用ArrayList存分数最自然，需用Double避免截断；计算前判空防除零；Collections.max/min适用于Double；分数段统计优先选HashMap配String键，区间判断用左闭右开。
用 ArrayList 存成绩并计算平均分、最高分、最低分
直接用 ArrayList 存原始分数最自然，避免手动管理数组长度。注意别用 int 存分数——小数点后一位（如 89.5）很常见，用 int 会截断。
实操建议：
- 初始化时指定合理初始容量（比如预估最多 100 人），减少扩容开销：
new ArrayList(100) - 求平均分前务必检查集合是否为空，否则
list.size()为 0 会导致除零异常 -
Collections.max()和Collections.min()要求元素实现Comparable，Double没问题；但若存的是自定义对象（如StudentScore），就得重写compareTo()或传Comparator
按分数段统计人数：用 TreeMap 还是 HashMap？
分数段统计本质是“区间映射”，但实际中更常用离散键（如 "90-100"、"80-89"）做 String 键。此时 HashMap 足够，性能更好；只有需要按分数段自然排序输出（如从小到大列区间）才选 TreeMap。
容易踩的坑：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
- 别用浮点数做
HashMap的键（如map.put(85.0, count)），精度问题会导致查不到 - 区间判断逻辑要闭合明确：比如 90 分算 "90-100" 还是 "80-89"？建议统一用左闭右开：
[90, 100)，代码里写成score >= 90 && score - 遍历统计结果时，如果用
entrySet()，记得用Map.Entry而不是直接强转Object，否则运行时报ClassCastException
找出不及格学生名单：用 Stream.filter() 还是传统 for 循环？
数据量小（Stream 更简洁。不过要注意：
-
stream().filter(...).collect(Collectors.toList())会新建列表，原列表不变——这是优点也是陷阱：如果你误以为修改了原集合，后续逻辑就错了 - 不要在
filter里做耗时操作（如查数据库、读文件），它会在每次匹配时执行 - 如果成绩数据存在
null值（比如缺考记为null），filter(s -> s 会抛NullPointerException，得先filter(Objects::nonNull)
成绩排序后取前 10 名：为什么 Collections.sort() 比手写快排更可靠
Collections.sort() 底层是 TimSort（Python 也用它），对部分有序数据极快，且稳定、已充分测试。自己写快排容易出边界错误，还可能因重复元素多导致退化为 O(n²)。
关键细节：
- 升序用
Collections.sort(list)；降序用Collections.sort(list, Collections.reverseOrder()) - 若按对象字段排序（如
Student的score字段），推荐用方法引用：list.sort(Comparator.comparingDouble(Student::getScore).reversed()) - 取前 10 名别用
subList(0, Math.min(10, list.size()))后再遍历——如果原列表后续被修改，subList返回的是视图，会同步变化，可能引发并发修改异常
