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Auch am Wochenende oder am Abend sollen die Dokumentationen per Stream verfügbar sein, um hier dann für die entsprechende Unterhaltung zu sorgen.

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Each mapped stream is closed after its contents have been placed into this stream. If a mapped stream is null an empty stream is used, instead.

API Note: The flatMap operation has the effect of applying a one-to-many transformation to the elements of the stream, and then flattening the resulting elements into a new stream.

If orders is a stream of purchase orders, and each purchase order contains a collection of line items, then the following produces a stream containing all the line items in all the orders: orders.

Each mapped stream is closed after its contents have placed been into this stream. For ordered streams, the selection of distinct elements is stable for duplicated elements, the element appearing first in the encounter order is preserved.

For unordered streams, no stability guarantees are made. This is a stateful intermediate operation.

API Note: Preserving stability for distinct in parallel pipelines is relatively expensive requires that the operation act as a full barrier, with substantial buffering overhead , and stability is often not needed.

Using an unordered stream source such as generate Supplier or removing the ordering constraint with BaseStream. If consistency with encounter order is required, and you are experiencing poor performance or memory utilization with distinct in parallel pipelines, switching to sequential execution with BaseStream.

If the elements of this stream are not Comparable , a java. ClassCastException may be thrown when the terminal operation is executed.

For ordered streams, the sort is stable. For parallel stream pipelines, the action may be called at whatever time and in whatever thread the element is made available by the upstream operation.

If the action modifies shared state, it is responsible for providing the required synchronization. API Note: This method exists mainly to support debugging, where you want to see the elements as they flow past a certain point in a pipeline: Stream.

This is a short-circuiting stateful intermediate operation. API Note: While limit is generally a cheap operation on sequential stream pipelines, it can be quite expensive on ordered parallel pipelines, especially for large values of maxSize , since limit n is constrained to return not just any n elements, but the first n elements in the encounter order.

If consistency with encounter order is required, and you are experiencing poor performance or memory utilization with limit in parallel pipelines, switching to sequential execution with BaseStream.

If this stream contains fewer than n elements then an empty stream will be returned. API Note: While skip is generally a cheap operation on sequential stream pipelines, it can be quite expensive on ordered parallel pipelines, especially for large values of n , since skip n is constrained to skip not just any n elements, but the first n elements in the encounter order.

If consistency with encounter order is required, and you are experiencing poor performance or memory utilization with skip in parallel pipelines, switching to sequential execution with BaseStream.

This is a terminal operation. The behavior of this operation is explicitly nondeterministic. For parallel stream pipelines, this operation does not guarantee to respect the encounter order of the stream, as doing so would sacrifice the benefit of parallelism.

For any given element, the action may be performed at whatever time and in whatever thread the library chooses.

If the action accesses shared state, it is responsible for providing the required synchronization. This operation processes the elements one at a time, in encounter order if one exists.

Performing the action for one element happens-before performing the action for subsequent elements, but for any given element, the action may be performed in whatever thread the library chooses.

API Note: The generator function takes an integer, which is the size of the desired array, and produces an array of the desired size.

The identity value must be an identity for the accumulator function. This means that for all t , accumulator. The accumulator function must be an associative function.

API Note: Sum, min, max, average, and string concatenation are all special cases of reduction.

The identity value must be an identity for the combiner function. This means that for all u , combiner identity, u is equal to u. Additionally, the combiner function must be compatible with the accumulator function; for all u and t , the following must hold: combiner.

API Note: Many reductions using this form can be represented more simply by an explicit combination of map and reduce operations.

The accumulator function acts as a fused mapper and accumulator, which can sometimes be more efficient than separate mapping and reduction, such as when knowing the previously reduced value allows you to avoid some computation.

A mutable reduction is one in which the reduced value is a mutable result container, such as an ArrayList , and elements are incorporated by updating the state of the result rather than by replacing the result.

API Note: There are many existing classes in the JDK whose signatures are well-suited for use with method references as arguments to collect.

For a parallel execution, this function may be called multiple times and must return a fresh value each time. A Collector encapsulates the functions used as arguments to collect Supplier, BiConsumer, BiConsumer , allowing for reuse of collection strategies and composition of collect operations such as multiple-level grouping or partitioning.

If the stream is parallel, and the Collector is concurrent , and either the stream is unordered or the collector is unordered , then a concurrent reduction will be performed see Collector for details on concurrent reduction.

When executed in parallel, multiple intermediate results may be instantiated, populated, and merged so as to maintain isolation of mutable data structures.

Therefore, even when executed in parallel with non-thread-safe data structures such as ArrayList , no additional synchronization is needed for a parallel reduction.

This is a special case of a reduction. May not evaluate the predicate on all elements if not necessary for determining the result.

If the stream is empty then false is returned and the predicate is not evaluated. This is a short-circuiting terminal operation.

API Note: This method evaluates the existential quantification of the predicate over the elements of the stream for some x P x.

If the stream is empty then true is returned and the predicate is not evaluated. API Note: This method evaluates the universal quantification of the predicate over the elements of the stream for all x P x.

If the stream is empty, the quantification is said to be vacuously satisfied and is always true regardless of P x. If the stream is empty, the quantification is said to be vacuously satisfied and is always true , regardless of P x.

If the stream has no encounter order, then any element may be returned. The behavior of this operation is explicitly nondeterministic; it is free to select any element in the stream.

This is to allow for maximal performance in parallel operations; the cost is that multiple invocations on the same source may not return the same result.

If a stable result is desired, use findFirst instead. The first element position 0 in the Stream will be the provided seed. This is suitable for generating constant streams, streams of random elements, etc.

The resulting stream is ordered if both of the input streams are ordered, and parallel if either of the input streams is parallel. When the resulting stream is closed, the close handlers for both input streams are invoked.

Implementation Note: Use caution when constructing streams from repeated concatenation. Accessing an element of a deeply concatenated stream can result in deep call chains, or even StackOverflowException.

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All rights reserved.

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