# 图表组件说明
基于 Chart.js 和 Vue-ChartJS 构建的数据可视化组件库,为 OJ Next 项目提供丰富的图表展示功能。
## 技术栈
- **Chart.js** - 强大的图表库,支持多种图表类型
- **Vue-ChartJS** - Chart.js 的 Vue 3 封装
- **Vue 3 Composition API** - 现代化的组件开发方式
- **TypeScript** - 完整的类型支持
## 现有图表组件
### 1. DurationChart 混合图表
**文件位置**: `src/oj/ai/components/DurationChart.vue`
**功能描述**: 展示用户学习进度的时间趋势,结合柱状图和折线图。
**数据来源**: `durationData` API 接口
- 每周/每月的综合情况
- 题目数、提交数、等级变化
**图表类型**:
- 柱状图:完成题目数
- 折线图:提交次数、等级变化
**使用场景**: AI分析页面的主要图表
### 2. Heatmap 热力图
**文件位置**: `src/oj/ai/components/Heatmap.vue`
**功能描述**: 展示用户的提交活跃度分布。
**数据来源**: `heatmapData` API 接口
- 按日期统计提交数
- 可视化用户活跃度
**图表类型**: 热力图矩阵
**使用场景**: 展示学习习惯和时间规律
### 3. Details 详细数据
**文件位置**: `src/oj/ai/components/Details.vue`
**功能描述**: 展示用户详细的学习数据。
**数据来源**: `detailsData` API 接口
- 用户等级、已解决题目列表
- 标签统计、难度统计
- 参赛次数等
**展示方式**: 数据表格和统计卡片
## 可扩展的图表类型
### 1. 提交效率趋势图 (折线图)
**数据来源**: `durationData` 中的 `submission_count / problem_count`
**展示内容**: 每个时间段的提交效率(提交次数/完成题目数)
**价值**: 反映刷题质量的提升,值越接近1说明一次AC率越高
### 2. 排名分布图 (直方图/箱线图)
**数据来源**: `solved` 数组中每道题的 `rank` 和 `ac_count`
**展示内容**: 用户解题排名的分布情况(如:前10%、10-30%、30-50%等区间的题目数量)
**价值**: 了解解题速度和竞争力
### 3. 等级分布饼图/环形图
**数据来源**: `solved` 数组中每道题的 `grade`
**展示内容**: S/A/B/C 各等级题目的数量和占比
**价值**: 直观看出题目质量分布
### 4. 标签雷达图
**数据来源**: `tags` 对象
**展示内容**: 多维度展示各类标签的掌握程度(可以归一化处理)
**价值**: 可视化知识点覆盖面
### 5. 时间活跃度分析 (热力矩阵)
**数据来源**: `solved` 数组中的 `ac_time`
**展示内容**: 按星期几和时间段统计做题分布(如:工作日vs周末,早中晚时段)
**价值**: 了解学习习惯和时间规律
### 6. 难度-等级关联散点图
**数据来源**: `solved` 数组中的难度信息和 `grade`
**展示内容**: X轴为难度,Y轴为等级,每个点代表一道题
**价值**: 分析在不同难度下的表现
### 7. 做题加速度图
**数据来源**: `durationData`
**展示内容**: 每个时间段完成题目数的变化率
**价值**: 看出学习动力的变化趋势
### 8. 竞赛题目占比
**数据来源**: `solved` 数组中的 `contest_id` 和 `contest_count`
**展示内容**: 竞赛题 vs 常规题的数量对比
**价值**: 了解竞赛参与情况
### 9. 连续做题天数统计
**数据来源**: `heatmapData`
**展示内容**: 最长连续做题天数、当前连续天数等
**价值**: 激励持续学习
### 10. 月度对比雷达图
**数据来源**: `durationData`
**展示内容**: 多个维度(完成题目数、提交次数、等级、效率等)的月度对比
**价值**: 全面评估进步情况
## 组件开发指南
### 创建新图表组件
```vue
```
### 图表样式定制
```typescript
// 主题配置
const theme = {
colors: {
primary: '#6366f1',
secondary: '#8b5cf6',
success: '#10b981',
warning: '#f59e0b',
error: '#ef4444'
},
gradients: {
primary: 'linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%)',
success: 'linear-gradient(135deg, #11998e 0%, #38ef7d 100%)'
}
}
```
## 性能优化
### 1. 数据懒加载
- 按需加载图表数据
- 使用虚拟滚动处理大量数据
### 2. 图表缓存
- 缓存计算结果
- 避免重复渲染
### 3. 响应式设计
- 自适应容器大小
- 移动端优化
## 最佳实践
### 1. 数据预处理
- 在组件外部处理数据
- 使用 computed 属性缓存计算结果
### 2. 错误处理
- 添加数据验证
- 提供降级方案
### 3. 用户体验
- 添加加载状态
- 提供交互反馈
## 更新日志
### v1.0.0 (2024-01-15)
- ✨ 初始版本发布
- 📊 基础图表组件
- 🎨 主题样式支持
- 📱 响应式设计
### v1.1.0 (2024-01-20)
- 🔧 性能优化
- 📈 新增混合图表
- 🎯 交互体验改进
## 许可证
MIT License