En esta clase, exploramos cómo trabajar con estructuras complejas de datos en Java utilizando la API de Streams. Enfocamos la lección en la transformación y análisis de episodios de una serie. Aquí están los puntos clave:
Transformación de Estructuras Complejas Partimos de una lista de temporadas, cada una con su propia lista de episodios. El objetivo fue simplificar esta estructura anidada transformándola en una lista única de episodios.
flatMap(): Este método fue la clave para aplanar la estructura. Transformamos cada lista de episodios por temporada en un flujo único de episodios, eliminando la anidación. Creación de Listas: Mutable vs Inmutable Collectors.toList(): Utilizado para recolectar los episodios transformados en una lista mutable. List.of(): Crea listas inmutables, pero no se utilizó en este caso debido a la necesidad de realizar operaciones adicionales en la lista resultante. Análisis y Filtrado de Datos Para identificar los mejores episodios de la serie:
Filtrar datos inválidos: Se excluyeron episodios con evaluaciones no disponibles (por ejemplo, marcadas como "NA") utilizando filter(). Ordenar episodios: Se aplicó sorted() junto con Comparator.comparing() para ordenar los episodios por evaluación en orden descendente. Seleccionar los mejores episodios: Usamos limit(5) para limitar el flujo al top 5 de episodios mejor evaluados. Ejecución y Visualización Finalmente, el programa fue ejecutado para mostrar en pantalla los títulos y evaluaciones de los 5 episodios mejor evaluados. Esto permitió visualizar los resultados de las operaciones de manipulación de datos.
Conclusión y Relevancia Esta clase demostró cómo los streams son una herramienta poderosa para transformar y analizar datos complejos de manera eficiente y legible.
flatMap simplifica estructuras complejas. Operaciones como filter, sorted, y limit hacen que la manipulación de datos sea clara y expresiva. La capacidad de trabajar con listas mutables e inmutables proporciona flexibilidad dependiendo del caso de uso. En la próxima clase, exploraremos agrupación de datos con streams y otras operaciones avanzadas, como el uso de Collectors.groupingBy, para gestionar datos estructurados de manera más sofisticada.
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