參考書籍：《Java 8函數式編程》
一. 四種最基本的函數式接口
使用Stream類進行流操作之前，先了解一下四種最基本的函數式接口（根據英文單詞意思就可以理解其作用）：
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Predicate<T>接口：一個T類型參數，返回boolean類型值。boolean test(T t);Lambda表達式基本寫法：
Predicate<Integer> predicate = x -> x > 5; -
Function<T, R>功能接口：一個T類型參數，返回R類型值。R apply(T t);Lambda表達式基本寫法：
Function<Integer, Integer> function = x -> x + 1; -
Supplier<T>接口：無參數，返回一個T類型值。T get();Lambda表達式基本寫法：
Supplier<Integer> supplier = () -> 1; -
Consumer<T>接口：一個T類型參數，無返回值。void accept(T t);Lambda表達式基本寫法：
Consumer<Integer> consumer = x -> System.out.println(x); Consumer<Integer> consumer = System.out::println;//方法引用的寫法
“->”符號的左側對應的是方法參數，無參數就空括號，一個參數可以省略括號，多參數不能省略，比如(x，y)；
“->”符號的右側對應的是方法返回值，整體是一個代碼塊{...}，最終返回值對應方法即可。比如
Function<Integer, Integer> function = x -> {return x + 1};
當只有一個表達式時，{}、return均可省略。
以上函數式接口的抽象方法都是單個參數，多個參數有BiPredicate、BiFunction、BiConsumer等接口，用法類似。
Optional不是函數是類，這是個用來防止NullPointerException的輔助類型。T get()
二. 使用Stream類進行流操作
下面開始使用Stream類進行流操作，除了Stream類，還有IntStream、DoubleStream、LongStream，很顯然這三種都是有針對性的流操作，分別針對int、double、long類型的數據，它們都繼承BaseStream類，如下圖所示：
一. 怎么創建Stream類？
四種方式：
1. Stream<T> stream = Stream.of(T... values);
2. Stream<Object> build = Stream.builder().add(1).add(2).build();
3. Stream<Integer> iterate= Stream.iterate(0, x -> x + 1).limit(3);
4. Stream<String> generate = Stream.generate(() -> "hello world").limit(3);
3和4兩種方式一定要加limit()限制數量，不然就突破天際了~
常用的數組、集合數據操作都可以轉換成流操作。
數組可以通過Arrays類中的stream(...)方法轉換成Stream，集合可以通過Collection接口中的stream()方法轉換成Stream。
IntStream stream = Arrays.stream(new int[]{1, 3, 4});
Stream<Integer> stream = new ArrayList<Integer>().stream();
二. 使用Stream類進行數據操作
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allMatch(Predicate<? super T> predicate)：全部匹配
Stream.of("peter", "anna", "mike").allMatch(s -> s.startsWith("a"));
打印結果：false
其他兩個方法：
- anyMatch：有一個匹配就返回true
- noneMatch：全部都不匹配才返回true
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filter(Predicate<? super T> predicate)：過濾操作，返回Stream，可以進行鏈式調用
Stream.of("peter", "anna", "mike").filter(value -> value.startsWith("a"))
.collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
打印結果：anna
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map：映射操作，返回Stream
Stream.of("peter", "anna", "mike").map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
打印結果：PETER ANNA MIKE
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flatMap：將最底層元素抽出來放到一起
Stream.of(Arrays.asList(1, 2, 3), Arrays.asList(2, 3, 6)).flatMap(lists -> lists.stream())
.collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::print);
打印結果：123236
Stream<List<Integer>> listStream = Stream.of(Arrays.asList(1, 2, 3), Arrays.asList(2, 3, 6));
listStream.flatMap(lists -> lists.stream())
.collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::print);
listStream經過flatMap操作，變成了Stream<Integer>類型。
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concat：流連接操作
Stream.concat(Stream.of(1, 2), Stream.of(3)).forEach(System.out::print);
打印結果：123
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peek：生成一個包含原Stream的所有元素的新Stream，新Stream每個元素被消費之前都會執行peek給定的消費函數
Stream.of(2, 4).peek(x -> System.out.print(x - 1)).forEach(System.out::print);
打印結果：1234
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skip：跳過前N個元素后，剩下的元素重新組成一個Stream
Stream.of(1, 2, 3, 4).skip(2).forEach(System.out::print);
打印結果：34
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max：最大值。求最小值：min
System.out.println(Stream.of(1, 2, 3, 4).max(Integer::compareTo).get());
打印結果：4
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reduce：網上翻譯為規約，用途比較廣，可以作為累加器，累乘器，也可以用來實現map、filter操作。
Java8提供了三個方法：
1. Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);
2. T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);
3. <U> U reduce(U identity, BiFunction<U, ? super T, U> accumulator, BinaryOperator<U> combiner);
第2個相對于第1個來說，除了返回值不同，就只是多了一個初始值。
System.out.println(Arrays.asList(1, 2, 3).stream().reduce((a, b) -> a + b).get());
System.out.println(Arrays.asList(1, 2, 3).stream().reduce(0, (a, b) -> a + b));
打印結果都是6。
第3個方法第3個參數是在使用并行流操作的時候，最后進行匯集操作，所以串行流使用前面兩種方法即可。
Stream有串行和并行兩種，調用stream()或sequential()就成為了串行流，調用parallelStream()或parallel()就成為了并行流，兩者同時調用，只需看最后一次調用的方法即可。并行流在某些條件下可以提高性能，但這里只介紹一些API，性能問題暫時不討論。
- 其他還有
distinct、count、sorted等方法，作用跟SQL語句一樣。
