30分钟用单调栈实现商品价格趋势分析

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个电商价格分析原型系统。功能要点：1) 输入商品历史价格数组；2) 使用单调栈计算每个价格对应的「更低价格间隔天数」；3) 生成价格趋势折线图和热力图；4) 输出降价概率预测。要求前端使用ECharts可视化，后端用Flask快速实现，1小时内可完成MVP。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个电商数据分析的小工具，需要快速实现商品价格趋势分析功能。核心需求是计算每个价格之后首次出现更低价格的天数间隔，并可视化展示价格波动规律。这种场景下，单调栈算法简直是量身定做的解决方案。

1. 需求分析 电商运营经常需要关注商品价格走势，特别是降价时机。传统方法只能看到价格变化，但无法量化"等待降价"的最佳时间窗口。我们需要一个能直观展示"当前价格能维持多久"的分析工具。

2. 算法选择 单调栈完美解决了"下一个更小元素"的问题。具体思路是：

3. 维护一个存储价格下标的栈
4. 遍历价格数组时，弹出栈顶比当前价格大的元素
5. 被弹出的元素对应的间隔天数就是当前下标与栈顶下标的差

6. 最终栈内剩余元素表示这些价格之后没有更低价格

7. 实现步骤 整个原型系统分为三个模块：

3.1 后端计算模块 用Flask搭建轻量级服务，主要处理： - 接收前端传来的价格数组 - 实现单调栈算法计算间隔天数 - 计算降价概率（统计间隔天数的分布规律） - 返回结构化数据给前端

3.2 前端展示模块 基于ECharts实现两个可视化图表： - 折线图：展示价格走势和间隔天数曲线 - 热力图：用颜色深浅表示不同价格区间的降价概率

3.3 交互设计 - 输入框支持粘贴价格序列 - 添加模拟数据按钮方便演示 - 图表联动高亮关键数据点

1. 开发技巧 在快速原型开发中，有几个实用技巧：
2. 使用Python的列表直接模拟栈结构
3. ECharts的dataset功能简化数据绑定
4. Flask的jsonify自动处理数据序列化

5. 添加异常处理保证输入格式正确

6. 效果验证 测试某商品30天价格数据后，系统成功识别出：

7. 价格维持5天以上的高价区间
8. 第8-12天是降价高发期

9. 20天后价格趋于稳定

10. 优化方向 虽然MVP已经可用，但还可以：

11. 增加移动平均线消除短期波动干扰
12. 结合销量数据做联合分析
13. 添加价格预测模型

整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成特别顺畅，它的在线编辑器直接集成了Python和前端环境，写完代码点一下部署按钮就能生成可访问的演示链接，不用操心服务器配置。对于需要快速验证想法的场景，这种开箱即用的体验确实能节省大量时间。

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开发一个电商价格分析原型系统。功能要点：1) 输入商品历史价格数组；2) 使用单调栈计算每个价格对应的「更低价格间隔天数」；3) 生成价格趋势折线图和热力图；4) 输出降价概率预测。要求前端使用ECharts可视化，后端用Flask快速实现，1小时内可完成MVP。

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