- Stream
- 对Stream的操作
- 获取Stream操作
- 中间操作，一系列流水操作
- 过滤、截断、跳过、筛选
- 过滤：stream的filter方法
- 截断：stream的limit方法
- 跳过：stream的skip方法
- 筛选：stream的distinct方法
- 映射
- 排序
- 中止操作
- allMatch
- anyMatch
- noneMatch
- findFirst
- findAny
- count
- max
- min
- 归约与收集
- 归约
- map-reduce模式
- 收集
- 归约与收集的区别
Java8两个最为重要的改变
- Lambda表达式
- Stream API
Stream，翻译成流，流一般用来对数据进行操作，比如IO流，就是对文件的二进制数据进行操作，常用来序列化
流其实就是数据的渠道，用来操作数据源所生成的元素序列的！
- Stream不会自己存储元素，其就是元素序列而已
- Stream不会改变原来对象，可以利用流去产生一个持有结果的stream，再产生新对象
- Stream的操作是延迟执行的，要等到需要结果的时候才会去执行
流一般来源于数据源（文件、集合、数组），所以，有数据源才有流，有了数据源，我们就可以获取其流，进行一系列的流水操作，比如过滤、转换等从而形成一个新流！可以利用新流来产生新的数据对象！
- 利用一个数据源去获取Stream
- 对Stream进行中间操作，即一系列流水线操作
- 终止操作，得到需要的结果
通过Collection系列集合提供的Stream，可以获取流
- stream：串行流
- paralleStream：并行流
通过Arrays中的静态方法stream去获取数组流
- stream方法
通过Strean类中的静态方法
- of方法
创建无限流
- Stream.iterate(seed,operation) ：迭代方式,（给一个种子，给一个成长方程，这个流就会按照成长方程一直生长）
- Stream.generate：生成方式，无限地按规则去生成流
要注意一点
中间操作是不会立刻执行的，只有做了终止操作，才会去执行中间操作，并且是一次性的，这个过程就称为惰性延迟，即延迟执行！！！并且执行会发送迭代操作（循环），而且为内部迭代（Stream自身内部的API完成的），而外部迭代为我们自己外部写的循环
过滤、截断、跳过、筛选 过滤：stream的filter方法其需要的参数为一个Predicate接口（四大函数接口之一），就是一个判断接口！从流中可以去除某些元素
截断：stream的limit方法截断流可以让元素不超过给定数量，本质上就是限制了内部迭代的次数！并且要注意，多个流水操作只会迭代一次，比如使用了filter再进行limit，不会filter迭代一次，然后limit迭代一次！！！只会两个流水操作同时进行迭代，这个过程称为短路，可以进行提高效率的！一旦发现满足条件的数据就直接返回
跳过：stream的skip方法返回一个扔掉了前n个元素的流，若流中的元素不足n个，则会返回一个空流
筛选：stream的distinct方法可以使用distinct来进行去重，本质上是通过流所生成元素的hashCode和equals方法进行去除重复元素的，所以使用这个方法要重写hashCode和equals方法
映射这里要清楚，集合或数组得到的Stream，本质上是Stream
映射对应的方法就是stream的map方法
将元素转化成其他形式或者提取形式，本质上是接受一个函数（Function接口，四大函数式接口之一）作为参数，然后这个函数会被作用到流中的每个元素，从而产生一个新元素！（传递的Function接口的返回值就变成一个新元素）
还有另外一个方法是flatMap
map的作用是对流中的每一个元素进行操作，从而产生一个新元素，所以map返回的stream是元素组合为Stream
排序总共有两种
- 自然排序：Comparable（内部排序，类实现Comparable接口，实现comparaTo方法）
- 定制排序：Comparator（外部排序，创建Comparator接口实现类，也是一个函数式接口）
对应的方法为sorted
默认无参就是自然排序，给了Lambda表达式实现Comparator就是定制排序
中止操作前面提到过，获取了Stream进行中间操作时，是不会立刻执行的，只有等中止操作发生了之后，所有的中间操作才会执行
基本的中止操作有下面几种
- allMatch：检查是否匹配所有元素
- anyMatch：检查是否至少匹配一个元素
- noneMatch：检查是否没有匹配所有元素
- findFirst：返回第一个元素
- findAny：返回当前流中的任意一个元素
- count：返回流中元素的总个数
- max：返回流中的最大值
- min：返回流中最小值
参数需要一个predicate接口（四大函数式接口之一，用于判断）！
该操作用于判断是否所有元素都符合规则
anyMatch与allMatch使用方式相同，不过该操作用于判断是否有元素符合规则（只要存在一个）
noneMatch使用方式一致，用于判断是否所有元素都不符合规则！
findFirst返回处理Stream后的第一个结果，返回一个Optional对象，Optional是一个容器，这也是JDK8的一个新特性，用来避免返回对象为空的，只要有可能为空，就一定会封装在Optional中！并且能用其orElse方法来进行替换空
使用get方法就能取出里面的对象
findAny返回处理Stream后的随便一个结果，同理也是返回一个Optional对象
count返回流中元素的总个数
max返回流中的最大值，并且使用定制排序，即Compartor接口
min与max同样使用，只不过是获取最小的，同理使用定制排序
下面来看一下特殊的中止操作
归约与收集 归约归约可以将流中元素反复结合起来，从而可以得到一个值，其实本质上就是一个循环遍历Stream的元素，第一个元素与起始值做了指定运算后，其结果会与下一个元素继续做指定运算，其实跟result += result类似
上面这段代码就是做了一个累加的操作，从0+1+。。。+10
首先第一次起始值0作为x，第一个元素1作为y，第二次就是第一次的结果作为x，第二个元素2作为y
有了归约就可以进行聚合运算了！替代mysql的group函数做聚合操作
可以看到，假如没有给reduce初始值，那就有可能为空，就会返回一个Optional对象，其必须给的参数是一个BinaryOperator函数式接口，也就是二元运算接口
使用map进行提取，然后使用reduce进行归约操作，在大数据方面经常使用
收集其作用是将流转换为其他形式，比如将stream变回容器，其实说白了就是进行汇总嘛，同理汇总操作可以进行求和、取平均
对应的为collect方法，其参数需要一个Collector方法，表明需要按什么方式进行收集操作，Collectors类提供了很多静态方法，可以创建常用的Collector实例，比如List、Array、Set
当然我们也可知指定去集合到自己想要的容器
Collectors提供了toCollection方法，其参数为一个Supplier接口（四大函数式接口之一，供给型），传一个容器的构造方法就行
下面是求总数、平均值、总和、最大值和最小值（也就是聚合可以进行的操作，Collect都能实现）
我们也可以使用收集进行分组
上面是根据status进行group by，并且返回一个Map容器，key为status，而value为Employee，这就是根据staus进行分组，
甚至可以进行多级分组，也就是可以根据多个属性进行分组，完全可以替代groupby语句
可以看到Collectors.groupingBy方法有一个方法，即需要属性用来分组，还能再给一个Collectors，下一个Collectors又可以进行分组，也就是分组了之后再进行分组，其本质上跟多个属性分组是一样的！
下面是按status进行分组，然后再根据年龄分组（key为返回的青年、老年和中年），此时的返回值就会变成Map
Collector甚至可以分区！比如根据工资分区，满足条件的为一个区，不满足条件的为另外一个区，返回对象为Map
我们用Collector进行转换成值时，一般都是什么最大值、最小值和平均值，所以Collectors给转换值直接提供一个对象，该对象可以获取转换值的所有可能性
归约是将流中的元素按一定规则组合起来，可以累加、累减等操作，而收集是将流转换为另一种表现形式，比如变成容器（可以进行分组、可以变成指定集合），变成一个值（最大值、最小值、总和）
