避免Java Stream重复消费：高效过滤Map的策略

public static Stream<Double> getDoublefromInt(Map<Integer, Double> table, Stream<Integer> id) {
 // 这里的id.anyMatch(id -> id.equals(map.getKey()))会导致id Stream被重复消费
 return table.entrySet().stream()
        .filter(map -> id.anyMatch(filterId -> filterId.equals(map.getKey()))) // 错误：id Stream在此处被多次尝试消费
        .map(Map.Entry::getValue);
}

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class MapFilteringExample {

    /**
     * 根据提供的键Stream过滤Map，并返回匹配值Stream。
     *
     * @param table 待过滤的原始Map。
     * @param id    作为过滤条件的键Stream。
     * @return 过滤后Map中匹配键的值的Stream。
     */
    public static Stream<Double> getDoubleFromInt(Map<Integer, Double> table, Stream<Integer> id) {
        // 1. 将作为过滤条件的Stream转换为Set，以便重复使用和高效查找
        // 这一步是关键，避免了Stream的重复消费问题
        Set<Integer> idSet = id.collect(Collectors.toSet());

        // 2. 创建原始Map的副本，以避免直接修改原Map。
        // 如果允许修改原Map，则可以跳过此步骤，直接操作原始Map。
        Map<Integer, Double> filteredMap = new HashMap<>(table);

        // 3. 使用retainAll方法基于idSet过滤Map的键。
        // retainAll会移除filteredMap中键不在idSet中的所有条目。
        // 此操作直接修改filteredMap的键集，从而间接修改了filteredMap本身。
        filteredMap.keySet().retainAll(idSet);

        // 4. 返回过滤后Map的值的Stream。
        return filteredMap.values().stream();
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 示例数据
        Map<Integer, Double> dataTable = Map.of(10, 8.0,
                                                15, 10.0,
                                                20, 28.0,
                                                40, 40.0,
                                                50, 50.0);

        // 期望过滤出键为20和40的条目
        System.out.println("原始Map: " + dataTable);

        // 使用Stream.of(20, 40)作为过滤条件
        Stream<Double> resultStream1 = getDoubleFromInt(dataTable, Stream.of(20, 40));
        System.out.println("过滤键为20, 40的结果:");
        resultStream1.forEach(System.out::println); // 预期输出: 28.0, 40.0

        // 使用Stream.of(10, 50)作为过滤条件
        Stream<Double> resultStream2 = getDoubleFromInt(dataTable, Stream.of(10, 50));
        System.out.println("过滤键为10, 50的结果:");
        resultStream2.forEach(System.out::println); // 预期输出: 8.0, 50.0
    }
}