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**Resumo: Streams primitivos e infinitos** **1. Streams Primitivos** * Objetivo: Evitar boxing/unboxing desnecessários, melhorando desempenho. Tipos disponíveis: * IntStream, LongStream, DoubleStream. Iteradores especializados: * Exemplo: PrimitiveIterator.OfInt (retorna int com nextInt(), além de next() para Integer). Métodos úteis: * range(inicio, fim): Gera sequência de números (ex: IntStream.range(0, 10)). * mapToInt, mapToLong, mapToDouble: Convertem Stream para streams primitivos. * boxed(): Converte um stream primitivo para Stream (ex: IntStream.generate(...).boxed()). **2. Streams Infinitos** Criação via Supplier: Stream.generate(Supplier): Gera elementos indefinidamente (ex: números aleatórios). IntStream.generate(() -> random.nextInt()) Stream.iterate(seed, UnaryOperator): Gera sequências com base em um valor inicial (ex: números naturais). IntStream.iterate(0, x -> x + 1) Operações de curto-circuito: * limit(n): Limita o stream a n elementos (ex: .limit(10)). * findFirst(): Retorna o primeiro elemento que atende a uma condição (ex: .filter(f -> f > 100).findFirst()). * anyMatch, allMatch, noneMatch: Interrompem o processamento assim que a condição é resolvida. **4. Cuidados e Observações** Streams infinitos exigem operações de curto-circuito: * Sem limit, findFirst ou anyMatch, operações como sum() ou collect() podem não terminar. * Exemplo perigoso: allMatch(f -> f % 2 == 0) em um stream infinito de Fibonacci (pode rodar indefinidamente). Estado em Suppliers: * Lambdas não permitem variáveis mutáveis. Para manter estado, use classes ou interfaces funcionais com atributos (ex: Fibonacci). * Estado pode limitar paralelização, pois streams paralelos processam elementos de forma não sequencial. APIs existentes: * Random.ints(): Retorna um IntStream infinito de números aleatórios. * Files.lines(), Pattern.splitAsStream(): Fontes alternativas para streams. **5. Vantagens e Aplicações** * Eficiência: Streams primitivos evitam overhead de boxing. * Flexibilidade: Streams infinitos permitem modelar sequências ilimitadas (ex: dados em tempo real, séries matemáticas). * Integração com APIs: Métodos como limit e findFirst facilitam o trabalho com grandes volumes de dados. Ver exemplos práticos: StreamPrimitivosInfinitosTest

declaration: module: java.base, package: java.util.stream, interface: DoubleStream

**Resumo: Streams primitivos e infinitos** **1. Streams Primitivos** * Objetivo: Evitar boxing/unboxing desnecessários, melhorando desempenho. Tipos disponíveis: * IntStream, LongStream, DoubleStream. Iteradores especializados: * Exemplo: PrimitiveIterator.OfInt (retorna int com nextInt(), além de next() para Integer). Métodos úteis: * range(inicio, fim): Gera sequência de números (ex: IntStream.range(0, 10)). * mapToInt, mapToLong, mapToDouble: Convertem Stream para streams primitivos. * boxed(): Converte um stream primitivo para Stream (ex: IntStream.generate(...).boxed()). **2. Streams Infinitos** Criação via Supplier: Stream.generate(Supplier): Gera elementos indefinidamente (ex: números aleatórios). IntStream.generate(() -> random.nextInt()) Stream.iterate(seed, UnaryOperator): Gera sequências com base em um valor inicial (ex: números naturais). IntStream.iterate(0, x -> x + 1) Operações de curto-circuito: * limit(n): Limita o stream a n elementos (ex: .limit(10)). * findFirst(): Retorna o primeiro elemento que atende a uma condição (ex: .filter(f -> f > 100).findFirst()). * anyMatch, allMatch, noneMatch: Interrompem o processamento assim que a condição é resolvida. **4. Cuidados e Observações** Streams infinitos exigem operações de curto-circuito: * Sem limit, findFirst ou anyMatch, operações como sum() ou collect() podem não terminar. * Exemplo perigoso: allMatch(f -> f % 2 == 0) em um stream infinito de Fibonacci (pode rodar indefinidamente). Estado em Suppliers: * Lambdas não permitem variáveis mutáveis. Para manter estado, use classes ou interfaces funcionais com atributos (ex: Fibonacci). * Estado pode limitar paralelização, pois streams paralelos processam elementos de forma não sequencial. APIs existentes: * Random.ints(): Retorna um IntStream infinito de números aleatórios. * Files.lines(), Pattern.splitAsStream(): Fontes alternativas para streams. **5. Vantagens e Aplicações** * Eficiência: Streams primitivos evitam overhead de boxing. * Flexibilidade: Streams infinitos permitem modelar sequências ilimitadas (ex: dados em tempo real, séries matemáticas). * Integração com APIs: Métodos como limit e findFirst facilitam o trabalho com grandes volumes de dados. Ver exemplos práticos: StreamPrimitivosInfinitosTest