Lektionen

In dieser Vorlesung behandeln wir die aggregierenden Operationen der Stream-API: wie man die Anzahl mit count() ermittelt, Summen und Durchschnitte mit primitiven Streams ( IntStream, LongStream, DoubleStream) und den Methoden sum(), average(), sowie wie man Extremwerte mit min()/ max() findet. Außerdem besprechen wir den Umgang mit den Containern Optional, OptionalInt, OptionalLong, OptionalDouble und die richtigen Wege, Werte zu entnehmen: orElse(...), ifPresent(...), orElseThrow(). Wir lernen den Einsatz der Collector-Hilfsmethoden Collectors.summingInt, Collectors.averagingInt, Collectors.maxBy/ minBy und deren Kombination mit groupingBy. Am Ende – eine Besprechung typischer Fehler und Besonderheiten.

Wir besprechen terminale Stream-Operationen: die universelle Faltung reduce() und den leistungsfähigen Sammler collect(). Wir verstehen die Signaturen mit identity, accumulator und combiner, lernen, Daten mit den fertigen Collector-Implementierungen aus Collectors zu sammeln ( toList(), toMap(), joining(), groupingBy()) und sehen, wann man collect() gegenüber reduce() bevorzugen sollte. Außerdem sprechen wir über die Arbeit mit Optional, die Behandlung von Duplikaten in toMap() und Besonderheiten paralleler Streams.

In dieser Vorlesung lernen wir, Daten in Streams mithilfe der Collector Collectors.groupingBy und Collectors.partitioningBy zu gruppieren: einfache und verschachtelte Gruppierung, Aufteilung nach einem booleschen Kriterium, die Wahl zwischen beiden, Verarbeitung des Ergebnisses und Lifehacks. An praktischen Beispielen mit Strings, Zahlen und Objekten sehen Sie, wie man aus einem Stream ( Stream API) eine Map der gewünschten Struktur erhält und wie man mit Klassifizierungsfunktionen ( Function) und Prädikaten ( Predicate) arbeitet. Am Ende – Analyse typischer Fehler.

Praktischer Einstieg in verschachtelte Gruppierungen mit Streams und Collectors: wie man Collectors.groupingBy mit Aggregatoren ( maxBy, averagingInt, counting) kombiniert, Daten mit mapping transformiert, in Teilmengen über partitioningBy aufteilt und verschachtelte Map-Strukturen korrekt liest. Viele anschauliche Beispiele, Visualisierung der Ergebnisstruktur und Analyse typischer Fehler.

In dieser Vorlesung behandeln wir fortgeschrittene Techniken mit den Collectors des Stream API: verschachtelte Downstream-Kollektoren für groupingBy/ partitioningBy, Transformationen mit mapping, Filtern mit filtering, „Entfalten“ mit flatMapping, gleichzeitige Aggregation mit teeing (Java 12+) sowie das „Einfrieren“ von Collections über toUnmodifiableList/Set/Map und collectingAndThen. Wir zeigen praktische Pipeline-Beispiele und typische Fehler.