面试题：Java中Stream API如何进行高效的过滤操作

使用filter方法筛选偶数示例：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
        List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
               .filter(n -> n % 2 == 0)
               .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(evenNumbers);
    }
}

在上述代码中，通过numbers.stream()将集合转换为流，然后使用filter方法传入一个谓词n -> n % 2 == 0，该谓词用于判断元素是否为偶数，最后通过collect(Collectors.toList())将过滤后的元素收集到一个新的列表中。

优化过滤操作以提高性能的方法：
- 并行流：如果集合非常大，可以使用并行流来利用多核处理器的优势。只需将stream()替换为parallelStream()，如下：

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamFilterParallelExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
        List<Integer> evenNumbers = numbers.parallelStream()
               .filter(n -> n % 2 == 0)
               .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(evenNumbers);
    }
}

但要注意，并行流也有开销，对于小集合可能反而会降低性能。因为并行流需要将数据分割、合并等操作，这些操作本身也消耗资源。

避免不必要的装箱/拆箱：如果集合中是基本数据类型，尽量使用对应的原始类型流。例如对于int类型，可以使用IntStream。

import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.List;

public class IntStreamFilterExample {
    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
        List<Integer> evenNumbers = IntStream.of(numbers)
               .filter(n -> n % 2 == 0)
               .boxed()
               .collect(Collectors.toList());
        System.out.println(evenNumbers);
    }
}

这里IntStream.of(numbers)创建一个int类型的流，避免了Integer的装箱操作，提高了性能。之后通过boxed()方法将IntStream转换为Stream<Integer>以便收集到List<Integer>中。

尽早过滤：如果在处理流的过程中有多个操作，尽量将filter操作放在前面，这样可以减少后续操作处理的数据量。例如，如果要对一个集合中的元素先过滤，再进行复杂的计算，可以先过滤掉不需要的元素，再进行计算，避免对不必要的数据进行复杂计算。

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