接下来是文章的正文部分。

背景介绍
本问题涉及实现逻辑分析与代码实现的关键步骤。在实际应用中，通常需要对问题需求进行系统分析，确定核心算法和实现方法，再根据技术栈选择相应的算法实现。本方案通过分析问题需求、选择合适算法、设计数据结构和实现代码，确保方案的可运行性和可维护性。

思路分析
1. 问题拆解：将问题需求分解为多个子问题，明确目标函数和约束条件。
2. 算法选择：根据问题类型选择合适算法，例如线性搜索、递归分解或动态规划等经典算法。
3. 数据结构设计：设计适合实现的问题数据结构，如数组、链表或树结构。
4. 代码实现：按照上述思路编写代码，确保逻辑清晰且具备可运行性。
5. 优化与总结：最后分析代码效率和可维护性，确保方案的完整性和实用性。

代码实现

def find_min_index(nums):
    # 问题需求分析
    # 核心算法：线性搜索
    index = None
    for i, num in enumerate(nums):
        if num < nums[i-1]:
            index = i
            break
    return index

# 示例代码
nums = [2, 1, 3, 5]
result = find_min_index(nums)
print("最小索引:", result)

解释性注释
1. 问题分析：明确问题需求，确定核心目标。
2. 算法选择：选择线性搜索算法，因其时间复杂度为O(n)，适用于小规模数据。
3. 数据结构：使用数组存储数据，便于遍历和比较。
4. 代码实现：编写代码并解释其逻辑，确保可运行。

总结
本方案通过系统分析问题需求、选择合适算法、设计数据结构和实现代码，确保方案的可运行性和可维护性。关键步骤清晰，逻辑性强，能够有效解决实际问题。