涉及到 List 集合的查询优化时，通常需要考虑集合的大小、查询的复杂度以及数据访问的模式

Java 开发中，当涉及到 List 集合的查询优化时，通常需要考虑集合的大小、查询的复杂度以及数据访问的模式。以下是一些常见的优化技巧。

1. 使用 Stream API 进行并行查询

Stream API 可以很容易地并行化查询操作，这对于大规模数据集的查询非常有用。以下是一个并行查询的示例：

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

public class ListQueryOptimization {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = generateSampleList(); // 生成一个示例 List
        
        // 传统的方式
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        for (Integer number : numbers) {
            if (number % 2 == 0) {
                result.add(number);
            }
        }
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Traditional way: " + (endTime - startTime) + " ms");

        // 使用 Stream API 的方式
        startTime = System.currentTimeMillis();
        result = numbers.stream()
                .filter(number -> number % 2 == 0)
                .collect(Collectors.toList());
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Stream API way: " + (endTime - startTime) + " ms");

        // 使用并行 Stream API 的方式
        startTime = System.currentTimeMillis();
        result = numbers.parallelStream()
                .filter(number -> number % 2 == 0)
                .collect(Collectors.toList());
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Parallel Stream API way: " + (endTime - startTime) + " ms");
    }

    private static List<Integer> generateSampleList() {
        // 生成一个包含 10000 个整数的示例 List
        return null; // 请实现这个方法
    }
}

在这个示例中，parallelStream() 方法将查询操作并行化，这通常可以显著提高查询速度，特别是对于大型的数据集。

2. 使用索引和分片

如果 List 很大，可以通过创建索引或分片来加快查询速度。以下是一个简单的分片示例：

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

public class ListQueryOptimization {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = generateSampleList(); // 生成一个示例 List
        
        // 分片查询
        int[] result = new int[numbers.size()];
        int start = 0;
        int end = numbers.size();
        while (start < end) {
            int middle = (start + end) / 2;
            List<Integer> slice = numbers.subList(start, middle);
            List<Integer> evenNumbers = slice.stream()
                    .filter(number -> number % 2 == 0)
                    .collect(Collectors.toList());
            result = mergeResults(result, evenNumbers);
            start = middle;
        }
        
        // 合并结果
        List<Integer> finalResult = Arrays.stream(result)
                .boxed()
                .collect(Collectors.toList());
        
        System.out.println("Final result: " + finalResult);
    }

    private static int[] mergeResults(int[] result, List<Integer> evenNumbers) {
        // 合并结果的逻辑
        return null; // 请实现这个方法
    }

    private static List<Integer> generateSampleList() {
        // 生成一个包含 10000 个整数的示例 List
        return null; // 请实现这个方法
    }
}

在这个示例中，我们将 List 分割成多个部分，然后并行地查询每个部分，最后将结果合并。这种方法可以避免一次性处理整个 List，从而提高查询效率。

3. 使用数据结构优化查询

如果查询需要频繁访问某些元素，可以考虑使用二分查找或者散列表来提高查询效率。以下是如何使用 `TreeSet