0

0

如何筛选所有课程成绩均高于阈值的申请人姓名

花韻仙語

花韻仙語

发布时间:2026-01-27 09:09:09

|

867人浏览过

|

来源于php中文网

原创

如何筛选所有课程成绩均高于阈值的申请人姓名

本文讲解如何在java中正确筛选出所有课程分数均严格高于指定阈值的学生姓名,重点纠正“只要有一门课达标就入选”的常见逻辑错误,并提供传统循环与stream api两种专业实现方案。

在实际开发中,筛选“高分学生”常被误解为“存在一门高分即可”,但题干明确要求:申请人必须在所有课程中得分都严格大于阈值(> scoreThreshold)。原始代码的问题在于——它对每位学生的每门课单独判断,一旦某门课达标就立即添加该学生姓名,导致重复添加(如 Julie 被加 4 次)且无法排除存在低分课程的学生(如 Paul 的 76 分未被过滤)。

✅ 正确逻辑:全员达标才入选

需为每位申请人维护一个布尔状态,遍历其全部课程成绩:

  • 任一课程分数 ≤ 阈值,则标记为 false 并提前退出(break);
  • 仅当所有课程均满足 score > threshold,才将该学生姓名加入结果列表。

方案一:传统 for 循环(清晰易调试)

public static List highScoringStudents(
        Map> scoresByApplicantName, 
        int scoreThreshold) {

    List result = new LinkedList<>();

    for (Map.Entry> entry : scoresByApplicantName.entrySet()) {
        boolean allAboveThreshold = true;
        for (CourseGrade grade : entry.getValue()) {
            if (grade.getScore() <= scoreThreshold) {
                allAboveThreshold = false;
                break; // 提前终止,避免无效遍历
            }
        }
        if (allAboveThreshold) {
            result.add(entry.getKey());
        }
    }
    return result;
}

方案二:Stream API(简洁函数式)

利用 allMatch() 精准表达“全部满足条件”的语义,配合 filter 和 map 实现链式处理:

数说Social Research
数说Social Research

社媒领域的AI Agent,全能营销智能助手

下载
import java.util.stream.Collectors;

public static List highScoringStudents(
        Map> scoresByApplicantName, 
        int scoreThreshold) {

    return scoresByApplicantName.entrySet().stream()
            .filter(entry -> entry.getValue().stream()
                    .allMatch(grade -> grade.getScore() > scoreThreshold))
            .map(Map.Entry::getKey)
            .collect(Collectors.toList());
}

⚠️ 关键注意事项

  • 严格比较:务必使用 >(非 >=),题干强调“strictly greater”;
  • 短路优化:内层循环/allMatch() 遇到首个不达标成绩即停止,提升性能;
  • 避免重复添加:每个学生只检查一次、最多添加一次,杜绝原始代码的重复问题;
  • 空集合安全:若某学生无课程记录(List 为空),allMatch() 默认返回 true,需根据业务需求决定是否额外校验(本题测试数据无此情况,可不处理)。

通过以上任一方案,测试用例中 threshold = 85 将正确返回 ["Julie", "Zoe"](两人所有课程分均 > 85),而 Paul 因存在 76 分被排除——逻辑严谨,符合题意。

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

通义千问
通义千问

阿里巴巴推出的全能AI助手

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
java中break的作用
java中break的作用

本专题整合了java中break的用法教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

118

2025.10.15

java break和continue
java break和continue

本专题整合了java break和continue的区别相关内容,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

256

2025.10.24

golang map内存释放
golang map内存释放

本专题整合了golang map内存相关教程,阅读专题下面的文章了解更多相关内容。

75

2025.09.05

golang map相关教程
golang map相关教程

本专题整合了golang map相关教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

36

2025.11.16

golang map原理
golang map原理

本专题整合了golang map相关内容,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

60

2025.11.17

java判断map相关教程
java判断map相关教程

本专题整合了java判断map相关教程,阅读专题下面的文章了解更多详细内容。

40

2025.11.27

Python 自然语言处理(NLP)基础与实战
Python 自然语言处理(NLP)基础与实战

本专题系统讲解 Python 在自然语言处理(NLP)领域的基础方法与实战应用,涵盖文本预处理(分词、去停用词)、词性标注、命名实体识别、关键词提取、情感分析,以及常用 NLP 库(NLTK、spaCy)的核心用法。通过真实文本案例,帮助学习者掌握 使用 Python 进行文本分析与语言数据处理的完整流程,适用于内容分析、舆情监测与智能文本应用场景。

10

2026.01.27

拼多多赚钱的5种方法 拼多多赚钱的5种方法
拼多多赚钱的5种方法 拼多多赚钱的5种方法

在拼多多上赚钱主要可以通过无货源模式一件代发、精细化运营特色店铺、参与官方高流量活动、利用拼团机制社交裂变,以及成为多多进宝推广员这5种方法实现。核心策略在于通过低成本、高效率的供应链管理与营销,利用平台社交电商红利实现盈利。

109

2026.01.26

edge浏览器怎样设置主页 edge浏览器自定义设置教程
edge浏览器怎样设置主页 edge浏览器自定义设置教程

在Edge浏览器中设置主页,请依次点击右上角“...”图标 > 设置 > 开始、主页和新建标签页。在“Microsoft Edge 启动时”选择“打开以下页面”,点击“添加新页面”并输入网址。若要使用主页按钮,需在“外观”设置中开启“显示主页按钮”并设定网址。

16

2026.01.26

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
Kotlin 教程
Kotlin 教程

共23课时 | 2.9万人学习

C# 教程
C# 教程

共94课时 | 7.7万人学习

Java 教程
Java 教程

共578课时 | 51.9万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号