如何利用Java的Lambda表达式和Stream API来实现集合的高效数据处理？请给出具体的代码示例。

当面对需要处理大量数据集的项目时，Java的Lambda表达式结合Stream API能极大提升代码的简洁性和效率。推荐深入阅读《Java函数式编程：Lambda表达式实践与优势》，它详细介绍了如何将这些工具应用于实际场景中。

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)

使用Lambda表达式和Stream API进行数据处理，一个常见的场景是筛选和转换集合中的元素。以处理图书集合为例，我们可以通过以下步骤使用Stream API和Lambda表达式来筛选评分高于70分的未成年作家的书籍：

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

    // 假设Book类和Author类已定义好
    List<Book> books = ...; // 初始化书籍列表
    List<Author> authors = ...; // 初始化作者列表

    List<Book> filteredBooks = authors.stream() // 创建作者的流
            .filter(author -> author.getAge() < 18) // 筛选未成年作家
            .flatMap(author -> author.getBooks().stream()) // 将每个作家的书籍转换为流
            .filter(book -> book.getScore() > 70) // 筛选评分高于70的书籍
            .collect(Collectors.toList()); // 收集结果为列表

在上述示例中，`filter()`方法利用Lambda表达式来筛选符合特定条件的元素。`flatMap()`方法用于处理流中的流，即将流中的每个元素转换为一个新的流，然后将这些流合并起来。整个过程非常直观且易于理解，利用Lambda表达式直接表达了逻辑意图，使代码更加清晰。

通过Stream API进行并行流处理，可以利用多核处理器来提高处理效率。例如，在执行上述操作时，可以使用`parallelStream()`方法代替`stream()`方法：

    List<Book> parallelFilteredBooks = authors.parallelStream() // 创建并行流
            .filter(author -> author.getAge() < 18)
            .flatMap(author -> author.getBooks().parallelStream())
            .filter(book -> book.getScore() > 70)
            .collect(Collectors.toList());

在使用并行流时，需要注意数据的独立性，以避免线程安全问题，并且并不是所有的数据处理操作都适合并行化。性能优化应以实际测试结果为准。

为了更深入理解和运用Java函数式编程，特别是Lambda表达式和Stream API，推荐阅读《Java函数式编程：Lambda表达式实践与优势》。这本书不仅解释了Lambda表达式的原理和语法，还结合实例讲解了如何在项目中应用这些技术以解决实际问题。通过学习，你将能够编写出更简洁、高效且易于维护的代码。

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)