1
00:00:00,180 --> 00:00:05,070
Un detalle importante que se me olvidó mencionar la clase anterior es el Reich Rangos.

2
00:00:05,220 --> 00:00:09,000
Bueno, hay dos tipos el Reich y también está el Clouds.

3
00:00:09,090 --> 00:00:10,230
La diferencia es que el clouds.

4
00:00:10,350 --> 00:00:15,240
Y si de hecho la diferencia es sutil, incluye el segundo argumento.

5
00:00:15,360 --> 00:00:22,020
Es decir, el último elemento del rango se incluye, a diferencia del Reich, que no se incluye, es

6
00:00:22,020 --> 00:00:25,090
excluyente y es incluyente, inclusivo.

7
00:00:25,350 --> 00:00:26,070
La única diferencia.

8
00:00:26,160 --> 00:00:29,910
Por ejemplo, si utilizamos Reich Clouds, el 20 se incluye.

9
00:00:29,970 --> 00:00:37,290
Si utilizamos el Reich, el 20 nos incluye, llega hasta 19 y tenemos como tenemos el Integer Stream.

10
00:00:37,380 --> 00:00:43,530
También está el long stream y el double stream para traja con decimales o con enteros másgrandes.

11
00:00:43,620 --> 00:00:44,610
Bien, eso quería mencionar.

12
00:00:44,670 --> 00:00:45,510
Ahora continuamos.

13
00:00:45,990 --> 00:00:51,660
Quería ver el ejemplo del distinct, pero del tipo objeto usuario.

14
00:00:51,720 --> 00:00:54,710
Entonces vamos a abrir o vamos a copiar el filter single?

15
00:00:54,960 --> 00:00:57,570
Lo copiamos y lo pegamos.

16
00:00:57,810 --> 00:00:59,310
Entonces la vamos a colocar acá.

17
00:00:59,430 --> 00:01:06,030
Distinto usuario, claro, porque ya es distinto que un string.

18
00:01:06,210 --> 00:01:10,020
Acá vimos el ejemplo con el string, una cadena, pero acá del tipo usuario.

19
00:01:10,140 --> 00:01:10,950
Bueno, cómo sería?

20
00:01:11,040 --> 00:01:12,480
Recuerden que los objetos son únicos.

21
00:01:12,600 --> 00:01:15,720
Entonces, claro, tendríamos que implementar el método equals.

22
00:01:15,840 --> 00:01:19,320
Ahora también depende donde coloquemos el distin, porque esto lo colocamos acá.

23
00:01:19,410 --> 00:01:23,900
Se aplicar al string existe, lo colocamos ante el map, pero esto lo colocamos después del MAP.

24
00:01:23,910 --> 00:01:26,310
Se aplica al objeto y eso es lo que quería ver.

25
00:01:26,320 --> 00:01:28,440
Ahora bien, esto acá lo vamos a quitar

26
00:01:31,140 --> 00:01:35,490
nombres punto for hecho perfecto y copiamos esto acá.

27
00:01:37,990 --> 00:01:40,180
Lo pegamos y el PIC lo podemos quitar.

28
00:01:43,220 --> 00:01:47,720
Ya que lo vamos a ver con el forillo para que no esté duplicado, para no mostrar los dos veces bien,

29
00:01:47,810 --> 00:01:50,060
vamos a copiar a Pato.

30
00:01:51,040 --> 00:01:55,630
Lo copiábamos y lo replicamos te fijan hay tres patos.

31
00:01:56,230 --> 00:01:57,860
Vamos a colocar acá el DÍSTICA.

32
00:01:58,720 --> 00:02:00,370
Recuerden que es un operador intermedio.

33
00:02:00,430 --> 00:02:01,000
No hay final.

34
00:02:01,120 --> 00:02:02,980
Entonces lo podemos llamar donde queramos.

35
00:02:03,340 --> 00:02:05,440
Entonces, por supuesto que acá si ejecutamos.

36
00:02:06,370 --> 00:02:07,160
No se repite.

37
00:02:07,660 --> 00:02:09,010
Ah, bueno, saquemos el filters.

38
00:02:09,370 --> 00:02:12,250
También se me olvidó sacrifícate Oishi.

39
00:02:15,920 --> 00:02:21,690
Pato, Paco, se fijan, no duplicà pato porque lo aplicamos acá en el estric.

40
00:02:22,160 --> 00:02:24,200
Pero qué pasa si lo movemos acá abajo?

41
00:02:25,970 --> 00:02:27,650
Lo cortamos y lo pegamos acá?

42
00:02:29,390 --> 00:02:29,990
Qué va a pasar?

43
00:02:33,080 --> 00:02:35,780
Casi duplicà pato, pato, se fijan.

44
00:02:37,040 --> 00:02:38,960
Porque son instancias distintas.

45
00:02:39,050 --> 00:02:44,190
Recuerda que el usuario crea un objeto independiente si los atributos son iguales.

46
00:02:44,300 --> 00:02:45,990
Los objetos son diferentes.

47
00:02:46,010 --> 00:02:47,720
Cada instancia es distinta.

48
00:02:47,840 --> 00:02:53,300
Entonces, para aplicar el distinct de forma efectiva, tendríamos que implementar el método equals

49
00:02:53,390 --> 00:02:55,940
y comparar, por ejemplo, por el nombre y apellido.

50
00:02:56,000 --> 00:03:01,550
Entonces, si el nombre apellido es exactamente igual, se va a suprimir acá en el distinto vamos a

51
00:03:01,550 --> 00:03:02,210
la clase usuario.

52
00:03:04,600 --> 00:03:10,710
Implementemos el equals por acá, después del toString o antes del Stink nos vamos a Generate.

53
00:03:11,760 --> 00:03:19,500
Y Quarts y Ascot en realidad no interesa el equals y que sea idéntico por estos tres atributos, no

54
00:03:19,560 --> 00:03:24,830
en realidad por el nombre Pío XI, porque Leydi va a ser distinto, entonces al menos el nombre, el

55
00:03:24,840 --> 00:03:26,010
apellido son iguales.

56
00:03:26,160 --> 00:03:31,560
Voy a quitar el Heidy y el objeto se considera como igual, porque si colocamos el Heidy obviamente

57
00:03:31,680 --> 00:03:32,580
debe ser distinto.

58
00:03:32,700 --> 00:03:34,440
Entonces se duplicaría también.

59
00:03:35,310 --> 00:03:39,540
Siguiente El Ascot en este caso no es necesario, pero da lo mismo.

60
00:03:39,690 --> 00:03:42,440
Le ponemos siguiente finalizar Decca.

61
00:03:42,450 --> 00:03:45,930
Tenemos acá lo importante el equals con nombre y apellido.

62
00:03:46,260 --> 00:03:51,690
Recuerden les podemos generar con el IDE tal como lo hicimos ahora con el INTELIGE o bien de forma manual.

63
00:03:51,780 --> 00:03:56,910
También hemos visto cómo crear esto de forma onor, incluso con este mismo código que genera Elida.

64
00:03:57,540 --> 00:03:58,560
Bien, cerramos.

65
00:03:59,670 --> 00:04:00,840
Ahora volvemos a levantar.

66
00:04:04,840 --> 00:04:05,740
Ya no está duplicado.

67
00:04:06,500 --> 00:04:11,380
Pato Guzmán uno solo, entonces por eso también importante el metódicas.

68
00:04:11,470 --> 00:04:18,760
También quería hacer un ejercicio con él sum y con el average, con el promedio, con el summary, con

69
00:04:18,760 --> 00:04:20,380
el resumen estadístico.

70
00:04:20,560 --> 00:04:27,850
Pero acá tenemos el problema, que tenemos un tipo de stream y no es un tipo entero, pero no importa.

71
00:04:27,940 --> 00:04:30,760
Igual lo podemos utilizar, lo podemos implementar.

72
00:04:30,850 --> 00:04:33,000
Veamos cómo voy a copiar este mismo ejemplo.

73
00:04:34,510 --> 00:04:36,100
Vamos a copiar, lo pegamos.

74
00:04:37,450 --> 00:04:38,530
Y además le voy a poner zum.

75
00:04:40,180 --> 00:04:40,750
Perfecto.

76
00:04:41,390 --> 00:04:41,510
Bien.

77
00:04:41,650 --> 00:04:42,490
Qué vamos a sumar?

78
00:04:42,580 --> 00:04:44,320
Pues ser el Heidy que es entero.

79
00:04:44,380 --> 00:04:48,970
Claro, porque tenemos que realizar una operación aritmética sobre algún atributo que sea el tipo entero.

80
00:04:49,030 --> 00:04:54,850
Pero también podría ser sobre el largo del nombre o del apellido o de ambos calcular el link.

81
00:04:55,060 --> 00:05:01,090
Por ejemplo, el link del nombre Peyo, saber cuál nombre es más largo, incluyendo el apellido.

82
00:05:01,150 --> 00:05:02,230
Cuál es más corto?

83
00:05:02,260 --> 00:05:04,810
Cuál es el promedio en cantidad de caracteres?

84
00:05:04,930 --> 00:05:06,100
Tener esa información.

85
00:05:06,220 --> 00:05:07,090
Cómo lo podemos hacer?

86
00:05:07,420 --> 00:05:11,590
Bueno, podríamos utilizar un MAP, pero no es cualquier map.

87
00:05:12,070 --> 00:05:14,350
Un map, tu entero, tu integer.

88
00:05:14,620 --> 00:05:21,640
También tenemos tu doble o tu long, que al final convierte a un double stream a int stream y a un long

89
00:05:21,670 --> 00:05:24,430
string y con el in stream perfecto.

90
00:05:24,550 --> 00:05:27,010
Ahí podemos utilizar el método sumar.

91
00:05:27,040 --> 00:05:31,960
Por ejemplo, los métodos propio de los flujos de enteros o de los int string.

92
00:05:32,230 --> 00:05:33,280
Entonces map.

93
00:05:33,280 --> 00:05:33,850
Tú int.

94
00:05:35,090 --> 00:05:40,130
Acá se emite el usuario, pero lo tengo que convertir a un entero.

95
00:05:40,250 --> 00:05:44,950
Me interesa el link, entonces por cada uno vamos a obtener el link del nombre Lapido.

96
00:05:45,090 --> 00:05:50,090
Entonces u punto tu stink o podría ser el nombre o el apellido.

97
00:05:50,270 --> 00:05:52,280
Si queremos los dos sería el string.

98
00:05:52,790 --> 00:05:56,090
Recuerden que el string lo tenemos implementado por acá.

99
00:05:57,560 --> 00:05:59,200
Que concatena en nombre la villa.

100
00:05:59,450 --> 00:06:00,950
ÂQuà nombre apellido?

101
00:06:03,190 --> 00:06:07,780
Entonces tu string punto link, el link retorna entero.

102
00:06:08,590 --> 00:06:14,960
Entonces treme convirtiendo nuestro flujo de usuario a un flujo de entero, pero que tenemos que cambiar.

103
00:06:15,250 --> 00:06:19,420
Entonces, en vez de un stream de usuarios sería bueno, esto lo quitamos.

104
00:06:21,650 --> 00:06:22,040
Int.

105
00:06:24,900 --> 00:06:25,860
Largo.

106
00:06:26,850 --> 00:06:27,540
Nombres.

107
00:06:29,050 --> 00:06:29,830
Importamos.

108
00:06:35,850 --> 00:06:37,590
Perfecto, ahora sería el largo nombres.

109
00:06:37,720 --> 00:06:40,590
Bueno, y acá se imprime la cantidad caracteres de cada uno.

110
00:06:43,030 --> 00:06:52,090
Veamos, por ejemplo, pa Tucumán tiene 11 caracteres, Paco 13, Pepa 14 y así 9 11.

111
00:06:52,720 --> 00:06:54,130
Cómo aplicamos el distinct?

112
00:06:54,410 --> 00:06:57,130
Esto se omite el pato goma que está repetido.

113
00:06:57,890 --> 00:07:01,540
Entonces podemos trabajar con estos enteros y podemos hacer lo mismo que hicimos delante.

114
00:07:01,750 --> 00:07:03,370
Saber cuál es el máximo, el mínimo.

115
00:07:03,400 --> 00:07:03,820
En fin.

116
00:07:05,200 --> 00:07:06,850
Soult, por ejemplo.

117
00:07:06,850 --> 00:07:07,330
La suma.

118
00:07:07,810 --> 00:07:08,470
Largo.

119
00:07:09,070 --> 00:07:09,550
Punto.

120
00:07:09,550 --> 00:07:09,880
Sum.

121
00:07:15,520 --> 00:07:21,040
Ya ha cometido un error y está bien, porque solamente podemos tener un solo o, pero al final llega,

122
00:07:21,040 --> 00:07:21,820
estamos con el foreach.

123
00:07:22,060 --> 00:07:24,310
Entonces en realidad tenemos que usar uno o el otro.

124
00:07:24,790 --> 00:07:26,800
Comentamos el foreach Jassi.

125
00:07:28,730 --> 00:07:29,370
58.

126
00:07:29,530 --> 00:07:32,270
Entonces es importante siempre un operador final.

127
00:07:32,420 --> 00:07:34,100
Eso lo había mencionado bien.

128
00:07:34,220 --> 00:07:35,930
Ahora, si quiero inspeccionar, podríamos copiar.

129
00:07:35,930 --> 00:07:40,070
Esto lo pegamos acá y utilizamos el PIC.

130
00:07:40,560 --> 00:07:41,450
Está la gracia del PIC.

131
00:07:42,110 --> 00:07:44,600
Entonces causamos pic.

132
00:07:46,010 --> 00:07:51,650
A ese entonces, de esta forma tenemos el total y además saber el largo de cada elemento.

133
00:07:52,130 --> 00:07:52,700
Perfecto.

134
00:07:55,160 --> 00:07:55,760
Total.

135
00:07:59,240 --> 00:07:59,790
Shout.

136
00:08:00,560 --> 00:08:01,340
Pero recuerden.

137
00:08:01,520 --> 00:08:10,040
Qué pasa si colocamos largo nombres punto a barat o máximo el count?

138
00:08:10,160 --> 00:08:10,700
Se fijan?

139
00:08:11,030 --> 00:08:13,190
Veamos qué pasa si colocamos el máximo.

140
00:08:16,660 --> 00:08:21,760
También es un operador terminal, por lo tanto, también lanza el error de que fue cerrado el flujo

141
00:08:21,850 --> 00:08:22,540
con el zoom.

142
00:08:22,660 --> 00:08:27,610
No podemos utilizar el máximo, ni el abara, ni el mínimo uno de ellos.

143
00:08:27,670 --> 00:08:29,620
Entonces, cuál sería la solución si quiero mostrar todos?

144
00:08:29,800 --> 00:08:36,400
Bueno, lo mismo que hicimos la clase anterior, vamos a colocar samādhi o int samādhi estadísticas

145
00:08:36,890 --> 00:08:37,420
de acá.

146
00:08:39,440 --> 00:08:42,020
Stats de estadísticas, igual.

147
00:08:42,440 --> 00:08:43,150
Largo.

148
00:08:43,340 --> 00:08:44,090
Nombres.

149
00:08:44,270 --> 00:08:45,200
Punto.

150
00:08:45,320 --> 00:08:45,900
Sanare.

151
00:08:46,010 --> 00:08:46,760
Estadísticas.

152
00:08:46,970 --> 00:08:47,540
Perfecto.

153
00:08:47,870 --> 00:08:50,780
Entonces tenemos un operador terminal que envuelve todo.

154
00:08:50,930 --> 00:08:53,380
Entonces, ahora simplemente utilizamos estadísticas.

155
00:08:54,110 --> 00:08:54,800
Get zum.

156
00:08:57,540 --> 00:09:05,160
Acá también está EditText Jet Max aponer máximo.

157
00:09:10,110 --> 00:09:10,610
Zombi.

158
00:09:11,550 --> 00:09:13,920
Punto to get min.

159
00:09:21,480 --> 00:09:25,080
Shout guet avaras.

160
00:09:25,380 --> 00:09:26,070
El promedio.

161
00:09:30,880 --> 00:09:32,130
En fin, y lo logramos.

162
00:09:34,150 --> 00:09:36,280
Jassi se fijan cada uno.

163
00:09:37,300 --> 00:09:45,250
Luego tenemos el total, la suma completa de todo lo caracteres, el máximo 14 que corresponde a Pepa

164
00:09:45,250 --> 00:09:53,200
Gutiérrez, luego tenemos el mínimo 9 y luego tenemos el promedio en caracteres, una información importante.

165
00:09:53,290 --> 00:09:59,950
Entonces podemos realizar una traza estadística de nuestros elementos, ya sea por algún atributo de

166
00:09:59,950 --> 00:10:06,490
la clase del objeto o bien por algún tipo parámetro del tipo entero o numérico de alguna información,

167
00:10:06,490 --> 00:10:09,340
otro objeto como el largo del nombre Lupillo.

168
00:10:09,460 --> 00:10:15,790
Y así como aplicamos la suma o la estadísticas al largo del string del string nombre pillo, también

169
00:10:15,790 --> 00:10:19,420
percibo de Leidy simplemente cambiando acá.

170
00:10:21,950 --> 00:10:22,820
Geet Heidy.

171
00:10:25,830 --> 00:10:26,950
Cambia todo acá.

172
00:10:27,040 --> 00:10:31,980
Obviamente a sumar los Heidy va a sacar el promedio de los Saidi, se fija un, dos, tres, cuatro,

173
00:10:31,990 --> 00:10:32,410
cinco.

174
00:10:32,440 --> 00:10:33,370
Total 15.

175
00:10:33,430 --> 00:10:34,500
El máximo cinco.

176
00:10:34,570 --> 00:10:36,010
El mínimo di1.

177
00:10:36,130 --> 00:10:37,390
El promedio 3.

178
00:10:37,780 --> 00:10:40,660
Pero bien, vamos a dejar con el link nada más.

179
00:10:40,750 --> 00:10:42,530
Nos vemos en la siguiente clase.