体验Stream流

eg:使用Stream流的方式完成过滤操作 ：

list.stream().filter(s ->　s.startWith("张")).filter(s -> s.length() ==3).forEach(System.out::println)；

Stream流的生成方式

Stream流的使用：
生成流：通过数据源(集合，数组)生成流，list.stream()
中间操作：一个流后面可以跟随零个或多个中间操作，其目的只要是打开流，做出某种程度的数据过滤/映射，然后返回一个新的流，交给下一个操作使用，比如filter()
终结操作：一个流只能有一个终结操作，当这个操作执行后，流就被使用"光"了，无法再被操作，所以这必定是流的最后一个操作，forEach()

eg：

Stream流的中间操作之filter

Stream filter(Predict predict):用于对流中的数据进行过滤 Predict接口中的方法 boolean test(T t)：对给定的参数进行判断，返回一个布尔值 所以在使用filter方法的时候，要给Predict接口提供一个对象，可以用Lambda方法实现.

Stream流的常见中间操作方法

Stream limit(long maxSize):返回此流中的元素组成的流，截取前指定参数个数的数据
Stream skip(long n):跳过指定参数个数的数据，返回由该流的剩余元素组成的流

eg:

Stream Stream concat(Stream a, Stream b):合并 a 和 b 两个流为一个流 Stream distinct(): 返回由该流的不同元素 （根据Object.equals(Object)）组成的流

Stream sorted(): 返回由此流的元素组成的流，根据自然顺序排序
Stream sorted(Comparator comparator):返回由该流的元素组成的流，根据提供的Comparator进行排序

Stream map(Function mapper): 返回由给定函数应用于此流的元素的结果组成的流
Function接口中的方法 R apply(T t)
IntStream mapToInt(ToIntFunction mapper):返回一个IntStream其中包含将给定函数应用于此流的元素的结果。

Stream流中的常见终结操作方法

void forEach(Consumer action):对此流的每个元素执行操作
Consumer接口中的方法 void accept(T t):对给定的参数执行此操作
long count():返回此流中的元素数

P393有一个Stream流的综合操作，可以试着写一下，重点是理解前面四种函数式接口的逻辑关系。
感觉这四个接口就能完全实现代码的所有功能一样，Supplier，Consumer，Predict，Function，分别是生成式接口，消费型接口，逻辑判断接口，顺序执行接口，最后两个瞎写的，不过感觉就是代表着输入，输出，if，各种中间操作，用好了能实现很多功能吧。

Stream流的收集操作

对数据使用Stream流的方式操作完毕后，想把流中的数据收集到集合中，可以用Stream流的收集方法
R collect(Collector collector) , 但这个收集方法的参数是一个Collector接口
不过，工具类 Collectors提供了具体的收集方式
public static Collector toList(): 把元素收集到List集合中
public static Collector toSet(): 把元素收集到Set集合中
public static Collector toMap(Function keyMapper, Function valueMapper):把元素收集到Map集合中，具体的例子看P394