在Java中，如何利用Lambda表达式和Stream API来实现集合数据的高效并行处理？请提供一个示例。

在Java中，利用Lambda表达式和Stream API可以简化集合数据的处理流程，特别是结合并行流可以极大提升处理大规模数据集的效率。并行流（parallel stream）是Java 8引入的一个强大特性，它能够自动利用多核处理器的计算能力来加速处理过程。

参考资源链接：[Java函数式编程：Lambda表达式实践与优势](https://wenku.csdn.net/doc/1ty2dc39ww?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要了解Stream API中的parallel()方法，它能将顺序流转换为并行流，而collect()方法则可以将流中的元素收集到一个新的集合中。在这个过程中，Lambda表达式用于定义数据处理的逻辑，如过滤(filter)、映射(map)和归约(reduce)等操作。

下面是一个具体的代码示例，演示了如何使用Lambda表达式和Stream API进行并行处理：

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

public class ParallelStreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

        // 使用并行流处理集合数据
        List<Integer> evenNumbers = numbers.parallelStream()
                                           .filter(n -> {
                                               System.out.println(

参考资源链接：[Java函数式编程：Lambda表达式实践与优势](https://wenku.csdn.net/doc/1ty2dc39ww?spm=1055.2569.3001.10343)