答案：通过定义Book类和筛选方法，实现基于类型、评分、年份的图书推荐。系统使用ArrayList存储书籍，遍历集合并应用多条件过滤输出匹配结果，支持扩展如排序、用户交互等功能。
想用Java实现一个简单的图书推荐系统，重点练习条件筛选和数据遍历？这个项目非常适合巩固基础语法、集合操作和逻辑判断能力。核心思路是：定义图书类，存储图书信息，通过遍历集合并结合多个筛选条件，输出符合用户偏好的书籍。
1. 定义图书类（Book）
每本书包含基本信息，如书名、作者、类别、评分、出版年份等。这些字段将作为后续筛选的依据。
class Book {
private String title;
private String author;
private String genre;
private double rating;
private int year;
public Book(String title, String author, String genre, double rating, int year) {
this.title = title;
this.author = author;
this.genre = genre;
this.rating = rating;
this.year = year;
}
// 提供getter方法
public String getTitle() { return title; }
public String getAuthor() { return author; }
public String getGenre() { return genre; }
public double getRating() { return rating; }
public int getYear() { return year; }
@Override
public String toString() {
return "\"" + title + "\" by " + author + " [" + genre + "] - " + rating + "/5 (" + year + ")";
}}
2. 构建图书库并实现筛选逻辑
使用ArrayList存储图书数据，编写方法根据用户设定的条件进行遍历匹配。
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import java.util.*;public class BookRecommender { private List
bookList; public BookRecommender() { bookList = new ArrayList<>(); // 初始化一些测试数据 bookList.add(new Book("The Midnight Library", "Matt Haig", "Fiction", 4.2, 2020)); bookList.add(new Book("Atomic Habits", "James Clear", "Self-Help", 4.8, 2018)); bookList.add(new Book("Dune", "Frank Herbert", "Sci-Fi", 4.5, 1965)); bookList.add(new Book("Educated", "Tara Westover", "Memoir", 4.7, 2018)); bookList.add(new Book("The Psychology of Money", "Morgan Housel", "Finance", 4.6, 2020)); bookList.add(new Book("Nineteen Eighty-Four", "George Orwell", "Dystopian", 4.4, 1949)); } // 根据类型和最低评分推荐 public void recommendByGenreAndRating(String genre, double minRating) { System.out.println("推荐结果（类型: " + genre + ", 评分 ≥ " + minRating + "）："); boolean found = false; for (Book book : bookList) { if (book.getGenre().equalsIgnoreCase(genre) && book.getRating() >= minRating) { System.out.println("✅ " + book); found = true; } } if (!found) { System.out.println("未找到符合条件的书籍。"); } } // 多条件组合筛选：类型、年份范围、最低评分 public void recommendWithFilters(String genre, int startYear, int endYear, double minRating) { System.out.println("高级推荐（类型: " + genre + ", 年份: " + startYear + "-" + endYear + ", 评分 ≥ " + minRating + "）："); Listresults = new ArrayList<>(); for (Book book : bookList) { if (book.getGenre().equalsIgnoreCase(genre) && book.getYear() >= startYear && book.getYear() <= endYear && book.getRating() >= minRating) { results.add(book); } } if (results.isEmpty()) { System.out.println("没有匹配的书籍。"); } else { results.forEach(System.out::println); } } }
3. 测试与运行
在main方法中创建推荐器实例，并调用筛选功能查看输出结果。
public static void main(String[] args) {
BookRecommender recommender = new BookRecommender();
// 示例1：推荐自我提升类且评分高于4.5的书
recommender.recommendByGenreAndRating("Self-Help", 4.5);
System.out.println(); // 分隔
// 示例2：推荐2010年后出版、评分4.5以上的传记类书籍
recommender.recommendWithFilters("Memoir", 2010, 2025, 4.5);}
运行后你会看到类似以下输出：
✅ "Atomic Habits" by James Clear [Self-Help] - 4.8/5 (2018)✅ "Educated" by Tara Westover [Memoir] - 4.7/5 (2018)
4. 扩展建议
为进一步提升难度和实用性，可以尝试以下改进：
- 支持模糊搜索：使用contains或正则表达式匹配书名或作者
- 按评分排序：利用Collections.sort或Stream.sorted输出高分优先的结果
- 用户输入交互：通过Scanner接收用户输入的筛选条件
- 读取外部数据：从CSV文件加载图书信息，增强数据可维护性
- 加入收藏功能：允许用户标记喜欢的书籍，实现个性化记忆
基本上就这些。通过这个小项目，你已经实践了类设计、集合遍历、条件判断和字符串处理等关键技能，为后续开发更复杂的推荐逻辑打下基础。
