课时

在本讲中，我们将解释为什么处理数字集合时使用常规流（ Stream<Integer>、 Stream<Double>）会因装箱/拆箱（boxing/unboxing）而可能效率低下，以及原始类型流—— IntStream、 LongStream、 DoubleStream——如何避免这些问题。我们将讨论 mapToInt/ boxed() 的转换、聚合操作（ sum()、 average()、 summaryStatistics()）、使用 OptionalInt/ OptionalDouble 获取安全结果，以及在哪些场景优化确实带来提升，并如何用 JMH 衡量效果。

在本讲中，我们讲解 Stream API 中的惰性求值：中间操作与终端操作有什么区别，为什么只有在调用终端操作后计算才会启动，逐元素处理与“短路操作”能带来哪些优势。我们会演示包含 filter、map、peek、findFirst、forEach 的链式调用，直观展示元素的流转，并分析常见错误以及关于高效安排操作顺序的建议。

本讲将讲解如何使用不可变包装器 Collections.unmodifiableList、 unmodifiableSet、 unmodifiableMap 来保护数据，“浅层”不可变与“深度”不可变有何区别，何时以及为何从方法返回包装器，以及 List.of/ Set.of/ Map.of 等现代替代方案。我们还将讨论常见错误（例如，指望深度不可变，或与 null 一起使用）以及为何修改尝试会抛出 UnsupportedOperationException。

在本讲中，我们解析什么是 Spliterator，它不仅能遍历元素，还能通过 trySplit() 将数据源拆分成片段；基于此，并行流通过 parallelStream() 和公共池 ForkJoinPool 工作。展示关键方法（ tryAdvance、 estimateSize、 characteristics）、常见特性（ ORDERED、 SIZED、 CONCURRENT 等）、实践示例、Mermaid 图示，以及在使用并行流时的常见错误。

本讲解说明如何基于 Stream API 通过 Collector 编写自定义收集器，以及在何种情况下这样做确有必要；同时演示如何实现自己的 Spliterator，以高效地进行顺序与并行数据遍历。我们将逐步讲解收集器的组成部分（ supplier、 accumulator、 combiner、 finisher、 characteristics），给出多重映射和 Top-N 的示例，讨论 trySplit 的策略，并说明如何正确设置特性（ ORDERED、 SIZED、 SUBSIZED 等）。