filter で絞り込む｜コードで実践

このレッスンで分かること

stream.filter(x -> 条件) で条件を満たす要素だけ通過させる

中間操作 (遅延評価) ─ 終端操作までは実際にフィルタされない

Predicate<T> を引数に取る ─ x -> x > 0 形式のラムダ

新しい Stream を返す、元のコレクションは変わらない

filter で絞り込むとは

Java の Stream API の中でも最頻出の filter を取り上げ、ラムダ式で条件を渡して要素を絞り込み、count で個数を求めるコードを書いてみよう。

なぜ `filter` から学ぶのか

Stream API には map filter reduce collect など多彩なメソッドがありますが、初学者がまず最初に身につけるべきはダントツで filter です。理由はシンプルで、業務コードでも学習用のサンプルでも、「あるリストから条件に合うものだけ抜き出す」という処理が圧倒的によく登場するからです。

たとえば「会員リストから 20 代だけ取り出す」「商品から在庫切れでないものだけ表示する」「ログから ERROR レベルのものだけ集計する」など、業務の現場で書かれる Java コードのかなりの割合が、突き詰めると「コレクションから条件に合う要素を残す」処理に行きつきます。

Java 入門コースでは for ループと if 文を使って同じことを実現してきました。Stream を覚えると、その「ループ + 条件分岐」のセットを 1 行で書けるようになります。コードが短くなるだけでなく、「何をしているか」がパッと読めるようになるのが最大のメリットです。

このレッスンでは、まず最頻出の filter だけにフォーカスして、Stream の基本的な書き方と「中間操作」と「終端操作」の関係を体に染み込ませていきます。map や reduce は次のレッスン以降で扱うので、ここでは「filter だけ」を徹底的に身につける気持ちで進めてください。

`Stream` パイプラインの全体像

Stream のコードは、おおまかに 3 つのパートに分かれます。

diagram (will load when visible)

左から「ソース」「中間操作」「終端操作」の順に並べ、最後に結果を取り出すというのが基本のかたちです。今回扱う filter は中間操作で、count は終端操作にあたります。中間操作は何個でもチェーンでつなげられますが、終端操作を呼ぶまでは実際の処理は始まりません (これを 遅延評価 といいます)。

「中間操作」と「終端操作」を区別するクセをつけると、Stream の API を覚えるのが一気に楽になります。中間操作は新しい Stream を返し、終端操作は int や long List などの「ふつうの値」を返す、と覚えてください。

`filter(Predicate)` の働き

filter は引数に Predicate<T> という関数型インタフェースを取ります。Predicate というのは「T を 1 つ受け取って boolean を返す関数」のことで、filter はこの関数が true を返した要素だけを次のステップに流します。

Java

import java.util.stream.IntStream;

public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
        long even = IntStream.of(arr)
            .filter(n -> n % 2 == 0)
            .count();
        System.out.println(even); // 3
    }
}

このコードでは n -> n % 2 == 0 が Predicate の実体です。Stream から 1 要素ずつ n に入れて条件を評価し、true の要素だけが count の対象になります。1 から 6 までの中で偶数は 2 4 6 の 3 個なので、出力は 3 です。

ラムダ式で条件を指定する

ラムダ式 n -> n % 2 == 0 は、Java の文法では次のような匿名クラスの省略形にあたります。

Java

IntPredicate evenChecker = new IntPredicate() {
    @Override
    public boolean test(int n) {
        return n % 2 == 0;
    }
};

昔の Java ではこのように長々と書く必要がありましたが、Java 8 以降は n -> n % 2 == 0 という短い書き方ができるようになりました。ラムダ式の基本フォーマットは 引数 -> 式 で、引数の型は文脈から推論されるので省略できます。

複数行の処理を書きたい場合は、次のように { } でブロックを作って return を明示します。

Java

.filter(n -> {
    boolean isEven = n % 2 == 0;
    return isEven;
})

ただし、filter の中で複数行のブロックを書くことはあまり推奨されません。判定ロジックが複雑になってきたら、後述する「メソッド参照」や「別メソッドへの切り出し」を検討するのが王道です。

ラムダ式は「コードをデータとして渡す」ための仕組みです。Python の lambda や JavaScript のアロー関数 n => n % 2 === 0 と発想は同じで、関数を変数のように扱えるのがポイントです。

メソッド参照との関係 (予告)

判定ロジックを別メソッドに切り出すと、filter の中身はさらに短くなります。

Java

public static boolean isEven(int n) {
    return n % 2 == 0;
}

// 呼び出し側
IntStream.of(arr)
    .filter(Solution::isEven)
    .count();

この Solution::isEven がメソッド参照です。「isEven というメソッド自体を Predicate として渡す」という意味で、n -> isEven(n) と同じ動きをします。

本格的な解説は別レッスンに譲りますが、filter の引数にはラムダ式だけでなくメソッド参照も渡せる、ということは頭の片隅に置いておいてください。テストしやすさやコードの読みやすさを考えると、業務コードではむしろメソッド参照の方が好まれる場面が多いです。

`Stream` のチェーン

filter の真価が発揮されるのは、複数の中間操作をチェーンしたときです。たとえば「偶数だけ抜き出して、それを 2 倍してから合計する」というのは、次のように書けます。

Java

int sum = IntStream.of(arr)
    .filter(n -> n % 2 == 0)
    .map(n -> n * 2)
    .sum();

中間操作 (filter map) は何回でも . でつなげられ、終端操作 (sum) を呼んだ瞬間に初めて全体が一気に評価されます。これが Stream の「パイプライン処理」の正体です。

diagram (will load when visible)

図のように、filter を通すと条件に合う要素だけが「残り」、count でその個数が long 値として取り出されます。filter 自体は配列や元のリストを書き換えないので、arr の中身は処理後も [1, 2, 3, 4, 5, 6] のままです。

よくある間違い

初学者が filter で踏みがちなトラップを 3 つ紹介します。

filter の中で副作用を書く — .filter(n -> { System.out.println(n); return n > 0; }) のようにログ出力やフィールド更新を filter の中に書くのは避けるべきです。filter は純粋に判定だけをするのが約束で、副作用を入れるとデバッグが難しくなり、並列ストリームでは予期しない動作になります。ログを入れたいときは専用の peek を使うか、デバッグ用に一時的に挟むだけにしましょう
複数 filter を分けて書きすぎる — .filter(n -> n > 0).filter(n -> n < 100).filter(n -> n % 2 == 0) のように filter をひたすら連結する書き方はパフォーマンスは大きく変わりませんが、可読性は条件によって落ちることがあります。論理 AND でつながる条件は n -> n > 0 && n < 100 && n % 2 == 0 のように 1 つにまとめるか、逆に意味の単位で分割するかを意識すると読みやすくなります
null 要素が混ざる可能性を忘れる — Stream<String> のように参照型を扱う場合、要素に null が混ざることがあります。.filter(s -> s.length() > 0) と書くと、null 要素で NullPointerException が出てしまいます。先に .filter(s -> s != null) で null を弾いてから本来の条件を書く、または .filter(Objects::nonNull) を使うのが定石です

もう 1 つ細かい話として、IntStream は int のプリミティブを扱う特殊な Stream で、Stream<Integer> とは別物です。IntStream には sum や average といった便利なメソッドがあるので、整数配列を扱うときは Arrays.stream(intArr) で IntStream を作るのが王道です。

実務で遭遇するパターン

中級レッスンで学んだことが、実際の業務コードでどう登場するかを整理します。

バリデーション通過分の抽出 ─ users.stream().filter(User::isActive).toList()
ログから ERROR だけ抜き出す ─ lines.filter(l -> l.contains("ERROR")).count()
料金プランの絞り込み ─ plans.filter(p -> p.price <= budget).filter(p -> p.region.equals("JP"))
カテゴリ別の集計の前段 ─ filter で対象を絞ってから groupingBy

コードレビューで指摘されがちなポイント

PR を出すとシニアから入りやすい指摘です。先回りで身につけておけばレビューが一発で通ります。

filter で副作用 ─ x -> { log.info(x); return x.ok; } のようなコードはレビューで NG
負の条件で複雑になっている ─ filter(x -> !(x == null || x.value < 0)) は filter(x -> x != null && x.value >= 0) のほうが読みやすい
filter のあとに即 count ではなく collect ─ 件数だけ欲しいなら count で十分
Stream を再代入 ─ stream = stream.filter(...); のように変数を上書きするのは設計臭

パフォーマンス考慮事項

遅延評価で短絡 ─ filter 後に findFirst を呼ぶと、最初の一致で止まる
Predicate.and / or ─ 複数条件を and(p2) で連結すると 1 個の filter で済む
並列化と組み合わせ ─ parallelStream().filter(...) は CPU バウンドで効く
filter 後の size() は使えない ─ Stream は終端操作が必要、count() を使う

この章のポイント

ここまでの要点 stream.filter(Predicate) で条件通過のみ抽出。遅延評価で、findFirst などと組み合わせると無駄が少ない。

やってみよう

それでは今回の課題に進みましょう。やることは次のとおりです。

Solution.evenCount(int[] arr) メソッドを完成させる
Arrays.stream(arr) または IntStream.of(arr) で IntStream を作る
filter の引数にラムダ式を渡して、偶数 (n % 2 == 0) だけ残す
終端操作 count() で個数を long として取得し、int にキャストして return する

戻り値の型は int なので、count() が返す long をそのままでは返せません。return (int) stream.count(); のようにキャストするか、Math.toIntExact を使うのが安全です。今回のテストでは件数が数件しかないので、(int) でのキャストで十分です。

空配列 [] を渡したときは 0 を、奇数しかない [1, 3, 5] を渡したときも同じく 0 を返します。Stream は空でも例外を投げずに自然に 0 を返してくれるので、特別な if 文で先に判定する必要はありません。シンプルにそのまま書いてみてください。

慣れてきたら、filter の条件を n -> n > 3 (3 より大きい数の個数) に変えたり、map を挟んで偶数だけを 2 倍してから sum を取ったりと、いろいろ試してみると Stream の感覚がぐっと身につきます。次のレッスンでは、map を組み合わせて「絞り込んでから変換する」処理に挑戦していきます。

よくある質問

Q. filter と find の違いは？

A. filter は条件を満たす要素を全部集めて配列で返し、find は最初に見つかった 1 件だけ返します。1 件だけ欲しいなら find の方が短絡評価で速く、空のとき undefined（Python の next は StopIteration）になる点に注意してください。

Q. filter の戻り値が空配列のときの扱いは？

A. JS の filter は常に配列を返すため、空でも .length で安全にチェックできます。Python の filter はイテレータを返すので list() で囲んでから使うか、内包表記 [x for x in items if cond] の方が分かりやすいことが多いです。

Q. filter と map をチェーンしても性能は大丈夫ですか？

A. 通常規模なら問題ありません。配列を 2 周することになるため、要素数が数百万を超える場合だけ reduce にまとめるか、JS なら array.reduce で 1 周にすることを検討してください。可読性は filter→map のチェーンが分かりやすいです。

次のレッスン

次は map で変換する で、map で変換するを学びます。

事前確認 — 進む前に次の 3 つができることを確認しましょう。

filter の要点を自分の言葉で説明できる
このレッスンの最小コード (または操作手順) を見ずに書ける
練習問題やクイズで間違えた箇所を読み直して理解した

理解度チェック (30 秒)

Q. filter とは何か、1 文で説明してください。

この章のポイント

A. 本文の「このレッスンで分かること」または冒頭の説明文を見直し、自分の言葉で要約できれば OK。詰まったら本レッスンの最初の H2 セクションを読み返してみましょう。

関連レッスン

filter で絞り込む

なぜ `filter` から学ぶのか

`Stream` パイプラインの全体像

`filter(Predicate)` の働き

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よくある間違い

実務で遭遇するパターン

コードレビューで指摘されがちなポイント

パフォーマンス考慮事項

やってみよう

よくある質問

Q. filter と find の違いは？

Q. filter の戻り値が空配列のときの扱いは？

Q. filter と map をチェーンしても性能は大丈夫ですか？

次のレッスン

要件

入出力例

ヒント

メモ

filter で絞り込む

なぜ filter から学ぶのか

Stream パイプラインの全体像

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Q. filter と find の違いは？

Q. filter の戻り値が空配列のときの扱いは？

Q. filter と map をチェーンしても性能は大丈夫ですか？

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