#ifdef STAN_OPENCL
#include <stan/math/opencl/rev.hpp>
#include <stan/math.hpp>
#include <gtest/gtest.h>
#include <test/unit/math/opencl/util.hpp>
#include <vector>

TEST(ProbDistributionsExponentialLccdf, error_checking) {
  int N = 3;

  Eigen::VectorXd y(N);
  y << 0.3, 0.8, 1.0;
  Eigen::VectorXd y_size(N - 1);
  y_size << 0.3, 0.8;
  Eigen::VectorXd y_value(N);
  y_value << 0.3, -0.9, 0.5;

  Eigen::VectorXd beta(N);
  beta << 0.3, 0.8, 1.0;
  Eigen::VectorXd beta_size(N - 1);
  beta_size << 0.3, 0.8;
  Eigen::VectorXd beta_value(N);
  beta_value << 0.3, 0, -0.5;

  stan::math::matrix_cl<double> y_cl(y);
  stan::math::matrix_cl<double> y_size_cl(y_size);
  stan::math::matrix_cl<double> y_value_cl(y_value);
  stan::math::matrix_cl<double> beta_cl(beta);
  stan::math::matrix_cl<double> beta_size_cl(beta_size);
  stan::math::matrix_cl<double> beta_value_cl(beta_value);

  EXPECT_NO_THROW(stan::math::exponential_lccdf(y_cl, beta_cl));

  EXPECT_THROW(stan::math::exponential_lccdf(y_size_cl, beta_cl),
               std::invalid_argument);
  EXPECT_THROW(stan::math::exponential_lccdf(y_cl, beta_size_cl),
               std::invalid_argument);

  EXPECT_THROW(stan::math::exponential_lccdf(y_value_cl, beta_cl),
               std::domain_error);
  EXPECT_THROW(stan::math::exponential_lccdf(y_cl, beta_value_cl),
               std::domain_error);
}

auto exponential_lccdf_functor = [](const auto& y, const auto& beta) {
  return stan::math::exponential_lccdf(y, beta);
};

TEST(ProbDistributionsExponentialLccdf, opencl_matches_cpu_small) {
  int N = 3;
  int M = 2;

  Eigen::VectorXd y(N);
  y << 0.3, 0.8, 1.0;
  Eigen::VectorXd beta(N);
  beta << 0.3, 0.8, 1.0;

  stan::math::test::compare_cpu_opencl_prim_rev(exponential_lccdf_functor, y,
                                                beta);
  stan::math::test::compare_cpu_opencl_prim_rev(
      exponential_lccdf_functor, y.transpose().eval(), beta.transpose().eval());
}

TEST(ProbDistributionsExponentialLccdf, opencl_broadcast_y) {
  int N = 3;

  double y_scal = 12.3;
  Eigen::VectorXd beta(N);
  beta << 0.3, 0.8, 1.0;

  stan::math::test::test_opencl_broadcasting_prim_rev<0>(
      exponential_lccdf_functor, y_scal, beta);
}

TEST(ProbDistributionsExponentialLccdf, opencl_broadcast_beta) {
  int N = 3;

  Eigen::VectorXd y(N);
  y << 0.3, 0.8, 1.0;
  double beta_scal = 12.3;

  stan::math::test::test_opencl_broadcasting_prim_rev<1>(
      exponential_lccdf_functor, y, beta_scal);
}

TEST(ProbDistributionsExponentialLccdf, opencl_matches_cpu_big) {
  int N = 153;

  Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1> y
      = Eigen::Array<double, Eigen::Dynamic, 1>::Random(N, 1).abs();
  Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1> beta
      = Eigen::Array<double, Eigen::Dynamic, 1>::Random(N, 1).abs();

  stan::math::test::compare_cpu_opencl_prim_rev(exponential_lccdf_functor,
                                                y.transpose().eval(), beta);
  stan::math::test::compare_cpu_opencl_prim_rev(exponential_lccdf_functor, y,
                                                beta.transpose().eval());
}
#endif
