#!/bin/bash

cat kadai2_data.csv | awk '{sub(",.*", "");print}' > kencity.txt
#kadai2_data.csvから都道府県名と市町村名のデータを抜き出し、kencity.txtに保存する

cut -f 1 -d "&" kencity.txt > ken.txt
#kencity.txtから都道府県名のデータのみを抜き出し、ken.txtに保存する


echo "都道府県名を入力して下さい"
#”都道府県名を入力して下さい”と表示する

read KEN
#入力された文字列を読み取り、読み取った文字列をKENとする

grep -x "$KEN" ken.txt > ken2.txt
#KENと完全に一致する行がken.txtにあれば、ken.txtのKENと一致する行をすべて取り出し、ken2.txtに保存する。一致する行がなければ、ken2.txtは空になる
      
while [ ! -s "ken2.txt" ]
do
  echo "該当する都道府県は存在しません"
  echo "都道府県名を入力して下さい"
  read KEN
  grep -x "$KEN" ken.txt > ken2.txt
done
#空でないken2.txtが作られるまで、つまり正しい都道府県名が入力されるまで、”該当する都道府県は存在しません”と表示し、”都道府県名を入力して下さい”と表示した後、KENを読み取り、ken2.txtを作る

echo "該当する都道府県が見つかりました"
#空でないken2.txtが作られたら、”該当する都道府県が見つかりました”と表示する

grep "$KEN" kencity.txt > kencity2.txt
#KENを含む行をkencity.txtからすべて抜き出し、kencity2.txtに保存する

cut -f 2 -d "&" kencity2.txt > city.txt
#kencity2.txtの市町村の部分だけを取り出し、city.txtに保存する

echo "市町村名を入力して下さい"
#”市町村名を入力して下さい”と表示する

read CITY
#入力された文字列を読み取り、読み取った文字列をCITYとする

grep -x "$CITY" city.txt > city2.txt
#CITYと完全に一致する行がcity.txtにあれば、city.txtのCITYと一致する行をすべて取り出し、city2.txtに保存する。一致する行がなければ、city2.txtは空になる

while [ ! -s "city2.txt" ]
do
  echo "該当する市町村は存在しません"
  echo "都道府県名を入力して下さい"
  read KEN
  grep -x "$KEN" ken.txt > ken2.txt
  while [ ! -s "ken2.txt" ]
  do
    echo "該当する都道府県は存在しません"
    echo "都道府県名を入力して下さい"
    read KEN
    grep -x "$KEN" ken.txt > ken2.txt
  done
  echo "該当する都道府県が見つかりました"
  grep "$KEN" kencity.txt > kencity2.txt
  cut -f 2 -d "&" kencity2.txt > city.txt

  echo "市町村名を入力して下さい"
  read CITY
  grep -x "$CITY" city.txt > city2.txt
done
#空でないcity2.txtが作られるまで、つまり正しい市町村名が入力されるまで、”該当する市町村は存在しません”と表示し、KENを読み取る作業からやり直す。正しい組み合わせの都道府県と市町村が入力されれば終了する

echo "該当する市町村が見つかりました"
#空でないcity2.txtが作られたら、”該当する市町村が見つかりました”と表示する

echo "$KEN$CITYの光害指数は"
#入力された都道府県の市町村の光害指数は、と表示する

grep "$KEN&$CITY" kadai2_data.csv | awk -F, '{print $4}'
#KEN&CITYの文字列を含むkadai2_data.csvの行の4列目、つまり該当地域の光害指数を表示する

a1=`grep "$KEN&$CITY" kadai2_data.csv | awk -F, '{print $2}'`
b1=`grep "$KEN&$CITY" kadai2_data.csv | awk -F, '{print $3}'`
#該当地域の緯度経度をそれぞれa1,b1とする

number=2
#numberを2とする。（kadai2_data.csvを2行目から読み取りたいため）

while [ $number -lt `cat kadai2_data.csv | wc -l` ]
do
#numberがkadai2_data.csvのデータの行数－1（数値データの行数）になるまで、以下の作業（作業1）を繰り返す

  a2=`cut -d "," -f 2 kadai2_data.csv | awk "NR==$number"`
  b2=`cut -d "," -f 3 kadai2_data.csv | awk "NR==$number"`
#number行目の地域の緯度経度をそれぞれa2,b2とする

  da=`echo "$a1 - $a2" | bc -l`
  db=`echo "$b1 - $b2" | bc -l`
#二地域の緯度経度の差をそれぞれとる

  dc=`echo " scale=5; $da * 3600 * 30.82 " | bc -l`
  dd=`echo " scale=5; $db * 3600 * 25.11 " | bc -l`
#緯度経度の差（単位は度）を、メートル単位に直す

  dx=`echo " scale=5; $dc ^ 2 " | bc -l`
  dy=`echo " scale=5; $dd ^ 2 " | bc -l`
#dc,ddの二乗をそれぞれdx,dyとする

  L=`echo " scale=5; sqrt("$dx" + "$dy") " | bc -l`
  LL=`echo " scale=5; $L / 1000 " | bc -l`
#dxとdyを足したものの平方根をとり、Lとする。さらに、Lの単位（m）を㎞に直したものをLLとする

  LLL=${LL%.*}
#LLの少数点以下を切り捨てたものをLLLとする
 
  if [ $LLL -lt 100 ]; then
    awk "NR==$number" kadai2_data.csv >> in.txt
#LLLが100より小さい場合は、kadai2_data.csvのnumber行目のデータをin.txtに保存する

  else
    awk "NR==$number" kadai2_data.csv >> out.txt
  fi
#その他の場合は、kadai2_data.csvのnumber行目のデータをout.txtに保存する

number=`expr $number + 1` 
done
#numberに1をたして、作業1を繰り返す

sort -t "," -n -k 4 in.txt | awk "NR==1,NR==3" > in2.txt
#in.txtの4列目を数値的に昇順に並べ替え、並べ替えたデータの1～3行目を取り出し、in2.txtに保存する

cut -d "," -f 1 in2.txt > in3.txt
#in2.txtの1列目のデータ（地域名のデータ）を取り出し、in3.txtに保存する

cut -d "," -f 4 in2.txt > in4.txt
#in2.txtの4列目のデータ（光害指数のデータ）を取り出し、in4.txtに保存する

paste in4.txt in3.txt > in5.txt
#in4.txt in3.txtの順に横につなげたデータを、in5.txtに保存する

echo "100㎞以内にある最も光害指数の低い場所３つは"
cat in5.txt
#”100㎞以内にある最も光害指数の低い場所３つは”の表示のあと、in5.txtを表示する

#rm *.txt
#txtファイルを削除する