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☕ Java 12: Lambdas, Streams API & Optional

Mit Java 8 und den Weiterentwicklungen bis Java 21+ hat sich Java von einer rein imperativen zu einer modernen multi-paradigmatischen Sprache mit mächtiger funktionaler Datenverarbeitung gewandelt.

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🌊 1. Die Anatomie einer Stream-Pipeline

Eine Stream-Pipeline besteht immer aus drei Schritten:

[Datenquelle] ───> [Intermediäre Operationen (Lazy)] ───> [Terminale Operation (Eager)]
(Collection, Array) (filter, map, sorted, flatMap)       (collect, count, reduce, forEach)

Beispiel:

List<String> topPerformers = employees.stream()
    .filter(e -> e.salary() > 80000)        // 1. Filtern
    .map(Employee::name)                     // 2. Transformieren (Method Reference)
    .sorted()                                // 3. Sortieren
    .limit(5)                                // 4. Begrenzen
    .toList();                               // 5. Sammeln in Liste (Java 16+)

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📊 2. Fortgeschrittene Collector-Aggregationen

Mit java.util.stream.Collectors lassen sich komplexe SQL-ähnliche Aggregationen deklarativ und parallelisierbar formulieren:

// Gruppierung nach Abteilung:
Map<String, List<Employee>> byDept = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::department));

// Durchschnittsgehalt je Abteilung:
Map<String, Double> avgSalary = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Employee::department,
        Collectors.averagingDouble(Employee::salary)
    ));

// Partitionierung in zwei disjunkte Gruppen (true / false):
Map<Boolean, List<Employee>> seniors = employees.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(e -> e.salary() >= 100_000));

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🛡️ 3. Null-Safety mit Optional<T>

Optional<T> eliminiert gefürchtete NullPointerExceptions (die "Billion Dollar Mistake") durch funktionale Ketten:

// Statt: if (emp != null && emp.getDept() != null) ...
String deptName = Optional.ofNullable(employee)
    .map(Employee::department)
    .map(String::toUpperCase)
    .orElse("DEFAULT_DEPT");

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🎯 Aufgabenübersicht (Aufgabe.java)

1. TODO 1: StreamBasics mit getHighEarnersNames(...) und extractAllUniqueSkills(...) (via flatMap).
2. TODO 2: StreamAggregations mit groupByDepartment(...), calculateAverageSalaryPerDepartment(...) und partitionBySeniorSalary(...).
3. TODO 3: OptionalService mit findEmployeeById(...), getEmployeeDepartmentUpperCase(...) und getSalaryOrThrow(...).