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答案是Java中实现井字棋游戏需定义棋盘、玩家轮流下棋、判断胜负。使用二维数组存储3×3棋盘，'X'和'O'代表玩家，通过循环输入落子位置，每次落子后检查胜利条件或平局，满足则提示结果并可选择重新开始。
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继承实现代码复用，多态支持运行时动态绑定，结合工厂模式解耦对象创建，通过抽象共性行为构建可扩展系统，新增功能无需修改原有逻辑，符合开闭原则。
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不一定。多线程是否提速取决于任务可并行性、CPU密集型（宜匹配核心数）或I/O密集型（受益于并发）、并发开销（锁竞争、上下文切换）及科学基准测试，盲目使用反而更慢。
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首先定义课程评价数据模型，包含课程ID、学生ID、评分、评语和时间戳；接着通过EvaluationManager类管理评价数据的存储与查询，使用List暂存数据并提供按课程获取评价的方法；然后实现分析功能，包括计算平均分、统计评分分布；再通过关键词匹配进行简单文本分析，识别正负向反馈；最后可扩展持久化存储与可视化。完整流程涵盖数据建模、存储、统计与初步文本处理，构成基础分析模块。
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List是Java中有序、可重复的集合接口，主要实现类有ArrayList和LinkedList；ArrayList基于数组实现，适合读取和遍历，LinkedList基于链表实现，适合插入和删除；选择依据操作场景，声明推荐使用List接口类型，常见方法包括add、get、set、remove等，掌握其特性可高效处理有序数据。
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答案：通过BufferedWriter和FileReader将聊天记录以追加模式写入本地文件，实现简单持久化。1.使用FileWriter(true)追加内容；2.BufferedWriter写入带时间戳的消息；3.BufferedReader逐行读取历史记录；4.封装为ChatLogger工具类，适用于小型项目或学习场景，无需数据库支持。
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答案是使用SpringBoot快速搭建问卷工具，通过定义Question和Survey数据结构，创建SurveyController处理问卷展示与提交，利用@RestController提供REST接口，结合内嵌Tomcat运行服务，实现基础Web交互。
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Java中整数乘法运算在编译期和运行期均按操作数类型执行，若两个int相乘，即使结果赋值给long变量，溢出仍发生在int范围内，导致错误结果；正确做法是提前将至少一个操作数提升为long。
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Java项目配置JUnit测试环境的核心是正确引入JUnit库并确保IDE或构建工具能识别运行测试类。推荐用Maven或Gradle自动管理依赖：Maven需在pom.xml中添加junit-jupiter依赖并设置scope为test，且maven-surefire-plugin≥2.22.2；Gradle需添加testImplementation依赖并启用useJUnitPlatform()；测试类须置于src/test/java下，使用org.junit.jupiter.api.Test注解；手动配
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Java中依赖关系指类在运行时使用另一类（非继承/实现），表现为方法参数、局部变量或new对象；管理方式有手动new、工厂模式和IoC容器；识别依赖看参数、字段、new语句；遵循依赖倒置原则，高层模块应依赖抽象而非具体实现。
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字符串格式化效率排序为：直接拼接（+）＞StringBuilder＞MessageFormat＞String.format；高频场景用+或StringBuilder，国际化用MessageFormat，调试日志可用String.format，JDK21StringTemplate为未来优选。
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UnsupportedClassVersionError是因字节码版本与JVM不匹配所致，需检查pom.xml或build.gradle中source/targetCompatibility是否一致并匹配运行环境，推荐加maven.compiler.release确保API兼容性。
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配置Java编译器选项可控制编译行为，常用方式包括命令行、Maven和Gradle；2.javac支持-source、-target、-encoding、-g和-Xlint等参数；3.Maven通过maven-compiler-plugin在pom.xml中设置源码版本、编码及编译参数；4.Gradle在build.gradle中配置compileJava任务的encoding和compilerArgs。
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增强for循环本身安全，但遍历中直接修改集合结构会触发ConcurrentModificationException；其本质是语法糖，编译后转为Iterator遍历，受fail-fast机制保护；安全删除须用Iterator.remove()。
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基于内容的推荐通过分析文章特征匹配用户偏好，适合新用户场景；提取关键词、构建用户画像并计算相似度可实现个性化推荐。Java可用Lucene处理文本，Smile计算相似度。协同过滤分用户协同和物品协同，适用于行为数据丰富的系统，ApacheMahout支持其在Java中的实现。混合策略如加权、切换或层级融合能提升推荐准确性与多样性，可通过策略模式封装不同推荐器。性能优化方面，建议异步更新、Redis缓存及定时离线训练以降低线上压力，高并发下推荐服务可独立部署为微服务。结合SpringBoot整合Lucene
