stream流的filter用法

stream流的filter方法是用来过滤出满足指定条件的元素，并将其组成一个新的流。该方法接受一个Predicate函数式接口作为参数，用于定义过滤条件。

下面是使用filter方法的示例：

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

// 过滤出偶数
List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
                                   .filter(n -> n % 2 == 0)
                                   .collect(Collectors.toList());

System.out.println(evenNumbers); // 输出 [2, 4, 6, 8, 10]

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含整数的列表。然后使用stream方法将列表转换为流。接着调用filter方法，并传入一个Lambda表达式作为参数，该Lambda表达式定义了过滤条件，即只保留能被2整除的元素。最后，使用collect方法将过滤后的结果收集到一个新的列表中。

通过filter方法，我们可以根据自己的需求来定义不同的过滤条件，从而得到符合条件的元素组成的新流。

相关问题

stream 流 filter

Stream流的filter方法是用于对流中的数据进行过滤的方法。它的方法签名是`Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate)`. [1 通常可以通过传递一个Predicate接口的实现来进行过滤操作。Predicate接口中有一个抽象方法`boolean test(T t)`，可以使用Lambda表达式来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Stream流中的常用方法_filter](https://blog.csdn.net/Leon_Jinhai_Sun/article/details/102994929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

stream流 filter

Stream流的filter方法是用来过滤流中的元素，只保留满足条件的元素。在引用中的代码示例中，通过filter方法对peopleList中的元素进行筛选，只保留了Jgid属性为偶数的元素。最后，通过forEach方法将筛选后的元素逐个打印输出。中的描述中，filter方法被用于筛选出所有的子目录。这个方法可以根据指定的条件对流中的元素进行过滤，只保留满足条件的元素。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Stream流中filter方法](https://blog.csdn.net/weixin_46146718/article/details/124670338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [使用Java并行流实现一个简单的文件搜索程序.txt](https://download.csdn.net/download/weixin_44609920/88226631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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