レッスン

この講義では、コレクタ Collectors.groupingBy と Collectors.partitioningBy を使ってストリーム内のデータをグループ化する方法を学びます。単純および入れ子のグルーピング、ブール条件による二分、使い分け、結果の扱い方や小技まで。文字列・数値・オブジェクトの実例を通して、ストリーム（ Stream API）から望む構造の Map を得る方法や、特徴関数（ Function）・述語（ Predicate）の使い方が分かります。最後に典型的なエラーも解説します。

Stream と Collector による入れ子のグルーピングを実践的に解説: Collectors.groupingBy を集約子（ maxBy、 averagingInt、 counting）と組み合わせる方法、 mapping でデータを変換する方法、 partitioningBy で部分集合に分ける方法、そして入れ子の Map 構造の正しい読み方。豊富な例、結果構造の可視化、典型的な落とし穴の解説付き。

この講義では、Stream API のコレクターの高度な使い方を解説します。 groupingBy/ partitioningBy に対する入れ子のダウンストリーム・コレクター、 mapping による変換、 filtering によるフィルタリング、 flatMapping による「展開」、 teeing（Java 12+）による同時集約、さらに toUnmodifiableList/Set/Map と collectingAndThen によるコレクションの「凍結」まで扱います。実用的なパイプラインとよくある誤りも紹介します。

この講義では、 map による変換、入れ子を「フラット化」する flatMap、そして Java 16+ のより効率的な代替である mapMulti の違いを解説します。実例を通して、入れ子のコレクションを Stream<String> の形に展開して、 Stream<Stream<String>> ではなく Stream<String> にする方法、 Optional を stream() で扱う方法、さらに中間ストリームを作らず性能面で有利なために mapMulti を選ぶべき場面を見ていきます。

この講義では、Stream API でデータを結合する方法を解説します。2 本のストリームに対する静的メソッド Stream.concat、任意個のストリームに対する Stream.of + flatMap の組み合わせ、そして要素を 1 本の文字列に連結する収集器 Collectors.joining を取り上げます。遅延評価、ストリームの一回性、順序の保持、典型的なミス（ストリームの再利用、無限ストリーム、 joining を非文字列に使うこと）も、見やすい例で説明します。

この講義では、Java における代表的な集合操作を扱います。インターフェース Set および Stream API を使った和集合（ union）、積集合（ intersection）、差集合（ difference）です。 Stream.concat、 Stream.of + flatMap の実用例、 retainAll/ removeAll による代替、さらに equals/ hashCode、パフォーマンス、よくあるミスに関する重要な注意点も示します。

この講義では、 zip とは何か、そして標準の Stream API（Java 22 以前）に zip がなぜ存在しないのかを解説し、 IntStream.range を使ってインデックス経由でコレクションを「縫い合わせ（zip）」、さらに Stream.iterate と Stream.generate によって「その場で」ストリームを生成する方法を学びます。サンプル、可視化、よくあるミスの解説により、生成と zip を自信をもって活用できるようになります。

Java の Stream API を扱う際によくあるミスをまとめた実践ガイド: ストリームの一回限りの性質と終端操作の重複実行（ collect()、 forEach()、 count()）、走査中のコレクション変更、無限ストリーム（ iterate、 generate）での limit() の付け忘れ、 null の扱いと flatMap(Optional::stream) による Optional の処理、 forEachOrdered() による順序の保持、 Set を用いた効率的な集合演算、適切なリソースクローズ（ Files.lines + try-with-resources）、 parallelStream() の注意点、そして「終端オペレーターが呼ばれるまで何も実行されない」という原則。各問題には分かりやすい例と修正案が付いています。

この講義では、数値コレクションの通常のストリーム（ Stream<Integer>、 Stream<Double>）が、ボクシング／アンボクシング（boxing/unboxing）によって非効率になる理由と、プリミティブストリーム — IntStream、 LongStream、 DoubleStream — がそれをどう回避するかを解説します。 mapToInt/ boxed() のような変換、集約操作（ sum()、 average()、 summaryStatistics()）、 OptionalInt/ OptionalDouble による安全な結果の扱い、そして最適化が実際に効く場面と、その効果を JMH で測る方法も取り上げます。

この講義では、 Stream API における遅延評価がどのように機能するかを解説します。中間操作と終端操作の違い、なぜ終端操作が呼び出されるまで計算が開始されないのか、要素ごとの処理や「短絡評価」による利点について説明します。 filter、 map、 peek、 findFirst、 forEach を使ったチェーンを示し、要素の流れを可視化し、典型的なミスと効率的な操作順の推奨事項を解説します。

この講義では、不変ラッパー Collections.unmodifiableList、 unmodifiableSet、 unmodifiableMap を使ってデータを保護する方法、「表面的」不変性と「深い」不変性の違い、メソッドからラッパーを返すべきタイミングと理由、さらに List.of/ Set.of/ Map.of といった現代的な代替について解説します。典型的なミス（たとえば深い不変性を期待してしまう、あるいは null を扱う）や、なぜ変更の試みが UnsupportedOperationException で失敗するのかについても説明します。

この講義では、 Spliterator とは何か、要素を走査できるだけでなく trySplit() でデータソースを部分に分割できること、そしてそれを土台に parallelStream() と共有プール ForkJoinPool を使って並列ストリームがどのように動くかを解説します。主要メソッド（ tryAdvance、 estimateSize、 characteristics）、代表的な特性（ ORDERED、 SIZED、 CONCURRENT など）、実用的な例、Mermaid 図、そして並列ストリーム使用時のよくある落とし穴を示します。