有用的笔记：
1.如果需要传递函数到方法内，简单的可以使用function函数（只支持一个入参），复杂的可以通过@FunctionalInterface自定义函数式接口来实现。
个人感悟：
1.lambda表达式，补充了JAVA在面向对象之外，面向过程的一面。在写面向过程代码的时候更方面了，甚至可以利用代码来做类似数学公式的运算（P64）
2.流，对集合的操作，就像用SQL对数据表的操作那样，屏蔽了实现，节约了开发时间（P68）
3.流可以处理集合，但是这2者是完全不同的2个概念。集合是急切创建的，流则是按需生成（就像碟片播放和在线播放）（P74）
4.函数式编程相对于指令式编程的一个主要优势：你只需指出希望的结果——“做什么”，而不用操心执行的步骤——“如何做”。（P112）
5.函数式编程（特别是Java 8的 Collections 框架中加入的基于函数式风格原 理设计的新API）通常提供了多种方法来执行同一个操作。(P119)
---------------2019-4-25笔记更新--------------
1.option要结合lambda表达式使用才美味，不要单独使用
2.lambda表达式：匿名函数的一种简洁的表达形式
3.函数式接口：只定义一个抽象方法的接口（打上@FunctionalInterface标签）
PS.可以在函数式接口上使用lambda表达式，使代码的设计模式更优雅
4.语法糖演进：接口实现类 -> 匿名类 -> lambda表达式
5.类型推断：java编译器可以通过上下文推断出lambda表达式的参数类型，因此可以省略 （有时候为了代码易读性，也可以显示的写类型）
6.方法引用：lambda的语法糖，如(Apple a) -> a.getWeight()可以写成Apple::getWeight
P53.lambda这一章很精彩。一定要仔细读完！
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一、基础知识
1.从有点修正主义的角度来看，在Java 8中加入 Streams 可以看作把另外两项扩充加入Java 8 的直接原因：把代码传递给方法的简洁方式（方法引用、Lambda）和接口中的默认方法。
2.Java 8里面将代码传递给方法的功能（同时也能够返回代码并将其包含在数据结构中）还让 我们能够使用一整套新技巧，通常称为函数式编程。
3.Java 8提供了一个新的API（称为“流”，Stream），它支持许多处理数据的并行操作，其思路 和在数据库查询语言中的思路类似——用更高级的方式表达想要的东西，而由“实现”（在这里 是Streams库）来选择最佳低级执行机制。
4.这两个要点（没有共享的可变数据，将方法和函数即代码传递给其他方法的能力）是我们平常所说的函数式编程范式的基石
5.如果极端点儿来说，传统的面向对象编程和函数式可能看起来是冲突的。但是我们的理念是获得两种编程范式中最好的东西，这样你就有更大的机会为任务找到理想的工具了
6.方法引用：让方法作为值 也构成了其他若干Java 8功能（如 Stream ）的基础，编写把函数作为一等值来传递的程序。
7.有了Stream API，你根本用不着操心循环的事情。数据处 理完全是在库内部进行的。我们把这种思想叫作内部迭代
8.Java中从函数式编程中引入的两个核心思想：将方法和Lambda作为一等值，以及在没有可变共享状态时，函数或方法可以有效、安全地并行执行
9.匿名函数必须要传一个对象进方法，而Lambda表达式可以只关心方法
10.Lambda 的基本语法是 (parameters) -> expression 或 (parameters) -> { statements; }（请注意语句的花括号）。注意，表达式（expression ）和语句（statements）不能互换。
11.函数式接口就是只定义一个抽象方法的接口
12.有了目标类型的概念，同一个Lambda表达式就可以与不同的函数式接口联系起来，只要它们的抽象方法签名能够兼容。
13.Lambda有点像闭包。可以认为Lambda是对值封闭，而不是对变量封闭（局部变量必须为final）。
14.当你需要使用方法引用时，目标引用放在分隔符 :: 前，方法的名称放在后面
二、函数式数据处理
1.流的简短的定义就是“从支持数据处理操作的源生成的元素序列”
2.集合讲的是数据，流讲的是计算
3.流只能消费一次（只能遍历一次）
4.集合处理数据用外部迭代，而流用内部迭代（另外，for-eache是Iterator的语法糖）
5.中间操作一般都可以合并起来，在终端操作时一次性全部处理（效率更好，流中的元素是按需计算的）
6.flatmap 方法让你把一个流中的每个值都换成另一个流，然后把所有的流连接 起来成为一个流。
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常用方法：
一、谓词
1.filter()：筛选
2.distinct()：去重
3.limit()：截断
4.skip()：跳过
二、映射
1.map()：映射
2.flatmap()：拍平，汇合
三、查找和匹配
1.allMatch 、 anyMatch 、 noneMatch 、 findFirst 和 findAny（这2个区别是并行和效率）
四、规约
1.reduce():规约
五、数值流
1.IntStream 、 DoubleStream 和 LongStream
2.mapToInt 、 mapToDouble 和 mapToLong
3.boxed()(装箱，和上面操作相反)
4.OptionalInt 、 OptionalDouble 和 OptionalLong
5.Arrays.stream()：从数组创建一个流
六、收集流
1.Collectors.toList()
2.Collectors.summingInt()：求和
3.Collectors.summarizingInt()：汇总（同样还有summarizingLong 和 summarizingDouble ）
4.collect(groupingBy(Lambda表达式))：分组
5.Collectors.collectingAndThen（）：分组，并返回指定类型（和上面那个方法对应，是上面方法的扩展）
6.groupingBy():分组
7.partitioningBy():分区
8.可以自定义收集类：需要实现3-5个接口
七、并行流
八、重构、测试和调试
九、默认方法
1.相同函数签名的继承原则：
(1) 类中的方法优先级最高。类或父类中声明的方法的优先级高于任何声明为默认方法的优先级。
(2) 如果无法依据第一条进行判断，那么子接口的优先级更高：函数签名相同时，优先选择拥有最具体实现的默认方法的接口，即如果 B 继承了 A ，那么 B 就比 A 更加具体。
(3) 最后，如果还是无法判断，继承了多个接口的类必须通过显式覆盖和调用期望的方法，显式地选择使用哪一个默认方法的实现。
十、用optional取代null
十一、completeFuture
十二、新的日期和时间API
十三、函数式的思考
十四、函数式编程的技巧
十五、面向对象和函数式编程的混合：Java和 Scala的比较
十六、结论以及Java的未来
X、其它
1.count()：计算流的元素个数
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常用示例代码：
1）获取list对象的内容合并成List:
List<Long> childModuleIdList = childModuleList.stream().map(StudyModuleDO::getId).collect(Collectors.toList());
2）List转Map:
注意：lambda表达式转map时，toMap的第2个参数，value值不能为null，否则会空指针。map本身支持value存null，所以应该是lambda表达式的机制导致的
Map<Date, List<DailyStatusBO>> dateList = dailyStatusList.stream().collect(Collectors.groupingBy(DailyStatusBO::getDate)); //不去重
Map<Integer, Student> map = list.stream().collect(Collectors.toMap(Student::getId, student -> student)); //去重
返回对象本身的语法糖：Function.identity()
3) list转set
userIdList.stream().map(userIdAndBbsIdMap::get).collect(Collectors.toSet());
4)map转list
map.entrySet().stream().map(e -> new Person(e.getKey(),e.getValue())).collect(Collectors.toList());
5)筛选
List<User> collect = list.stream().filter(user -> user.getAge()<30 && "女".equals(user.getSex())).collect(Collectors.toList());
代码示例：
1.List<Dish> vegetarianDishes = menu.stream() .filter(Dish::isVegetarian) .collect(toList());
2.List<String> uniqueCharacters = words.stream() .map(w -> w.split("")) .flatMap(Arrays::stream) .distinct() .collect(Collectors.toList());
3.int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);
4.Optional<Integer> sum = numbers.stream().reduce((a, b) -> (a + b));（可能无值，所以用Optional接）
5.OptionalInt maxCalories = menu.stream() .mapToInt(Dish::getCalories) .max();
6.IntStream evenNumbers = IntStream.rangeClosed(1, 100) .filter(n -> n % 2 == 0);
7.Stream<String> stream = Stream.of("Java 8 ", "Lambdas ", "In ", "Action");
8.int totalCalories = menu.stream().collect(summingInt(Dish::getCalories));
9.String shortMenu = menu.stream().map(Dish::getName).collect(joining(", "));
10.Map<Dish.Type, List<Dish>> dishesByType = menu.stream().collect(groupingBy(Dish::getType));
11.Map<Dish.Type, Set<CaloricLevel>> caloricLevelsByType = menu.stream().collect( groupingBy(Dish::getType, mapping( dish -> { if (dish.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.DIET; else if (dish.getCalories() <= 700) return CaloricLevel.NORMAL; else return CaloricLevel.FAT; }, toCollection(HashSet::new) )));（上面那个例子的复杂版）
----------------附录---------------
P100：小练习，可以用来熟悉lambda表达式
P104：小练习，可以实现提取勾股数
P107：小练习，生成斐波纳契数列
P128：小练习 将数字按质数和非质数分区
有用的东西：
1.Collectors类的静态工厂方法列表：P128