系统概述
　　
　　小象买菜系统是一个结合生鲜购买与烹饪指导的综合性平台，旨在帮助用户从选购食材到完成烹饪的全流程服务。以下是简易烹饪指导功能的开发实现方案。
　　
　　 核心功能设计
　　
　　 1. 食材-菜谱智能匹配
　　
　　实现方式：
　　- 建立食材-菜谱关联数据库
　　- 使用关键词匹配算法（如TF-IDF）或更高级的NLP模型
　　- 考虑食材库存量与菜谱所需量的匹配
　　
　　代码示例（Python伪代码）：
　　```python
　　def match_recipes(user_inventory):
　　 matched_recipes = []
　　 for recipe in all_recipes:
　　 required_ingredients = recipe[ingredients]
　　 all_available = True
　　 for ing in required_ingredients:
　　 if ing[name] not in user_inventory or ing[quantity] > user_inventory[ing[name]]:
　　 all_available = False
　　 break
　　 if all_available:
　　 matched_recipes.append(recipe)
　　 return matched_recipes
　　```
　　
　　 2. 分步烹饪指导
　　
　　实现方式：
　　- 结构化菜谱数据（步骤、时间、温度等）
　　- 图文/视频结合的展示方式
　　- 计时器与提醒功能集成
　　
　　前端实现（React示例）：
　　```jsx
　　function CookingGuide({ recipe }) {
　　 const [currentStep, setCurrentStep] = useState(0);
　　
　　 return (
　　
　　 );
　　}
　　```
　　
　　 3. 智能购物清单生成
　　
　　实现方式：
　　- 根据选定菜谱自动生成所需食材清单
　　- 支持调整份量自动计算食材量
　　- 对比用户已有库存，生成差额清单
　　
　　算法逻辑：
　　1. 解析菜谱所需食材及数量
　　2. 查询用户当前库存
　　3. 计算需购买量 = 菜谱需求量 - 库存量（若为负则设为0）
　　4. 合并相同食材的购买量
　　
　　 技术实现方案
　　
　　 后端架构
　　
　　1. 数据库设计：
　　 - 用户表（用户信息、库存）
　　 - 菜谱表（菜谱详情、步骤、所需食材）
　　 - 食材表（食材基本信息）
　　 - 关联表（菜谱-食材关系）
　　
　　2. API设计：
　　 - `GET /recipes/recommend` - 根据库存推荐菜谱
　　 - `POST /recipes/{id}/generate-list` - 生成购物清单
　　 - `GET /cooking-guide/{id}` - 获取烹饪指导
　　
　　 前端实现
　　
　　1. 技术栈建议：
　　 - React/Vue.js 框架
　　 - 响应式设计适配移动端
　　 - 使用Canvas或SVG实现步骤进度可视化
　　
　　2. 关键组件：
　　 - 菜谱卡片组件
　　 - 烹饪步骤导航器
　　 - 计时器组件
　　 - 购物清单对比视图
　　
　　 扩展功能考虑
　　
　　1. 语音指导：集成语音合成API实现语音导航
　　2. AR指导：使用AR技术实现实时烹饪指导（需移动端支持）
　　3. 难度分级：根据步骤复杂度对菜谱分级
　　4. 替代食材建议：当用户缺少某食材时提供替代方案
　　
　　 开发路线图
　　
　　1. 第一阶段（基础功能）：
　　 - 完成食材-菜谱数据库建设
　　 - 实现基本匹配算法
　　 - 开发简单的前端展示界面
　　
　　2. 第二阶段（增强功能）：
　　 - 添加烹饪步骤计时器
　　 - 实现购物清单生成
　　 - 优化匹配算法精度
　　
　　3. 第三阶段（高级功能）：
　　 - 集成语音指导
　　 - 添加用户收藏和历史记录
　　 - 实现多设备同步
　　
　　 示例数据结构
　　
　　```json
　　// 菜谱数据结构示例
　　{
　　 "id": "recipe_001",
　　 "name": "番茄炒蛋",
　　 "difficulty": "easy",
　　 "prepTime": 10,
　　 "cookTime": 15,
　　 "servings": 2,
　　 "ingredients": [
　　 {"name": "鸡蛋", "quantity": 3, "unit": "个"},
　　 {"name": "番茄", "quantity": 2, "unit": "个"},
　　 {"name": "盐", "quantity": 2, "unit": "克"}
　　 ],
　　 "steps": [
　　 {
　　 "description": "鸡蛋打散，加入少许盐搅拌均匀",
　　 "duration": 120, // 秒
　　 "image": "step1.jpg"
　　 },
　　 {
　　 "description": "番茄切块备用",
　　 "duration": 60,
　　 "image": "step2.jpg"
　　 }
　　 ]
　　}
　　```
　　
　　 测试与优化
　　
　　1. 匹配算法测试：
　　 - 测试不同库存组合下的推荐准确性
　　 - 优化关键词匹配阈值
　　
　　2. 用户体验测试：
　　 - 烹饪流程的易用性
　　 - 计时器功能的实用性
　　 - 移动端适配情况
　　
　　3. 性能优化：
　　 - 数据库查询优化
　　 - 前端资源加载优化
　　 - 算法效率提升
　　
　　通过以上方案，小象买菜系统可以实现一个实用且用户友好的简易烹饪指导功能，帮助用户更高效地完成从买菜到烹饪的全过程。