Java Streams在矩阵遍历中的性能影响

我有两个版本的代码对角遍历MxN矩阵.显然，即使使用相同的(糟糕的)遍历逻辑，使用Java Streams的版本运行速度比不使用Java Streams的版本慢5倍.

约束条件:

• 1&lt；=M，N&lt；=10^4
• 1 = M * N = 10 ^4<<

Version 1: Using for loops:

public int[] findDiagonalOrder(int[][] mat) {
        int M = mat.length;
        int N = mat[0].length;

        int[] traversal = new int[M * N];
        int s = 0;
        for(int sum=0; sum < M+N; sum++) {
            for(int k=0; k<=sum; k++) {
                int row = (sum%2 == 0) ? sum - k : k;
                if (row < M && (sum-row < N))
                    traversal[s++] = mat[row][sum-row];
            }
        }
        return traversal;
}

Version 2: Using Java Streams:

    public int[] findDiagonalOrder(int[][] matrix) {
        int M = matrix.length;
        int N = matrix[0].length;

        return IntStream.range(0, M+N)
                .flatMap(sum -> IntStream.rangeClosed(0, sum)
                        .filter(i -> {
                            int row = (sum%2 == 0) ? (sum-i) : i;
                            return row < M && (sum - row) < N;
                        })
                        .map(i -> (sum%2 == 0) ? matrix[sum-i][i] : matrix[i][sum-i]))
                .toArray();
    }

版本#1的运行时间约为353 msec，而版本#2的运行时间约为1500 msec.我想知道，是什么导致了性能下降？我甚至没有使用Boxing/Unboxing，这可能会产生影响.

PS:我知道有一个更好的方法来进行矩阵遍历O(M * N)，但我的问题是关于Streams.