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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

目的と前提外部APIが Iterator（または Iterable）しか返さないときでも、Stream に変換すれば filter・map・collect などの強力な処理を宣言的に書けます。鍵になる...

目的と前提並列 reduce を正しく設計する鍵は「結合可能（結合律を満たす）な演算」と「適切な単位元（identity）」、そして「accumulator と combiner の整合性」です。並列...

目的と前提ストリームは「一度流したら終わり」の一回性を持ちます。同じパイプラインで複数の終端操作（count と toList など）をしたい、あるいは同じフィルタや変換を繰り返し適用したい場面では、...

ねらいと基本原則ストリームは「1回流して終わり」の使い捨てモデルです。可読性と保守性を高めたいなら、再利用すべきはストリームそのものではなく「処理の定義（Predicate/Function/Coll...

概要と本質ストリームは「順次走査」に強く、「ランダムアクセス」に弱い仕組みです。配列や ArrayList のようなランダムアクセス向きのデータ構造でも、ストリームに乗せるとインデックス指定は基本的に...