库存够不够，AI一口气写了7种欠料公式，最快的94个字符

做计划的人，谁没被这种表折磨过：左边一张产品×日期的需求二维表，右边一小块库存，领导问一句"这

四天哪些产品会欠料？欠多少？"

手算要一天一遍一遍扣，Excel里拉辅助列拉到怀疑人生。需求一变，全部重来。

我让AI来干。它一口气写了7种解法，最快的一个94个字符，还自己给每种打法打了速度分。

一、场景定义

原始数据长这样：一张需求二维表，产品A~D每天的需求量；旁边一张库存表，A有200，D有1400。

要的东西很简单：每个产品，每天还剩多少？负数就是欠料。

这个场景放哪个行业都成立：

• 电子厂：物料欠料，停工等料一天损失几万

• 食品厂：原料日耗，备多了过期备少了断货

• 电商：库存扣减，超卖一个赔三倍

共同骨架一句话：库存 − 截至当天的累计需求 = 结余。

二、方法1：MMULT矩阵上三角（94字符，速度95分）

AI的思路很刁：不逐天循环，用列号生成一个上三角0/1矩阵，矩阵乘法一次把四天的累计需求全算出来，库存广播相减，完事。

公式：矩阵一次算累计

=LET(a,A2:A5,n,COLUMN(A:D),HSTACK(a,XLOOKUP(a,G2:G3,H2:H3,0)-MMULT(B2:E5,--(n>=TRANSPOSE(n)))))

• n,COLUMN(A:D)

：列号1~4，同一个表达式用两次，按铁则提进LET

• n>=TRANSPOSE(n)

：4×4上三角，真=1假=0，双负号转数值

• MMULT(B2:E5,上三角)

：一步算出每行前c天的累计需求

• XLOOKUP(a,G2:G3,H2:H3,0)

：库存广播，没有库存按0

• 相减得结余，负数即欠料

这个打法零LAMBDA零循环，10万行数据毫秒级。字符数从101压到94，就是靠LET把重复的列号提出来——又快又短，速度榜第一。

三、方法2：REDUCE横向递推（145字符，速度90分）

第二种是递推思路：以库存列当初值，循环天数列，每轮把"上一轮结果−当天需求"追加到右边，像滚雪球一样横向长出四列结余。

公式：库存当初始值滚动

=LET(a,A2:A5,s,XLOOKUP(a,G2:G3,H2:H3,0),HSTACK(a,DROP(REDUCE(s,SEQUENCE(,COLUMNS(B2:E5)),LAMBDA(x,c,HSTACK(x,TAKE(x,,-1)-INDEX(B2:E5,,c)))),,1)))

• s

：XLOOKUP把库存按产品广播成4×1初始列

• REDUCE(s,天数序列,...)

：循环4次，每次横向追加一列

• TAKE(x,,-1)-INDEX(B2:E5,,c)

：上一轮末列减当天需求列

• DROP(...,,1)

：掐掉初始库存列，只留结余

LAMBDA只调用天数次（4天就4次），10万行数据照样快，速度榜第二实至名归。

四、方法3：先累计再减（135字符，速度76分）

第三种换了条路：逐产品先算累计需求，再拿库存一次性减。SCAN里套内置的SUM求和，比LAMBDA自己相减快一截。

公式：先滚累计，一次相减

=LET(A,A2:A5,TAKE(HSTACK(A,XLOOKUP(A,G2:G3,H2:H3,0)-DROP(REDUCE("",A,LAMBDA(X,Y,VSTACK(X,SCAN(0,OFFSET(Y,,1,,4),SUM)))),1)),COUNTA(A)))

• REDUCE("",A,...)

：逐产品压栈，VSTACK拼行

• SCAN(0,需求行,SUM)

：从0起逐天累计，SUM是内置函数，解释成本低

• XLOOKUP - 累计矩阵

：库存广播减累计

• TAKE(...,COUNTA(A))

：掐头去尾取干净

五、方法4：滚动递减（129字符，速度74分）

第四种跟方法3是亲兄弟：SCAN不从0起，直接拿库存当起点，逐日做减法——x-y滚下去，减完就是结余，连"库存减累计"那步都省了。

公式：库存起头逐日扣

=LET(a,A2:A5,HSTACK(a,DROP(REDUCE("",a,LAMBDA(X,Y,VSTACK(X,SCAN(XLOOKUP(Y,G2:G3,H2:H3,0),OFFSET(Y,,1,,4),LAMBDA(x,y,x-y))))),1)))

• XLOOKUP(Y,...)

：当前产品的库存做SCAN初值

• SCAN(初值,需求行,x-y)

：逐日滚动递减，减到哪算哪

• VSTACK

逐产品拼行，DROP掐掉占位行

六、方法5：TOCOL压平折回（195字符，速度60分）

第五种是降维打击：把二维需求压平成一列，一维算累计，算完再折回二维。

公式：压平→累计→折回

=LET(a,A2:A5,q,TOCOL(B2:E5),n,COLUMNS(B2:E5),HSTACK(a,WRAPROWS(XLOOKUP(TOCOL(IF(SEQUENCE(,n),a)),G2:G3,H2:H3,0)-SCAN(0,SEQUENCE(ROWS(q)),LAMBDA(x,i,IF(MOD(i-1,n)=0,INDEX(q,i),x+INDEX(q,i)))),n)))

• TOCOL(B2:E5)

：16个需求压平成一列

• SCAN+MOD分组

：序号对天数取余，余1时重置累计——每4个一组重新起头

• WRAPROWS(...,n)

：一维结果按宽度4折回二维

七、方法6：MAKEARRAY逐格算（134字符，速度40分）

第六种最直觉：造一个4×4的数组，每个格子独立算"库存−前c天累计"。

公式：按坐标逐格独立计算

=LET(a,A2:A5,q,B2:E5,HSTACK(a,MAKEARRAY(COUNTA(a),COLUMNS(q),LAMBDA(r,c,XLOOKUP(INDEX(a,r),G2:G3,H2:H3,0)-SUM(OFFSET(q,r-1,0,1,c))))))

• MAKEARRAY(行,列,LAMBDA(r,c,...))

：按坐标逐格生成

• SUM(OFFSET(q,r-1,0,1,c))

：取该行前c天求累计

八、方法7：FILTER条件取数（257字符，速度20分）

第七种最啰嗦但有个独门绝活：四列全部一维化（产品、需求、库存、累计），FILTER按产品条件取数，算完折回。

公式：一维化+条件筛选折回

=LET(p,TOCOL(IF(SEQUENCE(,4),A2:A5)),q,TOCOL(B2:E5),s,XLOOKUP(p,G2:G3,H2:H3,0),c,SCAN(0,SEQUENCE(ROWS(q)),LAMBDA(x,i,IF(MOD(i-1,4)=0,INDEX(q,i),x+INDEX(q,i)))),HSTACK(UNIQUE(p),TRANSPOSE(DROP(REDUCE("",UNIQUE(p),LAMBDA(X,Y,HSTACK(X,FILTER(s-c,p=Y)))),,1))))

• 源表产品顺序乱了它也不怕，乱序鲁棒是唯一亮点

• 代价：每个产品都要扫一遍全表，O(n²)，10万行是分钟级灾难

九、方法对比排名

AI给7种打法打了速度分（算量实证，满分100）：

短的方法未必快，快的方法未必短。按数据脾气选：

十、避坑清单

都是这次实测踩出来的：

• TAKE的第三个参数在WPS云端失效

，TAKE(a,,6)返回的是第1列，取指定列老老实实用INDEX

• PIVOTBY在云端ET直接罢工

，标准区域引用也报#VALUE!，别指望

• GROUPBY多列逐列聚合结果错

，聚合函数吐数组直接#VALUE!；BYROW吐数组#CALC!——聚合三兄弟全灭

• XLOOKUP查找值是二维数组时只返回首列

，老坑，两次实测都踩

• FILTER+HSTACK拼列会转置错位

，拼完记得TRANSPOSE折回

• 3D引用按工作表物理顺序取数

，表顺序一乱就丢表，显式一张张引用最稳

• 同一表达式用两次就进LET

，不只是可读性，还能顺手压缩字符

最后说一句

以前算四天欠料，手扣十分钟还不敢保证对；现在一句自然语言，7种解法带速度榜，还自动建好目录、超链接、档案区。

这个「AI写表格公式」项目，每天一个PMC高频场景，连更7天，最后把所有打法封装成技能。今天的是第5个场景。

想要7种公式的完整清单，评论区扣「公式」。

术语解释

文章里的技术名词，一句话说清楚：

LET：给公式里反复使用的东西起个短名字，公式更短更好读。

动态数组：一个公式直接吐出一片结果，不用下拉填充。

MMULT（矩阵乘法）：两张数字表格按行列规则相乘，一次算出一整片结果。

LAMBDA：写在公式里的自定义小函数，把一段计算逻辑打包反复调用。

REDUCE：带"累加器"的循环，每轮把上轮结果传进下轮，像滚雪球。

SCAN：跟REDUCE像兄弟，区别是每轮结果都留下，适合算"累计到某天"。

易失函数：OFFSET这类函数，表格任何改动都会触发它重算，数据一大就拖慢全表。

上三角矩阵：左下方全是0、右上方才有值的方阵，这里用来实现"累计到第几天"。

古老师（古哥计划）｜中小制造数字化专家｜金山 KVP（金山办公最有价值专家）｜金山多维表格应用场景专家｜金山 WPS 社区优秀创作者

深耕中小制造业数字化落地，擅长用 WPS 多维表格 + AI 低代码方案，帮工厂快速搭建进销存、生产计划、质量追溯等轻量化系统。不用复杂 IT，低成本落地，已服务数百家制造企业，实战经验丰富。

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本文由 AI 辅助创作

工具：灵犀专业版

模型：GLM-5.3-Flash 超高