Лекції

У цій лекції ви дізнаєтеся, як за допомогою колекторів groupingBy та partitioningBy зі Stream API групувати та розподіляти колекції за різними ознаками. Розглянемо прості та вкладені групування, різницю між цими методами, практичні приклади й типові помилки, щоб ви могли впевнено використовувати ці інструменти для аналізу та обробки даних у Java.

У цій лекції ви навчитеся будувати вкладені групування за допомогою Collectors.groupingBy у Stream API Java: як створювати карти в картах, поєднувати групування з агрегуванням і перетворенням, отримувати складні структури для аналітики й звітів. Розглянемо практичні приклади, схеми, типові помилки й найкращі підходи до роботи з вкладеними Map.

У цій лекції ви познайомитеся з просунутими колекторами Stream API в Java: downstream collectors для групування й перетворення даних, teeing для одночасної агрегації, а також із незмінними колекціями через toUnmodifiableList/Set/Map і collectingAndThen. Ви навчитеся будувати складні звіти, захищати API від змін і уникати типових помилок під час роботи з колекторами.

У цій лекції ви дізнаєтеся, як ефективно «розгортати» вкладені колекції та об’єкти за допомогою методів flatMap і mapMulti у Java Stream API. Розберемо різницю між цими методами, їхній синтаксис, практичні приклади, а також типові помилки та найкращі практики для роботи з потоками даних.

У цій лекції ви навчитеся об’єднувати потоки даних у Java за допомогою Stream.concat, flatMap і Collectors.joining. Розглянемо, як об’єднувати два чи більше потоків, з’єднувати елементи в рядок, а також типові помилки та найкращі практики роботи з потоками у реальних завданнях.

У цій лекції ви дізнаєтеся, як виконувати типові операції над множинами у Java: об’єднання ( union), перетин ( intersection) і різницю ( difference) за допомогою Set і Stream API. Розглянемо практичні приклади, типові помилки, а також нюанси роботи з equals і hashCode для власних об’єктів.

У цій лекції ви дізнаєтеся, як синхронно об’єднувати колекції за допомогою патерна zip, а також як створювати нові потоки даних за допомогою Stream.iterate і Stream.generate. Розберемо практичні приклади, схеми, типові помилки та найкращі підходи до генерації й обробки послідовностей у Java.

У цій лекції ми детально розглянемо найпоширеніші помилки під час роботи з Stream API у Java: від повторного використання потоку й ConcurrentModificationException до пасток із null, нескінченних потоків, паралелізму та некоректної роботи з Optional. Ви дізнаєтеся, як уникати цих помилок, писати надійний і ефективний код із застосуванням потоків, а також отримаєте практичні поради й лайфхаки для реальних завдань.

У цій лекції ви дізнаєтеся, чому використання звичайних стрімів із примітивами у Java може бути неефективним через boxing і unboxing, як працюють примітивні стріми ( IntStream, LongStream, DoubleStream), як перетворювати дані між різними типами стрімів, а також побачите практичні приклади, типові помилки та поради з оптимізації продуктивності під час роботи з числами.

У цій лекції ви дізнаєтеся, що таке лінива обробка (або «ліниві обчислення», lazy evaluation) у Stream API Java, як працюють проміжні та термінальні операції, чому стріми не виконують обчислення одразу, а лише за потреби, і як це дає змогу заощаджувати ресурси та будувати ефективні ланцюжки перетворень. Розглянемо приклади, типові помилки та найкращі практики роботи з лінивими стрімами.

У цій лекції ви дізнаєтеся, як захистити колекції в Java від випадкових та зловмисних змін за допомогою Collections.unmodifiable* і нових фабричних методів List.of, Set.of, Map.of. Розглянемо, як працює поверхнева та глибока незмінність, коли і навіщо використовувати такі колекції, а також типові помилки та нюанси під час роботи з ними.

У цій лекції ви познайомитеся з інтерфейсом Spliterator у Java, дізнаєтеся, як він дає змогу ефективно розбивати колекції для паралельної обробки, розберетеся з принципами роботи паралельних стрімів, їхніми перевагами та обмеженнями, а також побачите практичні приклади й типові помилки під час роботи з багатопотоковістю у Stream API.