一、核心复习规则（最终精简版，适配小程序）

1. 复习间隔（去掉10分钟，避免逾期，最适配碎片场景）

• 首次学习 → 1天后复习

• 第一次复习（正确）→ 3天后复习

• 第二次复习（正确）→ 7天后复习

• 第三次复习（正确）→ 14天后复习

• 第四次复习（正确）→ 30天后复习（status=6，已掌握，停止复习）

• 任意一次复习错误 → 重置为status=0，重新从“1天后复习”开始，错误次数+1

2. 记忆状态（status）定义

• status 0：刚学习（首次学习后，nextReviewTime设为1天后）

• status 1：1天后复习（首次复习阶段）

• status 2：3天后复习（第二次复习阶段）

• status 3：7天后复习（第三次复习阶段）

• status 4：14天后复习（第四次复习阶段）

• status 5：30天后复习（第五次复习阶段）

• status 6：已掌握（无需再复习，nextReviewTime设为无穷大）

3. 每日新增生词量规则

• 默认：10个/天

• 可调范围：5-20个/天（用户可自定义）

• 动态限制：待复习单词＞50个时，强制设为5个/天；待复习＜30个时，解锁自定义上限

4. 逾期处理（简化逻辑，降低开发复杂度）

• 核心判断：当前时间戳 ≥ nextReviewTime + status＜6 → 出现在复习列表（无论逾期多久）

• 逾期不分级：不管逾期1天、3天，复习时仅按“答对升级、答错重置”处理，不额外调整间隔

• 时间戳单位统一：全程使用「毫秒」作为时间单位（Date.now () 返回的就是毫秒），避免秒 / 分钟混用导致的时间计算错误；

• 排序优化：逾期单词按 nextReviewTime 升序排列（逾期越久排越前），优先让用户复习快忘的单词；

• 无额外判断：不要加「逾期天数＞3 天就重置」的逻辑，完全按「答对 / 答错」处理，代码最少、最稳定；

• 状态边界：升级时用 Math.min(record.status + 1, 6) 限制 status 最大为 6，避免越界。

二、核心逻辑代码（精简可直接复用）

1. 常量定义（复习间隔）

// 复习间隔（单位：毫秒）
const REVIEW_INTERVAL = [
  0,                        // status 0：刚学习（无需间隔，nextReviewTime手动设为1天后）
  1 * 24 * 60 * 60 * 1000,  // status 1：1天
  3 * 24 * 60 * 60 * 1000,  // status 2：3天
  7 * 24 * 60 * 60 * 1000,  // status 3：7天
  14 * 24 * 60 * 60 * 1000, // status 4：14天
  30 * 24 * 60 * 60 * 1000, // status 5：30天
  Infinity                  // status 6：已掌握（无需复习）
];

2. 核心方法（3个关键方法，覆盖全流程）

// 1. 首次学习：创建单词学习记录
function createNewWordRecord(userId, wordId) {
  return {
    userId,          // 关联用户ID（小程序openid）
    wordId,          // 关联单词ID
    status: 0,       // 初始状态：刚学习
    // 首次学习后，直接设为1天后复习
    nextReviewTime: Date.now() + 1 * 24 * 60 * 60 * 1000,
    errorCount: 0,   // 错误次数初始为0
    createTime: Date.now(),  // 首次学习时间
    lastReviewTime: null     // 最后复习时间（初始为空）
  };
}
// 2. 复习后：更新单词复习状态（核心方法）
function updateReviewStatus(record, isCorrect) {
  const newRecord = { ...record };
  if (isCorrect) {
    // 答对：升级status，计算下次复习时间
    newRecord.status = Math.min(record.status + 1, 6); // 最多到6（已掌握）
    newRecord.nextReviewTime = Date.now() + REVIEW_INTERVAL[newRecord.status];
  } else {
    // 答错：重置status为0，重新从1天后复习
    newRecord.status = 0;
    newRecord.nextReviewTime = Date.now() + 1 * 24 * 60 * 60 * 1000;
    newRecord.errorCount += 1; // 错误次数+1
  }
  newRecord.lastReviewTime = Date.now(); // 更新最后复习时间
  return newRecord;
}
// 3. 筛选：获取今日需复习的单词列表
function getTodayReviewWords(allWordRecords) {
  const now = Date.now(); // 当前时间戳（毫秒）
  return allWordRecords.filter(record => {
    // 两个条件同时满足：未掌握（status<6）+ 复习时间已到（当前时间≥nextReviewTime）
    return record.status < 6 && record.nextReviewTime <= now;
  }).sort((a, b) => {
    // 排序：逾期越久，优先级越高（nextReviewTime越小，排越前）
    return a.nextReviewTime - b.nextReviewTime;
  });
}

三、数据库设计（最终精简版，核心4表）

选型建议

优先使用：微信小程序云数据库（MongoDB）/ uniCloud，无需自建服务器，适配小程序生态，查询便捷。

1. 用户表（users）：存储用户基础信息

2. 单词表（words）：存储单词基础信息（可批量导入）

3. 单词学习记录表（word_learning_records）：核心表

存储用户每个单词的学习、复习状态，关联用户和单词，是艾宾浩斯逻辑的核心载体。

4. 学习设置表（learning_settings）：存储用户个性化设置

5. 索引设计（优化查询性能，必加）

四、关键开发注意事项

• nextReviewTime 是核心：所有复习列表的筛选，仅依赖“当前时间≥nextReviewTime + status<6”，逻辑简单，避免复杂判断。

• 首次学习初始化：必须手动设置 nextReviewTime 为“当前时间+1天”，不能直接用 REVIEW_INTERVAL[0]（0毫秒无意义）。

• 逾期处理：无需额外写复杂逻辑，只要复习时间已到，就出现在列表，复习后按答对/答错规则更新即可。

• 数据缓存：今日复习列表可缓存到小程序本地，减少数据库查询，提升页面加载速度。

• 用户体验：当待复习单词＞40个时，弹窗提示用户“今日复习任务较多，建议减少新增量”，降低用户放弃率。

五、核心总结

1. 核心逻辑：以“1-3-7-14-30天”为复习间隔，答对升级、答错重置，去掉10分钟间隔，适配小程序碎片场景；

2. 核心判断：nextReviewTime 是复习列表筛选的唯一时间依据，逻辑简单、不易出错；

3. 数据库核心：word_learning_records 表是核心，关联用户和单词，存储复习状态和时间，索引优化提升查询效率；

4. 开发原则：简化逻辑、降低复杂度，优先保证用户能完成每日复习，减少逾期焦虑和操作成本。

   （注：文档部分内容可能由 AI 生成）