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Java | 基礎文法:複合代入演算子

複合代入演算子の全体像複合代入演算子は「計算して、その結果を同じ変数に代入する」操作を一行で書ける記法です。x += y は x = x + y、x *= y は x = x * y と同義で、読みや...
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Java | 基礎文法:代入演算子

代入演算子の全体像代入演算子は「右側の式を評価して、その結果を左側の変数に入れる」ための基本ツールです。最も基本は =(代入)で、派生として「加算して代入」の += や「乗算して代入」の *= などの...
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Java | 基礎文法:論理演算子

論理演算子の全体像Java の論理演算子は条件を組み合わせて真偽を計算するための道具です。中心は短絡評価の &&(AND)と ||(OR)、反転の !(NOT)で、結果は必ず boolean(true...
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Java | 基礎文法:比較演算子

比較演算子の全体像Java の比較演算子は「式の真偽を判定して boolean を返す」ための基本ツールです。代表は ==、!=、<、>、<=、>= で、数値や文字の大小、同値性を判定します。重要なの...
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Java | 基礎文法:算術演算子

算術演算子の全体像Java の算術演算子は、足し算・引き算・掛け算・割り算・余り(剰余)を行うための基本ツールです。整数と小数で挙動が異なる点、型の自動拡張やオーバーフロー、ゼロ割りの結果など、初心者...
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Java | 基礎文法:真偽値

真偽値の全体像Java の真偽値は boolean 型で、取りうる値は true と false の二つだけです。C 言語のように 0 や非 0 を真偽として扱うことはできません。条件分岐(if)、繰...
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Java | 基礎文法:文字列リテラル

文字列リテラルの全体像Java の文字列リテラルは、ダブルクォートで囲んだ "..." の形でコードに直接書くテキストです。型は String クラスで、不変(immutable)なので作成後の内容は...
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Java | 基礎文法:数値リテラル

数値リテラルの全体像Java の「数値リテラル」は、コードに直接書く数値のことです。たとえば 42 や 3.14 のように書いたものがリテラルです。整数リテラルのデフォルト型は int、小数リテラルの...
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Java | 基礎文法:文字列型

文字列型の全体像Java の文字列は String クラスで表現され、テキストを扱うための最重要型です。String は不変(immutable)で、一度作った文字列の内容は変わりません。この不変性に...
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Java | 基礎文法:データ型(プリミティブ)

データ型(プリミティブ)の全体像Java のプリミティブ型は「値そのもの」を扱う最小単位のデータ型です。メモリ効率が良く、速度も速いので、数値計算やフラグ管理などの基礎に使われます。プリミティブは参照...
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Java | 基礎文法:変数の定義

変数の定義の全体像Java で「変数の定義」は、値にラベルを貼ってプログラム中で再利用できるようにする作業です。基本形は「型 名称 = 値;」で、型が先に来るのがポイントです。たとえば int age...
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Java | 基礎文法:コンパイルと実行

コンパイルと実行の全体像Java のプログラムは「ソースコード(.java)→ バイトコード(.class)→ JVM で実行」という三段構成で動きます。まず javac がソースをコンパイルして O...
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Java | 基礎文法:main メソッド

Main メソッドの役割Java の「プログラムの入口」は main メソッドです。JVM は指定されたクラスを読み込み、最初に public static void main(String[] ar...
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Java | 基礎文法:JDK と JRE

JDK と JRE の全体像Java を動かすには「実行環境」と「開発のための道具」が必要です。ここで登場するのが JRE(Java Runtime Environment)と JDK(Java De...
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Java | 基礎文法:Java の特徴

Java の特徴Java は「一度書けばどこでも動く(Write Once, Run Anywhere)」を目指して設計された言語です。プログラムはまず「バイトコード」にコンパイルされ、Java 仮想...
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Java 逆引き集 | ストリーム処理の設計ガイドライン(副作用禁止等) — 保守性向上

ねらいと基本原則ストリーム処理の保守性は「副作用を禁じる」「遅延評価を味方にする」「結合可能な集約を選ぶ」の三本柱で決まります。中間操作は純粋関数(入力だけに依存し、外部状態を変更しない)に徹し、副作...
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Java 逆引き集 | Stream を用いたデータ整形パイプライン設計 — パイプラインアーキテクチャ

ねらいと基本方針データ整形パイプラインは「取り込み → 正規化 → 検証 → 集約/変換 → 出力」の流れを、安全に、短く、遅延評価で組み立てる設計です。Stream を軸にすると、巨大データでもメモ...
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Java 逆引き集 | parallelStream のベンチマーク方法 — 実運用での検証

ねらいと前提parallelStream は「並列化すれば常に速い」魔法ではありません。効果が出る条件と落とし穴を理解し、順次と並列を同じ環境・同じ入力で比較するのが基本です。並列ストリームは For...
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Java 逆引き集 | Stream を使った CSV → オブジェクト変換 — ETL の簡潔化

ねらいと前提CSV をオブジェクトへ変換する ETL は「読み取り → クリーニング → 変換 → 検証 → 出力」の流れです。Stream を使えば、行を遅延で処理しながら宣言的に書けるため、巨大フ...
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Java 逆引き集 | lazy evaluation の理解(中間操作は遅延) — 無駄な処理回避

ねらいと前提Stream の中間操作(filter, map, sorted など)は「遅延評価」です。つまり、終端操作(collect, forEach, count など)が呼ばれるまで実行されま...
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Java 逆引き集 | Stream と Optional の良い組み合わせ — 値の有無ハンドリング

ねらいと前提値が「あるかもしれない/ないかもしれない」場面で、Optional は null 安全を保ちながら表現できます。Stream は「たくさんの値」を宣言的に流せます。この二つをうまく組み合わ...
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Java 逆引き集 | Stream API によるツリー/グラフ探索(再帰を使わないパターン) — 非再帰探索

ねらいと前提ツリー/グラフ探索は「親→子(隣接)」へ辿る処理です。再帰は直感的ですが、スタックあふれや制御の難しさが出ます。非再帰パターンでは、キュー(BFS)やスタック(DFS)を使って自分で「探索...
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Java 逆引き集 | reduce で複合オブジェクト集約 — ドメイン集計

ねらいと前提reduce は「ストリームの全要素をひとつの結果へ畳み込む」終端操作です。ドメイン集計では単なる数値の和ではなく、複数フィールドを持つ複合オブジェクト(件数・合計・最小・最大・補助メモな...
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Java 逆引き集 | ストリームでの並列グループ化(groupingByConcurrent) — 並列集計

ねらいと前提並列ストリームで「キーごとに集計」するなら、Collectors.groupingByConcurrent が最短で安全です。並列対応の ConcurrentHashMap を内部に使い、...
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Java 逆引き集 | キャッシング Collector(memoizing)パターン — 重い計算の最適化

目的と前提「重い計算」をストリームの中で何度も呼ぶと、CPUが燃え、待ち時間が伸び、並列化しても効果が出ません。キャッシング(memoizing)パターンは、同じ入力に対する結果を再利用して、計算を最...
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Java 逆引き集 | ストリームのデバッグ技(ログ出力・中間確認) — トラブルシュート

ねらいと前提「ストリームがどこでどう変わっているか」を素早く可視化できると、原因特定が一気に速くなります。中間確認の王道は peek と「小さく材質化(toList など)」の使い分けです。重要なのは...
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Java 逆引き集 | Stream と SQL の比較(いつ DB で処理すべきか) — 負荷分散判断

目的と前提「アプリ側で Stream に流すか、DB 側で SQL に任せるか」を正しく判断できると、性能・コスト・保守性が一気に安定します。根本の考え方はシンプルです。データ量が大きいほど「近いとこ...
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Java 逆引き集 | 組み合わせ生成(combinatorics via stream) — テストデータ作成

ねらいと基本指針テストデータを作るとき、組み合わせ(直積・順列・組合せ)を手早く生成できると検証の幅が一気に広がります。Java の Stream は「宣言的・短絡・遅延実行」が武器。巨大な結果を丸ご...
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Java 逆引き集 | Windowing(スライディング窓)パターン実装 — 時系列処理

目的と前提大量データを Stream で処理するとき、ボトルネックは「CPUよりメモリ」になりがちです。推定でも十分なので、どれだけメモリを消費するかを見積もり、材質化(toList/toMap)を最...
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Java 逆引き集 | Windowing(スライディング窓)パターン実装 — 時系列処理

目的と前提時系列処理で「連続 N 件」「直近 N 秒」のように、一定範囲のデータを滑らせながら集計するのがスライディング窓(windowing)です。Java 標準の Stream API には専用ウ...
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