如何加速我的stream().filter()逻辑？

要加速stream().filter()逻辑，可以考虑以下几个方面的优化：

数据预处理：在进行filter操作之前，可以对数据进行预处理，例如排序、去重、索引等操作，以减少后续filter操作的计算量。
并行处理：使用parallelStream()代替stream()可以将filter操作并行化，利用多线程并行处理数据，提高处理速度。但需要注意，如果数据量较小或者filter操作本身计算量较小，可能并行化反而会增加额外的开销，导致性能下降。
使用更高效的数据结构：如果数据量较大且filter操作涉及到频繁的查找或匹配，可以考虑使用更高效的数据结构，如HashSet、HashMap等，以提高查找效率。
减少不必要的计算：在filter操作中，尽量避免使用复杂的逻辑判断或者耗时的计算，可以通过优化条件判断、提前终止循环等方式减少不必要的计算。
使用其他操作代替filter：根据具体需求，可以考虑是否有其他操作可以替代filter操作，例如使用map()操作进行转换，或者使用其他更适合的操作符。

总结起来，加速stream().filter()逻辑可以通过数据预处理、并行处理、使用高效数据结构、减少不必要计算和使用其他操作代替filter等方式来实现。具体优化策略需要根据具体场景和需求进行选择。