n=0,i=t.length-1;n<t.length;i=n++){var a=t[n],o=t[i];a.y>e.y!=o.y>e.y&&e.x<(o.x-a.x)*(e.y-a.y)/(o.y-a.y)+a.x&&(r=!r)}return r}function So(t,e,r){var n=r[0],i=r[2];if(t.x<n.x&&e.x<n.x||t.x>i.x&&e.x>i.x||t.y<n.y&&e.y<n.y||t.y>i.y&&e.y>i.y)return!1;var a=T(t,e,r[0]);return a!==T(t,e,r[1])||a!==T(t,e,r[2])||a!==T(t,e,r[3])}function Eo(t,e,r){var n=e.paint.get(t).value;return\"constant\"===n.kind?n.value:r.programConfigurations.get(e.id).getMaxValue(t)}function Lo(t){return Math.sqrt(t[0]*t[0]+t[1]*t[1])}function Co(t,e,r,n,i){if(!e[0]&&!e[1])return t;var o=a.convert(e)._mult(i);\"viewport\"===r&&o._rotate(-n);for(var s=[],l=0;l<t.length;l++){var u=t[l];s.push(u.sub(o))}return s}go.prototype.populate=function(t,e,r){var n=this.layers[0],i=[],a=null;\"circle\"===n.type&&(a=n.layout.get(\"circle-sort-key\"));for(var o=0,s=t;o<s.length;o+=1){var l=s[o],u=l.feature,c=l.id,f=l.index,h=l.sourceLayerIndex,p=this.layers[0]._featureFilter.needGeometry,d={type:u.type,id:c,properties:u.properties,geometry:p?po(u):[]};if(this.layers[0]._featureFilter.filter(new Pi(this.zoom),d,r)){p||(d.geometry=po(u));var v=a?a.evaluate(d,{},r):void 0,g={id:c,properties:u.properties,type:u.type,sourceLayerIndex:h,index:f,geometry:d.geometry,patterns:{},sortKey:v};i.push(g)}}a&&i.sort((function(t,e){return t.sortKey-e.sortKey}));for(var y=0,m=i;y<m.length;y+=1){var x=m[y],b=x,_=b.geometry,w=b.index,T=b.sourceLayerIndex,k=t[w].feature;this.addFeature(x,_,w,r),e.featureIndex.insert(k,_,w,T,this.index)}},go.prototype.update=function(t,e,r){this.stateDependentLayers.length&&this.programConfigurations.updatePaintArrays(t,e,this.stateDependentLayers,r)},go.prototype.isEmpty=function(){return 0===this.layoutVertexArray.length},go.prototype.uploadPending=function(){return!this.uploaded||this.programConfigurations.needsUpload},go.prototype.upload=function(t){this.uploaded||(this.layoutVertexBuffer=t.createVertexBuffer(this.layoutVertexArray,Pa),this.indexBuffer=t.createIndexBuffer(this.indexArray)),this.programConfigurations.upload(t),this.uploaded=!0},go.prototype.destroy=function(){this.layoutVertexBuffer&&(this.layoutVertexBuffer.destroy(),this.indexBuffer.destroy(),this.programConfigurations.destroy(),this.segments.destroy())},go.prototype.addFeature=function(t,e,r,n){for(var i=0,a=e;i<a.length;i+=1)for(var o=0,s=a[i];o<s.length;o+=1){var l=s[o],u=l.x,c=l.y;if(!(u<0||u>=co||c<0||c>=co)){var f=this.segments.prepareSegment(4,this.layoutVertexArray,this.indexArray,t.sortKey),h=f.vertexLength;vo(this.layoutVertexArray,u,c,-1,-1),vo(this.layoutVertexArray,u,c,1,-1),vo(this.layoutVertexArray,u,c,1,1),vo(this.layoutVertexArray,u,c,-1,1),this.indexArray.emplaceBack(h,h+1,h+2),this.indexArray.emplaceBack(h,h+3,h+2),f.vertexLength+=4,f.primitiveLength+=2}}this.programConfigurations.populatePaintArrays(this.layoutVertexArray.length,t,r,{},n)},ni(\"CircleBucket\",go,{omit:[\"layers\"]});var Po=new Gi({\"circle-sort-key\":new Ui(Dt.layout_circle[\"circle-sort-key\"])}),Oo={paint:new Gi({\"circle-radius\":new Ui(Dt.paint_circle[\"circle-radius\"]),\"circle-color\":new Ui(Dt.paint_circle[\"circle-color\"]),\"circle-blur\":new Ui(Dt.paint_circle[\"circle-blur\"]),\"circle-opacity\":new Ui(Dt.paint_circle[\"circle-opacity\"]),\"circle-translate\":new ji(Dt.paint_circle[\"circle-translate\"]),\"circle-translate-anchor\":new 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t[0]=x*n+b*s+_*f+w*v,t[1]=x*i+b*l+_*h+w*g,t[2]=x*a+b*u+_*p+w*y,t[3]=x*o+b*c+_*d+w*m,x=r[4],b=r[5],_=r[6],w=r[7],t[4]=x*n+b*s+_*f+w*v,t[5]=x*i+b*l+_*h+w*g,t[6]=x*a+b*u+_*p+w*y,t[7]=x*o+b*c+_*d+w*m,x=r[8],b=r[9],_=r[10],w=r[11],t[8]=x*n+b*s+_*f+w*v,t[9]=x*i+b*l+_*h+w*g,t[10]=x*a+b*u+_*p+w*y,t[11]=x*o+b*c+_*d+w*m,x=r[12],b=r[13],_=r[14],w=r[15],t[12]=x*n+b*s+_*f+w*v,t[13]=x*i+b*l+_*h+w*g,t[14]=x*a+b*u+_*p+w*y,t[15]=x*o+b*c+_*d+w*m,t}Math.hypot||(Math.hypot=function(){for(var t=arguments,e=0,r=arguments.length;r--;)e+=t[r]*t[r];return Math.sqrt(e)});var Ro=zo;var Fo,Bo=function(t,e,r){return t[0]=e[0]-r[0],t[1]=e[1]-r[1],t[2]=e[2]-r[2],t};function No(t,e,r){var n=e[0],i=e[1],a=e[2],o=e[3];return t[0]=r[0]*n+r[4]*i+r[8]*a+r[12]*o,t[1]=r[1]*n+r[5]*i+r[9]*a+r[13]*o,t[2]=r[2]*n+r[6]*i+r[10]*a+r[14]*o,t[3]=r[3]*n+r[7]*i+r[11]*a+r[15]*o,t}Fo=new Io(3),Io!=Float32Array&&(Fo[0]=0,Fo[1]=0,Fo[2]=0),function(){var t=new Io(4);Io!=Float32Array&&(t[0]=0,t[1]=0,t[2]=0,t[3]=0)}();var jo=function(t){var e=t[0],r=t[1];return e*e+r*r},Uo=(function(){var t=new Io(2);Io!=Float32Array&&(t[0]=0,t[1]=0)}(),function(t){function e(e){t.call(this,e,Oo)}return t&&(e.__proto__=t),e.prototype=Object.create(t&&t.prototype),e.prototype.constructor=e,e.prototype.createBucket=function(t){return new go(t)},e.prototype.queryRadius=function(t){var e=t;return Eo(\"circle-radius\",this,e)+Eo(\"circle-stroke-width\",this,e)+Lo(this.paint.get(\"circle-translate\"))},e.prototype.queryIntersectsFeature=function(t,e,r,n,i,a,o,s){for(var l=Co(t,this.paint.get(\"circle-translate\"),this.paint.get(\"circle-translate-anchor\"),a.angle,o),u=this.paint.get(\"circle-radius\").evaluate(e,r)+this.paint.get(\"circle-stroke-width\").evaluate(e,r),c=\"map\"===this.paint.get(\"circle-pitch-alignment\"),f=c?l:function(t,e){return t.map((function(t){return Vo(t,e)}))}(l,s),h=c?u*o:u,p=0,d=n;p<d.length;p+=1)for(var v=0,g=d[p];v<g.length;v+=1){var y=g[v],m=c?y:Vo(y,s),x=h,b=No([],[y.x,y.y,0,1],s);if(\"viewport\"===this.paint.get(\"circle-pitch-scale\")&&\"map\"===this.paint.get(\"circle-pitch-alignment\")?x*=b[3]/a.cameraToCenterDistance:\"map\"===this.paint.get(\"circle-pitch-scale\")&&\"viewport\"===this.paint.get(\"circle-pitch-alignment\")&&(x*=a.cameraToCenterDistance/b[3]),mo(f,m,x))return!0}return!1},e}(Yi));function Vo(t,e){var r=No([],[t.x,t.y,0,1],e);return new a(r[0]/r[3],r[1]/r[3])}var Ho=function(t){function e(){t.apply(this,arguments)}return t&&(e.__proto__=t),e.prototype=Object.create(t&&t.prototype),e.prototype.constructor=e,e}(go);function qo(t,e,r,n){var i=e.width,a=e.height;if(n){if(n instanceof Uint8ClampedArray)n=new Uint8Array(n.buffer);else if(n.length!==i*a*r)throw new RangeError(\"mismatched image size\")}else n=new Uint8Array(i*a*r);return t.width=i,t.height=a,t.data=n,t}function Go(t,e,r){var n=e.width,i=e.height;if(n!==t.width||i!==t.height){var a=qo({},{width:n,height:i},r);Zo(t,a,{x:0,y:0},{x:0,y:0},{width:Math.min(t.width,n),height:Math.min(t.height,i)},r),t.width=n,t.height=i,t.data=a.data}}function Zo(t,e,r,n,i,a){if(0===i.width||0===i.height)return e;if(i.width>t.width||i.height>t.height||r.x>t.width-i.width||r.y>t.height-i.height)throw new RangeError(\"out of range source coordinates for image copy\");if(i.width>e.width||i.height>e.height||n.x>e.width-i.width||n.y>e.height-i.height)throw new RangeError(\"out of range destination coordinates for image copy\");for(var o=t.data,s=e.data,l=0;l<i.height;l++)for(var u=((r.y+l)*t.width+r.x)*a,c=((n.y+l)*e.width+n.x)*a,f=0;f<i.width*a;f++)s[c+f]=o[u+f];return e}ni(\"HeatmapBucket\",Ho,{omit:[\"layers\"]});var Yo=function(t,e){qo(this,t,1,e)};Yo.prototype.resize=function(t){Go(this,t,1)},Yo.prototype.clone=function(){return new Yo({width:this.width,height:this.height},new Uint8Array(this.data))},Yo.copy=function(t,e,r,n,i){Zo(t,e,r,n,i,1)};var Wo=function(t,e){qo(this,t,4,e)};Wo.prototype.resize=function(t){Go(this,t,4)},Wo.prototype.replace=function(t,e){e?this.data.set(t):t instanceof Uint8ClampedArray?this.data=new Uint8Array(t.buffer):this.data=t},Wo.prototype.clone=function(){return new Wo({width:this.width,height:this.height},new Uint8Array(this.data))},Wo.copy=function(t,e,r,n,i){Zo(t,e,r,n,i,4)},ni(\"AlphaImage\",Yo),ni(\"RGBAImage\",Wo);var Xo={paint:new Gi({\"heatmap-radius\":new Ui(Dt.paint_heatmap[\"heatmap-radius\"]),\"heatmap-weight\":new Ui(Dt.paint_heatmap[\"heatmap-weight\"]),\"heatmap-intensity\":new ji(Dt.paint_heatmap[\"heatmap-intensity\"]),\"heatmap-color\":new qi(Dt.paint_heatmap[\"heatmap-color\"]),\"heatmap-opacity\":new ji(Dt.paint_heatmap[\"heatmap-opacity\"])})};function Jo(t,e){for(var r=new Uint8Array(1024),n={},i=0,a=0;i<256;i++,a+=4){n[e]=i/255;var o=t.evaluate(n);r[a+0]=Math.floor(255*o.r/o.a),r[a+1]=Math.floor(255*o.g/o.a),r[a+2]=Math.floor(255*o.b/o.a),r[a+3]=Math.floor(255*o.a)}return new Wo({width:256,height:1},r)}var Ko=function(t){function e(e){t.call(this,e,Xo),this._updateColorRamp()}return t&&(e.__proto__=t),e.prototype=Object.create(t&&t.prototype),e.prototype.constructor=e,e.prototype.createBucket=function(t){return new Ho(t)},e.prototype._handleSpecialPaintPropertyUpdate=function(t){\"heatmap-color\"===t&&this._updateColorRamp()},e.prototype._updateColorRamp=function(){var t=this._transitionablePaint._values[\"heatmap-color\"].value.expression;this.colorRamp=Jo(t,\"heatmapDensity\"),this.colorRampTexture=null},e.prototype.resize=function(){this.heatmapFbo&&(this.heatmapFbo.destroy(),this.heatmapFbo=null)},e.prototype.queryRadius=function(){return 0},e.prototype.queryIntersectsFeature=function(){return!1},e.prototype.hasOffscreenPass=function(){return 0!==this.paint.get(\"heatmap-opacity\")&&\"none\"!==this.visibility},e}(Yi),$o={paint:new Gi({\"hillshade-illumination-direction\":new 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j=c.add(d.sub(c)._mult(f/N)._round());this.updateDistance(c,j),this.addCurrentVertex(j,g,0,0,h),c=j}}}}},cl.prototype.addCurrentVertex=function(t,e,r,n,i,a){void 0===a&&(a=!1);var o=e.x+e.y*r,s=e.y-e.x*r,l=-e.x+e.y*n,u=-e.y-e.x*n;this.addHalfVertex(t,o,s,a,!1,r,i),this.addHalfVertex(t,l,u,a,!0,-n,i),this.distance>ul/2&&0===this.totalDistance&&(this.distance=0,this.addCurrentVertex(t,e,r,n,i,a))},cl.prototype.addHalfVertex=function(t,e,r,n,i,a,o){var s=t.x,l=t.y,u=.5*this.scaledDistance;this.layoutVertexArray.emplaceBack((s<<1)+(n?1:0),(l<<1)+(i?1:0),Math.round(63*e)+128,Math.round(63*r)+128,1+(0===a?0:a<0?-1:1)|(63&u)<<2,u>>6);var 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E=function(n,i,l,u){var h=Fu(n.stretch-x,b,c,t.left),p=Bu(n.fixed-T,k,n.stretch,v),d=Fu(i.stretch-_,w,f,t.top),y=Bu(i.fixed-A,M,i.stretch,g),m=Fu(l.stretch-x,b,c,t.left),S=Bu(l.fixed-T,k,l.stretch,v),E=Fu(u.stretch-_,w,f,t.top),L=Bu(u.fixed-A,M,u.stretch,g),C=new a(h,d),P=new a(m,d),O=new a(m,E),I=new a(h,E),D=new a(p/s,y/s),z=new a(S/s,L/s),R=e*Math.PI/180;if(R){var F=Math.sin(R),B=Math.cos(R),N=[B,-F,F,B];C._matMult(N),P._matMult(N),I._matMult(N),O._matMult(N)}var j=n.stretch+n.fixed,U=l.stretch+l.fixed,V=i.stretch+i.fixed,H=u.stretch+u.fixed;return{tl:C,tr:P,bl:I,br:O,tex:{x:o.paddedRect.x+Iu+j,y:o.paddedRect.y+Iu+V,w:U-j,h:H-V},writingMode:void 0,glyphOffset:[0,0],sectionIndex:0,pixelOffsetTL:D,pixelOffsetBR:z,minFontScaleX:k/s/c,minFontScaleY:M/s/f,isSDF:r}};if(n&&(o.stretchX||o.stretchY))for(var L=Ru(h,y,v),C=Ru(p,m,g),P=0;P<L.length-1;P++)for(var O=L[P],I=L[P+1],D=0;D<C.length-1;D++){var z=C[D],R=C[D+1];i.push(E(O,z,I,R))}else 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Reduce your \"text-size\".'):\"composite\"===y.kind&&((m=[bu*d.compositeTextSizes[0].evaluate(s,{},v),bu*d.compositeTextSizes[1].evaluate(s,{},v)])[0]>Ju||m[1]>Ju)&&w(t.layerIds[0]+': Value for \"text-size\" is >= '+Xu+'. Reduce your \"text-size\".'),t.addSymbols(t.text,g,m,l,o,s,c,e,u.lineStartIndex,u.lineLength,p,v);for(var x=0,b=f;x<b.length;x+=1)h[b[x]]=t.text.placedSymbolArray.length-1;return 4*g.length}function $u(t){for(var e in t)return t[e];return null}function Qu(t,e,r,n){var i=t.compareText;if(e in i){for(var a=i[e],o=a.length-1;o>=0;o--)if(n.dist(a[o])<r)return!0}else i[e]=[];return i[e].push(n),!1}var tc=Js.VectorTileFeature.types,ec=[{name:\"a_fade_opacity\",components:1,type:\"Uint8\",offset:0}];function rc(t,e,r,n,i,a,o,s,l,u,c,f,h){var p=s?Math.min(Ju,Math.round(s[0])):0,d=s?Math.min(Ju,Math.round(s[1])):0;t.emplaceBack(e,r,Math.round(32*n),Math.round(32*i),a,o,(p<<1)+(l?1:0),d,16*u,16*c,256*f,256*h)}function nc(t,e,r){t.emplaceBack(e.x,e.y,r),t.emplaceBack(e.x,e.y,r),t.emplaceBack(e.x,e.y,r),t.emplaceBack(e.x,e.y,r)}function ic(t){for(var e=0,r=t.sections;e<r.length;e+=1)if(yi(r[e].text))return!0;return!1}var ac=function(t){this.layoutVertexArray=new ia,this.indexArray=new 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Lc(t.lng,t.lat):Lc.convert(t),this},Sc.prototype.extend=function(t){var e,r,n=this._sw,i=this._ne;if(t instanceof Lc)e=t,r=t;else{if(!(t instanceof Sc)){if(Array.isArray(t)){if(4===t.length||t.every(Array.isArray)){var a=t;return this.extend(Sc.convert(a))}var o=t;return this.extend(Lc.convert(o))}return this}if(e=t._sw,r=t._ne,!e||!r)return this}return n||i?(n.lng=Math.min(e.lng,n.lng),n.lat=Math.min(e.lat,n.lat),i.lng=Math.max(r.lng,i.lng),i.lat=Math.max(r.lat,i.lat)):(this._sw=new Lc(e.lng,e.lat),this._ne=new Lc(r.lng,r.lat)),this},Sc.prototype.getCenter=function(){return new Lc((this._sw.lng+this._ne.lng)/2,(this._sw.lat+this._ne.lat)/2)},Sc.prototype.getSouthWest=function(){return this._sw},Sc.prototype.getNorthEast=function(){return this._ne},Sc.prototype.getNorthWest=function(){return new Lc(this.getWest(),this.getNorth())},Sc.prototype.getSouthEast=function(){return new Lc(this.getEast(),this.getSouth())},Sc.prototype.getWest=function(){return 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Lc(c(this.lng,-180,180),this.lat)},Lc.prototype.toArray=function(){return[this.lng,this.lat]},Lc.prototype.toString=function(){return\"LngLat(\"+this.lng+\", \"+this.lat+\")\"},Lc.prototype.distanceTo=function(t){var e=Math.PI/180,r=this.lat*e,n=t.lat*e,i=Math.sin(r)*Math.sin(n)+Math.cos(r)*Math.cos(n)*Math.cos((t.lng-this.lng)*e);return Ec*Math.acos(Math.min(i,1))},Lc.prototype.toBounds=function(t){void 0===t&&(t=0);var e=360*t/40075017,r=e/Math.cos(Math.PI/180*this.lat);return new Sc(new Lc(this.lng-r,this.lat-e),new Lc(this.lng+r,this.lat+e))},Lc.convert=function(t){if(t instanceof Lc)return t;if(Array.isArray(t)&&(2===t.length||3===t.length))return new Lc(Number(t[0]),Number(t[1]));if(!Array.isArray(t)&&\"object\"==typeof t&&null!==t)return new Lc(Number(\"lng\"in t?t.lng:t.lon),Number(t.lat));throw new Error(\"`LngLatLike` argument must be specified as a LngLat instance, an object {lng: <lng>, lat: <lat>}, an object {lon: <lng>, lat: <lat>}, or an array of [<lng>, <lat>]\")};var Cc=2*Math.PI*Ec;function Pc(t){return Cc*Math.cos(t*Math.PI/180)}function Oc(t){return(180+t)/360}function Ic(t){return(180-180/Math.PI*Math.log(Math.tan(Math.PI/4+t*Math.PI/360)))/360}function Dc(t,e){return t/Pc(e)}function zc(t){var e=180-360*t;return 360/Math.PI*Math.atan(Math.exp(e*Math.PI/180))-90}var Rc=function(t,e,r){void 0===r&&(r=0),this.x=+t,this.y=+e,this.z=+r};Rc.fromLngLat=function(t,e){void 0===e&&(e=0);var r=Lc.convert(t);return new Rc(Oc(r.lng),Ic(r.lat),Dc(e,r.lat))},Rc.prototype.toLngLat=function(){return new Lc(360*this.x-180,zc(this.y))},Rc.prototype.toAltitude=function(){return t=this.z,e=this.y,t*Pc(zc(e));var t,e},Rc.prototype.meterInMercatorCoordinateUnits=function(){return 1/Cc*(t=zc(this.y),1/Math.cos(t*Math.PI/180));var t};var Fc=function(t,e,r){this.z=t,this.x=e,this.y=r,this.key=jc(0,t,t,e,r)};Fc.prototype.equals=function(t){return this.z===t.z&&this.x===t.x&&this.y===t.y},Fc.prototype.url=function(t,e){var 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Nc(this.overscaledZ+1,this.wrap,this.canonical.z,this.canonical.x,this.canonical.y)];var e=this.canonical.z+1,r=2*this.canonical.x,n=2*this.canonical.y;return[new Nc(e,this.wrap,e,r,n),new Nc(e,this.wrap,e,r+1,n),new Nc(e,this.wrap,e,r,n+1),new Nc(e,this.wrap,e,r+1,n+1)]},Nc.prototype.isLessThan=function(t){return this.wrap<t.wrap||!(this.wrap>t.wrap)&&(this.overscaledZ<t.overscaledZ||!(this.overscaledZ>t.overscaledZ)&&(this.canonical.x<t.canonical.x||!(this.canonical.x>t.canonical.x)&&this.canonical.y<t.canonical.y))},Nc.prototype.wrapped=function(){return new Nc(this.overscaledZ,0,this.canonical.z,this.canonical.x,this.canonical.y)},Nc.prototype.unwrapTo=function(t){return new Nc(this.overscaledZ,t,this.canonical.z,this.canonical.x,this.canonical.y)},Nc.prototype.overscaleFactor=function(){return Math.pow(2,this.overscaledZ-this.canonical.z)},Nc.prototype.toUnwrapped=function(){return new Bc(this.wrap,this.canonical)},Nc.prototype.toString=function(){return 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Valid types include \"mapbox\" and \"terrarium\".');this.stride=e.height;var n=this.dim=e.height-2;this.data=new Uint32Array(e.data.buffer),this.encoding=r||\"mapbox\";for(var i=0;i<n;i++)this.data[this._idx(-1,i)]=this.data[this._idx(0,i)],this.data[this._idx(n,i)]=this.data[this._idx(n-1,i)],this.data[this._idx(i,-1)]=this.data[this._idx(i,0)],this.data[this._idx(i,n)]=this.data[this._idx(i,n-1)];this.data[this._idx(-1,-1)]=this.data[this._idx(0,0)],this.data[this._idx(n,-1)]=this.data[this._idx(n-1,0)],this.data[this._idx(-1,n)]=this.data[this._idx(0,n-1)],this.data[this._idx(n,n)]=this.data[this._idx(n-1,n-1)]};Uc.prototype.get=function(t,e){var r=new Uint8Array(this.data.buffer),n=4*this._idx(t,e);return(\"terrarium\"===this.encoding?this._unpackTerrarium:this._unpackMapbox)(r[n],r[n+1],r[n+2])},Uc.prototype.getUnpackVector=function(){return\"terrarium\"===this.encoding?[256,1,1/256,32768]:[6553.6,25.6,.1,1e4]},Uc.prototype._idx=function(t,e){if(t<-1||t>=this.dim+1||e<-1||e>=this.dim+1)throw new RangeError(\"out of range source coordinates for DEM data\");return(e+1)*this.stride+(t+1)},Uc.prototype._unpackMapbox=function(t,e,r){return(256*t*256+256*e+r)/10-1e4},Uc.prototype._unpackTerrarium=function(t,e,r){return 256*t+e+r/256-32768},Uc.prototype.getPixels=function(){return new Wo({width:this.stride,height:this.stride},new Uint8Array(this.data.buffer))},Uc.prototype.backfillBorder=function(t,e,r){if(this.dim!==t.dim)throw new Error(\"dem dimension mismatch\");var n=e*this.dim,i=e*this.dim+this.dim,a=r*this.dim,o=r*this.dim+this.dim;switch(e){case-1:n=i-1;break;case 1:i=n+1}switch(r){case-1:a=o-1;break;case 1:o=a+1}for(var s=-e*this.dim,l=-r*this.dim,u=a;u<o;u++)for(var c=n;c<i;c++)this.data[this._idx(c,u)]=t.data[this._idx(c+s,u+l)]},ni(\"DEMData\",Uc);var Vc=function(t){this._stringToNumber={},this._numberToString=[];for(var e=0;e<t.length;e++){var r=t[e];this._stringToNumber[r]=e,this._numberToString[e]=r}};Vc.prototype.encode=function(t){return this._stringToNumber[t]},Vc.prototype.decode=function(t){return this._numberToString[t]};var Hc=function(t,e,r,n,i){this.type=\"Feature\",this._vectorTileFeature=t,t._z=e,t._x=r,t._y=n,this.properties=t.properties,this.id=i},qc={geometry:{configurable:!0}};qc.geometry.get=function(){return void 0===this._geometry&&(this._geometry=this._vectorTileFeature.toGeoJSON(this._vectorTileFeature._x,this._vectorTileFeature._y,this._vectorTileFeature._z).geometry),this._geometry},qc.geometry.set=function(t){this._geometry=t},Hc.prototype.toJSON=function(){var t={geometry:this.geometry};for(var e in this)\"_geometry\"!==e&&\"_vectorTileFeature\"!==e&&(t[e]=this[e]);return 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O(){if(f)return s(f);if(h&&p&&d){var e=new i(h),r=new t.ImageAtlas(p,d);for(var a in v){var l=v[a];l instanceof t.SymbolBucket?(o(l.layers,this.zoom,n),t.performSymbolLayout(l,h,e.positions,p,r.iconPositions,this.showCollisionBoxes,this.tileID.canonical)):l.hasPattern&&(l instanceof t.LineBucket||l instanceof t.FillBucket||l instanceof t.FillExtrusionBucket)&&(o(l.layers,this.zoom,n),l.addFeatures(g,this.tileID.canonical,r.patternPositions))}this.status=\"done\",s(null,{buckets:t.values(v).filter((function(t){return!t.isEmpty()})),featureIndex:c,collisionBoxArray:this.collisionBoxArray,glyphAtlasImage:e.image,imageAtlas:r,glyphMap:this.returnDependencies?h:null,iconMap:this.returnDependencies?p:null,glyphPositions:this.returnDependencies?e.positions:null})}}P.length?a.send(\"getImages\",{icons:P,source:this.source,tileID:this.tileID,type:\"patterns\"},(function(t,e){f||(f=t,d=e,O.call(l))})):d={},O.call(this)};var 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g=(u+1)%2;(0===u?r-i<=d:n-i<=v)&&(o.push(f),o.push(p-1),o.push(g)),(0===u?r+i>=d:n+i>=v)&&(o.push(p+1),o.push(c),o.push(g))}}return s}(this.ids,this.coords,t,e,r,this.nodeSize)};var U={minZoom:0,maxZoom:16,radius:40,extent:512,nodeSize:64,log:!1,generateId:!1,reduce:null,map:function(t){return t}},V=function(t){this.options=X(Object.create(U),t),this.trees=new Array(this.options.maxZoom+1)};function H(t,e,r,n,i){return{x:t,y:e,zoom:1/0,id:r,parentId:-1,numPoints:n,properties:i}}function q(t,e){var r=t.geometry.coordinates,n=r[0],i=r[1];return{x:Y(n),y:W(i),zoom:1/0,index:e,parentId:-1}}function G(t){return{type:\"Feature\",id:t.id,properties:Z(t),geometry:{type:\"Point\",coordinates:[(n=t.x,360*(n-.5)),(e=t.y,r=(180-360*e)*Math.PI/180,360*Math.atan(Math.exp(r))/Math.PI-90)]}};var e,r,n}function Z(t){var e=t.numPoints,r=e>=1e4?Math.round(e/1e3)+\"k\":e>=1e3?Math.round(e/100)/10+\"k\":e;return 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n=0;n<e.length;n++)et(t,e[n]);else if(\"MultiPolygon\"===r)for(n=0;n<e.length;n++)for(var i=0;i<e[n].length;i++)et(t,e[n][i])}(i),i}function et(t,e){for(var r=0;r<e.length;r+=3)t.minX=Math.min(t.minX,e[r]),t.minY=Math.min(t.minY,e[r+1]),t.maxX=Math.max(t.maxX,e[r]),t.maxY=Math.max(t.maxY,e[r+1])}function rt(t,e,r,n){if(e.geometry){var i=e.geometry.coordinates,a=e.geometry.type,o=Math.pow(r.tolerance/((1<<r.maxZoom)*r.extent),2),s=[],l=e.id;if(r.promoteId?l=e.properties[r.promoteId]:r.generateId&&(l=n||0),\"Point\"===a)nt(i,s);else if(\"MultiPoint\"===a)for(var u=0;u<i.length;u++)nt(i[u],s);else if(\"LineString\"===a)it(i,s,o,!1);else if(\"MultiLineString\"===a){if(r.lineMetrics){for(u=0;u<i.length;u++)s=[],it(i[u],s,o,!1),t.push(tt(l,\"LineString\",s,e.properties));return}at(i,s,o,!1)}else if(\"Polygon\"===a)at(i,s,o,!0);else{if(\"MultiPolygon\"!==a){if(\"GeometryCollection\"===a){for(u=0;u<e.geometry.geometries.length;u++)rt(t,{id:l,geometry:e.geometry.geometries[u],properties:e.properties},r,n);return}throw new Error(\"Input data is not a valid GeoJSON object.\")}for(u=0;u<i.length;u++){var c=[];at(i[u],c,o,!0),s.push(c)}}t.push(tt(l,a,s,e.properties))}}function nt(t,e){e.push(ot(t[0])),e.push(st(t[1])),e.push(0)}function it(t,e,r,n){for(var i,a,o=0,s=0;s<t.length;s++){var l=ot(t[s][0]),u=st(t[s][1]);e.push(l),e.push(u),e.push(0),s>0&&(o+=n?(i*u-l*a)/2:Math.sqrt(Math.pow(l-i,2)+Math.pow(u-a,2))),i=l,a=u}var c=e.length-3;e[2]=1,$(e,0,c,r),e[c+2]=1,e.size=Math.abs(o),e.start=0,e.end=e.size}function at(t,e,r,n){for(var i=0;i<t.length;i++){var a=[];it(t[i],a,r,n),e.push(a)}}function ot(t){return t/360+.5}function st(t){var e=Math.sin(t*Math.PI/180),r=.5-.25*Math.log((1+e)/(1-e))/Math.PI;return r<0?0:r>1?1:r}function lt(t,e,r,n,i,a,o,s){if(n/=e,a>=(r/=e)&&o<n)return t;if(o<r||a>=n)return null;for(var l=[],u=0;u<t.length;u++){var c=t[u],f=c.geometry,h=c.type,p=0===i?c.minX:c.minY,d=0===i?c.maxX:c.maxY;if(p>=r&&d<n)l.push(c);else if(!(d<r||p>=n)){var v=[];if(\"Point\"===h||\"MultiPoint\"===h)ut(f,v,r,n,i);else if(\"LineString\"===h)ct(f,v,r,n,i,!1,s.lineMetrics);else if(\"MultiLineString\"===h)ht(f,v,r,n,i,!1);else if(\"Polygon\"===h)ht(f,v,r,n,i,!0);else if(\"MultiPolygon\"===h)for(var g=0;g<f.length;g++){var y=[];ht(f[g],y,r,n,i,!0),y.length&&v.push(y)}if(v.length){if(s.lineMetrics&&\"LineString\"===h){for(g=0;g<v.length;g++)l.push(tt(c.id,h,v[g],c.tags));continue}\"LineString\"!==h&&\"MultiLineString\"!==h||(1===v.length?(h=\"LineString\",v=v[0]):h=\"MultiLineString\"),\"Point\"!==h&&\"MultiPoint\"!==h||(h=3===v.length?\"Point\":\"MultiPoint\"),l.push(tt(c.id,h,v,c.tags))}}}return l.length?l:null}function ut(t,e,r,n,i){for(var a=0;a<t.length;a+=3){var o=t[a+i];o>=r&&o<=n&&(e.push(t[a]),e.push(t[a+1]),e.push(t[a+2]))}}function ct(t,e,r,n,i,a,o){for(var s,l,u=ft(t),c=0===i?dt:vt,f=t.start,h=0;h<t.length-3;h+=3){var p=t[h],d=t[h+1],v=t[h+2],g=t[h+3],y=t[h+4],m=0===i?p:d,x=0===i?g:y,b=!1;o&&(s=Math.sqrt(Math.pow(p-g,2)+Math.pow(d-y,2))),m<r?x>r&&(l=c(u,p,d,g,y,r),o&&(u.start=f+s*l)):m>n?x<n&&(l=c(u,p,d,g,y,n),o&&(u.start=f+s*l)):pt(u,p,d,v),x<r&&m>=r&&(l=c(u,p,d,g,y,r),b=!0),x>n&&m<=n&&(l=c(u,p,d,g,y,n),b=!0),!a&&b&&(o&&(u.end=f+s*l),e.push(u),u=ft(t)),o&&(f+=s)}var _=t.length-3;p=t[_],d=t[_+1],v=t[_+2],(m=0===i?p:d)>=r&&m<=n&&pt(u,p,d,v),_=u.length-3,a&&_>=3&&(u[_]!==u[0]||u[_+1]!==u[1])&&pt(u,u[0],u[1],u[2]),u.length&&e.push(u)}function ft(t){var e=[];return e.size=t.size,e.start=t.start,e.end=t.end,e}function ht(t,e,r,n,i,a){for(var o=0;o<t.length;o++)ct(t[o],e,r,n,i,a,!1)}function pt(t,e,r,n){t.push(e),t.push(r),t.push(n)}function dt(t,e,r,n,i,a){var o=(a-e)/(n-e);return t.push(a),t.push(r+(i-r)*o),t.push(1),o}function vt(t,e,r,n,i,a){var o=(a-r)/(i-r);return t.push(e+(n-e)*o),t.push(a),t.push(1),o}function gt(t,e){for(var r=[],n=0;n<t.length;n++){var i,a=t[n],o=a.type;if(\"Point\"===o||\"MultiPoint\"===o||\"LineString\"===o)i=yt(a.geometry,e);else if(\"MultiLineString\"===o||\"Polygon\"===o){i=[];for(var s=0;s<a.geometry.length;s++)i.push(yt(a.geometry[s],e))}else if(\"MultiPolygon\"===o)for(i=[],s=0;s<a.geometry.length;s++){for(var l=[],u=0;u<a.geometry[s].length;u++)l.push(yt(a.geometry[s][u],e));i.push(l)}r.push(tt(a.id,o,i,a.tags))}return r}function yt(t,e){var r=[];r.size=t.size,void 0!==t.start&&(r.start=t.start,r.end=t.end);for(var n=0;n<t.length;n+=3)r.push(t[n]+e,t[n+1],t[n+2]);return r}function mt(t,e){if(t.transformed)return t;var r,n,i,a=1<<t.z,o=t.x,s=t.y;for(r=0;r<t.features.length;r++){var l=t.features[r],u=l.geometry,c=l.type;if(l.geometry=[],1===c)for(n=0;n<u.length;n+=2)l.geometry.push(xt(u[n],u[n+1],e,a,o,s));else for(n=0;n<u.length;n++){var f=[];for(i=0;i<u[n].length;i+=2)f.push(xt(u[n][i],u[n][i+1],e,a,o,s));l.geometry.push(f)}}return t.transformed=!0,t}function xt(t,e,r,n,i,a){return[Math.round(r*(t*n-i)),Math.round(r*(e*n-a))]}function bt(t,e,r,n,i){for(var a=e===i.maxZoom?0:i.tolerance/((1<<e)*i.extent),o={features:[],numPoints:0,numSimplified:0,numFeatures:0,source:null,x:r,y:n,z:e,transformed:!1,minX:2,minY:1,maxX:-1,maxY:0},s=0;s<t.length;s++){o.numFeatures++,_t(o,t[s],a,i);var l=t[s].minX,u=t[s].minY,c=t[s].maxX,f=t[s].maxY;l<o.minX&&(o.minX=l),u<o.minY&&(o.minY=u),c>o.maxX&&(o.maxX=c),f>o.maxY&&(o.maxY=f)}return o}function _t(t,e,r,n){var i=e.geometry,a=e.type,o=[];if(\"Point\"===a||\"MultiPoint\"===a)for(var s=0;s<i.length;s+=3)o.push(i[s]),o.push(i[s+1]),t.numPoints++,t.numSimplified++;else if(\"LineString\"===a)wt(o,i,t,r,!1,!1);else if(\"MultiLineString\"===a||\"Polygon\"===a)for(s=0;s<i.length;s++)wt(o,i[s],t,r,\"Polygon\"===a,0===s);else if(\"MultiPolygon\"===a)for(var l=0;l<i.length;l++){var u=i[l];for(s=0;s<u.length;s++)wt(o,u[s],t,r,!0,0===s)}if(o.length){var c=e.tags||null;if(\"LineString\"===a&&n.lineMetrics){for(var f in c={},e.tags)c[f]=e.tags[f];c.mapbox_clip_start=i.start/i.size,c.mapbox_clip_end=i.end/i.size}var h={geometry:o,type:\"Polygon\"===a||\"MultiPolygon\"===a?3:\"LineString\"===a||\"MultiLineString\"===a?2:1,tags:c};null!==e.id&&(h.id=e.id),t.features.push(h)}}function wt(t,e,r,n,i,a){var o=n*n;if(n>0&&e.size<(i?o:n))r.numPoints+=e.length/3;else{for(var s=[],l=0;l<e.length;l+=3)(0===n||e[l+2]>o)&&(r.numSimplified++,s.push(e[l]),s.push(e[l+1])),r.numPoints++;i&&function(t,e){for(var r=0,n=0,i=t.length,a=i-2;n<i;a=n,n+=2)r+=(t[n]-t[a])*(t[n+1]+t[a+1]);if(r>0===e)for(n=0,i=t.length;n<i/2;n+=2){var o=t[n],s=t[n+1];t[n]=t[i-2-n],t[n+1]=t[i-1-n],t[i-2-n]=o,t[i-1-n]=s}}(s,a),t.push(s)}}function Tt(t,e){var r=(e=this.options=function(t,e){for(var r in e)t[r]=e[r];return t}(Object.create(this.options),e)).debug;if(r&&console.time(\"preprocess data\"),e.maxZoom<0||e.maxZoom>24)throw new Error(\"maxZoom should be in the 0-24 range\");if(e.promoteId&&e.generateId)throw new Error(\"promoteId and generateId cannot be used together.\");var n=function(t,e){var r=[];if(\"FeatureCollection\"===t.type)for(var n=0;n<t.features.length;n++)rt(r,t.features[n],e,n);else\"Feature\"===t.type?rt(r,t,e):rt(r,{geometry:t},e);return r}(t,e);this.tiles={},this.tileCoords=[],r&&(console.timeEnd(\"preprocess data\"),console.log(\"index: maxZoom: %d, maxPoints: %d\",e.indexMaxZoom,e.indexMaxPoints),console.time(\"generate tiles\"),this.stats={},this.total=0),(n=function(t,e){var r=e.buffer/e.extent,n=t,i=lt(t,1,-1-r,r,0,-1,2,e),a=lt(t,1,1-r,2+r,0,-1,2,e);return(i||a)&&(n=lt(t,1,-r,1+r,0,-1,2,e)||[],i&&(n=gt(i,1).concat(n)),a&&(n=n.concat(gt(a,-1)))),n}(n,e)).length&&this.splitTile(n,0,0,0),r&&(n.length&&console.log(\"features: %d, points: %d\",this.tiles[0].numFeatures,this.tiles[0].numPoints),console.timeEnd(\"generate tiles\"),console.log(\"tiles generated:\",this.total,JSON.stringify(this.stats)))}function kt(t,e,r){return 32*((1<<t)*r+e)+t}function At(t,e){var r=t.tileID.canonical;if(!this._geoJSONIndex)return e(null,null);var n=this._geoJSONIndex.getTile(r.z,r.x,r.y);if(!n)return e(null,null);var i=new g(n.features),a=_(i);0===a.byteOffset&&a.byteLength===a.buffer.byteLength||(a=new Uint8Array(a)),e(null,{vectorTile:i,rawData:a.buffer})}V.prototype.load=function(t){var e=this.options,r=e.log,n=e.minZoom,i=e.maxZoom,a=e.nodeSize;r&&console.time(\"total time\");var o=\"prepare \"+t.length+\" points\";r&&console.time(o),this.points=t;for(var s=[],l=0;l<t.length;l++)t[l].geometry&&s.push(q(t[l],l));this.trees[i+1]=new j(s,J,K,a,Float32Array),r&&console.timeEnd(o);for(var u=i;u>=n;u--){var c=+Date.now();s=this._cluster(s,u),this.trees[u]=new j(s,J,K,a,Float32Array),r&&console.log(\"z%d: %d clusters in %dms\",u,s.length,+Date.now()-c)}return r&&console.timeEnd(\"total time\"),this},V.prototype.getClusters=function(t,e){var 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this._appendLeaves(n,t,e,r,0),n},V.prototype.getTile=function(t,e,r){var n=this.trees[this._limitZoom(t)],i=Math.pow(2,t),a=this.options,o=a.extent,s=a.radius/o,l=(r-s)/i,u=(r+1+s)/i,c={features:[]};return this._addTileFeatures(n.range((e-s)/i,l,(e+1+s)/i,u),n.points,e,r,i,c),0===e&&this._addTileFeatures(n.range(1-s/i,l,1,u),n.points,i,r,i,c),e===i-1&&this._addTileFeatures(n.range(0,l,s/i,u),n.points,-1,r,i,c),c.features.length?c:null},V.prototype.getClusterExpansionZoom=function(t){for(var e=this._getOriginZoom(t)-1;e<=this.options.maxZoom;){var r=this.getChildren(t);if(e++,1!==r.length)break;t=r[0].properties.cluster_id}return e},V.prototype._appendLeaves=function(t,e,r,n,i){for(var a=0,o=this.getChildren(e);a<o.length;a+=1){var s=o[a],l=s.properties;if(l&&l.cluster?i+l.point_count<=n?i+=l.point_count:i=this._appendLeaves(t,l.cluster_id,r,n,i):i<n?i++:t.push(s),t.length===r)break}return i},V.prototype._addTileFeatures=function(t,e,r,n,i,a){for(var o=0,s=t;o<s.length;o+=1){var 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r*(t.EXTENT/(e.tileSize*Math.pow(2,n-e.tileID.overscaledZ)))}ve.prototype.placeCollisionBox=function(t,e,r,n,i){var a=this.projectAndGetPerspectiveRatio(n,t.anchorPointX,t.anchorPointY),o=r*a.perspectiveRatio,s=t.x1*o+a.point.x,l=t.y1*o+a.point.y,u=t.x2*o+a.point.x,c=t.y2*o+a.point.y;return!this.isInsideGrid(s,l,u,c)||!e&&this.grid.hitTest(s,l,u,c,i)?{box:[],offscreen:!1}:{box:[s,l,u,c],offscreen:this.isOffscreen(s,l,u,c)}},ve.prototype.placeCollisionCircles=function(e,r,n,i,a,o,s,l,u,c,f,h,p){var d=[],v=new t.Point(r.anchorX,r.anchorY),g=re(v,o),y=ne(this.transform.cameraToCenterDistance,g.signedDistanceFromCamera),m=(c?a/y:a*y)/t.ONE_EM,x=re(v,s).point,b=oe(m,i,r.lineOffsetX*m,r.lineOffsetY*m,!1,x,v,r,n,s,{}),_=!1,w=!1,T=!0;if(b){for(var k=.5*h*y+p,A=new t.Point(-100,-100),M=new t.Point(this.screenRightBoundary,this.screenBottomBoundary),S=new $t,E=b.first,L=b.last,C=[],P=E.path.length-1;P>=1;P--)C.push(E.path[P]);for(var O=1;O<L.path.length;O++)C.push(L.path[O]);var 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W=Z-k,X=Y-k,J=Z+k,K=Y+k;if(T=T&&this.isOffscreen(W,X,J,K),w=w||this.isInsideGrid(W,X,J,K),!e&&this.grid.hitTestCircle(Z,Y,k,f)&&(_=!0,!u))return{circles:[],offscreen:!1,collisionDetected:_}}}}return{circles:!u&&_||!w?[]:d,offscreen:T,collisionDetected:_}},ve.prototype.queryRenderedSymbols=function(e){if(0===e.length||0===this.grid.keysLength()&&0===this.ignoredGrid.keysLength())return{};for(var r=[],n=1/0,i=1/0,a=-1/0,o=-1/0,s=0,l=e;s<l.length;s+=1){var u=l[s],c=new t.Point(u.x+de,u.y+de);n=Math.min(n,c.x),i=Math.min(i,c.y),a=Math.max(a,c.x),o=Math.max(o,c.y),r.push(c)}for(var f={},h={},p=0,d=this.grid.query(n,i,a,o).concat(this.ignoredGrid.query(n,i,a,o));p<d.length;p+=1){var v=d[p],g=v.key;if(void 0===f[g.bucketInstanceId]&&(f[g.bucketInstanceId]={}),!f[g.bucketInstanceId][g.featureIndex]){var y=[new t.Point(v.x1,v.y1),new t.Point(v.x2,v.y1),new t.Point(v.x2,v.y2),new t.Point(v.x1,v.y2)];t.polygonIntersectsPolygon(r,y)&&(f[g.bucketInstanceId][g.featureIndex]=!0,void 0===h[g.bucketInstanceId]&&(h[g.bucketInstanceId]=[]),h[g.bucketInstanceId].push(g.featureIndex))}}return h},ve.prototype.insertCollisionBox=function(t,e,r,n,i){var a={bucketInstanceId:r,featureIndex:n,collisionGroupID:i};(e?this.ignoredGrid:this.grid).insert(a,t[0],t[1],t[2],t[3])},ve.prototype.insertCollisionCircles=function(t,e,r,n,i){for(var a=e?this.ignoredGrid:this.grid,o={bucketInstanceId:r,featureIndex:n,collisionGroupID:i},s=0;s<t.length;s+=4)a.insertCircle(o,t[s],t[s+1],t[s+2])},ve.prototype.projectAndGetPerspectiveRatio=function(e,r,n){var i=[r,n,0,1];return pe(i,i,e),{point:new t.Point((i[0]/i[3]+1)/2*this.transform.width+de,(-i[1]/i[3]+1)/2*this.transform.height+de),perspectiveRatio:.5+this.transform.cameraToCenterDistance/i[3]*.5}},ve.prototype.isOffscreen=function(t,e,r,n){return r<de||t>=this.screenRightBoundary||n<de||e>this.screenBottomBoundary},ve.prototype.isInsideGrid=function(t,e,r,n){return r>=0&&t<this.gridRightBoundary&&n>=0&&e<this.gridBottomBoundary},ve.prototype.getViewportMatrix=function(){var e=t.identity([]);return t.translate(e,e,[-100,-100,0]),e};var ye=function(t,e,r,n){this.opacity=t?Math.max(0,Math.min(1,t.opacity+(t.placed?e:-e))):n&&r?1:0,this.placed=r};ye.prototype.isHidden=function(){return 0===this.opacity&&!this.placed};var me=function(t,e,r,n,i){this.text=new ye(t?t.text:null,e,r,i),this.icon=new ye(t?t.icon:null,e,n,i)};me.prototype.isHidden=function(){return this.text.isHidden()&&this.icon.isHidden()};var xe=function(t,e,r){this.text=t,this.icon=e,this.skipFade=r},be=function(){this.invProjMatrix=t.create(),this.viewportMatrix=t.create(),this.circles=[]},_e=function(t,e,r,n,i){this.bucketInstanceId=t,this.featureIndex=e,this.sourceLayerIndex=r,this.bucketIndex=n,this.tileID=i},we=function(t){this.crossSourceCollisions=t,this.maxGroupID=0,this.collisionGroups={}};function Te(e,r,n,i,a){var o=t.getAnchorAlignment(e),s=-(o.horizontalAlign-.5)*r,l=-(o.verticalAlign-.5)*n,u=t.evaluateVariableOffset(e,i);return new t.Point(s+u[0]*a,l+u[1]*a)}function ke(e,r,n,i,a,o){var s=e.x1,l=e.x2,u=e.y1,c=e.y2,f=e.anchorPointX,h=e.anchorPointY,p=new t.Point(r,n);return i&&p._rotate(a?o:-o),{x1:s+p.x,y1:u+p.y,x2:l+p.x,y2:c+p.y,anchorPointX:f,anchorPointY:h}}we.prototype.get=function(t){if(this.crossSourceCollisions)return{ID:0,predicate:null};if(!this.collisionGroups[t]){var e=++this.maxGroupID;this.collisionGroups[t]={ID:e,predicate:function(t){return t.collisionGroupID===e}}}return this.collisionGroups[t]};var Ae=function(t,e,r,n){this.transform=t.clone(),this.collisionIndex=new ve(this.transform),this.placements={},this.opacities={},this.variableOffsets={},this.stale=!1,this.commitTime=0,this.fadeDuration=e,this.retainedQueryData={},this.collisionGroups=new we(r),this.collisionCircleArrays={},this.prevPlacement=n,n&&(n.prevPlacement=void 0),this.placedOrientations={}};function Me(t,e,r,n,i){t.emplaceBack(e?1:0,r?1:0,n||0,i||0),t.emplaceBack(e?1:0,r?1:0,n||0,i||0),t.emplaceBack(e?1:0,r?1:0,n||0,i||0),t.emplaceBack(e?1:0,r?1:0,n||0,i||0)}Ae.prototype.getBucketParts=function(e,r,n,i){var a=n.getBucket(r),o=n.latestFeatureIndex;if(a&&o&&r.id===a.layerIds[0]){var s=n.collisionBoxArray,l=a.layers[0].layout,u=Math.pow(2,this.transform.zoom-n.tileID.overscaledZ),c=n.tileSize/t.EXTENT,f=this.transform.calculatePosMatrix(n.tileID.toUnwrapped()),h=\"map\"===l.get(\"text-pitch-alignment\"),p=\"map\"===l.get(\"text-rotation-alignment\"),d=ge(n,1,this.transform.zoom),v=te(f,h,p,this.transform,d),g=null;if(h){var y=ee(f,h,p,this.transform,d);g=t.multiply([],this.transform.labelPlaneMatrix,y)}this.retainedQueryData[a.bucketInstanceId]=new _e(a.bucketInstanceId,o,a.sourceLayerIndex,a.index,n.tileID);var m={bucket:a,layout:l,posMatrix:f,textLabelPlaneMatrix:v,labelToScreenMatrix:g,scale:u,textPixelRatio:c,holdingForFade:n.holdingForFade(),collisionBoxArray:s,partiallyEvaluatedTextSize:t.evaluateSizeForZoom(a.textSizeData,this.transform.zoom),collisionGroup:this.collisionGroups.get(a.sourceID)};if(i)for(var x=0,b=a.sortKeyRanges;x<b.length;x+=1){var _=b[x],w=_.sortKey,T=_.symbolInstanceStart,k=_.symbolInstanceEnd;e.push({sortKey:w,symbolInstanceStart:T,symbolInstanceEnd:k,parameters:m})}else e.push({symbolInstanceStart:0,symbolInstanceEnd:a.symbolInstances.length,parameters:m})}},Ae.prototype.attemptAnchorPlacement=function(t,e,r,n,i,a,o,s,l,u,c,f,h,p,d){var v,g=[f.textOffset0,f.textOffset1],y=Te(t,r,n,g,i),m=this.collisionIndex.placeCollisionBox(ke(e,y.x,y.y,a,o,this.transform.angle),c,s,l,u.predicate);if(!d||0!==this.collisionIndex.placeCollisionBox(ke(d,y.x,y.y,a,o,this.transform.angle),c,s,l,u.predicate).box.length)return m.box.length>0?(this.prevPlacement&&this.prevPlacement.variableOffsets[f.crossTileID]&&this.prevPlacement.placements[f.crossTileID]&&this.prevPlacement.placements[f.crossTileID].text&&(v=this.prevPlacement.variableOffsets[f.crossTileID].anchor),this.variableOffsets[f.crossTileID]={textOffset:g,width:r,height:n,anchor:t,textBoxScale:i,prevAnchor:v},this.markUsedJustification(h,t,f,p),h.allowVerticalPlacement&&(this.markUsedOrientation(h,p,f),this.placedOrientations[f.crossTileID]=p),{shift:y,placedGlyphBoxes:m}):void 0},Ae.prototype.placeLayerBucketPart=function(e,r,n){var i=this,a=e.parameters,o=a.bucket,s=a.layout,l=a.posMatrix,u=a.textLabelPlaneMatrix,c=a.labelToScreenMatrix,f=a.textPixelRatio,h=a.holdingForFade,p=a.collisionBoxArray,d=a.partiallyEvaluatedTextSize,v=a.collisionGroup,g=s.get(\"text-optional\"),y=s.get(\"icon-optional\"),m=s.get(\"text-allow-overlap\"),x=s.get(\"icon-allow-overlap\"),b=\"map\"===s.get(\"text-rotation-alignment\"),_=\"map\"===s.get(\"text-pitch-alignment\"),w=\"none\"!==s.get(\"icon-text-fit\"),T=\"viewport-y\"===s.get(\"symbol-z-order\"),k=m&&(x||!o.hasIconData()||y),A=x&&(m||!o.hasTextData()||g);!o.collisionArrays&&p&&o.deserializeCollisionBoxes(p);var M=function(e,a){if(!r[e.crossTileID])if(h)i.placements[e.crossTileID]=new xe(!1,!1,!1);else{var p,T=!1,M=!1,S=!0,E=null,L={box:null,offscreen:null},C={box:null,offscreen:null},P=null,O=null,I=0,D=0,z=0;a.textFeatureIndex?I=a.textFeatureIndex:e.useRuntimeCollisionCircles&&(I=e.featureIndex),a.verticalTextFeatureIndex&&(D=a.verticalTextFeatureIndex);var R=a.textBox;if(R){var F=function(r){var n=t.WritingMode.horizontal;if(o.allowVerticalPlacement&&!r&&i.prevPlacement){var a=i.prevPlacement.placedOrientations[e.crossTileID];a&&(i.placedOrientations[e.crossTileID]=a,n=a,i.markUsedOrientation(o,n,e))}return n},B=function(r,n){if(o.allowVerticalPlacement&&e.numVerticalGlyphVertices>0&&a.verticalTextBox)for(var i=0,s=o.writingModes;i<s.length&&(s[i]===t.WritingMode.vertical?(L=n(),C=L):L=r(),!(L&&L.box&&L.box.length));i+=1);else L=r()};if(s.get(\"text-variable-anchor\")){var N=s.get(\"text-variable-anchor\");if(i.prevPlacement&&i.prevPlacement.variableOffsets[e.crossTileID]){var j=i.prevPlacement.variableOffsets[e.crossTileID];N.indexOf(j.anchor)>0&&(N=N.filter((function(t){return t!==j.anchor}))).unshift(j.anchor)}var U=function(t,r,n){for(var a=t.x2-t.x1,s=t.y2-t.y1,u=e.textBoxScale,c=w&&!x?r:null,h={box:[],offscreen:!1},p=m?2*N.length:N.length,d=0;d<p;++d){var g=N[d%N.length],y=d>=N.length,k=i.attemptAnchorPlacement(g,t,a,s,u,b,_,f,l,v,y,e,o,n,c);if(k&&(h=k.placedGlyphBoxes)&&h.box&&h.box.length){T=!0,E=k.shift;break}}return h};B((function(){return U(R,a.iconBox,t.WritingMode.horizontal)}),(function(){var r=a.verticalTextBox,n=L&&L.box&&L.box.length;return o.allowVerticalPlacement&&!n&&e.numVerticalGlyphVertices>0&&r?U(r,a.verticalIconBox,t.WritingMode.vertical):{box:null,offscreen:null}})),L&&(T=L.box,S=L.offscreen);var V=F(L&&L.box);if(!T&&i.prevPlacement){var H=i.prevPlacement.variableOffsets[e.crossTileID];H&&(i.variableOffsets[e.crossTileID]=H,i.markUsedJustification(o,H.anchor,e,V))}}else{var q=function(t,r){var n=i.collisionIndex.placeCollisionBox(t,m,f,l,v.predicate);return n&&n.box&&n.box.length&&(i.markUsedOrientation(o,r,e),i.placedOrientations[e.crossTileID]=r),n};B((function(){return q(R,t.WritingMode.horizontal)}),(function(){var r=a.verticalTextBox;return o.allowVerticalPlacement&&e.numVerticalGlyphVertices>0&&r?q(r,t.WritingMode.vertical):{box:null,offscreen:null}})),F(L&&L.box&&L.box.length)}}if(T=(p=L)&&p.box&&p.box.length>0,S=p&&p.offscreen,e.useRuntimeCollisionCircles){var G=o.text.placedSymbolArray.get(e.centerJustifiedTextSymbolIndex),Z=t.evaluateSizeForFeature(o.textSizeData,d,G),Y=s.get(\"text-padding\"),W=e.collisionCircleDiameter;P=i.collisionIndex.placeCollisionCircles(m,G,o.lineVertexArray,o.glyphOffsetArray,Z,l,u,c,n,_,v.predicate,W,Y),T=m||P.circles.length>0&&!P.collisionDetected,S=S&&P.offscreen}if(a.iconFeatureIndex&&(z=a.iconFeatureIndex),a.iconBox){var X=function(t){var e=w&&E?ke(t,E.x,E.y,b,_,i.transform.angle):t;return i.collisionIndex.placeCollisionBox(e,x,f,l,v.predicate)};M=C&&C.box&&C.box.length&&a.verticalIconBox?(O=X(a.verticalIconBox)).box.length>0:(O=X(a.iconBox)).box.length>0,S=S&&O.offscreen}var J=g||0===e.numHorizontalGlyphVertices&&0===e.numVerticalGlyphVertices,K=y||0===e.numIconVertices;if(J||K?K?J||(M=M&&T):T=M&&T:M=T=M&&T,T&&p&&p.box&&(C&&C.box&&D?i.collisionIndex.insertCollisionBox(p.box,s.get(\"text-ignore-placement\"),o.bucketInstanceId,D,v.ID):i.collisionIndex.insertCollisionBox(p.box,s.get(\"text-ignore-placement\"),o.bucketInstanceId,I,v.ID)),M&&O&&i.collisionIndex.insertCollisionBox(O.box,s.get(\"icon-ignore-placement\"),o.bucketInstanceId,z,v.ID),P&&(T&&i.collisionIndex.insertCollisionCircles(P.circles,s.get(\"text-ignore-placement\"),o.bucketInstanceId,I,v.ID),n)){var $=o.bucketInstanceId,Q=i.collisionCircleArrays[$];void 0===Q&&(Q=i.collisionCircleArrays[$]=new be);for(var tt=0;tt<P.circles.length;tt+=4)Q.circles.push(P.circles[tt+0]),Q.circles.push(P.circles[tt+1]),Q.circles.push(P.circles[tt+2]),Q.circles.push(P.collisionDetected?1:0)}i.placements[e.crossTileID]=new xe(T||k,M||A,S||o.justReloaded),r[e.crossTileID]=!0}};if(T)for(var S=o.getSortedSymbolIndexes(this.transform.angle),E=S.length-1;E>=0;--E){var L=S[E];M(o.symbolInstances.get(L),o.collisionArrays[L])}else for(var C=e.symbolInstanceStart;C<e.symbolInstanceEnd;C++)M(o.symbolInstances.get(C),o.collisionArrays[C]);if(n&&o.bucketInstanceId in this.collisionCircleArrays){var P=this.collisionCircleArrays[o.bucketInstanceId];t.invert(P.invProjMatrix,l),P.viewportMatrix=this.collisionIndex.getViewportMatrix()}o.justReloaded=!1},Ae.prototype.markUsedJustification=function(e,r,n,i){var a,o={left:n.leftJustifiedTextSymbolIndex,center:n.centerJustifiedTextSymbolIndex,right:n.rightJustifiedTextSymbolIndex};a=i===t.WritingMode.vertical?n.verticalPlacedTextSymbolIndex:o[t.getAnchorJustification(r)];for(var s=0,l=[n.leftJustifiedTextSymbolIndex,n.centerJustifiedTextSymbolIndex,n.rightJustifiedTextSymbolIndex,n.verticalPlacedTextSymbolIndex];s<l.length;s+=1){var 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pos=vec4(floor(a_pos*0.5)+extrude,0,1);gl_Position=u_matrix*pos;}\"),er=_r(\"uniform sampler2D u_image;uniform sampler2D u_color_ramp;uniform float u_opacity;varying vec2 v_pos;void main() {float t=texture2D(u_image,v_pos).r;vec4 color=texture2D(u_color_ramp,vec2(t,0.5));gl_FragColor=color*u_opacity;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(0.0);\\n#endif\\n}\",\"uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_world;attribute vec2 a_pos;varying vec2 v_pos;void main() {gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos*u_world,0,1);v_pos.x=a_pos.x;v_pos.y=1.0-a_pos.y;}\"),rr=_r(\"varying float v_placed;varying float v_notUsed;void main() {float alpha=0.5;gl_FragColor=vec4(1.0,0.0,0.0,1.0)*alpha;if (v_placed > 0.5) {gl_FragColor=vec4(0.0,0.0,1.0,0.5)*alpha;}if (v_notUsed > 0.5) {gl_FragColor*=.1;}}\",\"attribute vec2 a_pos;attribute vec2 a_anchor_pos;attribute vec2 a_extrude;attribute vec2 a_placed;attribute vec2 a_shift;uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_extrude_scale;uniform float u_camera_to_center_distance;varying float v_placed;varying float v_notUsed;void main() {vec4 projectedPoint=u_matrix*vec4(a_anchor_pos,0,1);highp float camera_to_anchor_distance=projectedPoint.w;highp float collision_perspective_ratio=clamp(0.5+0.5*(u_camera_to_center_distance/camera_to_anchor_distance),0.0,4.0);gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,0.0,1.0);gl_Position.xy+=(a_extrude+a_shift)*u_extrude_scale*gl_Position.w*collision_perspective_ratio;v_placed=a_placed.x;v_notUsed=a_placed.y;}\"),nr=_r(\"varying float v_radius;varying vec2 v_extrude;varying float v_perspective_ratio;varying float v_collision;void main() {float alpha=0.5*min(v_perspective_ratio,1.0);float stroke_radius=0.9*max(v_perspective_ratio,1.0);float distance_to_center=length(v_extrude);float distance_to_edge=abs(distance_to_center-v_radius);float opacity_t=smoothstep(-stroke_radius,0.0,-distance_to_edge);vec4 color=mix(vec4(0.0,0.0,1.0,0.5),vec4(1.0,0.0,0.0,1.0),v_collision);gl_FragColor=color*alpha*opacity_t;}\",\"attribute vec2 a_pos;attribute float a_radius;attribute vec2 a_flags;uniform mat4 u_matrix;uniform mat4 u_inv_matrix;uniform vec2 u_viewport_size;uniform float u_camera_to_center_distance;varying float v_radius;varying vec2 v_extrude;varying float v_perspective_ratio;varying float v_collision;vec3 toTilePosition(vec2 screenPos) {vec4 rayStart=u_inv_matrix*vec4(screenPos,-1.0,1.0);vec4 rayEnd  =u_inv_matrix*vec4(screenPos, 1.0,1.0);rayStart.xyz/=rayStart.w;rayEnd.xyz  /=rayEnd.w;highp float t=(0.0-rayStart.z)/(rayEnd.z-rayStart.z);return mix(rayStart.xyz,rayEnd.xyz,t);}void main() {vec2 quadCenterPos=a_pos;float radius=a_radius;float collision=a_flags.x;float vertexIdx=a_flags.y;vec2 quadVertexOffset=vec2(mix(-1.0,1.0,float(vertexIdx >=2.0)),mix(-1.0,1.0,float(vertexIdx >=1.0 && vertexIdx <=2.0)));vec2 quadVertexExtent=quadVertexOffset*radius;vec3 tilePos=toTilePosition(quadCenterPos);vec4 clipPos=u_matrix*vec4(tilePos,1.0);highp float camera_to_anchor_distance=clipPos.w;highp float collision_perspective_ratio=clamp(0.5+0.5*(u_camera_to_center_distance/camera_to_anchor_distance),0.0,4.0);float padding_factor=1.2;v_radius=radius;v_extrude=quadVertexExtent*padding_factor;v_perspective_ratio=collision_perspective_ratio;v_collision=collision;gl_Position=vec4(clipPos.xyz/clipPos.w,1.0)+vec4(quadVertexExtent*padding_factor/u_viewport_size*2.0,0.0,0.0);}\"),ir=_r(\"uniform highp vec4 u_color;uniform sampler2D u_overlay;varying vec2 v_uv;void main() {vec4 overlay_color=texture2D(u_overlay,v_uv);gl_FragColor=mix(u_color,overlay_color,overlay_color.a);}\",\"attribute vec2 a_pos;varying vec2 v_uv;uniform mat4 u_matrix;uniform float u_overlay_scale;void main() {v_uv=a_pos/8192.0;gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos*u_overlay_scale,0,1);}\"),ar=_r(\"#pragma mapbox: define highp vec4 color\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\ngl_FragColor=color*opacity;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"attribute vec2 a_pos;uniform mat4 u_matrix;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 color\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\ngl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,0,1);}\"),or=_r(\"varying vec2 v_pos;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 outline_color\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 outline_color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\nfloat dist=length(v_pos-gl_FragCoord.xy);float alpha=1.0-smoothstep(0.0,1.0,dist);gl_FragColor=outline_color*(alpha*opacity);\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"attribute vec2 a_pos;uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_world;varying vec2 v_pos;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 outline_color\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 outline_color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\ngl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,0,1);v_pos=(gl_Position.xy/gl_Position.w+1.0)/2.0*u_world;}\"),sr=_r(\"uniform vec2 u_texsize;uniform sampler2D u_image;uniform float u_fade;varying vec2 v_pos_a;varying vec2 v_pos_b;varying vec2 v_pos;\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_to\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_to\\nvec2 pattern_tl_a=pattern_from.xy;vec2 pattern_br_a=pattern_from.zw;vec2 pattern_tl_b=pattern_to.xy;vec2 pattern_br_b=pattern_to.zw;vec2 imagecoord=mod(v_pos_a,1.0);vec2 pos=mix(pattern_tl_a/u_texsize,pattern_br_a/u_texsize,imagecoord);vec4 color1=texture2D(u_image,pos);vec2 imagecoord_b=mod(v_pos_b,1.0);vec2 pos2=mix(pattern_tl_b/u_texsize,pattern_br_b/u_texsize,imagecoord_b);vec4 color2=texture2D(u_image,pos2);float dist=length(v_pos-gl_FragCoord.xy);float alpha=1.0-smoothstep(0.0,1.0,dist);gl_FragColor=mix(color1,color2,u_fade)*alpha*opacity;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_world;uniform vec2 u_pixel_coord_upper;uniform vec2 u_pixel_coord_lower;uniform vec3 u_scale;attribute vec2 a_pos;varying vec2 v_pos_a;varying vec2 v_pos_b;varying vec2 v_pos;\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_to\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_to\\nvec2 pattern_tl_a=pattern_from.xy;vec2 pattern_br_a=pattern_from.zw;vec2 pattern_tl_b=pattern_to.xy;vec2 pattern_br_b=pattern_to.zw;float tileRatio=u_scale.x;float fromScale=u_scale.y;float toScale=u_scale.z;gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,0,1);vec2 display_size_a=(pattern_br_a-pattern_tl_a)/pixel_ratio_from;vec2 display_size_b=(pattern_br_b-pattern_tl_b)/pixel_ratio_to;v_pos_a=get_pattern_pos(u_pixel_coord_upper,u_pixel_coord_lower,fromScale*display_size_a,tileRatio,a_pos);v_pos_b=get_pattern_pos(u_pixel_coord_upper,u_pixel_coord_lower,toScale*display_size_b,tileRatio,a_pos);v_pos=(gl_Position.xy/gl_Position.w+1.0)/2.0*u_world;}\"),lr=_r(\"uniform vec2 u_texsize;uniform float u_fade;uniform sampler2D u_image;varying vec2 v_pos_a;varying vec2 v_pos_b;\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_to\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_to\\nvec2 pattern_tl_a=pattern_from.xy;vec2 pattern_br_a=pattern_from.zw;vec2 pattern_tl_b=pattern_to.xy;vec2 pattern_br_b=pattern_to.zw;vec2 imagecoord=mod(v_pos_a,1.0);vec2 pos=mix(pattern_tl_a/u_texsize,pattern_br_a/u_texsize,imagecoord);vec4 color1=texture2D(u_image,pos);vec2 imagecoord_b=mod(v_pos_b,1.0);vec2 pos2=mix(pattern_tl_b/u_texsize,pattern_br_b/u_texsize,imagecoord_b);vec4 color2=texture2D(u_image,pos2);gl_FragColor=mix(color1,color2,u_fade)*opacity;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_pixel_coord_upper;uniform vec2 u_pixel_coord_lower;uniform vec3 u_scale;attribute vec2 a_pos;varying vec2 v_pos_a;varying vec2 v_pos_b;\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_to\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_to\\nvec2 pattern_tl_a=pattern_from.xy;vec2 pattern_br_a=pattern_from.zw;vec2 pattern_tl_b=pattern_to.xy;vec2 pattern_br_b=pattern_to.zw;float tileZoomRatio=u_scale.x;float fromScale=u_scale.y;float toScale=u_scale.z;vec2 display_size_a=(pattern_br_a-pattern_tl_a)/pixel_ratio_from;vec2 display_size_b=(pattern_br_b-pattern_tl_b)/pixel_ratio_to;gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,0,1);v_pos_a=get_pattern_pos(u_pixel_coord_upper,u_pixel_coord_lower,fromScale*display_size_a,tileZoomRatio,a_pos);v_pos_b=get_pattern_pos(u_pixel_coord_upper,u_pixel_coord_lower,toScale*display_size_b,tileZoomRatio,a_pos);}\"),ur=_r(\"varying vec4 v_color;void main() {gl_FragColor=v_color;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"uniform mat4 u_matrix;uniform vec3 u_lightcolor;uniform lowp vec3 u_lightpos;uniform lowp float u_lightintensity;uniform float u_vertical_gradient;uniform lowp float u_opacity;attribute vec2 a_pos;attribute vec4 a_normal_ed;varying vec4 v_color;\\n#pragma mapbox: define highp float base\\n#pragma mapbox: define highp float height\\n#pragma mapbox: define highp vec4 color\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp float base\\n#pragma mapbox: initialize highp float height\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 color\\nvec3 normal=a_normal_ed.xyz;base=max(0.0,base);height=max(0.0,height);float t=mod(normal.x,2.0);gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,t > 0.0 ? height : base,1);float colorvalue=color.r*0.2126+color.g*0.7152+color.b*0.0722;v_color=vec4(0.0,0.0,0.0,1.0);vec4 ambientlight=vec4(0.03,0.03,0.03,1.0);color+=ambientlight;float directional=clamp(dot(normal/16384.0,u_lightpos),0.0,1.0);directional=mix((1.0-u_lightintensity),max((1.0-colorvalue+u_lightintensity),1.0),directional);if (normal.y !=0.0) {directional*=((1.0-u_vertical_gradient)+(u_vertical_gradient*clamp((t+base)*pow(height/150.0,0.5),mix(0.7,0.98,1.0-u_lightintensity),1.0)));}v_color.r+=clamp(color.r*directional*u_lightcolor.r,mix(0.0,0.3,1.0-u_lightcolor.r),1.0);v_color.g+=clamp(color.g*directional*u_lightcolor.g,mix(0.0,0.3,1.0-u_lightcolor.g),1.0);v_color.b+=clamp(color.b*directional*u_lightcolor.b,mix(0.0,0.3,1.0-u_lightcolor.b),1.0);v_color*=u_opacity;}\"),cr=_r(\"uniform vec2 u_texsize;uniform float u_fade;uniform sampler2D u_image;varying vec2 v_pos_a;varying vec2 v_pos_b;varying vec4 v_lighting;\\n#pragma mapbox: define lowp float base\\n#pragma mapbox: define lowp float height\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_to\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float base\\n#pragma mapbox: initialize lowp float height\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_to\\nvec2 pattern_tl_a=pattern_from.xy;vec2 pattern_br_a=pattern_from.zw;vec2 pattern_tl_b=pattern_to.xy;vec2 pattern_br_b=pattern_to.zw;vec2 imagecoord=mod(v_pos_a,1.0);vec2 pos=mix(pattern_tl_a/u_texsize,pattern_br_a/u_texsize,imagecoord);vec4 color1=texture2D(u_image,pos);vec2 imagecoord_b=mod(v_pos_b,1.0);vec2 pos2=mix(pattern_tl_b/u_texsize,pattern_br_b/u_texsize,imagecoord_b);vec4 color2=texture2D(u_image,pos2);vec4 mixedColor=mix(color1,color2,u_fade);gl_FragColor=mixedColor*v_lighting;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_pixel_coord_upper;uniform vec2 u_pixel_coord_lower;uniform float u_height_factor;uniform vec3 u_scale;uniform float u_vertical_gradient;uniform lowp float u_opacity;uniform vec3 u_lightcolor;uniform lowp vec3 u_lightpos;uniform lowp float u_lightintensity;attribute vec2 a_pos;attribute vec4 a_normal_ed;varying vec2 v_pos_a;varying vec2 v_pos_b;varying vec4 v_lighting;\\n#pragma mapbox: define lowp float base\\n#pragma mapbox: define lowp float height\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_to\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float base\\n#pragma mapbox: initialize lowp float height\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_to\\nvec2 pattern_tl_a=pattern_from.xy;vec2 pattern_br_a=pattern_from.zw;vec2 pattern_tl_b=pattern_to.xy;vec2 pattern_br_b=pattern_to.zw;float tileRatio=u_scale.x;float fromScale=u_scale.y;float toScale=u_scale.z;vec3 normal=a_normal_ed.xyz;float edgedistance=a_normal_ed.w;vec2 display_size_a=(pattern_br_a-pattern_tl_a)/pixel_ratio_from;vec2 display_size_b=(pattern_br_b-pattern_tl_b)/pixel_ratio_to;base=max(0.0,base);height=max(0.0,height);float t=mod(normal.x,2.0);float z=t > 0.0 ? height : base;gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,z,1);vec2 pos=normal.x==1.0 && normal.y==0.0 && normal.z==16384.0\\n? a_pos\\n: vec2(edgedistance,z*u_height_factor);v_pos_a=get_pattern_pos(u_pixel_coord_upper,u_pixel_coord_lower,fromScale*display_size_a,tileRatio,pos);v_pos_b=get_pattern_pos(u_pixel_coord_upper,u_pixel_coord_lower,toScale*display_size_b,tileRatio,pos);v_lighting=vec4(0.0,0.0,0.0,1.0);float directional=clamp(dot(normal/16383.0,u_lightpos),0.0,1.0);directional=mix((1.0-u_lightintensity),max((0.5+u_lightintensity),1.0),directional);if (normal.y !=0.0) {directional*=((1.0-u_vertical_gradient)+(u_vertical_gradient*clamp((t+base)*pow(height/150.0,0.5),mix(0.7,0.98,1.0-u_lightintensity),1.0)));}v_lighting.rgb+=clamp(directional*u_lightcolor,mix(vec3(0.0),vec3(0.3),1.0-u_lightcolor),vec3(1.0));v_lighting*=u_opacity;}\"),fr=_r(\"#ifdef GL_ES\\nprecision highp float;\\n#endif\\nuniform sampler2D u_image;varying vec2 v_pos;uniform vec2 u_dimension;uniform float u_zoom;uniform float u_maxzoom;uniform vec4 u_unpack;float getElevation(vec2 coord,float bias) {vec4 data=texture2D(u_image,coord)*255.0;data.a=-1.0;return dot(data,u_unpack)/4.0;}void main() {vec2 epsilon=1.0/u_dimension;float a=getElevation(v_pos+vec2(-epsilon.x,-epsilon.y),0.0);float b=getElevation(v_pos+vec2(0,-epsilon.y),0.0);float c=getElevation(v_pos+vec2(epsilon.x,-epsilon.y),0.0);float d=getElevation(v_pos+vec2(-epsilon.x,0),0.0);float e=getElevation(v_pos,0.0);float f=getElevation(v_pos+vec2(epsilon.x,0),0.0);float g=getElevation(v_pos+vec2(-epsilon.x,epsilon.y),0.0);float h=getElevation(v_pos+vec2(0,epsilon.y),0.0);float i=getElevation(v_pos+vec2(epsilon.x,epsilon.y),0.0);float exaggeration=u_zoom < 2.0 ? 0.4 : u_zoom < 4.5 ? 0.35 : 0.3;vec2 deriv=vec2((c+f+f+i)-(a+d+d+g),(g+h+h+i)-(a+b+b+c))/ pow(2.0,(u_zoom-u_maxzoom)*exaggeration+19.2562-u_zoom);gl_FragColor=clamp(vec4(deriv.x/2.0+0.5,deriv.y/2.0+0.5,1.0,1.0),0.0,1.0);\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_dimension;attribute vec2 a_pos;attribute vec2 a_texture_pos;varying vec2 v_pos;void main() {gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,0,1);highp vec2 epsilon=1.0/u_dimension;float scale=(u_dimension.x-2.0)/u_dimension.x;v_pos=(a_texture_pos/8192.0)*scale+epsilon;}\"),hr=_r(\"uniform sampler2D u_image;varying vec2 v_pos;uniform vec2 u_latrange;uniform vec2 u_light;uniform vec4 u_shadow;uniform vec4 u_highlight;uniform vec4 u_accent;\\n#define PI 3.141592653589793\\nvoid main() {vec4 pixel=texture2D(u_image,v_pos);vec2 deriv=((pixel.rg*2.0)-1.0);float scaleFactor=cos(radians((u_latrange[0]-u_latrange[1])*(1.0-v_pos.y)+u_latrange[1]));float slope=atan(1.25*length(deriv)/scaleFactor);float aspect=deriv.x !=0.0 ? atan(deriv.y,-deriv.x) : PI/2.0*(deriv.y > 0.0 ? 1.0 :-1.0);float intensity=u_light.x;float azimuth=u_light.y+PI;float base=1.875-intensity*1.75;float maxValue=0.5*PI;float scaledSlope=intensity !=0.5 ? ((pow(base,slope)-1.0)/(pow(base,maxValue)-1.0))*maxValue : slope;float accent=cos(scaledSlope);vec4 accent_color=(1.0-accent)*u_accent*clamp(intensity*2.0,0.0,1.0);float shade=abs(mod((aspect+azimuth)/PI+0.5,2.0)-1.0);vec4 shade_color=mix(u_shadow,u_highlight,shade)*sin(scaledSlope)*clamp(intensity*2.0,0.0,1.0);gl_FragColor=accent_color*(1.0-shade_color.a)+shade_color;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"uniform mat4 u_matrix;attribute vec2 a_pos;attribute vec2 a_texture_pos;varying vec2 v_pos;void main() {gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,0,1);v_pos=a_texture_pos/8192.0;}\"),pr=_r(\"uniform lowp float u_device_pixel_ratio;varying vec2 v_width2;varying vec2 v_normal;varying float v_gamma_scale;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 color\\n#pragma mapbox: define lowp float blur\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float blur\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\nfloat dist=length(v_normal)*v_width2.s;float blur2=(blur+1.0/u_device_pixel_ratio)*v_gamma_scale;float alpha=clamp(min(dist-(v_width2.t-blur2),v_width2.s-dist)/blur2,0.0,1.0);gl_FragColor=color*(alpha*opacity);\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"\\n#define scale 0.015873016\\nattribute vec2 a_pos_normal;attribute vec4 a_data;uniform mat4 u_matrix;uniform mediump float u_ratio;uniform vec2 u_units_to_pixels;uniform lowp float u_device_pixel_ratio;varying vec2 v_normal;varying vec2 v_width2;varying float v_gamma_scale;varying highp float v_linesofar;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 color\\n#pragma mapbox: define lowp float blur\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define mediump float gapwidth\\n#pragma mapbox: define lowp float offset\\n#pragma mapbox: define mediump float width\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float blur\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize mediump float gapwidth\\n#pragma mapbox: initialize lowp float offset\\n#pragma mapbox: initialize mediump float width\\nfloat ANTIALIASING=1.0/u_device_pixel_ratio/2.0;vec2 a_extrude=a_data.xy-128.0;float a_direction=mod(a_data.z,4.0)-1.0;v_linesofar=(floor(a_data.z/4.0)+a_data.w*64.0)*2.0;vec2 pos=floor(a_pos_normal*0.5);mediump vec2 normal=a_pos_normal-2.0*pos;normal.y=normal.y*2.0-1.0;v_normal=normal;gapwidth=gapwidth/2.0;float halfwidth=width/2.0;offset=-1.0*offset;float inset=gapwidth+(gapwidth > 0.0 ? ANTIALIASING : 0.0);float outset=gapwidth+halfwidth*(gapwidth > 0.0 ? 2.0 : 1.0)+(halfwidth==0.0 ? 0.0 : ANTIALIASING);mediump vec2 dist=outset*a_extrude*scale;mediump float u=0.5*a_direction;mediump float t=1.0-abs(u);mediump vec2 offset2=offset*a_extrude*scale*normal.y*mat2(t,-u,u,t);vec4 projected_extrude=u_matrix*vec4(dist/u_ratio,0.0,0.0);gl_Position=u_matrix*vec4(pos+offset2/u_ratio,0.0,1.0)+projected_extrude;float extrude_length_without_perspective=length(dist);float extrude_length_with_perspective=length(projected_extrude.xy/gl_Position.w*u_units_to_pixels);v_gamma_scale=extrude_length_without_perspective/extrude_length_with_perspective;v_width2=vec2(outset,inset);}\"),dr=_r(\"uniform lowp float u_device_pixel_ratio;uniform sampler2D u_image;varying vec2 v_width2;varying vec2 v_normal;varying float v_gamma_scale;varying highp float v_lineprogress;\\n#pragma mapbox: define lowp float blur\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float blur\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\nfloat dist=length(v_normal)*v_width2.s;float blur2=(blur+1.0/u_device_pixel_ratio)*v_gamma_scale;float alpha=clamp(min(dist-(v_width2.t-blur2),v_width2.s-dist)/blur2,0.0,1.0);vec4 color=texture2D(u_image,vec2(v_lineprogress,0.5));gl_FragColor=color*(alpha*opacity);\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"\\n#define MAX_LINE_DISTANCE 32767.0\\n#define scale 0.015873016\\nattribute vec2 a_pos_normal;attribute vec4 a_data;uniform mat4 u_matrix;uniform mediump float u_ratio;uniform lowp float u_device_pixel_ratio;uniform vec2 u_units_to_pixels;varying vec2 v_normal;varying vec2 v_width2;varying float v_gamma_scale;varying highp float v_lineprogress;\\n#pragma mapbox: define lowp float blur\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define mediump float gapwidth\\n#pragma mapbox: define lowp float offset\\n#pragma mapbox: define mediump float width\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float blur\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize mediump float gapwidth\\n#pragma mapbox: initialize lowp float offset\\n#pragma mapbox: initialize mediump float width\\nfloat ANTIALIASING=1.0/u_device_pixel_ratio/2.0;vec2 a_extrude=a_data.xy-128.0;float a_direction=mod(a_data.z,4.0)-1.0;v_lineprogress=(floor(a_data.z/4.0)+a_data.w*64.0)*2.0/MAX_LINE_DISTANCE;vec2 pos=floor(a_pos_normal*0.5);mediump vec2 normal=a_pos_normal-2.0*pos;normal.y=normal.y*2.0-1.0;v_normal=normal;gapwidth=gapwidth/2.0;float halfwidth=width/2.0;offset=-1.0*offset;float inset=gapwidth+(gapwidth > 0.0 ? ANTIALIASING : 0.0);float outset=gapwidth+halfwidth*(gapwidth > 0.0 ? 2.0 : 1.0)+(halfwidth==0.0 ? 0.0 : ANTIALIASING);mediump vec2 dist=outset*a_extrude*scale;mediump float u=0.5*a_direction;mediump float t=1.0-abs(u);mediump vec2 offset2=offset*a_extrude*scale*normal.y*mat2(t,-u,u,t);vec4 projected_extrude=u_matrix*vec4(dist/u_ratio,0.0,0.0);gl_Position=u_matrix*vec4(pos+offset2/u_ratio,0.0,1.0)+projected_extrude;float extrude_length_without_perspective=length(dist);float extrude_length_with_perspective=length(projected_extrude.xy/gl_Position.w*u_units_to_pixels);v_gamma_scale=extrude_length_without_perspective/extrude_length_with_perspective;v_width2=vec2(outset,inset);}\"),vr=_r(\"uniform lowp float u_device_pixel_ratio;uniform vec2 u_texsize;uniform float u_fade;uniform mediump vec3 u_scale;uniform sampler2D u_image;varying vec2 v_normal;varying vec2 v_width2;varying float v_linesofar;varying float v_gamma_scale;varying float v_width;\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_to\\n#pragma mapbox: define lowp float blur\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_to\\n#pragma mapbox: initialize lowp float blur\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\nvec2 pattern_tl_a=pattern_from.xy;vec2 pattern_br_a=pattern_from.zw;vec2 pattern_tl_b=pattern_to.xy;vec2 pattern_br_b=pattern_to.zw;float tileZoomRatio=u_scale.x;float fromScale=u_scale.y;float toScale=u_scale.z;vec2 display_size_a=(pattern_br_a-pattern_tl_a)/pixel_ratio_from;vec2 display_size_b=(pattern_br_b-pattern_tl_b)/pixel_ratio_to;vec2 pattern_size_a=vec2(display_size_a.x*fromScale/tileZoomRatio,display_size_a.y);vec2 pattern_size_b=vec2(display_size_b.x*toScale/tileZoomRatio,display_size_b.y);float aspect_a=display_size_a.y/v_width;float aspect_b=display_size_b.y/v_width;float dist=length(v_normal)*v_width2.s;float blur2=(blur+1.0/u_device_pixel_ratio)*v_gamma_scale;float alpha=clamp(min(dist-(v_width2.t-blur2),v_width2.s-dist)/blur2,0.0,1.0);float x_a=mod(v_linesofar/pattern_size_a.x*aspect_a,1.0);float x_b=mod(v_linesofar/pattern_size_b.x*aspect_b,1.0);float y=0.5*v_normal.y+0.5;vec2 texel_size=1.0/u_texsize;vec2 pos_a=mix(pattern_tl_a*texel_size-texel_size,pattern_br_a*texel_size+texel_size,vec2(x_a,y));vec2 pos_b=mix(pattern_tl_b*texel_size-texel_size,pattern_br_b*texel_size+texel_size,vec2(x_b,y));vec4 color=mix(texture2D(u_image,pos_a),texture2D(u_image,pos_b),u_fade);gl_FragColor=color*alpha*opacity;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"\\n#define scale 0.015873016\\n#define LINE_DISTANCE_SCALE 2.0\\nattribute vec2 a_pos_normal;attribute vec4 a_data;uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_units_to_pixels;uniform mediump float u_ratio;uniform lowp float u_device_pixel_ratio;varying vec2 v_normal;varying vec2 v_width2;varying float v_linesofar;varying float v_gamma_scale;varying float v_width;\\n#pragma mapbox: define lowp float blur\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define lowp float offset\\n#pragma mapbox: define mediump float gapwidth\\n#pragma mapbox: define mediump float width\\n#pragma mapbox: define lowp float floorwidth\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: define lowp vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: define lowp float pixel_ratio_to\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float blur\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize lowp float offset\\n#pragma mapbox: initialize mediump float gapwidth\\n#pragma mapbox: initialize mediump float width\\n#pragma mapbox: initialize lowp float floorwidth\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_from\\n#pragma mapbox: initialize mediump vec4 pattern_to\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_from\\n#pragma mapbox: initialize lowp float pixel_ratio_to\\nfloat ANTIALIASING=1.0/u_device_pixel_ratio/2.0;vec2 a_extrude=a_data.xy-128.0;float a_direction=mod(a_data.z,4.0)-1.0;float a_linesofar=(floor(a_data.z/4.0)+a_data.w*64.0)*LINE_DISTANCE_SCALE;vec2 pos=floor(a_pos_normal*0.5);mediump vec2 normal=a_pos_normal-2.0*pos;normal.y=normal.y*2.0-1.0;v_normal=normal;gapwidth=gapwidth/2.0;float halfwidth=width/2.0;offset=-1.0*offset;float inset=gapwidth+(gapwidth > 0.0 ? ANTIALIASING : 0.0);float outset=gapwidth+halfwidth*(gapwidth > 0.0 ? 2.0 : 1.0)+(halfwidth==0.0 ? 0.0 : ANTIALIASING);mediump vec2 dist=outset*a_extrude*scale;mediump float u=0.5*a_direction;mediump float t=1.0-abs(u);mediump vec2 offset2=offset*a_extrude*scale*normal.y*mat2(t,-u,u,t);vec4 projected_extrude=u_matrix*vec4(dist/u_ratio,0.0,0.0);gl_Position=u_matrix*vec4(pos+offset2/u_ratio,0.0,1.0)+projected_extrude;float extrude_length_without_perspective=length(dist);float extrude_length_with_perspective=length(projected_extrude.xy/gl_Position.w*u_units_to_pixels);v_gamma_scale=extrude_length_without_perspective/extrude_length_with_perspective;v_linesofar=a_linesofar;v_width2=vec2(outset,inset);v_width=floorwidth;}\"),gr=_r(\"uniform lowp float u_device_pixel_ratio;uniform sampler2D u_image;uniform float u_sdfgamma;uniform float u_mix;varying vec2 v_normal;varying vec2 v_width2;varying vec2 v_tex_a;varying vec2 v_tex_b;varying float v_gamma_scale;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 color\\n#pragma mapbox: define lowp float blur\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define mediump float width\\n#pragma mapbox: define lowp float floorwidth\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float blur\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize mediump float width\\n#pragma mapbox: initialize lowp float floorwidth\\nfloat dist=length(v_normal)*v_width2.s;float blur2=(blur+1.0/u_device_pixel_ratio)*v_gamma_scale;float alpha=clamp(min(dist-(v_width2.t-blur2),v_width2.s-dist)/blur2,0.0,1.0);float sdfdist_a=texture2D(u_image,v_tex_a).a;float sdfdist_b=texture2D(u_image,v_tex_b).a;float sdfdist=mix(sdfdist_a,sdfdist_b,u_mix);alpha*=smoothstep(0.5-u_sdfgamma/floorwidth,0.5+u_sdfgamma/floorwidth,sdfdist);gl_FragColor=color*(alpha*opacity);\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"\\n#define scale 0.015873016\\n#define LINE_DISTANCE_SCALE 2.0\\nattribute vec2 a_pos_normal;attribute vec4 a_data;uniform mat4 u_matrix;uniform mediump float u_ratio;uniform lowp float u_device_pixel_ratio;uniform vec2 u_patternscale_a;uniform float u_tex_y_a;uniform vec2 u_patternscale_b;uniform float u_tex_y_b;uniform vec2 u_units_to_pixels;varying vec2 v_normal;varying vec2 v_width2;varying vec2 v_tex_a;varying vec2 v_tex_b;varying float v_gamma_scale;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 color\\n#pragma mapbox: define lowp float blur\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define mediump float gapwidth\\n#pragma mapbox: define lowp float offset\\n#pragma mapbox: define mediump float width\\n#pragma mapbox: define lowp float floorwidth\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float blur\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize mediump float gapwidth\\n#pragma mapbox: initialize lowp float offset\\n#pragma mapbox: initialize mediump float width\\n#pragma mapbox: initialize lowp float floorwidth\\nfloat ANTIALIASING=1.0/u_device_pixel_ratio/2.0;vec2 a_extrude=a_data.xy-128.0;float a_direction=mod(a_data.z,4.0)-1.0;float a_linesofar=(floor(a_data.z/4.0)+a_data.w*64.0)*LINE_DISTANCE_SCALE;vec2 pos=floor(a_pos_normal*0.5);mediump vec2 normal=a_pos_normal-2.0*pos;normal.y=normal.y*2.0-1.0;v_normal=normal;gapwidth=gapwidth/2.0;float halfwidth=width/2.0;offset=-1.0*offset;float inset=gapwidth+(gapwidth > 0.0 ? ANTIALIASING : 0.0);float outset=gapwidth+halfwidth*(gapwidth > 0.0 ? 2.0 : 1.0)+(halfwidth==0.0 ? 0.0 : ANTIALIASING);mediump vec2 dist=outset*a_extrude*scale;mediump float u=0.5*a_direction;mediump float t=1.0-abs(u);mediump vec2 offset2=offset*a_extrude*scale*normal.y*mat2(t,-u,u,t);vec4 projected_extrude=u_matrix*vec4(dist/u_ratio,0.0,0.0);gl_Position=u_matrix*vec4(pos+offset2/u_ratio,0.0,1.0)+projected_extrude;float extrude_length_without_perspective=length(dist);float extrude_length_with_perspective=length(projected_extrude.xy/gl_Position.w*u_units_to_pixels);v_gamma_scale=extrude_length_without_perspective/extrude_length_with_perspective;v_tex_a=vec2(a_linesofar*u_patternscale_a.x/floorwidth,normal.y*u_patternscale_a.y+u_tex_y_a);v_tex_b=vec2(a_linesofar*u_patternscale_b.x/floorwidth,normal.y*u_patternscale_b.y+u_tex_y_b);v_width2=vec2(outset,inset);}\"),yr=_r(\"uniform float u_fade_t;uniform float u_opacity;uniform sampler2D u_image0;uniform sampler2D u_image1;varying vec2 v_pos0;varying vec2 v_pos1;uniform float u_brightness_low;uniform float u_brightness_high;uniform float u_saturation_factor;uniform float u_contrast_factor;uniform vec3 u_spin_weights;void main() {vec4 color0=texture2D(u_image0,v_pos0);vec4 color1=texture2D(u_image1,v_pos1);if (color0.a > 0.0) {color0.rgb=color0.rgb/color0.a;}if (color1.a > 0.0) {color1.rgb=color1.rgb/color1.a;}vec4 color=mix(color0,color1,u_fade_t);color.a*=u_opacity;vec3 rgb=color.rgb;rgb=vec3(dot(rgb,u_spin_weights.xyz),dot(rgb,u_spin_weights.zxy),dot(rgb,u_spin_weights.yzx));float average=(color.r+color.g+color.b)/3.0;rgb+=(average-rgb)*u_saturation_factor;rgb=(rgb-0.5)*u_contrast_factor+0.5;vec3 u_high_vec=vec3(u_brightness_low,u_brightness_low,u_brightness_low);vec3 u_low_vec=vec3(u_brightness_high,u_brightness_high,u_brightness_high);gl_FragColor=vec4(mix(u_high_vec,u_low_vec,rgb)*color.a,color.a);\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"uniform mat4 u_matrix;uniform vec2 u_tl_parent;uniform float u_scale_parent;uniform float u_buffer_scale;attribute vec2 a_pos;attribute vec2 a_texture_pos;varying vec2 v_pos0;varying vec2 v_pos1;void main() {gl_Position=u_matrix*vec4(a_pos,0,1);v_pos0=(((a_texture_pos/8192.0)-0.5)/u_buffer_scale )+0.5;v_pos1=(v_pos0*u_scale_parent)+u_tl_parent;}\"),mr=_r(\"uniform sampler2D u_texture;varying vec2 v_tex;varying float v_fade_opacity;\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\nlowp float alpha=opacity*v_fade_opacity;gl_FragColor=texture2D(u_texture,v_tex)*alpha;\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"const float PI=3.141592653589793;attribute vec4 a_pos_offset;attribute vec4 a_data;attribute vec4 a_pixeloffset;attribute vec3 a_projected_pos;attribute float a_fade_opacity;uniform bool u_is_size_zoom_constant;uniform bool u_is_size_feature_constant;uniform highp float u_size_t;uniform highp float u_size;uniform highp float u_camera_to_center_distance;uniform highp float u_pitch;uniform bool u_rotate_symbol;uniform highp float u_aspect_ratio;uniform float u_fade_change;uniform mat4 u_matrix;uniform mat4 u_label_plane_matrix;uniform mat4 u_coord_matrix;uniform bool u_is_text;uniform bool u_pitch_with_map;uniform vec2 u_texsize;varying vec2 v_tex;varying float v_fade_opacity;\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\nvec2 a_pos=a_pos_offset.xy;vec2 a_offset=a_pos_offset.zw;vec2 a_tex=a_data.xy;vec2 a_size=a_data.zw;float a_size_min=floor(a_size[0]*0.5);vec2 a_pxoffset=a_pixeloffset.xy;vec2 a_minFontScale=a_pixeloffset.zw/256.0;highp float segment_angle=-a_projected_pos[2];float size;if (!u_is_size_zoom_constant && !u_is_size_feature_constant) {size=mix(a_size_min,a_size[1],u_size_t)/128.0;} else if (u_is_size_zoom_constant && !u_is_size_feature_constant) {size=a_size_min/128.0;} else {size=u_size;}vec4 projectedPoint=u_matrix*vec4(a_pos,0,1);highp float camera_to_anchor_distance=projectedPoint.w;highp float distance_ratio=u_pitch_with_map ?\\ncamera_to_anchor_distance/u_camera_to_center_distance :\\nu_camera_to_center_distance/camera_to_anchor_distance;highp float perspective_ratio=clamp(0.5+0.5*distance_ratio,0.0,4.0);size*=perspective_ratio;float fontScale=u_is_text ? size/24.0 : size;highp float symbol_rotation=0.0;if (u_rotate_symbol) {vec4 offsetProjectedPoint=u_matrix*vec4(a_pos+vec2(1,0),0,1);vec2 a=projectedPoint.xy/projectedPoint.w;vec2 b=offsetProjectedPoint.xy/offsetProjectedPoint.w;symbol_rotation=atan((b.y-a.y)/u_aspect_ratio,b.x-a.x);}highp float angle_sin=sin(segment_angle+symbol_rotation);highp float angle_cos=cos(segment_angle+symbol_rotation);mat2 rotation_matrix=mat2(angle_cos,-1.0*angle_sin,angle_sin,angle_cos);vec4 projected_pos=u_label_plane_matrix*vec4(a_projected_pos.xy,0.0,1.0);gl_Position=u_coord_matrix*vec4(projected_pos.xy/projected_pos.w+rotation_matrix*(a_offset/32.0*max(a_minFontScale,fontScale)+a_pxoffset/16.0),0.0,1.0);v_tex=a_tex/u_texsize;vec2 fade_opacity=unpack_opacity(a_fade_opacity);float fade_change=fade_opacity[1] > 0.5 ? u_fade_change :-u_fade_change;v_fade_opacity=max(0.0,min(1.0,fade_opacity[0]+fade_change));}\"),xr=_r(\"#define SDF_PX 8.0\\nuniform bool u_is_halo;uniform sampler2D u_texture;uniform highp float u_gamma_scale;uniform lowp float u_device_pixel_ratio;uniform bool u_is_text;varying vec2 v_data0;varying vec3 v_data1;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 fill_color\\n#pragma mapbox: define highp vec4 halo_color\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define lowp float halo_width\\n#pragma mapbox: define lowp float halo_blur\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 fill_color\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 halo_color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: initialize lowp float halo_width\\n#pragma mapbox: initialize lowp float halo_blur\\nfloat EDGE_GAMMA=0.105/u_device_pixel_ratio;vec2 tex=v_data0.xy;float gamma_scale=v_data1.x;float size=v_data1.y;float fade_opacity=v_data1[2];float fontScale=u_is_text ? size/24.0 : size;lowp vec4 color=fill_color;highp float gamma=EDGE_GAMMA/(fontScale*u_gamma_scale);lowp float buff=(256.0-64.0)/256.0;if (u_is_halo) {color=halo_color;gamma=(halo_blur*1.19/SDF_PX+EDGE_GAMMA)/(fontScale*u_gamma_scale);buff=(6.0-halo_width/fontScale)/SDF_PX;}lowp float dist=texture2D(u_texture,tex).a;highp float gamma_scaled=gamma*gamma_scale;highp float alpha=smoothstep(buff-gamma_scaled,buff+gamma_scaled,dist);gl_FragColor=color*(alpha*opacity*fade_opacity);\\n#ifdef OVERDRAW_INSPECTOR\\ngl_FragColor=vec4(1.0);\\n#endif\\n}\",\"const float PI=3.141592653589793;attribute vec4 a_pos_offset;attribute vec4 a_data;attribute vec4 a_pixeloffset;attribute vec3 a_projected_pos;attribute float a_fade_opacity;uniform bool u_is_size_zoom_constant;uniform bool u_is_size_feature_constant;uniform highp float u_size_t;uniform highp float u_size;uniform mat4 u_matrix;uniform mat4 u_label_plane_matrix;uniform mat4 u_coord_matrix;uniform bool u_is_text;uniform bool u_pitch_with_map;uniform highp float u_pitch;uniform bool u_rotate_symbol;uniform highp float u_aspect_ratio;uniform highp float u_camera_to_center_distance;uniform float u_fade_change;uniform vec2 u_texsize;varying vec2 v_data0;varying vec3 v_data1;\\n#pragma mapbox: define highp vec4 fill_color\\n#pragma mapbox: define highp vec4 halo_color\\n#pragma mapbox: define lowp float opacity\\n#pragma mapbox: define lowp float halo_width\\n#pragma mapbox: define lowp float halo_blur\\nvoid main() {\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 fill_color\\n#pragma mapbox: initialize highp vec4 halo_color\\n#pragma mapbox: initialize lowp float opacity\\n#pragma mapbox: 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   \"+r+\" \"+i+\" \"+a+\" = u_\"+a+\";\\n#endif\\n\"})),vertexSource:e=e.replace(r,(function(t,e,r,i,a){var o=\"float\"===i?\"vec2\":\"vec4\",s=a.match(/color/)?\"color\":o;return n[a]?\"define\"===e?\"\\n#ifndef HAS_UNIFORM_u_\"+a+\"\\nuniform lowp float u_\"+a+\"_t;\\nattribute \"+r+\" \"+o+\" a_\"+a+\";\\nvarying \"+r+\" \"+i+\" \"+a+\";\\n#else\\nuniform \"+r+\" \"+i+\" u_\"+a+\";\\n#endif\\n\":\"vec4\"===s?\"\\n#ifndef HAS_UNIFORM_u_\"+a+\"\\n    \"+a+\" = a_\"+a+\";\\n#else\\n    \"+r+\" \"+i+\" \"+a+\" = u_\"+a+\";\\n#endif\\n\":\"\\n#ifndef HAS_UNIFORM_u_\"+a+\"\\n    \"+a+\" = unpack_mix_\"+s+\"(a_\"+a+\", u_\"+a+\"_t);\\n#else\\n    \"+r+\" \"+i+\" \"+a+\" = u_\"+a+\";\\n#endif\\n\":\"define\"===e?\"\\n#ifndef HAS_UNIFORM_u_\"+a+\"\\nuniform lowp float u_\"+a+\"_t;\\nattribute \"+r+\" \"+o+\" a_\"+a+\";\\n#else\\nuniform \"+r+\" \"+i+\" u_\"+a+\";\\n#endif\\n\":\"vec4\"===s?\"\\n#ifndef HAS_UNIFORM_u_\"+a+\"\\n    \"+r+\" \"+i+\" \"+a+\" = a_\"+a+\";\\n#else\\n    \"+r+\" 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Yr=function(t,e,r,n,i){return{u_matrix:t,u_tl_parent:e,u_scale_parent:r,u_buffer_scale:1,u_fade_t:n.mix,u_opacity:n.opacity*i.paint.get(\"raster-opacity\"),u_image0:0,u_image1:1,u_brightness_low:i.paint.get(\"raster-brightness-min\"),u_brightness_high:i.paint.get(\"raster-brightness-max\"),u_saturation_factor:(o=i.paint.get(\"raster-saturation\"),o>0?1-1/(1.001-o):-o),u_contrast_factor:(a=i.paint.get(\"raster-contrast\"),a>0?1/(1-a):1+a),u_spin_weights:Wr(i.paint.get(\"raster-hue-rotate\"))};var a,o};function Wr(t){t*=Math.PI/180;var e=Math.sin(t),r=Math.cos(t);return[(2*r+1)/3,(-Math.sqrt(3)*e-r+1)/3,(Math.sqrt(3)*e-r+1)/3]}var Xr,Jr=function(t,e,r,n,i,a,o,s,l,u){var 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t.UniformMatrix4f(e,r.u_matrix)}},heatmap:function(e,r){return{u_extrude_scale:new t.Uniform1f(e,r.u_extrude_scale),u_intensity:new t.Uniform1f(e,r.u_intensity),u_matrix:new t.UniformMatrix4f(e,r.u_matrix)}},heatmapTexture:function(e,r){return{u_matrix:new t.UniformMatrix4f(e,r.u_matrix),u_world:new t.Uniform2f(e,r.u_world),u_image:new t.Uniform1i(e,r.u_image),u_color_ramp:new t.Uniform1i(e,r.u_color_ramp),u_opacity:new t.Uniform1f(e,r.u_opacity)}},hillshade:function(e,r){return{u_matrix:new t.UniformMatrix4f(e,r.u_matrix),u_image:new t.Uniform1i(e,r.u_image),u_latrange:new t.Uniform2f(e,r.u_latrange),u_light:new t.Uniform2f(e,r.u_light),u_shadow:new t.UniformColor(e,r.u_shadow),u_highlight:new t.UniformColor(e,r.u_highlight),u_accent:new t.UniformColor(e,r.u_accent)}},hillshadePrepare:function(e,r){return{u_matrix:new t.UniformMatrix4f(e,r.u_matrix),u_image:new t.Uniform1i(e,r.u_image),u_dimension:new t.Uniform2f(e,r.u_dimension),u_zoom:new t.Uniform1f(e,r.u_zoom),u_maxzoom:new 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bCoord, aCoordFract, bCoordFract;\\nattribute vec4 color;\\nattribute float lineEnd, lineTop;\\n\\nuniform vec2 scale, scaleFract, translate, translateFract;\\nuniform float thickness, pixelRatio, id, depth;\\nuniform vec4 viewport;\\n\\nvarying vec4 fragColor;\\nvarying vec2 tangent;\\n\\nvec2 project(vec2 position, vec2 positionFract, vec2 scale, vec2 scaleFract, vec2 translate, vec2 translateFract) {\\n\\t// the order is important\\n\\treturn position * scale + translate\\n       + positionFract * scale + translateFract\\n       + position * scaleFract\\n       + positionFract * scaleFract;\\n}\\n\\nvoid main() {\\n\\tfloat lineStart = 1. - lineEnd;\\n\\tfloat lineOffset = lineTop * 2. - 1.;\\n\\n\\tvec2 diff = (bCoord + bCoordFract - aCoord - aCoordFract);\\n\\ttangent = normalize(diff * scale * viewport.zw);\\n\\tvec2 normal = vec2(-tangent.y, tangent.x);\\n\\n\\tvec2 position = project(aCoord, aCoordFract, scale, scaleFract, translate, translateFract) * lineStart\\n\\t\\t+ project(bCoord, bCoordFract, scale, scaleFract, translate, translateFract) * lineEnd\\n\\n\\t\\t+ thickness * normal * .5 * lineOffset / viewport.zw;\\n\\n\\tgl_Position = vec4(position * 2.0 - 1.0, depth, 1);\\n\\n\\tfragColor = color / 255.;\\n}\\n\"]),frag:o([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nuniform float dashLength, pixelRatio, thickness, opacity, id;\\nuniform sampler2D dashTexture;\\n\\nvarying vec4 fragColor;\\nvarying vec2 tangent;\\n\\nvoid main() {\\n\\tfloat alpha = 1.;\\n\\n\\tfloat t = fract(dot(tangent, gl_FragCoord.xy) / dashLength) * .5 + .25;\\n\\tfloat dash = texture2D(dashTexture, vec2(t, .5)).r;\\n\\n\\tgl_FragColor = fragColor;\\n\\tgl_FragColor.a *= alpha * opacity * 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endCoord;\\nvarying float enableStartMiter, enableEndMiter;\\n\\nconst float REVERSE_THRESHOLD = -.875;\\nconst float MIN_DIFF = 1e-6;\\n\\n// TODO: possible optimizations: avoid overcalculating all for vertices and calc just one instead\\n// TODO: precalculate dot products, normalize things beforehead etc.\\n// TODO: refactor to rectangular algorithm\\n\\nfloat distToLine(vec2 p, vec2 a, vec2 b) {\\n\\tvec2 diff = b - a;\\n\\tvec2 perp = normalize(vec2(-diff.y, diff.x));\\n\\treturn dot(p - a, perp);\\n}\\n\\nbool isNaN( float val ){\\n  return ( val < 0.0 || 0.0 < val || val == 0.0 ) ? false : true;\\n}\\n\\nvoid main() {\\n\\tvec2 aCoord = aCoord, bCoord = bCoord, prevCoord = prevCoord, nextCoord = nextCoord;\\n\\n  vec2 adjustedScale;\\n  adjustedScale.x = (abs(scale.x) < MIN_DIFF) ? MIN_DIFF : scale.x;\\n  adjustedScale.y = (abs(scale.y) < MIN_DIFF) ? MIN_DIFF : scale.y;\\n\\n  vec2 scaleRatio = adjustedScale * viewport.zw;\\n\\tvec2 normalWidth = thickness / scaleRatio;\\n\\n\\tfloat lineStart = 1. - lineEnd;\\n\\tfloat lineBot = 1. - lineTop;\\n\\n\\tfragColor = (lineStart * aColor + lineEnd * bColor) / 255.;\\n\\n\\tif (isNaN(aCoord.x) || isNaN(aCoord.y) || isNaN(bCoord.x) || isNaN(bCoord.y)) return;\\n\\n\\tif (aCoord == prevCoord) prevCoord = aCoord + normalize(bCoord - aCoord);\\n\\tif (bCoord == nextCoord) nextCoord = bCoord - normalize(bCoord - aCoord);\\n\\n\\tvec2 prevDiff = aCoord - prevCoord;\\n\\tvec2 currDiff = bCoord - aCoord;\\n\\tvec2 nextDiff = nextCoord - bCoord;\\n\\n\\tvec2 prevTangent = normalize(prevDiff * scaleRatio);\\n\\tvec2 currTangent = normalize(currDiff * scaleRatio);\\n\\tvec2 nextTangent = normalize(nextDiff * scaleRatio);\\n\\n\\tvec2 prevNormal = vec2(-prevTangent.y, prevTangent.x);\\n\\tvec2 currNormal = vec2(-currTangent.y, currTangent.x);\\n\\tvec2 nextNormal = vec2(-nextTangent.y, nextTangent.x);\\n\\n\\tvec2 startJoinDirection = normalize(prevTangent - currTangent);\\n\\tvec2 endJoinDirection = normalize(currTangent - nextTangent);\\n\\n\\t// collapsed/unidirectional segment cases\\n\\t// FIXME: there should be more elegant solution\\n\\tvec2 prevTanDiff = abs(prevTangent - currTangent);\\n\\tvec2 nextTanDiff = abs(nextTangent - currTangent);\\n\\tif (max(prevTanDiff.x, prevTanDiff.y) < MIN_DIFF) {\\n\\t\\tstartJoinDirection = currNormal;\\n\\t}\\n\\tif (max(nextTanDiff.x, nextTanDiff.y) < MIN_DIFF) {\\n\\t\\tendJoinDirection = currNormal;\\n\\t}\\n\\tif (aCoord == bCoord) {\\n\\t\\tendJoinDirection = startJoinDirection;\\n\\t\\tcurrNormal = prevNormal;\\n\\t\\tcurrTangent = prevTangent;\\n\\t}\\n\\n\\ttangent = currTangent;\\n\\n\\t//calculate join shifts relative to normals\\n\\tfloat startJoinShift = dot(currNormal, startJoinDirection);\\n\\tfloat endJoinShift = dot(currNormal, endJoinDirection);\\n\\n\\tfloat startMiterRatio = abs(1. / startJoinShift);\\n\\tfloat endMiterRatio = abs(1. / endJoinShift);\\n\\n\\tvec2 startJoin = startJoinDirection * startMiterRatio;\\n\\tvec2 endJoin = endJoinDirection * endMiterRatio;\\n\\n\\tvec2 startTopJoin, startBotJoin, endTopJoin, endBotJoin;\\n\\tstartTopJoin = sign(startJoinShift) * startJoin * .5;\\n\\tstartBotJoin = -startTopJoin;\\n\\n\\tendTopJoin = sign(endJoinShift) * endJoin * .5;\\n\\tendBotJoin = -endTopJoin;\\n\\n\\tvec2 aTopCoord = aCoord + normalWidth * startTopJoin;\\n\\tvec2 bTopCoord = bCoord + normalWidth * endTopJoin;\\n\\tvec2 aBotCoord = aCoord + normalWidth * startBotJoin;\\n\\tvec2 bBotCoord = bCoord + normalWidth * endBotJoin;\\n\\n\\t//miter anti-clipping\\n\\tfloat baClipping = distToLine(bCoord, aCoord, aBotCoord) / dot(normalize(normalWidth * endBotJoin), normalize(normalWidth.yx * vec2(-startBotJoin.y, startBotJoin.x)));\\n\\tfloat abClipping = distToLine(aCoord, bCoord, bTopCoord) / dot(normalize(normalWidth * startBotJoin), normalize(normalWidth.yx * vec2(-endBotJoin.y, endBotJoin.x)));\\n\\n\\t//prevent close to reverse direction switch\\n\\tbool prevReverse = dot(currTangent, prevTangent) <= REVERSE_THRESHOLD && abs(dot(currTangent, prevNormal)) * min(length(prevDiff), length(currDiff)) <  length(normalWidth * currNormal);\\n\\tbool nextReverse = dot(currTangent, nextTangent) <= REVERSE_THRESHOLD && abs(dot(currTangent, nextNormal)) * min(length(nextDiff), length(currDiff)) <  length(normalWidth * currNormal);\\n\\n\\tif (prevReverse) {\\n\\t\\t//make join rectangular\\n\\t\\tvec2 miterShift = normalWidth * startJoinDirection * miterLimit * .5;\\n\\t\\tfloat normalAdjust = 1. - min(miterLimit / startMiterRatio, 1.);\\n\\t\\taBotCoord = aCoord + miterShift - normalAdjust * normalWidth * currNormal * .5;\\n\\t\\taTopCoord = aCoord + miterShift + normalAdjust * normalWidth * currNormal * .5;\\n\\t}\\n\\telse if (!nextReverse && baClipping > 0. && baClipping < length(normalWidth * endBotJoin)) {\\n\\t\\t//handle miter clipping\\n\\t\\tbTopCoord -= normalWidth * endTopJoin;\\n\\t\\tbTopCoord += normalize(endTopJoin * normalWidth) * baClipping;\\n\\t}\\n\\n\\tif (nextReverse) {\\n\\t\\t//make join rectangular\\n\\t\\tvec2 miterShift = normalWidth * endJoinDirection * miterLimit * .5;\\n\\t\\tfloat normalAdjust = 1. - min(miterLimit / endMiterRatio, 1.);\\n\\t\\tbBotCoord = bCoord + miterShift - normalAdjust * normalWidth * currNormal * .5;\\n\\t\\tbTopCoord = bCoord + miterShift + normalAdjust * normalWidth * currNormal * .5;\\n\\t}\\n\\telse if (!prevReverse && abClipping > 0. && abClipping < length(normalWidth * startBotJoin)) {\\n\\t\\t//handle miter clipping\\n\\t\\taBotCoord -= normalWidth * startBotJoin;\\n\\t\\taBotCoord += normalize(startBotJoin * normalWidth) * abClipping;\\n\\t}\\n\\n\\tvec2 aTopPosition = (aTopCoord) * adjustedScale + translate;\\n\\tvec2 aBotPosition = (aBotCoord) * adjustedScale + translate;\\n\\n\\tvec2 bTopPosition = (bTopCoord) * adjustedScale + translate;\\n\\tvec2 bBotPosition = (bBotCoord) * adjustedScale + translate;\\n\\n\\t//position is normalized 0..1 coord on the screen\\n\\tvec2 position = (aTopPosition * lineTop + aBotPosition * lineBot) * lineStart + (bTopPosition * lineTop + bBotPosition * lineBot) * lineEnd;\\n\\n\\tstartCoord = aCoord * scaleRatio + translate * viewport.zw + viewport.xy;\\n\\tendCoord = bCoord * scaleRatio + translate * viewport.zw + viewport.xy;\\n\\n\\tgl_Position = vec4(position  * 2.0 - 1.0, depth, 1);\\n\\n\\tenableStartMiter = step(dot(currTangent, prevTangent), .5);\\n\\tenableEndMiter = step(dot(currTangent, nextTangent), .5);\\n\\n\\t//bevel miter cutoffs\\n\\tif (miterMode == 1.) {\\n\\t\\tif (enableStartMiter == 1.) {\\n\\t\\t\\tvec2 startMiterWidth = vec2(startJoinDirection) * thickness * miterLimit * .5;\\n\\t\\t\\tstartCutoff = vec4(aCoord, aCoord);\\n\\t\\t\\tstartCutoff.zw += vec2(-startJoinDirection.y, startJoinDirection.x) / scaleRatio;\\n\\t\\t\\tstartCutoff = startCutoff * scaleRatio.xyxy + translate.xyxy * viewport.zwzw;\\n\\t\\t\\tstartCutoff += viewport.xyxy;\\n\\t\\t\\tstartCutoff += startMiterWidth.xyxy;\\n\\t\\t}\\n\\n\\t\\tif (enableEndMiter == 1.) {\\n\\t\\t\\tvec2 endMiterWidth = vec2(endJoinDirection) * thickness * miterLimit * .5;\\n\\t\\t\\tendCutoff = vec4(bCoord, bCoord);\\n\\t\\t\\tendCutoff.zw += vec2(-endJoinDirection.y, endJoinDirection.x)  / scaleRatio;\\n\\t\\t\\tendCutoff = endCutoff * scaleRatio.xyxy + translate.xyxy * viewport.zwzw;\\n\\t\\t\\tendCutoff += viewport.xyxy;\\n\\t\\t\\tendCutoff += endMiterWidth.xyxy;\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\t//round miter cutoffs\\n\\telse if (miterMode == 2.) {\\n\\t\\tif (enableStartMiter == 1.) {\\n\\t\\t\\tvec2 startMiterWidth = vec2(startJoinDirection) * thickness * abs(dot(startJoinDirection, currNormal)) * .5;\\n\\t\\t\\tstartCutoff = vec4(aCoord, aCoord);\\n\\t\\t\\tstartCutoff.zw += vec2(-startJoinDirection.y, startJoinDirection.x) / scaleRatio;\\n\\t\\t\\tstartCutoff = startCutoff * scaleRatio.xyxy + translate.xyxy * viewport.zwzw;\\n\\t\\t\\tstartCutoff += viewport.xyxy;\\n\\t\\t\\tstartCutoff += startMiterWidth.xyxy;\\n\\t\\t}\\n\\n\\t\\tif (enableEndMiter == 1.) {\\n\\t\\t\\tvec2 endMiterWidth = vec2(endJoinDirection) * thickness * abs(dot(endJoinDirection, currNormal)) * .5;\\n\\t\\t\\tendCutoff = vec4(bCoord, bCoord);\\n\\t\\t\\tendCutoff.zw += vec2(-endJoinDirection.y, endJoinDirection.x)  / scaleRatio;\\n\\t\\t\\tendCutoff = endCutoff * scaleRatio.xyxy + translate.xyxy * viewport.zwzw;\\n\\t\\t\\tendCutoff += viewport.xyxy;\\n\\t\\t\\tendCutoff += endMiterWidth.xyxy;\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n}\\n\"]),frag:o([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nuniform float dashLength, pixelRatio, thickness, opacity, id, miterMode;\\nuniform sampler2D dashTexture;\\n\\nvarying vec4 fragColor;\\nvarying vec2 tangent;\\nvarying vec4 startCutoff, endCutoff;\\nvarying vec2 startCoord, endCoord;\\nvarying float enableStartMiter, enableEndMiter;\\n\\nfloat distToLine(vec2 p, vec2 a, vec2 b) {\\n\\tvec2 diff = b - a;\\n\\tvec2 perp = normalize(vec2(-diff.y, diff.x));\\n\\treturn dot(p - a, perp);\\n}\\n\\nvoid main() {\\n\\tfloat alpha = 1., distToStart, distToEnd;\\n\\tfloat cutoff = thickness * .5;\\n\\n\\t//bevel miter\\n\\tif (miterMode == 1.) {\\n\\t\\tif (enableStartMiter == 1.) {\\n\\t\\t\\tdistToStart = distToLine(gl_FragCoord.xy, startCutoff.xy, startCutoff.zw);\\n\\t\\t\\tif (distToStart < -1.) {\\n\\t\\t\\t\\tdiscard;\\n\\t\\t\\t\\treturn;\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\talpha *= min(max(distToStart + 1., 0.), 1.);\\n\\t\\t}\\n\\n\\t\\tif (enableEndMiter == 1.) {\\n\\t\\t\\tdistToEnd = distToLine(gl_FragCoord.xy, endCutoff.xy, endCutoff.zw);\\n\\t\\t\\tif (distToEnd < -1.) {\\n\\t\\t\\t\\tdiscard;\\n\\t\\t\\t\\treturn;\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t\\talpha *= min(max(distToEnd + 1., 0.), 1.);\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\t// round miter\\n\\telse if (miterMode == 2.) {\\n\\t\\tif (enableStartMiter == 1.) {\\n\\t\\t\\tdistToStart = distToLine(gl_FragCoord.xy, startCutoff.xy, startCutoff.zw);\\n\\t\\t\\tif (distToStart < 0.) {\\n\\t\\t\\t\\tfloat radius = length(gl_FragCoord.xy - startCoord);\\n\\n\\t\\t\\t\\tif(radius > cutoff + .5) {\\n\\t\\t\\t\\t\\tdiscard;\\n\\t\\t\\t\\t\\treturn;\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\n\\t\\t\\t\\talpha -= smoothstep(cutoff - .5, cutoff + .5, radius);\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\n\\t\\tif (enableEndMiter == 1.) {\\n\\t\\t\\tdistToEnd = distToLine(gl_FragCoord.xy, endCutoff.xy, endCutoff.zw);\\n\\t\\t\\tif (distToEnd < 0.) {\\n\\t\\t\\t\\tfloat radius = length(gl_FragCoord.xy - endCoord);\\n\\n\\t\\t\\t\\tif(radius > cutoff + .5) {\\n\\t\\t\\t\\t\\tdiscard;\\n\\t\\t\\t\\t\\treturn;\\n\\t\\t\\t\\t}\\n\\n\\t\\t\\t\\talpha -= smoothstep(cutoff - .5, cutoff + .5, radius);\\n\\t\\t\\t}\\n\\t\\t}\\n\\t}\\n\\n\\tfloat t = fract(dot(tangent, gl_FragCoord.xy) / dashLength) * .5 + .25;\\n\\tfloat dash = texture2D(dashTexture, vec2(t, .5)).r;\\n\\n\\tgl_FragColor = fragColor;\\n\\tgl_FragColor.a *= alpha * opacity * dash;\\n}\\n\"]),attributes:{lineEnd:{buffer:r,divisor:0,stride:8,offset:0},lineTop:{buffer:r,divisor:0,stride:8,offset:4},aColor:{buffer:t.prop(\"colorBuffer\"),stride:4,offset:0,divisor:1},bColor:{buffer:t.prop(\"colorBuffer\"),stride:4,offset:4,divisor:1},prevCoord:{buffer:t.prop(\"positionBuffer\"),stride:8,offset:0,divisor:1},aCoord:{buffer:t.prop(\"positionBuffer\"),stride:8,offset:8,divisor:1},bCoord:{buffer:t.prop(\"positionBuffer\"),stride:8,offset:16,divisor:1},nextCoord:{buffer:t.prop(\"positionBuffer\"),stride:8,offset:24,divisor:1}}},n))}catch(t){e=i}return{fill:t({primitive:\"triangle\",elements:function(t,e){return e.triangles},offset:0,vert:o([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nattribute vec2 position, positionFract;\\n\\nuniform vec4 color;\\nuniform vec2 scale, scaleFract, translate, translateFract;\\nuniform float pixelRatio, id;\\nuniform vec4 viewport;\\nuniform float opacity;\\n\\nvarying vec4 fragColor;\\n\\nconst float MAX_LINES = 256.;\\n\\nvoid main() {\\n\\tfloat depth = (MAX_LINES - 4. - id) / (MAX_LINES);\\n\\n\\tvec2 position = position * scale + translate\\n       + positionFract * scale + translateFract\\n       + position * scaleFract\\n       + positionFract * scaleFract;\\n\\n\\tgl_Position = vec4(position * 2.0 - 1.0, depth, 1);\\n\\n\\tfragColor = color / 255.;\\n\\tfragColor.a *= opacity;\\n}\\n\"]),frag:o([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nvarying vec4 fragColor;\\n\\nvoid main() {\\n\\tgl_FragColor = 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C=m[2*S],P=m[2*S+1];isNaN(C)||isNaN(P)||null==C||null==P?(C=m[2*M],P=m[2*M+1],A[S]=M):M=S,k[E++]=C,k[E++]=P}if(t.splitNull){d.count-1 in A||(A[d.count]=d.count-1);var O=Object.keys(A).map(Number).sort((function(t,e){return t-e})),I=[],D=0,z=null!=d.hole?d.hole[0]:null;if(null!=z){var R=g(O,(function(t){return t>=z}));(O=O.slice(0,R)).push(z)}for(var F=function(t){var e=k.slice(2*D,2*O[t]).concat(z?k.slice(2*z):[]),r=(d.hole||[]).map((function(e){return e-z+(O[t]-D)})),n=u(e,r);n=n.map((function(e){return e+D+(e+D<O[t]?0:z-O[t])})),I.push.apply(I,n),D=O[t]+1},B=0;B<O.length;B++)F(B);for(var N=0,j=I.length;N<j;N++)null!=A[I[N]]&&(I[N]=A[I[N]]);d.triangles=I}else{for(var U=u(k,d.hole||[]),V=0,H=U.length;V<H;V++)null!=A[U[V]]&&(U[V]=A[U[V]]);d.triangles=U}}var q=new Float64Array(m);c(q,2,T);var G=new 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float borderColorAmt = smoothstep(fragBorderColorLevel - delta, fragBorderColorLevel + delta, dist);\\n    float colorAmt = smoothstep(fragColorLevel - delta, fragColorLevel + delta, dist);\\n\\n    vec4 color = fragBorderColor;\\n    color.a *= borderColorAmt;\\n    color = mix(color, fragColor, colorAmt);\\n    color.a *= opacity;\\n\\n    gl_FragColor = color;\\n  }\\n\\n}\\n\"]),s.vert=f([\"precision highp float;\\n#define GLSLIFY 1\\n\\nattribute float x, y, xFract, yFract;\\nattribute float size, borderSize;\\nattribute vec4 colorId, borderColorId;\\nattribute float isActive;\\n\\nuniform bool constPointSize;\\nuniform float pixelRatio;\\nuniform vec2 scale, scaleFract, translate, translateFract, paletteSize;\\nuniform sampler2D paletteTexture;\\n\\nconst float maxSize = 100.;\\nconst float borderLevel = .5;\\n\\nvarying vec4 fragColor, fragBorderColor;\\nvarying float fragPointSize, fragBorderRadius, fragWidth, fragBorderColorLevel, fragColorLevel;\\n\\nfloat pointSizeScale = 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+       "        var display = window.getComputedStyle(gd).display;\n",
+       "        if (!display || display === 'none') {{\n",
+       "            console.log([gd, 'removed!']);\n",
+       "            Plotly.purge(gd);\n",
+       "            observer.disconnect();\n",
+       "        }}\n",
+       "}});\n",
+       "\n",
+       "// Listen for the removal of the full notebook cells\n",
+       "var notebookContainer = gd.closest('#notebook-container');\n",
+       "if (notebookContainer) {{\n",
+       "    x.observe(notebookContainer, {childList: true});\n",
+       "}}\n",
+       "\n",
+       "// Listen for the clearing of the current output cell\n",
+       "var outputEl = gd.closest('.output');\n",
+       "if (outputEl) {{\n",
+       "    x.observe(outputEl, {childList: true});\n",
+       "}}\n",
+       "\n",
+       "                        })                };                });            </script>        </div>"
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",
       "text/plain": [
        "<IPython.core.display.Image object>"
       ]
@@ -1133,7 +1196,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.9.18"
+   "version": "3.10.13"
   }
  },
  "nbformat": 4,
diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
index 18b5aba..8c9e07e 100644
--- a/requirements.txt
+++ b/requirements.txt
@@ -9,4 +9,5 @@ scipy>=1.8.0
 tqdm
 cloudpickle
 pivottablejs
-streamlit==1.28.0
\ No newline at end of file
+streamlit==1.28.0
+nbformat>=4.2.0
\ No newline at end of file
diff --git a/tests/test_fit.py b/tests/test_fit.py
index 7a292c2..fc59117 100644
--- a/tests/test_fit.py
+++ b/tests/test_fit.py
@@ -6,14 +6,17 @@
 import pandas as pd
 import pytest
 
-from wise_pizza.data_sources.synthetic import synthetic_data
+from wise_pizza.data_sources.synthetic import synthetic_data, synthetic_ts_data
 from wise_pizza.explain import (
     explain_changes_in_average,
     explain_changes_in_totals,
     explain_levels,
+    explain_timeseries,
 )
 from wise_pizza.segment_data import SegmentData
 from wise_pizza.solver import solve_lasso, solve_lp
+from wise_pizza.time import create_time_basis
+from wise_pizza.plotting_time import plot_time
 
 np.random.seed(42)
 
@@ -137,6 +140,10 @@ def test_categorical():
 def test_synthetic_template(nan_percent: float):
     all_data = synthetic_data(init_len=1000)
     data = all_data.data
+
+    data.loc[(data["dim0"] == 0) & (data["dim1"] == 1), "totals"] += 100
+    data.loc[(data["dim1"] == 0) & (data["dim2"] == 1), "totals"] += 300
+
     if nan_percent > 0:
         data = values_to_nan(data, nan_percent)
     sf = explain_levels(
@@ -160,6 +167,48 @@ def test_synthetic_template(nan_percent: float):
     print("yay!")
 
 
+@pytest.mark.parametrize("nan_percent", [0.0, 1.0])
+def test_synthetic_ts_template(nan_percent: float):
+    all_data = synthetic_ts_data(init_len=10000)
+
+    # Add some big trends to the data
+    # TODO: insert trend break patterns too
+    months = np.array(sorted(all_data.data[all_data.time_col].unique()))
+    basis = create_time_basis(months, baseline_dims=1)
+    joined = pd.merge(all_data.data, basis, left_on="TIME", right_index=True)
+    df = joined.drop(columns=basis.columns)
+
+    loc1 = (df["dim0"] == 0) & (df["dim1"] == 1)
+    loc2 = (df["dim1"] == 0) & (df["dim2"] == 1)
+
+    df.loc[loc1, "totals"] += 100 * joined.loc[loc1, "Slope"]
+    df.loc[loc2, "totals"] += 300 * joined.loc[loc2, "Slope"]
+
+    if nan_percent > 0:
+        df = values_to_nan(df, nan_percent)
+    sf = explain_timeseries(
+        df,
+        dims=all_data.dimensions,
+        total_name=all_data.segment_total,
+        time_name=all_data.time_col,
+        size_name=all_data.segment_size,
+        max_depth=2,
+        min_segments=5,
+        verbose=True,
+    )
+    print("***")
+    for s in sf.segments:
+        print(s)
+
+    plot_time(sf)
+
+    assert abs(sf.segments[0]["coef"] - 300) < 2
+    assert abs(sf.segments[1]["coef"] - 100) < 2
+
+    # sf.plot()
+    print("yay!")
+
+
 @pytest.mark.parametrize(
     "how, solver, plot_is_static, function, nan_percent, size_one_percent",
     deltas_test_cases,
diff --git a/wise_pizza/__init__.py b/wise_pizza/__init__.py
index b19e128..9bb4e78 100644
--- a/wise_pizza/__init__.py
+++ b/wise_pizza/__init__.py
@@ -2,4 +2,5 @@
     explain_levels,
     explain_changes_in_totals,
     explain_changes_in_average,
+    explain_timeseries,
 )
diff --git a/wise_pizza/data_sources/synthetic.py b/wise_pizza/data_sources/synthetic.py
index 0a5c720..bbd6b20 100644
--- a/wise_pizza/data_sources/synthetic.py
+++ b/wise_pizza/data_sources/synthetic.py
@@ -8,7 +8,7 @@
 np.random.seed(42)
 
 
-def synthetic_data(num_dims: int = 5, dim_values: int = 5, init_len=10000):
+def synthetic_data(num_dims: int = 5, dim_values: int = 5, init_len=10000) -> SegmentData:
     np.random.seed(42)
     cols = {}
     for dim in range(num_dims):
@@ -17,9 +17,25 @@ def synthetic_data(num_dims: int = 5, dim_values: int = 5, init_len=10000):
     cols["totals"] = np.random.lognormal(0, 1, size=init_len)
     dims = [k for k in cols.keys() if "dim" in k]
 
-    df = pd.DataFrame(cols).groupby(dims, as_index=False).sum()
+    # deduplicate dimension values
+    df = pd.DataFrame(cols).groupby(dims, as_index=False).sum().reset_index(drop=True)
+    return SegmentData(data=df, dimensions=dims, segment_total="totals")
 
-    df.loc[(df["dim0"] == 0) & (df["dim1"] == 1), "totals"] += 100
-    df.loc[(df["dim1"] == 0) & (df["dim2"] == 1), "totals"] += 300
 
-    return SegmentData(data=df, dimensions=dims, segment_total="totals")
+def synthetic_ts_data(num_dims: int = 5, dim_values: int = 5, init_len=10000, ts_len: int = 12):
+    pre_data = synthetic_data(num_dims, dim_values, int(init_len/ts_len))
+    small_df = pre_data.data
+    dfs = []
+    months = np.array(pd.date_range(start="2023-01-01", periods=ts_len, freq="MS"))
+
+    for m in months:
+        this_df = small_df.copy()
+        this_df["TIME"] = m
+        this_df["totals"] = np.random.lognormal(0, 1, size=len(this_df))
+        dfs.append(this_df)
+
+    df = pd.concat(dfs)
+    pre_data.time_col = "TIME"
+
+    pre_data.data = df.sort_values(pre_data.dimensions + [pre_data.time_col]).reset_index(drop=True)
+    return pre_data
diff --git a/wise_pizza/explain.py b/wise_pizza/explain.py
index 3760f91..0c3c3d5 100644
--- a/wise_pizza/explain.py
+++ b/wise_pizza/explain.py
@@ -2,13 +2,22 @@
 import warnings
 from typing import List, Optional
 
+import numpy as np
 import pandas as pd
 
 warnings.simplefilter(action="ignore", category=pd.errors.PerformanceWarning)
 
-from wise_pizza.plotting import plot_segments, plot_split_segments, plot_waterfall
+from wise_pizza.plotting import (
+    plot_segments,
+    plot_split_segments,
+    plot_waterfall,
+)
+from wise_pizza.plotting_time import plot_time, plot_ts_pair
 from wise_pizza.slicer import SliceFinder, SlicerPair
-from wise_pizza.utils import diff_dataset, prepare_df
+from wise_pizza.slicer_facades import TransformedSliceFinder
+from wise_pizza.utils import diff_dataset, prepare_df, almost_equals
+from wise_pizza.time import create_time_basis, add_average_over_time, extend_dataframe
+from wise_pizza.transform import IdentityTransform, LogTransform
 
 
 def explain_changes_in_average(
@@ -338,3 +347,301 @@ def explain_levels(
     )
     sf.task = "levels"
     return sf
+
+
+def explain_timeseries(
+    df: pd.DataFrame,
+    dims: List[str],
+    total_name: str,
+    time_name: str,
+    size_name: Optional[str] = None,
+    min_segments: int = 5,
+    max_segments: int = None,
+    min_depth: int = 1,
+    max_depth: int = 2,
+    solver: str = "omp",
+    verbose: bool = False,
+    cluster_values: bool = False,
+    time_basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
+    fit_log_space: bool = False,
+    fit_sizes: Optional[bool] = None,
+    log_space_weight_sc: float = 0.5,
+):
+    df = copy.copy(df)
+
+    # replace NaN values in numeric columns with zeros
+    # replace NaN values in categorical columns with the column name + "_unknown"
+    # Group by dims + [time_name]
+    df = prepare_df(
+        df, dims, total_name=total_name, size_name=size_name, time_name=time_name
+    )
+    df = df.sort_values(by=dims + [time_name])
+
+    if size_name is None:
+        size_name = "size"
+        df[size_name] = 1.0
+        if fit_sizes == True:
+            raise ValueError("fit_sizes should be None or False if size_name is None")
+        fit_sizes = False
+    else:
+        if fit_sizes is None:
+            fit_sizes = True
+
+    if fit_log_space:
+        tf = LogTransform(offset=1, weight_pow_sc=log_space_weight_sc)
+    else:
+        tf = IdentityTransform()
+
+    size_name_orig = size_name + "_orig"
+    total_name_orig = total_name + "_orig"
+
+    df2 = df.rename(columns={size_name: size_name_orig, total_name: total_name_orig})
+
+    if not fit_sizes:
+        t, w = tf.transform_totals_weights(
+            df2[total_name_orig].values, df2[size_name_orig].values
+        )
+        df2[total_name] = pd.Series(data=t, index=df2.index)
+        df2[size_name] = pd.Series(data=w, index=df2.index)
+        sf_totals = _explain_timeseries(
+            df=df2,
+            dims=dims,
+            total_name=total_name,
+            time_name=time_name,
+            size_name=size_name,
+            min_segments=min_segments,
+            max_segments=max_segments,
+            min_depth=min_depth,
+            max_depth=max_depth,
+            solver=solver,
+            verbose=verbose,
+            cluster_values=cluster_values,
+            time_basis=time_basis,
+        )
+        return TransformedSliceFinder(sf_totals, transformer=tf)
+
+    this_w = np.ones_like(df2[size_name_orig].values)
+    these_totals = df2[size_name_orig].values
+
+    tf.test_transforms(this_w, these_totals)
+
+    t, w = tf.transform_totals_weights(these_totals, this_w)
+    df2[size_name] = pd.Series(data=t, index=df2.index)
+    df2["resc_wgt"] = pd.Series(data=w, index=df2.index)
+
+    sf_wgt = _explain_timeseries(
+        df=df2,
+        dims=dims,
+        total_name=size_name,
+        size_name="resc_wgt",
+        time_name=time_name,
+        min_segments=min_segments,
+        max_segments=max_segments,
+        min_depth=min_depth,
+        max_depth=max_depth,
+        solver=solver,
+        verbose=verbose,
+        cluster_values=cluster_values,
+        time_basis=time_basis,
+    )
+
+    sf1 = TransformedSliceFinder(sf_wgt, transformer=tf)
+
+    # Replace actual weights with fitted ones, for consistent extrapolation
+    eps = 1e-3
+    fitted_sizes = np.maximum(sf1.predicted_totals, eps)
+    fitted_sizes[np.isnan(fitted_sizes)] = eps
+    actual_avgs = df2[total_name_orig].values / df2[size_name_orig].values
+    adj_totals = actual_avgs * fitted_sizes
+
+    if fit_log_space:
+        tf2 = LogTransform(offset=1, weight_pow_sc=log_space_weight_sc)
+    else:
+        tf2 = IdentityTransform()
+
+    tf2.test_transforms(adj_totals, fitted_sizes)
+
+    t, w = tf2.transform_totals_weights(adj_totals, fitted_sizes)
+    df2[total_name] = pd.Series(data=t, index=df2.index)
+    df2[size_name] = pd.Series(data=w, index=df2.index)
+
+    sf_totals = _explain_timeseries(
+        df=df2,
+        dims=dims,
+        total_name=total_name,
+        time_name=time_name,
+        size_name=size_name,
+        min_segments=min_segments,
+        max_segments=max_segments,
+        min_depth=min_depth,
+        max_depth=max_depth,
+        solver=solver,
+        verbose=verbose,
+        cluster_values=cluster_values,
+        time_basis=time_basis,
+    )
+
+    assert almost_equals(t, sf_totals.actual_totals)
+    assert almost_equals(w, sf_totals.weights)
+
+    sf2 = TransformedSliceFinder(sf_totals, tf2)
+
+    assert almost_equals(adj_totals, sf2.actual_totals)
+    assert almost_equals(fitted_sizes, sf2.weights)
+
+    out = SlicerPair(sf1, sf2)
+    out.relevant_cluster_names1 = sf1.relevant_cluster_names
+    out.relevant_cluster_names2 = sf2.relevant_cluster_names
+
+    out.plot = lambda plot_is_static=False, width=600, height=1200, return_fig=False, average_name=None, use_fitted_weights=False: plot_ts_pair(
+        out.s1,
+        out.s2,
+        plot_is_static=plot_is_static,
+        width=width,
+        height=height,
+        return_fig=return_fig,
+        average_name=average_name,
+        use_fitted_weights=use_fitted_weights,
+    )
+    out.task = "time with weights"
+    return out
+
+
+def _explain_timeseries(
+    df: pd.DataFrame,
+    dims: List[str],
+    total_name: str,
+    time_name: str,
+    size_name: Optional[str] = None,
+    min_segments: int = 5,
+    max_segments: int = None,
+    min_depth: int = 1,
+    max_depth: int = 2,
+    solver: str = "omp",
+    verbose: bool = False,
+    force_add_up: bool = False,
+    constrain_signs: bool = False,
+    cluster_values: bool = False,
+    time_basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
+):
+    """
+    Find segments whose average is most different from the global one
+    @param df: Dataset
+    @param dims: List of discrete dimensions
+    @param total_name: Name of column that contains totals per segment
+    @param size_name: Name of column containing segment sizes
+    @param time_name: Name of column containing the time dimension
+    @param min_segments: Minimum number of segments to find
+    @param max_segments: Maximum number of segments to find, defaults to min_segments
+    @param min_depth: Minimum number of dimension to constrain in segment definition
+    @param max_depth: Maximum number of dimension to constrain in segment definition
+    @param solver: If this equals to "lp" uses the LP solver, else uses the (recommended) Lasso solver
+    @param verbose: If set to a truish value, lots of debug info is printed to console
+    @param force_add_up: Force the contributions of chosen segments to add up to zero
+    @param constrain_signs: Whether to constrain weights of segments to have the same sign as naive segment averages
+    @param cluster_values In addition to single-value slices, consider slices that consist of a
+    group of segments from the same dimension with similar naive averages
+    @return: A fitted object
+    """
+
+    # strip out constants and possibly linear trends for each dimension combination
+    baseline_dims = 1
+    if time_basis is None:
+        time_basis = create_time_basis(
+            df[time_name].unique(), baseline_dims=baseline_dims, include_breaks=True
+        )
+        dtrend_cols = [t for t in time_basis.columns if "dtrend" in t]
+        chosen_cols = []
+        num_breaks = 2
+        for i in range(1, num_breaks + 1):
+            chosen_cols.append(
+                dtrend_cols[int(i * len(dtrend_cols) / (num_breaks + 1))]
+            )
+        pre_basis = time_basis[list(time_basis.columns[:2]) + chosen_cols].copy()
+        # TODO: fix this bug
+        for c in chosen_cols:
+            pre_basis[c + "_a"] = pre_basis["Slope"] - pre_basis[c]
+
+        # print("yay!")
+
+    df, avg_df = add_average_over_time(
+        df,
+        dims=dims,
+        total_name=total_name,
+        size_name=size_name,
+        time_name=time_name,
+        cartesian=False,
+    )
+    # The join in the above function could have messed up the ordering
+    df = df.sort_values(by=dims + [time_name])
+
+    # This block is pointless as we just normalized each sub-segment to zero average across time
+    average = df[total_name].sum() / df[size_name].sum()
+    df["_target"] = df[total_name] - df["total_adjustment"]
+
+    sf = SliceFinder()
+    sf.global_average = average
+    sf.total_name = total_name
+    sf.size_name = size_name
+    sf.time_name = time_name
+    sf.y_adj = df["total_adjustment"].values
+    sf.avg_df = avg_df
+    sf.time_values = df[time_name].unique()
+    sf.fit(
+        df[dims],
+        df["_target"],
+        time_col=df[time_name],
+        time_basis=pre_basis,
+        weights=df[size_name],
+        min_segments=min_segments,
+        max_segments=max_segments,
+        min_depth=min_depth,
+        max_depth=max_depth,
+        solver=solver,
+        verbose=verbose,
+        force_add_up=force_add_up,
+        constrain_signs=constrain_signs,
+        cluster_values=cluster_values,
+    )
+
+    # TODO: insert back the normalized bits?
+    for s in sf.segments:
+        segment_def = s["segment"]
+        assert "time" in segment_def, "Each segment should have a time profile!"
+        this_vec = (
+            sf.X[:, s["index"]]
+            .toarray()
+            .reshape(
+                -1,
+            )
+        )
+        time_mult = (
+            sf.time_basis[segment_def["time"]]
+            .toarray()
+            .reshape(
+                -1,
+            )
+        )
+        dummy = (this_vec / time_mult).astype(int).astype(np.float64)
+        s["dummy"] = dummy
+        s["seg_total_vec"] = this_vec * s["coef"] * sf.weights
+        if len(segment_def) > 1:
+            elems = np.unique(dummy)
+            assert len(elems) == 2
+            assert 1.0 in elems
+            assert 0.0 in elems
+
+        s["naive_avg"] += average
+        s["total"] += average * s["seg_size"]
+    # print(average)
+    # sf.reg.intercept_ += average
+    sf.plot = lambda plot_is_static=False, width=1200, height=2000, return_fig=False, average_name=None: plot_time(
+        sf,
+        plot_is_static=plot_is_static,
+        width=width,
+        height=height,
+        return_fig=return_fig,
+        average_name=average_name,
+    )
+    sf.task = "time"
+    return sf
diff --git a/wise_pizza/find_alpha.py b/wise_pizza/find_alpha.py
index c40cbc1..aae0fbb 100644
--- a/wise_pizza/find_alpha.py
+++ b/wise_pizza/find_alpha.py
@@ -3,7 +3,7 @@
 from scipy.sparse import vstack, csr_array, issparse
 from scipy.linalg import svd, expm
 
-from wise_pizza.solver import solve_lasso, solve_lp
+from wise_pizza.solver import solve_lasso, solve_lp, solve_omp
 
 
 def find_alpha(
@@ -13,7 +13,7 @@ def find_alpha(
     min_nonzeros=None,
     verbose=0,
     max_iter: int = 100,
-    solver: str = "lp",
+    solver: str = "lasso",
     use_proj=None,
     constrain_signs=True,
     adding_up_regularizer=False,
@@ -122,6 +122,10 @@ def find_alpha(
         mat = X
         y = y_
 
+    if solver=="omp":
+        reg, nonzeros = solve_omp(mat.toarray(), y, min_nonzeros)
+        return reg, nonzeros
+
     alpha = 2 * max(y)
     nonzeros = []
     iter = 0
@@ -139,6 +143,9 @@ def print_errors(a: np.ndarray):
     if verbose:
         print_errors(np.zeros(X.shape[1]))
 
+
+
+
     while len(nonzeros) < min_nonzeros:
         alpha /= 2
         reg = solve(
@@ -208,10 +215,11 @@ def print_errors(a: np.ndarray):
     reg = solve(
         X_filt,
         y,
-        1e-3 * alpha,
+        1e-3 * min(alpha, 1.0),
         constrain_signs=constrain_signs,
         verbose=verbose,
         drop_last_row=adding_up_regularizer,
+        # fit_intercept=not use_proj
     )
     return reg, nonzeros
 
diff --git a/wise_pizza/make_matrix.py b/wise_pizza/make_matrix.py
index ae131a6..dd5fd2a 100644
--- a/wise_pizza/make_matrix.py
+++ b/wise_pizza/make_matrix.py
@@ -1,12 +1,14 @@
+import copy
 import itertools
 from typing import Optional, List, Dict, Sequence
 from collections import defaultdict
+import math
 
 import numpy as np
 import scipy
 from tqdm import tqdm
 import pandas as pd
-from scipy.sparse import csc_matrix, hstack
+from scipy.sparse import csc_matrix, hstack, diags
 
 
 def join_to_sparse(dim_df: pd.DataFrame, dim_name: str, verbose=0):
@@ -101,11 +103,11 @@ def sparse_dummy_matrix(
     verbose=0,
     force_dim: Optional[str] = None,
     clusters: Optional[Dict[str, Sequence[str]]] = None,
-    cluster_names: Optional[Dict[str,str]] = None
+    cluster_names: Optional[Dict[str, str]] = None,
+    time_basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
+    max_out_size: int = 1e8,  # threshold num of elements in out matrix
 ):
     # generate a sparse dummy matrix based on all the combinations
-    # TODO: do a  nested sparse regression fit to form groups of dim values, pos, neg, null
-    # TODO: first calculate the matrix size, scale down max_depth if matrix too big
     if force_dim is None:
         dims = list(dim_df.columns)
     else:
@@ -118,8 +120,6 @@ def sparse_dummy_matrix(
     # drop dimensions with only one value, for clarity
     dims = [d for d in dims if len(dim_df[d].unique()) > 1]
 
-    defs = []
-    mats = []
     dims_range_min = min(len(dims), max(1, min_depth))
     dims_range_max = min(len(dims) + 1, max_depth + 1)
     dims_range = range(dims_range_min, dims_range_max)
@@ -130,13 +130,23 @@ def sparse_dummy_matrix(
         this_mat, these_defs = join_to_sparse(dim_df, d, verbose=verbose)
         dummy_cache[d] = {this_def: this_mat[:, i : i + 1] for i, this_def in enumerate(these_defs)}
 
-    # TODO: maps dimension names to dimension values
     dims_dict = {dim: list(dim_df[dim].unique()) + list(clusters[dim]) for dim in dim_df.columns}
 
+    defs = []
+    mats = []
+
+    # Add raw time vectors
+    if time_basis is not None:
+        for b_name, b_mat in time_basis.items():
+            defs.append({"time": b_name})
+            mats.append(b_mat)
+
     # Go over all possible depths
     for num_dims in tqdm(dims_range) if verbose else dims_range:
         # for each depth, sample the possible dimension combinations
         for these_dims in itertools.combinations(dims, num_dims):
+            if verbose:
+                print(f"Processing {these_dims}")
             if num_dims == 1 and these_dims[0] == "Change from":
                 continue
             if force_dim is None:
@@ -146,16 +156,62 @@ def sparse_dummy_matrix(
 
             segment_constraints = segment_defs_new(dims_dict, used_dims)
             this_mat, these_defs = construct_dummies_new(used_dims, segment_constraints, dummy_cache, cluster_names)
+            assert len(these_defs) == this_mat.shape[1]
 
-            # these_defs = segment_defs(dim_df, used_dims, verbose=verbose)
-            # this_mat = construct_dummies(these_defs, dummy_cache)
-            mats.append(this_mat)
-            defs += these_defs
-    mat = hstack(mats)
-    return mat, defs
+            if time_basis is None:
+                mats.append(this_mat)
+                defs += these_defs
+            else:
+                for b_name, b_mat in time_basis.items():
+                    # Multiply the dummies by the time profile
+                    if verbose:
+                        print(f"Processing {b_name}")
+                    re_defs = copy.deepcopy(these_defs)
+                    for d in re_defs:
+                        d["time"] = b_name
+
+                    # let's split it even deeper to deal with very wide matrices
+                    step = math.ceil(max_out_size / b_mat.shape[0])
+                    for i in range(0, len(re_defs), step):
+                        end_ind = min(i + step, len(re_defs))
+                        defs_slice = re_defs[i:end_ind]
+                        mat_slice = this_mat[:, i:end_ind]
+                        re_mat = diags(b_mat.A.flatten()) @ mat_slice
+                        re_mat = csc_matrix(re_mat)
+                        assert len(defs_slice) == re_mat.shape[1]
+
+                        mats.append(re_mat)
+                        defs += defs_slice
+
+                        test_size = len(defs) * mats[0].shape[0]
+                        if test_size >= max_out_size:
+                            if verbose:
+                                print(f"Threshold reached at {test_size}, dumping")
+                            mat = hstack(mats)
+                            assert len(defs) == mat.shape[1]
+                            yield mat, defs
+                            defs = []
+                            mats = []
+            if len(mats):
+                test_size = len(defs) * mats[0].shape[0]
+                if test_size >= max_out_size:
+                    if verbose:
+                        print(f"Threshold reached at {test_size}, dumping")
+                    mat = hstack(mats)
+                    assert len(defs) == mat.shape[1]
+                    yield mat, defs
+                    defs = []
+                    mats = []
+    # mop up
+    if len(defs):
+        mat = hstack(mats)
+        assert len(defs) == mat.shape[1]
+        yield mat, defs
+    else:
+        yield None, None
 
 
-def segment_defs_new(dims_dict: Dict[str, Sequence[str]], used_dims: List[str]) -> List[Dict[str, str]]:
+def segment_defs_new(dims_dict: Dict[str, Sequence[str]], used_dims: List[str]) -> np.ndarray:
     # Look at all possible combinations of dimension values for the chosen dimensions
     if len(used_dims) == 1:
         return np.array(dims_dict[used_dims[0]]).reshape(-1, 1)
@@ -170,9 +226,9 @@ def segment_defs_new(dims_dict: Dict[str, Sequence[str]], used_dims: List[str])
 
 def construct_dummies_new(
     used_dims: List[str],
-        segment_defs: np.ndarray,
-        cache: Dict[str, Dict[str, np.ndarray]],
-        cluster_names: Optional[Dict[str,str]] = None
+    segment_defs: np.ndarray,
+    cache: Dict[str, Dict[str, np.ndarray]],
+    cluster_names: Optional[Dict[str, str]] = None,
 ) -> scipy.sparse.csc_matrix:
     dummies = []
     segments = []
diff --git a/wise_pizza/plotting.py b/wise_pizza/plotting.py
index 8d74bf3..f6f98c2 100644
--- a/wise_pizza/plotting.py
+++ b/wise_pizza/plotting.py
@@ -1,12 +1,8 @@
-from typing import Optional
-
 import plotly.graph_objects as go
 import plotly.io as pio
 from plotly.io import to_image
 from plotly.subplots import make_subplots
 
-from wise_pizza.slicer import SliceFinder
-
 pio.templates.default = "plotly_white"
 
 import numpy as np
@@ -15,8 +11,8 @@
 
 
 def plot_split_segments(
-    sf_size: SliceFinder,
-    sf_avg: SliceFinder,
+    sf_size: "SliceFinder",
+    sf_avg: "SliceFinder",
     plot_is_static: bool = False,
     width: int = 2000,
     height: int = 500,
@@ -133,8 +129,8 @@ def plot_split_segments(
 
         # Create a layout
         layout = go.Layout(
-            title="Relevant cluster names", title_x=0  # Center the title
-        )
+            title="Relevant cluster names", title_x=0
+        )  # Center the title
 
         # Create a figure
         fig2 = go.Figure(data=[table_trace], layout=layout)
@@ -172,7 +168,7 @@ def plot_split_segments(
 
 
 def plot_segments(
-    sf: SliceFinder,
+    sf: "SliceFinder",
     plot_is_static: bool = False,
     width: int = 2000,
     height: int = 500,
@@ -264,8 +260,8 @@ def plot_segments(
 
         # Create a layout
         layout = go.Layout(
-            title="Relevant cluster names", title_x=0  # Center the title
-        )
+            title="Relevant cluster names", title_x=0
+        )  # Center the title
 
         # Create a figure
         fig2 = go.Figure(data=[table_trace], layout=layout)
@@ -303,7 +299,7 @@ def plot_segments(
                 fig2.show()
 
 
-def waterfall_args(sf: SliceFinder):
+def waterfall_args(sf: "SliceFinder"):
     """
     Waterfall plot arguments
     @param sf: SliceFinder
@@ -330,7 +326,7 @@ def rel_error(x, y):
     }
 
 
-def waterfall_layout_args(sf: SliceFinder, width: int = 1000, height: int = 1000):
+def waterfall_layout_args(sf: "SliceFinder", width: int = 1000, height: int = 1000):
     """
     Waterfall plot layout arguments
     @param sf: SliceFinder
@@ -360,7 +356,7 @@ def waterfall_layout_args(sf: SliceFinder, width: int = 1000, height: int = 1000
 
 
 def plot_waterfall(
-    sf: SliceFinder,
+    sf: "SliceFinder",
     plot_is_static: bool = False,
     width: int = 1000,
     height: int = 1000,
@@ -388,7 +384,7 @@ def plot_waterfall(
     fig.update_layout(
         title="Segments contributing most to the change",
         #         showlegend = True,
-        **waterfall_layout_args(sf, width, height)
+        **waterfall_layout_args(sf, width, height),
     )
 
     if cluster_values:
@@ -407,8 +403,8 @@ def plot_waterfall(
 
         # Create a layout
         layout = go.Layout(
-            title="Relevant cluster names", title_x=0  # Center the title
-        )
+            title="Relevant cluster names", title_x=0
+        )  # Center the title
 
         # Create a figure
         fig2 = go.Figure(data=[table_trace], layout=layout)
diff --git a/wise_pizza/plotting_time.py b/wise_pizza/plotting_time.py
new file mode 100644
index 0000000..767b008
--- /dev/null
+++ b/wise_pizza/plotting_time.py
@@ -0,0 +1,434 @@
+import copy
+from dataclasses import dataclass
+from typing import List, Dict, Any, Optional, Tuple
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+from IPython.display import Image, display
+import plotly.io as pio
+from plotly.io import to_image
+from plotly import graph_objects as go
+from plotly.subplots import make_subplots
+
+from wise_pizza.slicer_plotting import SliceFinderPlottingInterface
+
+
+@dataclass
+class PlotData:
+    df: pd.DataFrame
+    nonflat_segments: List[Dict[str, Any]]
+    global_time_label: str
+    total_name: str
+    average_name: str
+    sub_titles: List[str]
+
+
+def plot_time(
+    sf: SliceFinderPlottingInterface,
+    width: int = 1000,
+    height: int = 1000,
+    average_name: Optional[str] = None,
+    plot_is_static: bool = False,
+    return_fig: bool = False,
+):
+    plot_data = preprocess_for_ts_plot(sf, average_name)
+    num_rows = len(plot_data.nonflat_segments) + 1
+    fig = make_subplots(
+        rows=num_rows,
+        cols=3,
+        subplot_titles=sum(plot_data.sub_titles, []),
+        specs=[[{"secondary_y": False}, {"secondary_y": True}, {"secondary_y": True}]]
+        * num_rows,
+    )
+
+    plot_single_ts(plot_data, fig, col_nums=(3, 2))
+    plot_weights(plot_data, fig, col_num=1)
+
+    for i in range(len(fig.layout.annotations)):
+        fig.layout.annotations[i].font.size = 10
+
+    fig.update_layout(
+        title_text=f"Actuals vs explanation by segment",
+        showlegend=True,
+        width=width,
+        height=height,
+    )
+    if plot_is_static:
+        image_bytes = to_image(fig, format="png", scale=2)
+        return Image(image_bytes, height=height, width=width)
+    else:
+        if return_fig:
+            return fig
+        else:
+            fig.show()
+
+
+def plot_ts_pair(
+    sf1: SliceFinderPlottingInterface,
+    sf2: SliceFinderPlottingInterface,
+    width,
+    height,
+    average_name: str = None,
+    plot_is_static: bool = False,
+    return_fig: bool = False,
+    use_fitted_weights: bool = False,
+):
+    # if use_fitted_weights:
+    #     sf = copy.deepcopy(sf)
+    #     sf.s2.totals = (sf.s2.totals/sf.s2.weights)*sf.s1.totals
+    #     sf.s2.weights = sf.s1.totals
+
+    wgt_plot_data = preprocess_for_ts_plot(sf1, average_name)  # average name correct?
+    totals_plot_data = preprocess_for_ts_plot(sf2, average_name)
+    num_rows = max(
+        len(wgt_plot_data.nonflat_segments) + 1,
+        len(totals_plot_data.nonflat_segments) + 1,
+    )
+    subplot_titles = []
+    for i in range(num_rows):
+        if i < len(wgt_plot_data.sub_titles):
+            # Totals from weights regression
+            subplot_titles.append(wgt_plot_data.sub_titles[i][2])
+        else:
+            subplot_titles.append("")
+        if i < len(totals_plot_data.sub_titles):
+            subplot_titles.append(totals_plot_data.sub_titles[i][1])
+            subplot_titles.append(totals_plot_data.sub_titles[i][2])
+        else:
+            subplot_titles.append("")
+            subplot_titles.append("")
+
+    fig = make_subplots(
+        rows=num_rows,
+        cols=3,
+        subplot_titles=subplot_titles,
+        specs=[[{"secondary_y": True}] * 3] * num_rows,
+    )
+    min_impacts1, max_impacts1 = plot_single_ts(
+        wgt_plot_data, fig, col_nums=(1, None), showlegend=False
+    )  # 1, None
+    min_impacts32, max_impacts32 = plot_single_ts(
+        totals_plot_data, fig, col_nums=(3, 2)
+    )  # 3,2
+
+    min_impacts1 = zip(*min_impacts1)
+    min_impact_final1 = [min(dim) for dim in min_impacts1]
+    max_impacts1 = zip(*max_impacts1)
+    max_impact_final1 = [max(dim) for dim in max_impacts1]
+
+    min_impacts32 = zip(*min_impacts32)
+    min_impact_final32 = [min(dim) for dim in min_impacts32]
+    max_impacts32 = zip(*max_impacts32)
+    max_impact_final32 = [max(dim) for dim in max_impacts32]
+
+    for i in range(len(fig.layout.annotations)):
+        fig.layout.annotations[i].font.size = 10
+
+    fig.update_layout(
+        title_text=f"Actuals vs explanation by segment",
+        showlegend=True,
+        width=width,
+        height=height,
+    )
+
+    # # Update secondary y-axis for each column
+    for row in range(1, num_rows + 1):
+        fig.update_yaxes(
+            range=[min_impact_final1[0], max_impact_final1[0]],
+            secondary_y=True,
+            row=row,
+            col=1,
+        )
+
+    for row in range(1, num_rows + 1):
+        fig.update_yaxes(
+            range=[min_impact_final32[1], max_impact_final32[1]],
+            secondary_y=True,
+            row=row,
+            col=2,
+        )
+
+    for row in range(1, num_rows + 1):
+        fig.update_yaxes(
+            range=[min_impact_final32[0], max_impact_final32[0]],
+            secondary_y=True,
+            row=row,
+            col=3,
+        )
+    if plot_is_static:
+        image_bytes = to_image(fig, format="png", scale=2)
+        return Image(image_bytes, height=height, width=width)
+    else:
+        if return_fig:
+            return fig
+        else:
+            fig.show()
+
+
+def plot_single_ts(
+    plotdata: PlotData, fig, showlegend: bool = True, col_nums: Tuple[int, int] = (1, 2)
+):
+    min_impacts = []
+    max_impacts = []
+    for i, s in enumerate(plotdata.nonflat_segments):
+        agg_df = plotdata.df[s["dummy"] == 1.0].groupby("time", as_index=False).sum()
+        # Create subplots
+        min_impact, max_impact = simple_ts_plot(
+            fig,
+            agg_df["time"],
+            agg_df["totals"],
+            agg_df["weights"],
+            reg_seg=agg_df[s["plot_segment"]],
+            reg_totals=agg_df["Regr totals"],
+            row_num=i + 2,
+            showlegend=False,
+            col_nums=col_nums,
+        )
+        min_impacts.append(min_impact)
+        max_impacts.append(max_impact)
+
+    # Show the actuals for stuff not in segments
+    outside = np.abs(sum([s["dummy"] for s in plotdata.nonflat_segments])) < 1e-8
+
+    left = plotdata.df[outside].groupby("time", as_index=False).sum()
+    all_data = plotdata.df.groupby("time", as_index=False).sum()
+    min_impact, max_impact = simple_ts_plot(
+        fig,
+        all_data["time"],
+        all_data["totals"],
+        all_data["weights"],
+        reg_seg=all_data["reg_time_profile"],
+        reg_totals=all_data["Regr totals"],
+        leftover_totals=left["totals"],
+        leftover_avgs=left["totals"] / left["weights"],
+        row_num=1,
+        showlegend=showlegend,
+        col_nums=col_nums,
+    )
+    min_impacts.insert(0, min_impact)
+    max_impacts.insert(0, max_impact)
+
+    return min_impacts, max_impacts
+
+
+def plot_weights(plotdata: PlotData, fig, col_num: int = 1):
+    for i, s in enumerate(plotdata.nonflat_segments):
+        agg_df = plotdata.df[s["dummy"] == 1.0].groupby("time", as_index=False).sum()
+        zeros = np.zeros(len(agg_df))
+        # Create subplots
+        min_impact, max_impact = simple_ts_plot(
+            fig,
+            agg_df["time"],
+            agg_df["weights"],
+            np.ones(len(agg_df)),
+            reg_seg=None,
+            reg_totals=None,
+            row_num=i + 2,
+            showlegend=False,
+            col_nums=(col_num, None),
+        )
+
+    # Show the actuals for stuff not in segments
+    outside = np.abs(sum([s["dummy"] for s in plotdata.nonflat_segments])) < 1e-8
+
+    left = plotdata.df[outside].groupby("time", as_index=False).sum()
+    all_data = plotdata.df.groupby("time", as_index=False).sum()
+
+    min_impact, max_impact = simple_ts_plot(
+        fig,
+        all_data["time"],
+        all_data["weights"],
+        np.ones(len(all_data)),
+        reg_seg=None,
+        reg_totals=None,
+        leftover_totals=left["weights"],
+        leftover_avgs=left["totals"] / left["weights"],
+        row_num=1,
+        showlegend=False,
+        col_nums=(col_num, None),
+    )
+
+
+def same_apart_from_time(s1, s2) -> bool:
+    return np.sum(np.abs(s1["dummy"] - s2["dummy"])) < 0.5
+
+
+def preprocess_for_ts_plot(
+    sf: SliceFinderPlottingInterface, average_name: Optional[str] = None
+) -> PlotData:
+    if average_name is None:
+        average_name = "Averages"
+
+    df = pd.DataFrame(
+        {
+            "totals": sf.actual_totals,
+            "Regr totals": sf.predicted_totals,
+            "weights": sf.weights,
+            "time": sf.time,
+        }
+    )
+    df["reg_time_profile"] = 0.0
+
+    # do a pass over the segments, sorting them into time-only and rest
+    global_reg = 0.0
+    global_time_profile_names = []
+    nonflat_segments = []
+
+    # adj_avg = sf.y_adj.sum() / sf.weights.sum()
+
+    # rel_adj = sf.y_adj - adj_avg * sf.weights
+
+    for i, s in enumerate(sf.segments):
+        # Get the segment definition
+        segment_def = s["segment"]
+        seg_impact = sf.segment_impact_on_totals(s)
+
+        if len(segment_def) > 1:
+            almost_duplicate = False
+            for s2 in nonflat_segments:
+                if same_apart_from_time(s, s2):
+                    almost_duplicate = True
+                    df[s2["plot_segment"]] += seg_impact
+                    s2["segment"]["time"] = (
+                        s2["segment"]["time"] + "," + s["segment"]["time"]
+                    )
+            if not almost_duplicate:
+                # offset the segment by actual averages' difference from the global average
+                df[f"Seg {i + 1}"] = seg_impact  # + s["dummy"]*rel_adj
+                s["plot_segment"] = f"Seg {i+1}"
+                nonflat_segments.append(copy.deepcopy(s))
+
+        elif len(segment_def) == 1:
+            # Accumulate all pure time profiles into one
+            # TODO: this de-duping is almost the same as above, merge!
+            df["reg_time_profile"] += seg_impact
+            global_time_profile_names.append(segment_def["time"])
+
+        # Do the difference between segment average and global average, for display
+
+    # now create the plots
+    if len(global_time_profile_names):
+        global_time_label = ", time:" + ",".join(global_time_profile_names)
+    else:
+        global_time_label = ""
+
+    seg_names = ["All" + global_time_label] + [
+        drop_time(s["segment"]) for s in nonflat_segments
+    ]
+    sub_titles = [
+        [
+            f"{sf.size_name} for <br>" + f"{s}",
+            f"{average_name} for <br>" + f"{s}",
+            f"{sf.total_name} for <br>" + f"{s}",
+        ]
+        if s != "All" and s != global_time_label
+        else [
+            f"{sf.size_name} for " + "<br>".join([key for key in s]),
+            f"{average_name} for " + "<br>".join([key for key in s]),
+            f"{sf.total_name} for " + "<br>".join([key for key in s]),
+        ]
+        for s in seg_names
+    ]
+    # sub_titles = sum(sub_titles, start=[])
+
+    plot_data = PlotData(
+        df, nonflat_segments, global_time_label, sf.total_name, average_name, sub_titles
+    )
+    return plot_data
+
+
+def drop_time(s: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+    s = copy.deepcopy(s)
+    s.pop("time")
+    return s
+
+
+def naive_dummy(dim_df, seg_def):
+    dummy = np.ones(len(dim_df))
+    for col, val in seg_def.items():
+        if col == "time":
+            continue
+        dummy[dim_df[col].values != val] = 0
+    return dummy
+
+
+def simple_ts_plot(
+    fig,
+    time,
+    totals,
+    weights,
+    reg_totals=None,
+    leftover_totals=None,
+    leftover_avgs=None,
+    reg_seg=None,
+    row_num=1,
+    showlegend: bool = False,
+    col_nums: Tuple[int, int] = (1, 2),
+):
+    min_impact = []
+    max_impact = []
+    for col in col_nums:
+        if col == col_nums[0]:
+            mult = 1.0
+        else:
+            mult = 1 / weights
+
+        if col is None:
+            continue
+
+        fig.add_trace(
+            go.Bar(
+                x=time,
+                y=totals * mult,
+                name=f"Actuals",
+                marker=dict(color="#ffc091"),
+                showlegend=showlegend and col == col_nums[0],
+            ),
+            row=row_num,
+            col=col,
+        )
+        if reg_totals is not None:
+            fig.add_trace(
+                go.Scatter(
+                    x=time,
+                    y=reg_totals * mult,
+                    mode="lines",
+                    name=f"Regression",
+                    line=dict(color="#a0e1e1"),
+                    showlegend=showlegend and col == col_nums[0],
+                ),
+                row=row_num,
+                col=col,
+            )
+        if reg_seg is not None:
+
+            impact = reg_seg * mult
+            min_impact.append(min(impact))
+            max_impact.append(max(impact))
+            fig.add_trace(
+                go.Scatter(
+                    x=time,
+                    y=impact,
+                    mode="lines",
+                    name=f"Segment's reg contribution (Right axis)",
+                    line=dict(color="#9fe870"),
+                    showlegend=showlegend and col == col_nums[0],
+                ),
+                row=row_num,
+                col=col,
+                secondary_y=True,
+            )
+        if leftover_totals is not None:
+            fig.add_trace(
+                go.Bar(
+                    x=time,
+                    y=leftover_totals if col == 1 else leftover_avgs,
+                    name=f"Leftover actuals",
+                    marker=dict(color="#ff685f"),
+                    showlegend=showlegend and col == col_nums[0],
+                ),
+                row=row_num,
+                col=col,
+            )
+
+    return min_impact, max_impact
diff --git a/wise_pizza/preselect.py b/wise_pizza/preselect.py
new file mode 100644
index 0000000..5b95b2c
--- /dev/null
+++ b/wise_pizza/preselect.py
@@ -0,0 +1,107 @@
+import pandas as pd
+from scipy.sparse import csc_matrix, hstack
+from typing import Optional
+import numpy as np
+# import numba
+
+class HeuristicSelector:
+    def __init__(
+        self,
+        weights: np.ndarray,
+        totals: np.ndarray,
+        max_cols: int = 300,
+        time_basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
+        verbose: bool = False,
+    ):
+        self.max_cols = max_cols
+        self.col_defs = []
+        self.weights = weights.reshape(-1, 1)
+        self.totals = totals.reshape(-1, 1)
+        self.time_basis = time_basis
+        self.tvalues = np.array([])
+        self.impact = np.array([])
+        self.X = None
+        self.verbose = verbose
+
+    def __call__(self, nextX, col_defs):
+        if self.verbose:
+            print(f"Preprocessor received X: {nextX.shape[0]}x{nextX.shape[1]}")
+        assert len(col_defs) == nextX.shape[1]
+
+        tvalues, impact = get_metrics_new(nextX, self.totals, self.weights)
+
+        self.tvalues = np.concatenate([self.tvalues, tvalues])
+        self.impact = np.concatenate([self.impact, impact])
+        self.col_defs += col_defs
+        self.X = nextX if self.X is None else hstack([self.X, nextX])
+
+        assert len(self.col_defs) == self.X.shape[1]
+
+        if self.X.shape[1] > self.max_cols:
+            chunk_size = int(2 * self.max_cols / 3)
+
+            inds = []
+
+            unusual = np.argsort(np.abs(self.tvalues))
+            inds += list(unusual[-chunk_size:])
+
+            unusual2 = np.argsort(np.abs(self.impact))
+            inds += list(unusual2[-chunk_size:])
+
+            best = np.array(list(set(inds)))
+
+            self.tvalues = np.array(self.tvalues[best])
+            self.impact = np.array(self.impact[best])
+            self.X = csc_matrix(self.X[:, best])
+            self.col_defs = [self.col_defs[i] for i in best]
+            assert len(self.col_defs) == self.X.shape[1]
+            del nextX, col_defs
+        if self.verbose:
+            print(f"Done preprocessing that one!")
+        return self.X, self.col_defs
+
+
+
+def get_metrics_new(X, y, w):
+    # y is totals, so we're approximating y by WX, unweighted
+    X = X.toarray()
+    WX = w * X
+
+    # Do a weighted regression **on each col of X separately**
+    XtWy = WX.T.dot(y).T
+    XtWX = (WX * WX).sum(axis=0, keepdims=True)
+    coeffs = XtWy / XtWX
+    sigmasq=get_sigmasq(coeffs, WX, y)
+    stds = np.sqrt(sigmasq / XtWX)
+
+    # One way of choosing "good" candidates is individually good t-values
+    tvalues = coeffs / stds
+    # Another is the total absolute difference in totals that this regressor would predict alone
+    impact = np.abs(WX).sum(axis=0, keepdims=True) * coeffs
+    return tvalues.reshape(-1), impact.reshape(-1)
+
+# This function for some reason is by far the slowest part of the code
+# JIT didn't seem to help as all the calc is in the numpy binaries anyway
+# @numba.jit(nopython=True)  # Enable the JIT compiler with nopython mode for best performance
+def get_sigmasq(coeffs: np.ndarray, WX: np.ndarray, y: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    err = coeffs * WX - y
+    sigmasq = (err * err).sum(axis=0)
+    return sigmasq.reshape(1,-1)
+
+def get_metrics(X, y, w):
+    w2 = w * w
+    X = X.toarray()
+    W2X = w2 * X
+    # Do a weighted regression **on each col of X separately**
+    XtWy = W2X.T.dot(y).T
+    XtWX = (W2X * X).sum(axis=0, keepdims=True)
+    coeffs = XtWy / XtWX
+    err = coeffs * X - y
+    sigmasq = (err * w * err).sum(axis=0, keepdims=True)
+    stds = np.sqrt(sigmasq / XtWX)
+
+    # One way of choosing "good" candidates is individually good t-values
+    tvalues = coeffs / stds
+    # Another is the total absolute difference in totals that this regressor would predict alone
+    impact = np.abs(W2X).sum(axis=0, keepdims=True) * coeffs
+    return tvalues.reshape(-1), impact.reshape(-1)
\ No newline at end of file
diff --git a/wise_pizza/segment_data.py b/wise_pizza/segment_data.py
index b1b890f..4c2edc0 100644
--- a/wise_pizza/segment_data.py
+++ b/wise_pizza/segment_data.py
@@ -10,6 +10,7 @@ class SegmentData:
     dimensions: List[str]
     segment_total: str
     segment_size: Optional[str] = None
+    time_col: Optional[str] = None
     segment_std: Optional[str] = None
 
     def mean(self):
diff --git a/wise_pizza/slicer.py b/wise_pizza/slicer.py
index c34cfa0..89c576c 100644
--- a/wise_pizza/slicer.py
+++ b/wise_pizza/slicer.py
@@ -1,4 +1,6 @@
+import copy
 import json
+import warnings
 from typing import Optional, Union, List, Dict, Sequence
 from collections import defaultdict
 
@@ -9,6 +11,9 @@
 from wise_pizza.find_alpha import clean_up_min_max, find_alpha
 from wise_pizza.make_matrix import sparse_dummy_matrix
 from wise_pizza.cluster import guided_kmeans
+from wise_pizza.preselect import HeuristicSelector
+from wise_pizza.time import extend_dataframe
+from wise_pizza.slicer_facades import SliceFinderPredictFacade
 
 
 def _summary(obj) -> str:
@@ -42,6 +47,7 @@ def _init_mat(
         max_cols: int = 300,
         force_dim: Optional[str] = None,
         clusters: Optional[Dict[str, Sequence[str]]] = None,
+        time_basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
     ):
         """
         Function to initialize sparse matrix
@@ -50,56 +56,46 @@ def _init_mat(
         @param max_depth: Maximum number of dimension to constrain in segment definition
         @param max_cols: Maxumum number of segments to consider
         @param force_dim: To add dim
+        @param clusters: groups of same-dimension values to be considered as candidate segments
+        @param time_basis: the set of time profiles to scale the candidate segments by
         @return:
         """
+        sel = HeuristicSelector(
+            max_cols=max_cols,
+            weights=self.weights,
+            totals=self.totals,
+            time_basis=time_basis,
+            verbose=self.verbose,
+        )
 
-        self.X, self.col_defs = sparse_dummy_matrix(
+        # This returns the candidate vectors in batches
+        basis_iter = sparse_dummy_matrix(
             dim_df,
             min_depth=min_depth,
             max_depth=max_depth,
             verbose=self.verbose,
             force_dim=force_dim,
             clusters=clusters,
-            cluster_names = self.cluster_names
+            cluster_names=self.cluster_names,
+            time_basis=time_basis,
         )
 
-        # try naive pre-filter
-        if self.X.shape[1] > max_cols:
-            chunk_size = int(max_cols / 2)
-            # TODO: filter by t-values instead of absolute discrepancies
-            seg_wgt = self.X.T @ self.weights
-            seg_avg = (self.X.T @ self.totals) / seg_wgt
-            avg = self.totals.sum() / self.weights.sum()
-
-            inds = []
-
-            delta = seg_avg - avg
-            unusual = np.argsort(np.abs(delta))
-            inds += list(unusual[-chunk_size:])
-
-            delta2 = delta * np.sqrt(seg_wgt)
-            unusual2 = np.argsort(np.abs(delta2))
-            inds += list(unusual2[-chunk_size:])
-
-            delta3 = delta * seg_wgt
-            unusual3 = np.argsort(np.abs(delta3))
-            inds += list(unusual3[-chunk_size:])
-
-            best = np.array(list(set(inds)))
-
-            self.X = self.X[:, best]
-            self.col_defs = [self.col_defs[i] for i in best]
-            # end naive pre-filter
+        # do pre-filter recursively
+        for this_X, these_col_defs in basis_iter:
+            if this_X is not None:
+                X_out, col_defs_out = sel(this_X, these_col_defs)
 
-        self.min_depth = min_depth
-        self.max_depth = max_depth
-        self.dims = list(dim_df.columns)
+        if self.verbose:
+            print("Preselection done!")
+        return X_out, col_defs_out
 
     def fit(
         self,
         dim_df: pd.DataFrame,
         totals: pd.Series,
         weights: pd.Series = None,
+        time_col: pd.Series = None,
+        time_basis: pd.DataFrame = None,
         min_segments: int = 10,
         max_segments: int = None,
         min_depth: int = 1,
@@ -139,6 +135,7 @@ def fit(
             weights = np.ones_like(totals)
         else:
             weights = np.array(weights).astype(np.float64)
+
         assert min(weights) >= 0
         assert np.sum(np.abs(totals[weights == 0])) == 0
 
@@ -148,8 +145,30 @@ def fit(
         dim_df = dim_df.reset_index(drop=True)
         dim_df["totals"] = totals
         dim_df["weights"] = weights
-        dim_df = dim_df.sort_values(dims)
-        dim_df = dim_df[dim_df["weights"] != 0]
+        if time_col is not None:
+            dim_df["__time"] = time_col
+            dim_df = pd.merge(dim_df, time_basis, left_on="__time", right_index=True)
+            sort_dims = dims + ["__time"]
+        else:
+            sort_dims = dims
+
+        dim_df = dim_df.sort_values(sort_dims)
+        dim_df = dim_df[dim_df["weights"] > 0]
+
+        # Transform the time basis from table by date to matrices by dataset row
+        if time_col is not None:
+            self.basis_df = time_basis
+            self.time_basis = {}
+            for c in time_basis.columns:
+                this_ts = dim_df[c].values.reshape((-1, 1))
+                max_val = np.abs(this_ts).max()
+                # take all the values a nudge away from zero so we can divide by them later
+                this_ts[np.abs(this_ts) < 1e-6 * max_val] = 1e-6 * max_val
+                self.time_basis[c] = csc_matrix(this_ts)
+            self.time = dim_df["__time"].values
+        else:
+            self.time_basis = None
+
         self.weights = dim_df["weights"].values
         self.totals = dim_df["totals"].values
 
@@ -159,20 +178,33 @@ def fit(
         self.cluster_names = {}
         if cluster_values:
             for dim in dims:
-                if len(dim_df[dim].unique()) >= 6:  # otherwise what's the point in clustering?
-                    grouped_df = dim_df[[dim, "totals", "weights"]].groupby(dim, as_index=False).sum()
+                if (
+                    len(dim_df[dim].unique()) >= 6
+                ):  # otherwise what's the point in clustering?
+                    grouped_df = (
+                        dim_df[[dim, "totals", "weights"]]
+                        .groupby(dim, as_index=False)
+                        .sum()
+                    )
                     grouped_df["avg"] = grouped_df["totals"] / grouped_df["weights"]
                     grouped_df["cluster"], _ = guided_kmeans(grouped_df["avg"])
                     pre_clusters = (
-                        grouped_df[["cluster", dim]].groupby("cluster").agg({dim: lambda x: "@@".join(x)}).values
+                        grouped_df[["cluster", dim]]
+                        .groupby("cluster")
+                        .agg({dim: lambda x: "@@".join(x)})
+                        .values
                     )
                     # filter out clusters with only one element
                     these_clusters = [c for c in pre_clusters.reshape(-1) if "@@" in c]
                     # create short cluster names
                     for i, c in enumerate(these_clusters):
                         self.cluster_names[f"{dim}_cluster_{i+1}"] = c
-                    clusters[dim] = [c for c in self.cluster_names.keys() if c.startswith(dim)]
-        dim_df = dim_df[dims]
+                    clusters[dim] = [
+                        c for c in self.cluster_names.keys() if c.startswith(dim)
+                    ]
+
+        dim_df = dim_df[dims]  # if time_col is None else dims + ["__time"]]
+        self.dim_df = dim_df
 
         # lazy calculation of the dummy matrix (calculation can be very slow)
         if (
@@ -181,10 +213,23 @@ def fit(
             or self.X is not None
             and len(dim_df) != self.X.shape[1]
         ):
-            self._init_mat(dim_df, min_depth, max_depth, force_dim=force_dim, clusters=clusters)
+            self.X, self.col_defs = self._init_mat(
+                dim_df,
+                min_depth,
+                max_depth,
+                force_dim=force_dim,
+                clusters=clusters,
+                time_basis=self.time_basis,
+            )
+            assert len(self.col_defs) == self.X.shape[1]
+            self.min_depth = min_depth
+            self.max_depth = max_depth
+            self.dims = list(dim_df.columns)
 
         Xw = csc_matrix(diags(self.weights) @ self.X)
 
+        if self.verbose:
+            print("Starting solve!")
         self.reg, self.nonzeros = find_alpha(
             Xw,
             self.totals,
@@ -195,17 +240,62 @@ def fit(
             adding_up_regularizer=force_add_up,
             constrain_signs=constrain_signs,
         )
+        if self.verbose:
+            print("Solver done!!")
 
-        self.segments = [{"segment": self.col_defs[i]} for i in self.nonzeros]
-        wgts = np.array(Xw[:, self.nonzeros].sum(axis=0))[0]
+        self.segments = [
+            {"segment": self.col_defs[i], "index": int(i)} for i in self.nonzeros
+        ]
+
+        wgts = np.array((np.abs(Xw[:, self.nonzeros]) > 0).sum(axis=0))[0]
 
         for i, s in enumerate(self.segments):
+            segment_def = s["segment"]
+            this_vec = (
+                self.X[:, s["index"]]
+                .toarray()
+                .reshape(
+                    -1,
+                )
+            )
+            if "time" in segment_def:
+                # Divide out the time profile mult - we've made sure it's always nonzero
+                time_mult = (
+                    self.time_basis[segment_def["time"]]
+                    .toarray()
+                    .reshape(
+                        -1,
+                    )
+                )
+                dummy = (this_vec / time_mult).astype(int).astype(np.float64)
+            else:
+                dummy = this_vec
+
+            this_wgts = self.weights * dummy
+            wgt = this_wgts.sum()
+            # assert wgt == wgts[i]
+            s["orig_i"] = i
             s["coef"] = self.reg.coef_[i]
-            s["impact"] = s["coef"] * wgts[i]
-            s["avg_impact"] = s["impact"] / sum(wgts)
-            s["total"] = (self.totals * self.X[:, self.nonzeros[i]]).sum()
-            s["seg_size"] = wgts[i]
-            s["naive_avg"] = s["total"] / wgts[i]
+            s["impact"] = np.abs(s["coef"]) * (np.abs(this_vec) * self.weights).sum()
+            s["avg_impact"] = s["impact"] / sum(self.weights)
+            s["total"] = (self.totals * dummy).sum()
+            s["seg_size"] = wgt
+            s["naive_avg"] = s["total"] / wgt
+
+        if time_basis is not None:  # it's a time series product
+            # Do we need this bit at all?
+            predict = self.reg.predict(self.X[:, self.nonzeros]).reshape(
+                -1,
+            )
+            davg = (predict * self.weights).sum() / self.weights.sum()
+            self.reg.intercept_ = -davg
+
+            # And this is the version to use later in TS plotting
+            self.predict_totals = self.reg.predict(Xw[:, self.nonzeros]).reshape(
+                -1,
+            )
+
+            # self.enrich_segments_with_timeless_reg(self.segments, self.y_adj)
 
         self.segments = self.order_segments(self.segments)
 
@@ -223,6 +313,11 @@ def fit(
                 }
             )
 
+    # def enrich_segments_with_timeless_reg(self, segments, y):
+    #     pre_X = [s["dummy"] for s in segments]
+    #     X = np.concatenate()
+    #     pass
+
     @staticmethod
     def order_segments(segments: List[Dict[str, any]]):
         pos_seg = [s for s in segments if s["impact"] > 0]
@@ -234,7 +329,11 @@ def order_segments(segments: List[Dict[str, any]]):
 
     @staticmethod
     def segment_to_str(segment: Dict[str, any]):
-        s = {k: v for k, v in segment.items() if k not in ["coef", "impact", "avg_impact"]}
+        s = {
+            k: v
+            for k, v in segment.items()
+            if k not in ["coef", "impact", "avg_impact"]
+        }
         return str(s)
 
     @property
@@ -250,9 +349,131 @@ def relevant_cluster_names(self):
         for s in self.segments:
             for c in s["segment"].values():
                 if c in self.cluster_names:
-                    relevant_clusters[c] = self.cluster_names[c].replace("@@",", ")
+                    relevant_clusters[c] = self.cluster_names[c].replace("@@", ", ")
         return relevant_clusters
 
+    def segment_impact_on_totals(self, s: Dict) -> np.ndarray:
+        return s["seg_total_vec"]
+
+    @property
+    def actual_totals(self):
+        return self.totals + self.y_adj
+
+    @property
+    def predicted_totals(self):
+        return self.predict_totals + self.y_adj
+
+    def predict(
+        self,
+        steps: Optional[int] = None,
+        basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
+        weight_df: Optional[pd.DataFrame] = None,
+    ):
+        """
+        Predict the totals using the given basis
+        :param basis: Time profiles going into the future, time as index
+        :param weight_df: dataframe with all dimensions and time, plus weight column
+        :return:
+        """
+        if basis is None:
+            if weight_df is None:
+                if steps is None:
+                    steps = 6
+            else:
+                steps = len(weight_df[self.time_name].unique())
+                warnings.warn(
+                    "Ignoring steps argument, using weight_df to determine forecast horizon"
+                )
+            basis = extend_dataframe(self.basis_df, steps)
+        else:
+            if steps is not None:
+                raise ValueError("Can't specify both basis and steps")
+
+        last_ts = self.time.max()
+        new_basis = basis[basis.index > last_ts]
+
+        dims = [c for c in self.dim_df.columns if c != "__time"]
+        if weight_df is None:
+            pre_dim_df = self.dim_df[dims].drop_duplicates()
+            pre_dim_df[self.size_name] = 1
+
+            # Do a Cartesian join of the time basis and the dimensions
+            b = new_basis.reset_index().rename(columns={"index": self.time_name})
+            b["key"] = 1
+            pre_dim_df["key"] = 1
+
+            # Perform the merge operation
+            new_dim_df = pd.merge(b, pre_dim_df, on="key").drop("key", axis=1)
+        else:
+            # This branch is as yet untested
+            assert self.time_name in weight_df.columns
+            for d in dims:
+                assert d in weight_df.columns
+
+            new_dim_df = pd.merge(
+                new_basis, weight_df, left_index=True, right_on=self.time_name
+            )
+
+        # Join the (timeless) averages to these future rows
+        new_dim_df = pd.merge(new_dim_df, self.avg_df, on=dims, how="left").rename(
+            columns={"avg": "avg_future"}
+        )
+        # TODO: replace with a simple regression for more plausible baselines
+        global_avg = (
+            new_dim_df[self.total_name].sum() / new_dim_df[self.size_name].sum()
+        )
+        new_dim_df["avg_future"] = new_dim_df["avg_future"].fillna(global_avg)
+
+        # Construct the dummies for predicting
+
+        segments = copy.deepcopy(self.segments)
+        new_X = np.zeros((len(new_dim_df), len(segments)))
+
+        new_totals = np.zeros(len(new_dim_df))
+        for s in segments:
+            dummy, Xi = make_dummy(s["segment"], new_dim_df)
+            new_X[:, s["orig_i"]] = Xi
+            s["dummy"] = np.concatenate([s["dummy"], dummy], axis=0)
+            future_impact = new_dim_df[self.size_name].values * Xi * s["coef"]
+            new_totals += future_impact
+            s["seg_total_vec"] = np.concatenate([s["seg_total_vec"], future_impact])
+
+        # Evaluate the regression
+        new_avg = self.reg.predict(new_X)
+
+        # Add in the constant averages and multiply by the weights
+        new_totals = (new_avg + new_dim_df["avg_future"].values) * new_dim_df[
+            self.size_name
+        ].values
+
+        # Return the dataframe with totals and weights
+        new_dim_df[self.total_name] = pd.Series(data=new_totals, index=new_dim_df.index)
+
+        out = SliceFinderPredictFacade(self, new_dim_df, segments)
+        return out
+
+
+def make_dummy(segment_def: Dict[str, str], dim_df: pd.DataFrame) -> np.ndarray:
+    """
+    Function to make dummy vector from segment definition
+    @param segment_def: Segment definition
+    @param dim_df: Dataset with dimensions
+    @return: Dummy vector
+    """
+    dummy = np.ones((len(dim_df)))
+    for k, v in segment_def.items():
+        if k != "time":
+            dummy = dummy * (dim_df[k] == v).values
+
+    if "time" in segment_def:
+        Xi = dummy * dim_df[segment_def["time"]].values
+    else:
+        raise ValueError("Segments for time series prediction must contain time!")
+
+    assert np.abs(dummy).sum() > 0
+    return dummy, Xi
+
+
 class SlicerPair:
     def __init__(self, s1: SliceFinder, s2: SliceFinder):
         self.s1 = s1
diff --git a/wise_pizza/slicer_facades.py b/wise_pizza/slicer_facades.py
new file mode 100644
index 0000000..c242736
--- /dev/null
+++ b/wise_pizza/slicer_facades.py
@@ -0,0 +1,245 @@
+import copy
+from typing import Optional, Dict
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+from wise_pizza.slicer_plotting import SliceFinderPlottingInterface
+from wise_pizza.transform import TransformWithWeights, IdentityTransform
+from wise_pizza.plotting_time import plot_time
+
+
+class NotFittedError(Exception):
+    """Exception class to raise if predict is called before fit."""
+
+    pass
+
+
+class SliceFinderPredictFacade(SliceFinderPlottingInterface):
+    def __init__(self, sf: "SliceFinder", predict_df: pd.DataFrame, segments: Dict):
+        self.sf = sf
+        self.df = predict_df
+        self._segments = segments
+
+    def plot(
+        self,
+        plot_is_static=False,
+        width=1200,
+        height=2000,
+        return_fig=False,
+        average_name=None,
+    ):
+        plot_time(
+            self,
+            # plot_is_static=plot_is_static,
+            width=width,
+            height=height,
+            # return_fig=return_fig,
+            average_name=average_name,
+        )
+
+    @property
+    def actual_totals(self):
+        return np.concatenate(
+            [self.sf.actual_totals, np.nan * np.zeros((len(self.df)))]
+        )
+
+    @property
+    def predicted_totals(self):
+        return np.concatenate(
+            [self.sf.predicted_totals, self.df[self.sf.total_name].values]
+        )
+
+    @property
+    def actual_avg(self):
+        return self.actual_totals / self.weights
+
+    @property
+    def predicted_avg(self):
+        return self.predicted_totals / self.weights
+
+    @property
+    def weights(self):
+        return np.concatenate([self.sf.weights, self.df[self.sf.size_name].values])
+
+    @property
+    def segments(self):
+        return self._segments
+
+    # @property
+    # def y_adj(self):
+    #     return np.concatenate(
+    #         [
+    #             self.sf.y_adj,
+    #             self.df["avg_future"].values * self.df[self.sf.size_name].values,
+    #         ]
+    #     )
+
+    @property
+    def time(self):
+        # This is the column with the time period for each dataset row
+        return np.concatenate([self.sf.time, self.df[self.sf.time_name].values])
+
+    @property
+    def total_name(self):
+        return self.sf.total_name
+
+    @property
+    def size_name(self):
+        return self.sf.size_name
+
+    def segment_impact_on_totals(self, s: Dict) -> np.ndarray:
+        return s["seg_total_vec"]
+
+    def predict(
+        self,
+        steps: Optional[int] = None,
+        basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
+        weight_df: Optional[pd.DataFrame] = None,
+    ):
+        raise NotImplementedError("Can't predict on a prediction")
+
+    @property
+    def predicted_df(self):
+        return self.df
+
+
+class TransformedSliceFinder(SliceFinderPlottingInterface):
+    def __init__(
+        self,
+        sf: SliceFinderPlottingInterface,
+        transformer: Optional[TransformWithWeights] = None,
+    ):
+        # For now, just use log(1+x) as transform, assume sf was fitted on transformed data
+        self.sf = sf
+        if transformer is None:
+            self.tf = IdentityTransform()
+        else:
+            self.tf = transformer
+
+        trans_avg = sf.actual_totals / sf.weights  # averages in the transformed space
+        trans_pred_avg = sf.predicted_totals / sf.weights
+
+        self.actual_avg = self.tf.inverse_transform_mean(trans_avg)  # a_i
+        self.predicted_avg = self.tf.inverse_transform_mean(trans_pred_avg)
+
+        # When we do prediction, the corresponding actuals are nans, so need to use predictions
+        # to fill in the gaps for inverse-transforming weights
+        patched_avg = copy.deepcopy(trans_avg)
+        patched_avg[np.isnan(patched_avg)] = trans_pred_avg[np.isnan(patched_avg)]
+        self._weights = self.tf.inverse_transform_weight(sf.weights, patched_avg)
+
+        # probably because of some convexity effect of the exp,
+        # predictions end up a touch too high on average post-inverse transform
+        # So let's introduce a scaling factor to fix that
+        # Can't use self.predicted_totals here, because it needs self.pred_scaler
+        predicted_totals = self.predicted_avg * self.weights
+        # TODO: debug this!
+        # assert not np.isnan(np.sum(predicted_totals))
+
+        nice = ~np.isnan(self.actual_totals * predicted_totals)
+        self.pred_scaler = np.sum(self.actual_totals[nice]) / np.sum(
+            predicted_totals[nice]
+        )
+
+        # Now let's make sure single-segment impacts add up to total impact
+        self.segment_mult = 1.0
+
+        self.relevant_cluster_names = sf.relevant_cluster_names
+
+        # Try to make individual segment  impacts add up to total regression post-transform
+        # Didn't really make much difference
+        # sum_marginals = 0
+        # base, _ = self.tf.inverse_transform_totals_weights(self.sf.y_adj, self.sf.weights)
+        # pt, _ = self.tf.inverse_transform_totals_weights(self.sf.predicted_totals, self.sf.weights)
+        # total_diff = self.pred_scaler*(pt-base)
+        #
+        # for s in sf.segments:
+        #     sum_marginals += self.segment_impact_on_totals(s)
+        #
+        # self.segment_mult = np.median(np.abs(total_diff/sum_marginals))
+
+    @property
+    def actual_totals(self):
+        return self.actual_avg * self.weights
+
+    @property
+    def predicted_totals(self):
+        return self.pred_scaler * self.predicted_avg * self.weights
+
+    @property
+    def weights(self):
+        return self._weights
+
+    @property
+    def segments(self):
+        return self.sf.segments
+
+    # @property
+    # def y_adj(self):
+    #     return self.sf.y_adj
+
+    @property
+    def time(self):
+        return self.sf.time
+
+    @property
+    def total_name(self):
+        return self.sf.total_name
+
+    @property
+    def size_name(self):
+        return self.sf.size_name
+
+    def segment_impact_on_totals(self, s: Dict) -> np.ndarray:
+        # Calculate transformed prediction with and without the segment
+        totals_without_segment = (
+            self.sf.predicted_totals - self.sf.segment_impact_on_totals(s)
+        )
+
+        # Transform back and subtract
+        pt, _ = self.tf.inverse_transform_totals_weights(
+            self.sf.predicted_totals, self.sf.weights
+        )
+        dpt, _ = self.tf.inverse_transform_totals_weights(
+            totals_without_segment, self.sf.weights
+        )
+
+        return self.pred_scaler * self.segment_mult * (pt - dpt)
+
+    def predict(
+        self,
+        steps: Optional[int] = None,
+        basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
+        weight_df: Optional[pd.DataFrame] = None,
+    ):
+        # Just predict in the transformed space, then return same wrapper
+        inner_predict = self.sf.predict(steps=steps, basis=basis, weight_df=weight_df)
+        out = TransformedSliceFinder(inner_predict, self.tf)
+        out.__class__.plot = SliceFinderPredictFacade.plot
+        return out
+
+    @property
+    def predicted_df(self):
+        if isinstance(self.sf, SliceFinderPredictFacade):
+            return self.sf.df
+        else:
+            raise NotFittedError("Call predict method first to create the prediction")
+
+    # TODO: factor this out
+    def plot(
+        self,
+        plot_is_static=False,
+        width=1200,
+        height=2000,
+        return_fig=False,
+        average_name=None,
+    ):
+        plot_time(
+            self,
+            # plot_is_static=plot_is_static,
+            width=width,
+            height=height,
+            # return_fig=return_fig,
+            average_name=average_name,
+        )
diff --git a/wise_pizza/slicer_plotting.py b/wise_pizza/slicer_plotting.py
new file mode 100644
index 0000000..1aeb87c
--- /dev/null
+++ b/wise_pizza/slicer_plotting.py
@@ -0,0 +1,56 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Dict, Optional
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+
+class SliceFinderPlottingInterface(ABC):
+    @property
+    @abstractmethod
+    def actual_totals(self):
+        pass
+
+    @property
+    @abstractmethod
+    def predicted_totals(self):
+        pass
+
+    @property
+    @abstractmethod
+    def weights(self):
+        pass
+
+    @property
+    @abstractmethod
+    def time(self):
+        pass
+
+    @property
+    @abstractmethod
+    def segments(self):
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def segment_impact_on_totals(self, s: Dict) -> np.ndarray:
+        pass
+
+    @property
+    @abstractmethod
+    def total_name(self):
+        pass
+
+    @property
+    @abstractmethod
+    def size_name(self):
+        pass
+
+    @property
+    @abstractmethod
+    def predict(
+        self,
+        steps: Optional[int] = None,
+        basis: Optional[pd.DataFrame] = None,
+        weight_df: Optional[pd.DataFrame] = None,
+    ):
+        pass
diff --git a/wise_pizza/solver.py b/wise_pizza/solver.py
index 2da194f..ea6ec68 100644
--- a/wise_pizza/solver.py
+++ b/wise_pizza/solver.py
@@ -1,9 +1,14 @@
-from sklearn.linear_model import Lasso
+from sklearn.linear_model import Lasso, OrthogonalMatchingPursuit, LinearRegression
 import numpy as np
 import copy
 from scipy.sparse import issparse
 from scipy.optimize import linprog
 
+def solve_omp(X, y, n_nonzero_coeffs:int, fit_intercept=False, **kwargs):
+    omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=n_nonzero_coeffs, fit_intercept=fit_intercept).fit(X, y)
+    nonzeros = np.nonzero(omp.coef_)[0]
+    reg = LinearRegression(fit_intercept=fit_intercept).fit(X[:, nonzeros], y)
+    return reg, nonzeros
 
 def solve_lasso(
     X,
@@ -12,6 +17,7 @@ def solve_lasso(
     constrain_signs=False,
     verbose=None,
     drop_last_row=True,
+    fit_intercept=False
 ):
     """
     Lasso-based finder of unusual segments
@@ -33,7 +39,7 @@ def solve_lasso(
 
     lasso_args = {
         "max_iter": int(1e5),
-        "fit_intercept": False,
+        "fit_intercept": fit_intercept,
         "selection": "random",
         "positive": constrain_signs,  # forces the coefficients to be positive if True,
         "random_state": 42,
@@ -60,7 +66,7 @@ def solve_lasso(
     return lasso
 
 
-def solve_lp(X, y, alpha, constrain_signs=False, verbose=None, drop_last_row=True):
+def solve_lp(X, y, alpha, constrain_signs=False, verbose=None, drop_last_row=True, fit_intercept:bool=False):
     """
     LP-based finder of unusual segments
     @param X: Matrix describing the segments
diff --git a/wise_pizza/time.py b/wise_pizza/time.py
new file mode 100644
index 0000000..3f1b82d
--- /dev/null
+++ b/wise_pizza/time.py
@@ -0,0 +1,110 @@
+from typing import Union, List, Tuple
+import datetime
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+
+def create_time_basis(
+    time_values: Union[pd.DataFrame, np.ndarray],
+    include_breaks: int = 0,
+    baseline_dims: int = 1,
+):
+    if baseline_dims != 1:
+        raise NotImplementedError
+    if isinstance(time_values, pd.DataFrame):
+        time_values = time_values.values
+
+    t = np.sort(np.unique(time_values))
+    const = np.ones(len(t))
+    linear = np.cumsum(const)
+    linear -= linear.mean()  # now orthogonal to const
+    col_names = ["Slope"]
+
+    dummies = [linear]
+
+    if include_breaks:
+        for i in range(1, len(t)):
+            dummy = np.ones(len(t))
+            dummy[:i] = 0
+            dummies.append(dummy - dummy.mean())
+            # TODO: force date format
+            col_names.append(f"{t[i]}_step")
+            cum_dummy = np.cumsum(dummy)
+            dummies.append(cum_dummy - cum_dummy.mean())
+            col_names.append(f"{t[i]}_dtrend")
+
+    dummies = np.stack(dummies)
+    out = pd.DataFrame(index=t, columns=col_names, data=dummies.T)
+    return out
+
+
+def extend_dataframe(df: pd.DataFrame, N: int, decay: float = 1.0) -> pd.DataFrame:
+    df_extended = df.copy()
+
+    # Try to infer the frequency from the original index
+    freq = pd.infer_freq(df.index)
+
+    # Check the type of the original index
+    index_type = df.index[0].__class__
+
+    for _ in range(N):
+        diff = df_extended.iloc[-1] - df_extended.iloc[-2]
+        new_row = df_extended.iloc[-1] + decay * diff
+
+        # If the frequency could not be inferred, use the difference of the last two index values
+        if freq is None:
+            offset = df_extended.index[-1] - df_extended.index[-2]
+            new_date = df_extended.index[-1] + offset
+        else:
+            new_date = df_extended.index[-1] + pd.tseries.frequencies.to_offset(freq)
+
+        # If the original index was of type date, convert the new date to date
+        if index_type == datetime.date:
+            new_date = new_date.date()
+
+        df_extended.loc[new_date] = new_row
+
+    return df_extended
+
+
+def add_average_over_time(
+    df: pd.DataFrame,
+    dims: List[str],
+    total_name: str,
+    size_name: str,
+    time_name: str,
+    cartesian: bool = False,
+) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
+    avgs = df[dims + [total_name, size_name]].groupby(dims, as_index=False).sum()
+    avgs["avg"] = avgs[total_name] / avgs[size_name]
+    if cartesian:
+        # make sure that the cartesian product of dimension combinations x time is present,
+        # without changing the totals
+        times = df[[time_name]].groupby(time_name, as_index=False).sum()
+        times["key"] = 1
+        avgs["key"] = 1
+        cartesian_df = pd.merge(avgs, times, on="key").drop(columns=["key"])
+        joined = pd.merge(
+            df,
+            cartesian_df[dims + [time_name]],
+            on=dims + [time_name],
+            how="right",
+        )
+        joined[size_name] = joined[size_name].fillna(
+            np.nanmean(joined[size_name].values)
+        )
+        joined[total_name] = joined[total_name].fillna(0.0)
+        df = joined
+
+    avgs = df[dims + [total_name, size_name]].groupby(dims, as_index=False).sum()
+    avgs["avg"] = avgs[total_name] / avgs[size_name]
+    joined = pd.merge(df, avgs[dims + ["avg"]], on=dims)
+
+    joined["total_adjustment"] = joined[size_name] * joined["avg"]
+    out = joined[dims + [total_name, size_name, time_name, "total_adjustment"]]
+    tmp = out[dims + [total_name, "total_adjustment"]].groupby(dims).sum()
+    assert (tmp[total_name] - tmp["total_adjustment"]).abs().sum() < 1e-6 * df[
+        total_name
+    ].abs().max()
+    return out, avgs[dims + ["avg"]]
diff --git a/wise_pizza/transform.py b/wise_pizza/transform.py
new file mode 100644
index 0000000..3193b3c
--- /dev/null
+++ b/wise_pizza/transform.py
@@ -0,0 +1,99 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Tuple
+
+import numpy as np
+
+from wise_pizza.utils import almost_equals
+
+
+class TransformWithWeights(ABC):
+    @abstractmethod
+    def transform_mean(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def inverse_transform_mean(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def transform_weight(self, w: np.ndarray, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def inverse_transform_weight(self, w: np.ndarray, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        pass
+
+    def transform_totals_weights(
+        self, t: np.ndarray, w: np.ndarray
+    ) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
+        mean = t / w
+        t_mean = self.transform_mean(mean)
+        t_w = self.transform_weight(w, mean)
+        return t_mean * t_w, t_w
+
+    def inverse_transform_totals_weights(
+        self, t_total: np.ndarray, t_w: np.ndarray
+    ) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]:
+        t_mean = t_total / t_w
+        mean = self.inverse_transform_mean(t_mean)
+        w = self.inverse_transform_weight(t_w, t_mean)
+        return mean * w, w
+
+    def test_transforms(self, total, weights, eps=1e-6):
+        mean = total / weights
+        t_mean = self.transform_mean(mean)
+        assert almost_equals(mean, self.inverse_transform_mean(t_mean), eps)
+
+        t_w = self.transform_weight(weights, mean)
+        re_w = self.inverse_transform_weight(t_w, t_mean)
+        assert almost_equals(weights, re_w, eps)
+
+        t_t, tt_w = self.transform_totals_weights(total, weights)
+        re_t, re_w = self.inverse_transform_totals_weights(t_t, tt_w)
+
+        assert almost_equals(weights, re_w, eps)
+        assert almost_equals(total, re_t, eps)
+
+
+class IdentityTransform(TransformWithWeights):
+    def transform_mean(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        return x
+
+    def inverse_transform_mean(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        return x
+
+    def transform_weight(self, w: np.ndarray, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        return w
+
+    def inverse_transform_weight(self, w: np.ndarray, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        return w
+
+
+class LogTransform(TransformWithWeights):
+    def __init__(
+        self, offset: float, weight_pow_sc: float = 0.1, max_inverse: float = 1e6
+    ):
+        self.offset = offset
+        self.weight_pow_sc = weight_pow_sc
+        self.max_inverse = max_inverse
+
+    def transform_mean(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        return np.log(self.offset + x)
+
+    def inverse_transform_mean(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        return np.maximum(
+            0.0, np.exp(np.minimum(x, np.log(self.max_inverse))) - self.offset
+        )
+
+    def transform_weight(self, w: np.ndarray, mean: np.ndarray) -> np.ndarray:
+        # pure math would give weight_pow_sc = 1, but then
+        # there's too much information from actuals being leaked into the weights,
+        # so the
+        return w * np.power(self.offset + mean, self.weight_pow_sc)
+
+    def inverse_transform_weight(
+        self, t_w: np.ndarray, t_mean: np.ndarray
+    ) -> np.ndarray:
+        return t_w / np.power(
+            self.offset + self.inverse_transform_mean(t_mean), self.weight_pow_sc
+        )
diff --git a/wise_pizza/utils.py b/wise_pizza/utils.py
index 693669e..b4ad53a 100644
--- a/wise_pizza/utils.py
+++ b/wise_pizza/utils.py
@@ -120,9 +120,7 @@ def rel_error(x, y):
 
         if return_multiple:
             sd_size = SegmentData(
-                combined.rename(
-                    columns={"Change in totals": "Change from segment size"}
-                ),
+                combined.rename(columns={"Change in totals": "Change from segment size"}),
                 dimensions=dims,
                 segment_total="Change from segment size",
                 segment_size=weights,
@@ -139,9 +137,7 @@ def rel_error(x, y):
             combined["Change from"] = "Segment size"
             c2["Change from"] = "Segment average"
 
-            df = pd.concat([combined, c2])[
-                dims + [weights, "Change in totals", "Change from"]
-            ]
+            df = pd.concat([combined, c2])[dims + [weights, "Change in totals", "Change from"]]
             df_change_in_totals = np.array(df["Change in totals"], dtype=np.longdouble)
             combined_dtotals = np.array(combined["dtotals"], dtype=np.longdouble)
             df_change_in_totals_sum = np.nansum(df_change_in_totals)
@@ -164,9 +160,7 @@ def rel_error(x, y):
         combined[weights] = 1.0  # combined[totals + "_x"]
         combined[weights] = np.maximum(1.0, combined[weights])
         cols = (
-            dims
-            + ["Change in totals", totals + "_x", totals + "_y"]
-            + [c for c in combined.columns if "baseline" in c]
+            dims + ["Change in totals", totals + "_x", totals + "_y"] + [c for c in combined.columns if "baseline" in c]
         )
 
         return SegmentData(
@@ -178,12 +172,16 @@ def rel_error(x, y):
 
 
 def prepare_df(
-    df: pd.DataFrame, dims: str, size_name: str = None, total_name: str = "VOLUME"
+    df: pd.DataFrame,
+    dims: str,
+    size_name: Optional[str] = None,
+    total_name: str = "VOLUME",
+    time_name: Optional[str] = None,
 ) -> pd.DataFrame:
     """
     Takes a pandas dataframe and checks for missing values.
     If a column is numeric and contains missing values, replace them with zeros.
-    If a column is categorical and contains missing values, replace them with the column name followed by "_unknown".
+    If a column is categorical and contains missing values, replace them with the column name followed by "_unknown"
     Returns a new pandas dataframe.
     @param df: initial dataset
     @param dims: List of discrete dimensions
@@ -200,24 +198,87 @@ def prepare_df(
     if size_name is not None:
         new_df[size_name] = new_df[size_name].apply(float)
         new_df[[size_name, total_name]] = new_df[[size_name, total_name]].fillna(0)
+        # If weights are zero, totals must be zero in the same row
         new_df.loc[new_df[size_name] == 0, total_name] = 0
     else:
         new_df[[total_name]] = new_df[[total_name]].fillna(0)
 
     # replace NaN values in categorical columns with the column name + "_unknown"
     object_columns = list(new_df[dims].select_dtypes("object").columns)
-    new_df[object_columns] = new_df[object_columns].fillna(
-        new_df[object_columns].apply(lambda x: x.name + "_unknown")
-    )
+    new_df[object_columns] = new_df[object_columns].fillna(new_df[object_columns].apply(lambda x: x.name + "_unknown"))
+    new_df[object_columns] = new_df[object_columns].astype(str)
+
+    # Groupby all relevant dims to decrease the dataframe size, if possible
+    group_dims = dims if time_name is None else dims + [time_name]
+
     if size_name is not None:
-        new_df = (
-            new_df.groupby(by=dims, observed=True)[[total_name, size_name]]
-            .sum()
-            .reset_index()
-        )
+        new_df = new_df.groupby(by=group_dims, observed=True)[[total_name, size_name]].sum().reset_index()
     else:
-        new_df = (
-            new_df.groupby(by=dims, observed=True)[[total_name]].sum().reset_index()
-        )
-    new_df[object_columns] = new_df[object_columns].astype(str)
+        new_df = new_df.groupby(by=group_dims, observed=True)[[total_name]].sum().reset_index()
+
     return new_df
+
+
+#
+# def prepare_time_df(
+#     df: pd.DataFrame,
+#     dims: str,
+#     total_name: str = "VOLUME",
+#     time_name: str = "TIME",
+#     size_name: str = None,
+# ) -> pd.DataFrame:
+#     """
+#     Takes a pandas dataframe and checks for missing values.
+#     If a column is numeric and contains missing values, replace them with zeros.
+#     If a column is categorical and contains missing values, replace them with the column name followed by "_unknown".
+#     Returns a new pandas dataframe.
+#     @param df: initial dataset
+#     @param dims: List of discrete dimensions
+#     @param size_name: Name of column containing segment sizes
+#     @param total_name: Name of column that contains totals per segment
+#     @return: prepared dataset
+#     """
+#
+#     # do the standard cleaning
+#     new_df = prepare_df(df, dims, total_name, size_name)
+#
+#     new_df[total_name] = new_df[total_name].apply(float)
+#     if
+#
+#     ptotals = (
+#         new_df[dims + [time_name, total_name]].pivot(columns=time_name, index=dims, values=[total_name]).fillna(0.0)
+#     )
+#     if size_name is not None:
+#         new_df[size_name] = new_df[size_name].apply(float)
+#
+#         psize = (
+#             new_df[dims + [time_name, size_name]]
+#             .pivot(columns=time_name, index=dims, values=[size_name])
+#             .apply(float)
+#             .fillna(0.0)
+#         )
+#         ptotals.values[psize.values == 0.0] = 0.0
+#
+#     # replace NaN values in numeric columns with zeros,
+#     # make sure that zero size implies zero total
+#     if size_name is not None:
+#         new_df[size_name] = new_df[size_name].apply(float)
+#         new_df[[size_name, total_name]] = new_df[[size_name, total_name]].fillna(0)
+#         new_df.loc[new_df[size_name] == 0, total_name] = 0
+#     else:
+#         new_df[[total_name]] = new_df[[total_name]].fillna(0)
+#
+#     # replace NaN values in categorical columns with the column name + "_unknown"
+#     object_columns = list(new_df[dims].select_dtypes("object").columns)
+#     new_df[object_columns] = new_df[object_columns].fillna(new_df[object_columns].apply(lambda x: x.name + "_unknown"))
+#
+#     if size_name is not None:
+#         new_df = new_df.groupby(by=dims, observed=True)[[total_name, size_name]].sum().reset_index()
+#     else:
+#         new_df = new_df.groupby(by=dims, observed=True)[[total_name]].sum().reset_index()
+#
+#     new_df[object_columns] = new_df[object_columns].astype(str)
+#
+#     return new_df
+def almost_equals(x1, x2, eps: float=1e-6) -> bool:
+    return np.sum(np.abs(x1-x2))/np.mean(np.abs(x1+x2)) < eps