Implementación
Implemente el proyecto Parallel Stats con streams paralelos para calcular estadísticas resumidas.
Implementación es una lección gratuita de Java Academy en CoddyKit. Esta es la lección 2 de 3. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de Java Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de Java Academy incluye 3 lecciones en total.
Introducción
Es hora de implementar Parallel Stats: utilice streams paralelos para calcular la suma, el promedio, el mínimo y el máximo.
Código: suma
Utilice mapToInt().sum() en un stream paralelo para calcular los totales.
import java.util.*;public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> nums = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
int sum = nums.parallelStream().mapToInt(n -> n).sum();
System.out.println("Sum = " + sum);
}
}
Código: promedio
average() calcula el valor medio de los datos procesados en paralelo.
import java.util.*;public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> nums = Arrays.asList(10,20,30,40,50);
double avg = nums.parallelStream().mapToInt(n -> n).average().orElse(0);
System.out.println("Average = " + avg);
}
}
Código: summaryStatistics
summaryStatistics() proporciona todas las estadísticas principales en un solo paso.
import java.util.*;import java.util.stream.*;public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> nums = Arrays.asList(3,7,2,9,5);
IntSummaryStatistics stats = nums.parallelStream().mapToInt(n -> n).summaryStatistics();
System.out.println("Count = " + stats.getCount());
System.out.println("Sum = " + stats.getSum());
System.out.println("Min = " + stats.getMin());
System.out.println("Average = " + stats.getAverage());
System.out.println("Max = " + stats.getMax());
}
}
Listas vacías
Controle las listas vacías: average().orElse(0) evita errores cuando no hay elementos.
Rendimiento
La aceleración del procesamiento paralelo solo aparece con conjuntos de datos grandes. Para listas pequeñas, el procesamiento secuencial puede ser más rápido.
Comprobación de la implementación
Comprobación rápida: ¿Qué método puede resumir directamente las estadísticas de un IntStream?
Repaso
Repaso: Se implementaron las estadísticas con streams paralelos mediante sum, average y summaryStatistics().
Preguntas frecuentes
¿La lección «Implementación» es gratis?
Sí — el texto completo de «Implementación» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de Java Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de Java Academy incluye 3 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Implementación»?
Implemente el proyecto Parallel Stats con streams paralelos para calcular estadísticas resumidas. Practicas Java Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar Java Academy?
No se requiere experiencia previa. Java Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 2 de 3.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Implementación»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de Java Academy?
Sí. Cada lección de Java Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
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