課程

本講座將說明為什麼在處理數值集合時使用一般的串流（ Stream<Integer>、 Stream<Double>）可能因為裝箱/拆箱（boxing/unboxing）而效率不佳，以及原始型別串流 — IntStream、 LongStream、 DoubleStream — 如何避免這個問題。會介紹 mapToInt/ boxed() 等轉換、彙總操作（ sum()、 average()、 summaryStatistics()）、以 OptionalInt/ OptionalDouble 安全取得結果，以及哪些情境的最佳化真的有效，並如何用 JMH 量測效益。

在本講座中，我們將說明 Stream API 中的惰性處理如何運作：中間操作與終端操作有何差異、為什麼計算只會在呼叫終端操作後才啟動、逐元素處理與「短路運算」能帶來哪些優勢。我們會示範包含 filter、map、peek、findFirst、forEach 的鏈式操作，視覺化元素的通過流程，並解析常見錯誤與關於有效操作順序的建議。

在本講座中，我們將講解如何使用不可變包裝 Collections.unmodifiableList、 unmodifiableSet、 unmodifiableMap 來保護資料，說明「淺層」不可變與「深層」不可變的差異、何時以及為何要從方法返回包裝，還有現代的替代方案 List.of/ Set.of/ Map.of。我們也會談到常見錯誤（例如，期待深層不可變或在程式中處理 null）以及為什麼嘗試修改會拋出 UnsupportedOperationException。

在本講座中，我們說明什麼是 Spliterator，它不僅能遍歷元素，還能透過 trySplit() 將資料來源切分為多部分；並介紹基於此機制的平行串流如何透過 parallelStream() 與共用的 ForkJoinPool 運作。內容包含關鍵方法（ tryAdvance、 estimateSize、 characteristics）、典型特性（ ORDERED、 SIZED、 CONCURRENT 等）、實用範例、Mermaid 圖示，以及使用平行串流時的常見錯誤。

在本講座中，我們說明如何透過 Collector 為 Stream API 撰寫自訂收集器，以及在什麼情況下這樣做才確實合理；同時也會介紹如何實作自訂的 Spliterator，以有效率地進行序列與平行的資料遍歷。我們會逐步講解收集器的各個元件（ supplier、 accumulator、 combiner、 finisher、 characteristics）、multi-map 與 top‑N 的範例、 trySplit 的策略，以及正確設定特性（ ORDERED、 SIZED、 SUBSIZED 等）。