必须封装Student类并用ArrayList管理,考勤用HashMap按学号存储,去重需正确实现equals和hashCode,统计缺勤应先聚合再筛选。

用 ArrayList 存学生,但别直接存 String
学生不是一串名字,考勤需要记录学号、姓名、班级、每次签到时间。硬塞 String 或 Object[] 会很快失控——查缺勤时得遍历拆数组,改字段要动所有调用点。
必须封装成类:
public class Student {
private String id; // 学号,唯一标识
private String name;
private String clazz;
public Student(String id, String name, String clazz) {
this.id = id;
this.name = name;
this.clazz = clazz;
}
// getter/setter 省略,但实际必须有
}然后用 ArrayList 管理,不是 ArrayList。泛型擦除后运行时虽无检查,但编译期能拦住类型错用,比如 list.add(123) 直接报错。
HashMap> 记录考勤,键用学号
考勤是“谁在什么时候来了”,不是“某天有哪些人”。按学号索引才方便查单个学生全勤记录、统计缺勤次数。
别用 HashMap(按日期查),那会导致:查张三缺哪天得翻所有日期键;加一次签到要先遍历找对应日期再 put,逻辑绕且慢。
正确做法:
Map> attendanceMap = new HashMap<>(); // 张三今天签到 attendanceMap.computeIfAbsent("2023001", k -> new ArrayList<>()).add(new Date());
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computeIfAbsent避免手动判空 +new,线程不安全但单机管理够用 - 如果需按日期查,额外建一个
TreeMap反向索引,而不是强求一个 Map 扛所有查询> - 时间用
Date或LocalDateTime都行,但全项目统一;若存数据库,注意Date的时区陷阱
用 HashSet 去重,但注意对象要重写 equals 和 hashCode
导入 Excel 考勤数据时可能含重复记录(同一学生同一天多次打卡),用 HashSet 过滤前,必须确保 Student 类正确实现 equals 和 hashCode。
常见错误:
– 只重写 equals 忘了 hashCode → HashSet 当作不同对象存两次
– equals 比较用 == 判字符串 → 总返回 false
正确写法(基于学号):
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Student student = (Student) o;
return Objects.equals(id, student.id);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(id);
}否则 new Student("001","张三","一班") 和 new Student("001","张三丰","二班") 在 HashSet 里会被当成两个对象——你本意是按学号去重,结果没生效。
导出缺勤名单时,别用嵌套循环暴力匹配
需求:“列出本周缺勤超过2次的学生”。有人写两层 for:外层遍历学生,内层遍历考勤记录筛日期范围,再计数。1000学生 × 10000条记录 = 百万次遍历,卡顿明显。
优化关键:提前聚合。
先用 Map 统计每个学生本周签到次数:
MapweeklyCount = new HashMap<>(); for (Map.Entry > entry : attendanceMap.entrySet()) { String stuId = entry.getKey(); long count = entry.getValue().stream() .filter(date -> isThisWeek(date)) // 自定义判断逻辑 .count(); if (count > 0) weeklyCount.put(stuId, (int) count); } // 再查哪些人 count < 2,复杂度降到 O(n)
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isThisWeek要用LocalDateTime的with(DayOfWeek.MONDAY)算周初,别用Calendar手动减天数 - 如果考勤量极大(>10万条),考虑把统计逻辑下推到数据库,Java 层只拿结果










