这篇文章围绕用Java解决数模竞赛题目展开，先分析了Java适配数模场景的核心优势，给出了模块化解题框架搭建流程，详细讲解了线性规划、图论和预测建模三类核心题型的Java落地方案，对比了主流Java数模工具库的优劣势，结合权威报告数据提供了工具链选型建议和实战避坑指南，帮助参赛者高效用Java完成数模题目。

本文给出在Python中使用时间序列的完整实践路径：用pandas管理时间索引与频率、以statsmodels或Prophet建立稳健基线、通过机器学习与深度学习扩展复杂场景，并以回测、指标与监控保障上线。核心在于构建规范的数据管道、稳健评估与协作治理，实现从探索到生产的闭环。