Лекции

В этой лекции разбираем, почему императивный подход к обработке коллекций быстро обрастает бойлерплейтом, и как Stream API переводит код в декларативный стиль: цепочки операций filter, map, collect, простая композиция, меньше ошибок и лёгкий параллелизм через parallelStream(). Покажем области применения, историю появления и типичные ошибки, которых стоит избегать.

Пошаговое знакомство с базовыми операциями Stream API: как получить поток из коллекции и массива ( stream(), Arrays.stream, Stream.of), чем отличаются промежуточные операции ( filter, map, distinct) от терминальных ( collect, forEach, count), и как собирать результаты с помощью Collectors ( toList, toSet, joining). Практические примеры, мини‑задачи и раздел с типичными ошибками помогут быстро освоить конвейерную обработку данных.

В этой лекции разбираем три ключевые операции Stream API для работы с подмножествами данных: distinct (удаление дубликатов), limit (ограничение количества элементов) и skip (пропуск первых элементов). Вы увидите, как они работают на коллекциях строк и объектов, как влияет реализация equals/ hashCode на результат distinct, как комбинировать операции для пагинации и отбора топ-N, и какие ошибки встречаются чаще всего.

В лекции разбираем операции потоков для побочных действий: терминальную forEach и промежуточную peek. Поймём, когда и зачем их использовать, чем они отличаются, почему после forEach поток «закрывается», а peek не меняет данные и выполняется только при наличии терминальной операции. Покажем практические примеры, разберём неочевидные моменты и типичные ошибки (включая ConcurrentModificationException и неправильную замену collect на forEach).

Практическое руководство по преобразованию коллекций с помощью Stream API: преобразование List ↔ Set, сборка отображений через Collectors.toMap() (включая обработку дубликатов), объединение в строку с Collectors.joining(), разбор терминальных и промежуточных операций ( forEach, collect, count, anyMatch и др.). Внутри — понятные примеры, пояснения и типичные ошибки.