Lezioni

In questa lezione vedremo perché gli stream standard di collezioni di numeri ( Stream<Integer>, Stream<Double>) possono essere inefficienti a causa del boxing/unboxing, e come gli stream primitivi — IntStream, LongStream, DoubleStream — aiutino a evitarlo. Analizzeremo le conversioni mapToInt/ boxed(), le operazioni di aggregazione ( sum(), average(), summaryStatistics()), i risultati sicuri con OptionalInt/ OptionalDouble, nonché dove l’ottimizzazione porta davvero benefici e come misurarne l’effetto con JMH.

In questa lezione vediamo come funziona l'elaborazione pigra nelle Stream API: in cosa differiscono le operazioni intermedie e terminali, perché i calcoli partono solo dopo la chiamata di un terminale, quali vantaggi offrono l'elaborazione elemento per elemento e la «valutazione a corto circuito». Mostreremo catene con filter, map, peek, findFirst, forEach, visualizzeremo il passaggio degli elementi e analizzeremo errori tipici e raccomandazioni per un ordine efficiente delle operazioni.

In questa lezione analizziamo come proteggere i dati con i wrapper immutabili Collections.unmodifiableList, unmodifiableSet, unmodifiableMap, in cosa differiscono l’«immutabilità superficiale» da quella «profonda», quando e perché restituire wrapper dai metodi, nonché le alternative moderne List.of/ Set.of/ Map.of. Parleremo degli errori tipici (per esempio, aspettarsi l’immutabilità profonda o lavorare con null) e del perché i tentativi di modifica terminano con UnsupportedOperationException.

In questa lezione analizziamo che cos’è Spliterator, come consente non solo di iterare gli elementi ma anche di suddividere la sorgente di dati in parti con trySplit(), e come su questa base funzionano gli stream paralleli tramite parallelStream() e il pool condiviso ForkJoinPool. Sono mostrati i metodi chiave ( tryAdvance, estimateSize, characteristics), le caratteristiche tipiche ( ORDERED, SIZED, CONCURRENT e altre), esempi pratici, uno schema Mermaid e gli errori frequenti nell’uso degli stream paralleli.

In questa lezione analizziamo come scrivere collector personalizzati per lo Stream API tramite Collector e quando ciò è davvero giustificato, nonché come implementare un proprio Spliterator per un'iterazione dei dati efficiente sia sequenziale sia parallela. Esamineremo passo passo i componenti di un collector ( supplier, accumulator, combiner, finisher, characteristics), esempi per multi‑mappe e top‑N, le strategie di trySplit e anche l'impostazione corretta delle caratteristiche ( ORDERED, SIZED, SUBSIZED ecc.).