摘要：和不同，其没有接收参数。用于剔除重复，与数据库中的用法一致。可以对整型流求最大值，返回。这两个方法是结束操作，只能调用一次。
常用的函数接口记录方便以后翻吧
| 接口 |
参数 |
返回类型 |
说明 |
| Predicate |
T |
boolean |
输入某个值，输出boolean 值，用于对某值进行判定 |
| Consumer |
T |
void |
输入某值，无输出。用于消费某值 |
| Function |
T |
R |
输入某类型值，输出另种类型值，用于类型转化等 |
| Supplier |
None |
T |
无输入，输出某值，用于生产某值 |
| UnaryOperator |
T |
T |
输入某类型值，输出同类型值，用于值的同类型转化，如对值进行四则运算等 |
| BinaryOperator |
(T,T) |
T |
输入两个某类型值，输出一个同类型值，用于两值合并等 |
Predicates
Predicates是包含一个参数的布尔值接口。其包括一些缺省方法，组合他们使用可以实现复杂的业务逻辑(如：and, or, negate)。示例代码如下：
Predicate predicate = (s) -> s.length() > 0;
predicate.test("foo"); // true
predicate.negate().test("foo"); // false
Predicate nonNull = Objects::nonNull;
Predicate isNull = Objects::isNull;
Predicate isEmpty = String::isEmpty;
Predicate isNotEmpty = isEmpty.negate();
Functions
Functions接口接收一个参数并产生一个结果。其缺省方法通常被用来链接多个功能一起使用 (compose, andThen)。
Function toInteger = Integer::valueOf;
Function backToString = toInteger.andThen(String::valueOf);
backToString.apply("123"); // "123"
Suppliers
Suppliers接口生成一个给定类型结果。和Functions不同，其没有接收参数。
Supplier personSupplier = Person::new;
personSupplier.get(); // new Person
Consumers
Consumers表现执行带有单个输入参数的操作。
Consumer greeter = (p) -> System.out.println("Hello, " + p.firstName);
greeter.accept(new Person("Luke", "Skywalker"));
Comparators
Comparators是从java旧版本升级并增加了一些缺省方法。
Comparator comparator = (p1, p2) -> p1.firstName.compareTo(p2.firstName);
Person p1 = new Person("John", "Doe");
Person p2 = new Person("Alice", "Wonderland");
comparator.compare(p1, p2); // > 0
comparator.reversed().compare(p1, p2); // < 0
Stream 常用方法
创建Stream
将现有数据结构转化成Stream
Stream s = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
Stream s = Arrays.stream(arr);
Stream s = aList.stream();
通过Stream.generate()方法：
// 这种方法通常表示无限序列
Stream s = Stream.generate(SuppLier s);
// 创建全体自然数的Stream
class NatualSupplier implements Supplier {
BigInteger next = BigInteger.ZERO;
@Override
public BigInteger get() {
next = next.add(BigInteger.ONE);
return next;
}
}
通过其他方法返回
Stream lines = Files.lines(Path.get(filename))
...
map方法
把一种操作运算映射到Stream的每一个元素上，从而完成一个Stream到另一个Stream的转换
map方法接受的对象是Function接口，这个接口是一个函数式接口：
Stream map(Function mapper);
@FunctionalInterface
public interface Function {
// 将T转换为R
R apply(T t);
}
使用：
// 获取Stream里每个数的平方的集合
Stream ns = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
ns.map(n -> n * n).forEach(System.out::println);
flatMap
map方法是一个一对一的映射，每输入一个数据也只会输出一个值。
flatMap方法是一对多的映射，对每一个元素映射出来的仍旧是一个Stream，然后会将这个子Stream的元素映射到父集合中：
Stream> inputStream = Stream.of(Arrays.asList(1), Arrays.asList(2, 3), Arrays.asList(4, 5, 6));
List integerList = inputStream.flatMap((childList) -> childList.stream()).collect(Collectors.toList());
//将一个“二维数组”flat为“一维数组”
integerList.forEach(System.out::println);
filter方法
filter方法用于过滤Stream中的元素，并用符合条件的元素生成一个新的Stream。
filter方法接受的参数是Predicate接口对象，这个接口是一个函数式接口：
Stream filter(Predicate) predicate;
@FunctionInterface
public interface Predicate {
// 判断元素是否符合条件
boolean test(T t);
}
使用
// 获取当前Stream所有偶数的序列
Stream ns = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
ns.filter(n -> n % 2 == 0).forEach(System.out::println);
limit、skip
limit用于限制获取多少个结果，与数据库中的limit作用类似，skip用于排除前多少个结果。
sorted
sorted函数需要传入一个实现Comparator函数式接口的对象，该接口的抽象方法compare接收两个参数并返回一个整型值，作用就是排序，与其他常见排序方法一致。
distinct
distinct用于剔除重复，与数据库中的distinct用法一致。
findFirst
findFirst方法总是返回第一个元素，如果没有则返回空，它的返回值类型是Optional类型，接触过swift的同学应该知道，这是一个可选类型，如果有第一个元素则Optional类型中保存的有值，如果没有第一个元素则该类型为空。
Stream stream = users.stream();
Optional userID = stream.filter(User::isVip).sorted((t1, t2) -> t2.getBalance() - t1.getBalance()).limit(3).map(User::getUserID).findFirst();
userID.ifPresent(uid -> System.out.println("Exists"));
min、max
min可以对整型流求最小值，返回OptionalInt。
max可以对整型流求最大值，返回OptionalInt。
这两个方法是结束操作，只能调用一次。
allMatch、anyMatch、noneMatch
allMatch：Stream中全部元素符合传入的predicate返回 true
anyMatch：Stream中只要有一个元素符合传入的predicate返回 true
noneMatch：Stream中没有一个元素符合传入的predicate返回 true
reduce方法
reduce方法将一个Stream的每一个元素一次作用于BiFunction，并将结果合并。
reduce方法接受的方法是BinaryOperator接口对象。
Optional reduce(BinaryOperator accumulator);
@FuncationalInterface
public interface BinaryOperator extends BiFunction {
// Bi操作，两个输入，一个输出
T apply(T t, T u);
}
使用：
// 求当前Stream累乘的结果
Stream ns = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
int r = ns.reduce( (x, y) -> x * y ).get();
System.out.println(r);
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