1. Java 8新增的Stream特殊集合：

    1) Stream，即流，和之前講過的I/O流並非一種流，是一種特殊的有序、可重複集合，可以往流中放很多元素；

！！它不屬於Collection、Map體系，但是Collection可以轉化成Stream；

    2) 它的特殊之處在於，流專門用於對集合中的元素進行聚集操作（聚集操作泛義上將就是諸如統計操作之類的操作，比如求平均值、最大值/最小值等操作）；

    3) 因為流這種結構進行聚集操作有獨特的優勢，其中最大的優勢就是速度快！

    4) 速度快也是用一定的代價換來的——壽命短，通常都是一次性的：比如一個已經放入元素的流，進行完一次球平均值或者找最大最小值的操作之後，流就被消耗掉了，就不能再使用了，要想在統計另外一個值就需要重新建立流、重新往流中放入元素，然後重新統計；

！！因此，Stream的運用場合通常是那種臨時性、一次性的統計，不會頻繁發生的那種統計，在實際應用中，這種情況經常發生，因此Java 8專門推出了Stream；

2. Stream簡介：

    1) Java 8的Stream有多種版本，其中最基礎的根類就是Stream，其中可以存放任何型別的資料（模板類），但不過Java為了方便也實現了各種TypeStream，其中Type支援int、long、double等基本資料型別；

    2) 構造Stream物件：

         i. Java採用生產線模式設計Stream類，即必須先獲取一個Stream物件的生產者，然後用這個生產者來生產Stream物件；

         ii. 所有的Stream類都有一個靜態工具方法builder，可以獲得一個相應Stream類的生產者：static<T> Stream.Builder<T> builder();

         iii. 生產者Builder有兩個方法，一個是add，一個是build，先用add往"流"（此時的流只是一個半成品）中加入一個個元素，加完之後呼叫build方法完成“產品”返回最終成型的Stream流物件：

              a. default Stream.Builder.Builder<T> add(T t);  // 其返回的還是Builder本身，因此可以連續add了，例如builder.add(1).add(2).add(3)....

              b. Stream<T> build();  // 最終生產出成型的Stream物件，連起來就可以這樣子Stream s = builder.add(1).add(2).add(3).build();

         iv. Collection介面提供了一個stream方法，可以用集合中的元素構造一個臨時的Stream物件，因此這樣也可以直接構造出一個流：default Stream Collection.stream();

    3) 構造完Stream物件後就可以呼叫其各種聚集方法進行統計了；

3. Stream聚集操作：

    1) 聚集操作有兩類，一類是中間方法，另一類是末端方法：

        i. 中間方法：進行一定的操作得到（返回）一個新的流（比如每個元素+1得到一個新的流），而這個新的流還可以繼續進行其他聚集操作（沒有被消耗）；

        ii. 末端方法：通常都是會計算出一個統計值的方法（比如求平均值、統計總共有多少個元素、求最大/最小值等），這些方法會消耗流，消耗完後流就不能再使用了，想要統計其它東西就必須要重新構造流了！！

    2) 典型的中間方法：

         i. Stream filter(Predicate predicate); // 濾掉流中“不”滿足謂詞條件的，即只保留滿足謂詞條件的元素，返回這個新的流

         ii. TypeStream mapToType(ToTypeFunction mapper); // 將流轉換成一種基本型別的流，其中type支援int、long、double這三種

！ToTypeFunction是一個函式式介面，用來定義每個元素如何轉換成新流中的元素：

public interface ToLongFunction<T> {
    type applyAsType(T value);
}

！！示例：Stream s = ....;  IntStream is = s.mapToIntStream(ele -> (String)ele.length());  // 將每個元素替換成其長度形成一個新的流

         iii. Stream peek(Consumer action);  // 觀察流的內容，返回原來的流保持不變，action用來觀察流中的每個元素，該方法主要用來除錯，並不產生實際作用（比如輸出流中的每個值）

         iv. Stream distinct(); // 去重後得到一個新的流，去重使用equals方法做相等比較，該方法不要求先對流進行排序，可以直接亂序去重（而且其演算法也不是先對流進行排序的），因此非常牛逼！

         v. Stream sorted();  // 排序（預設從小到大）得到一個新的流

         vi. Stream limit(long maxSize); // 規定最多允許訪問多少個元素，比如一個流長度為5，而現在你limit(3)，那麼count計算數量時返回的就是3，即規定了操作的範圍

    3) 典型的末端方法：末端方法會消耗完整個流，呼叫完之後流宣佈死亡，需要統計其它資訊就得重新建立流了

         i. void forEach(Consumer action); // 遍歷

         ii. Object[] toArray(); // 轉換成相應的陣列，如果是TypeStream那返回的就是Type[]了！

常規的統計方法：

         i. find最小/最大值：

            a. Stream版的：Optional Stream.min | max(Comparator comparator); // Optional<T>代表任意型別，任意型別比較大小必須要規定比較介面Comparator

            b. TypeStream版的：type TypeStream.min | max(); // 簡單很多

         ii. 統計元素個數：long count();

         iii. 檢查是否包含符合謂詞條件的元素：

            a. boolean anyMatch(Predicate predicate); // 是否存在一個滿足謂詞條件的元素

            b. boolean allMatch(Predicate predicate); // 是否全部元素都滿足謂詞條件

            c. boolean noneMatch(Predicate predicate); // 是否全都不滿足謂詞條件

         iv. 獲取第一個元素：Optional findFirst();

4. 示例：

public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		
		IntStream is = IntStream.builder().add(50).add(30).add(60).add(30).add(70).add(70).add(10).build();
		is.filter(ele -> ele > 10).distinct().sorted().forEach(System.out::println);
	}
}