Java 8以上でリストをマージ・変換・フィルタリングするプロ向け実践術

✅ はじめに:Java 8以降の開発では「リスト操作力」が問われる

Java 8以降、Stream APIの登場によってListの操作が劇的に効率化されました。
しかし──

✅ addAllやfor文と混在してコードが読みづらくなる
✅ mapとflatMapを使い分けられない
✅ filterの順序ミスでパフォーマンス劣化
✅ null対策が甘く実行時例外が発生
✅ collectの最適な書き方がわからない

…といった悩みを抱える開発者は少なくありません。

本記事では、**「プロが実務で使うリスト処理の実践術」**を、マージ・変換・フィルタリングに焦点を当てて徹底解説します。


✅ Stream APIの基本構造

✅ Streamは元のリストを壊さない(非破壊的)
✅ 中間操作は評価されず蓄積 → 終端操作で初めて実行
✅ メソッドチェーンで可読性UP


✅ 1. リストをマージ(結合)する3つの実践パターン

❗ 従来の書き方(非推奨)

✅ ① Stream.concat()

✅ ② flatMapを使った複数リスト統合

✅ リストを動的に渡す場合にも有効


✅ 2. リストの変換(map・flatMap)実践術

✅ map(1対1変換)

✅ flatMap(1対多変換に最適)

✅ 「map + 非Stream返却」ならmap
✅ 「map + Stream返却」ならflatMap


✅ 3. フィルタリング(filter)応用パターン

✅ 基本

✅ 複数条件

✅ Optional併用(null安全)


✅ 4. プロが多用する応用操作

操作用途サンプル
distinct重複削除.distinct()
sorted並び替え.sorted(Comparator.comparing(User::getAge))
groupingByグループ化Collectors.groupingBy(User::getDepartment)
collectingAndThen集約後処理.collect(Collectors.collectingAndThen(Collectors.toList(), Collections::unmodifiableList))

✅ Before / Afterで理解:IDの重複を削って並べる

❌ 従来(冗長)

✅ Stream版(たった1行)


✅ 5. パフォーマンス注意点

NGOK理由
filter後にmapmap後にfilterマッピングが無駄になる
distinct前にmapmap後にdistinct重複を早く削る
flatMap多用必要時のみネストが深いと重い
無闇なparallel()データ量が少ないと逆効果

✅ 最後に:Stream APIは「読みやすく・壊さない」が正解

✅ 冗長なfor文はStreamで置き換え
✅ mapとflatMapは「1対1」「1対多」で使い分け
✅ filterは前処理に最適
✅ Optional併用でnull対策
✅ groupByやdistinctで実務効率化

「使える」から「読みやすい」「安全」「再現性のある」コードへ。

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