Implémentation
Implémentez le projet Parallel Stats avec des flux parallèles pour calculer des statistiques récapitulatives.
Implémentation est une leçon Java Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 3. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Java Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Java Academy comprend 3 leçons au total.
Introduction
Il est temps d’implémenter Parallel Stats : utilisez des flux parallèles pour calculer la somme, la moyenne, le minimum et le maximum.
Code : somme
Utilisez mapToInt().sum() sur un flux parallèle pour calculer les totaux.
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);
}
}
Code : moyenne
average() calcule la valeur moyenne sur des données parallèles.
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);
}
}
Code : summaryStatistics
summaryStatistics() fournit toutes les statistiques principales en une seule étape.
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());
}
}
Listes vides
Prévoyez le cas des listes vides : average().orElse(0) évite les erreurs lorsqu’aucun élément n’existe.
Performances
L’accélération parallèle apparaît uniquement avec de grands jeux de données. Pour les petites listes, l’exécution séquentielle peut être plus rapide.
Vérification de l’implémentation
Vérification rapide : quelle méthode peut récapituler directement les statistiques d’un IntStream ?
Récapitulatif
Récapitulatif : vous avez implémenté le calcul de statistiques avec des flux parallèles en utilisant sum, average et summaryStatistics().
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Implémentation » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Implémentation » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Java Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Java Academy comprend 3 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Implémentation » ?
Implémentez le projet Parallel Stats avec des flux parallèles pour calculer des statistiques récapitulatives. Tu pratiques Java Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Java Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Java Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 3.
Combien de temps prend la leçon « Implémentation » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Java Academy ?
Oui. Chaque leçon Java Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
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