Java | 拡張 for 文 vs Stream API の処理フロー横並び比較図

では、「拡張 for 文 vs Stream API の処理フロー横並び比較図」 を作ります。
これで どの処理がどこで行われているかを一目で理解できる教材 にします。

例題：社員リストから「年齢 ≥ 25 の社員を名前大文字化して、部署ごとにまとめる」

入力データ

class Employee {
    String name;
    String dept;
    int age;
    Employee(String n, String d, int a){ name=n; dept=d; age=a; }
}

List<Employee> employees = List.of(
    new Employee("Alice","DeptA",30),
    new Employee("Bob","DeptB",22),
    new Employee("Charlie","DeptA",25),
    new Employee("David","DeptB",28),
    new Employee("Eve","DeptC",35)
);

class Employee {
    String name;
    String dept;
    int age;
    Employee(String n, String d, int a){ name=n; dept=d; age=a; }
}

List<Employee> employees = List.of(
    new Employee("Alice","DeptA",30),
    new Employee("Bob","DeptB",22),
    new Employee("Charlie","DeptA",25),
    new Employee("David","DeptB",28),
    new Employee("Eve","DeptC",35)
);

1️⃣ 拡張 for 文版

Map<String, List<String>> deptMap = new HashMap<>();

for (Employee e : employees) {
    if (e.age >= 25) {                 // filter
        String name = e.name.toUpperCase(); // map
        deptMap.computeIfAbsent(e.dept, k -> new ArrayList<>()).add(name); // groupingBy
    }
}

System.out.println(deptMap);

Map<String, List<String>> deptMap = new HashMap<>();

for (Employee e : employees) {
    if (e.age >= 25) {                 // filter
        String name = e.name.toUpperCase(); // map
        deptMap.computeIfAbsent(e.dept, k -> new ArrayList<>()).add(name); // groupingBy
    }
}

System.out.println(deptMap);

処理フロー図

[入力リスト: employees]
Alice-30, Bob-22, Charlie-25, David-28, Eve-35
        │
        ▼  (for ループ)
1件ずつ e を取り出す
        │
        ▼  if (e.age >= 25) ? (filter)
Alice, Charlie, David, Eve が通過
        │
        ▼  name.toUpperCase() (map)
ALICE, CHARLIE, DAVID, EVE
        │
        ▼  deptMap に追加 (groupingBy)
DeptA -> [ALICE, CHARLIE]
DeptB -> [DAVID]
DeptC -> [EVE]

2️⃣ Stream API 版

Map<String, List<String>> deptMap = employees.stream()
    .filter(e -> e.age >= 25)                  // filter
    .map(e -> new Employee(e.name.toUpperCase(), e.dept, e.age)) // map
    .collect(Collectors.groupingBy(
        e -> e.dept,
        Collectors.mapping(e -> e.name, Collectors.toList())
    ));                                        // groupingBy

Map<String, List<String>> deptMap = employees.stream()
    .filter(e -> e.age >= 25)                  // filter
    .map(e -> new Employee(e.name.toUpperCase(), e.dept, e.age)) // map
    .collect(Collectors.groupingBy(
        e -> e.dept,
        Collectors.mapping(e -> e.name, Collectors.toList())
    ));                                        // groupingBy

処理フロー図

[入力リスト: employees]
Alice-30, Bob-22, Charlie-25, David-28, Eve-35
        │
        ▼  stream() 開始
        │
        ▼  filter() : 年齢 >= 25
ALICE-DeptA-30, CHARLIE-DeptA-25, DAVID-DeptB-28, EVE-DeptC-35
        │
        ▼  map() : 名前大文字化
        │
ALICE-DeptA-30, CHARLIE-DeptA-25, DAVID-DeptB-28, EVE-DeptC-35
        │
        ▼  collect(groupingBy + mapping)
        │
        ▼  出力Map
DeptA -> [ALICE, CHARLIE]
DeptB -> [DAVID]
DeptC -> [EVE]

3️⃣ 横並び比較図（処理フロー対比）

拡張 for 文                         Stream API
───────────────────────────────
for ループで1件ずつ取り出す         stream()で流れを作る
        │                                  │
        ▼                                  ▼
if (条件) で絞り込む                   filter()
        │                                  │
        ▼                                  ▼
名前を大文字化                          map()
        │                                  │
        ▼                                  ▼
Map に追加して集計                     collect(groupingBy + mapping)
        │                                  │
        ▼                                  ▼
結果Map完成                             結果Map完成

• 拡張 for 文：手続き的に「何をどうするか」を順に書く
• Stream API：宣言的に「何をしたいか」をメソッドチェーンで書く
• どちらも同じ結果だが、Stream API はパイプライン処理を直感的に表現できる

4️⃣ 実務での判断目安

💡 ポイントまとめ

• 「何をしたいか」を重視 → Stream API
• 「順番に1件ずつ処理する」だけ → 拡張 for 文
• 両者の処理フローを図で対比すると、初心者でもどこで何をしているか一目で理解できる