1.8新特性
lambda表达式
资料:
1. Consumer接口
https://blog.csdn.net/qq_28410283/article/details/80618456
2.java8 Lambda表达式简介
https://blog.csdn.net/qq_28410283/article/details/80961022
3.菜鸟教程 Java 8 Lambda 表达式
https://www.runoob.com/java/java8-lambda-expressions.html
Consumer 语义是消费的意思，
public interface Consumer<T> {
void accept(T t);
//消费
//主要是对入参做一些列的操作，在stream里，主要是用于forEach；内部迭代的时候，对传入的参数，做一系列的业务操作，没有返回值；
default Consumer<T> andThen(Consumer<? super T> after)
//传入一个Consumer类型的参数，它的泛型类型，
//跟本接口是一致的T，先做本接口的accept操作，
//然后在做传入的Consumer类型的参数的accept操作
Lambda 表达式的简单例子:
1. 不需要参数,返回值为 5
() -> 5
2. 接收一个参数(数字类型),返回其2倍的值
x -> 2 * x
3. 接受2个参数(数字),并返回他们的差值
(x, y) -> x – y
4. 接收2个int型整数,返回他们的和
(int x, int y) -> x + y
5. 接受一个 string 对象,并在控制台打印,不返回任何值(看起来像是返回void)
(String s) -> System.out.print(s)
使用 Lambda 表达式需要注意以下两点：
Lambda 表达式主要用来定义行内执行的方法类型接口，例如，一个简单方法接口。在上面例子中，我们使用各种类型的Lambda表达式来定义MathOperation接口的方法。然后我们定义了sayMessage的执行。
Lambda 表达式免去了使用匿名方法的麻烦，并且给予Java简单但是强大的函数化的编程能力。
变量作用域
lambda 表达式只能引用标记了 final 的外层局部变量，这就是说不能在 lambda 内部修改定义在域外的局部变量，否则会编译错误。
lambda 表达式的局部变量可以不用声明为 final，但是必须不可被后面的代码修改（即隐性的具有 final 的语义）
stream流操作
资料:
1.Java的Stream流式处理
https://blog.csdn.net/qq_20989105/article/details/81234175
2.Java 8 Stream | 菜鸟教程 //实际使用教程
https://www.runoob.com/java/java8-streams.html
简介:
Java 8 中的 Stream 是对集合（Collection）对象功能的增强，它专注于对集合对象进行各种非常便利、高效的聚合操作（aggregate operation），
或者大批量数据操作 (bulk data operation)。Stream API 借助于同样新出现的Lambda表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。同时它提供串行
和并行两种模式进行汇聚操作，并发模式能够充分利用多核处理器的优势，使用fork/join并行方式来拆分任务和加速处理过程。通常编写并行代码很
难而且容易出错, 但使用Stream API无需编写一行多线程的代码，就可以很方便地写出高性能的并发程序。所以说，Java 8 中首次出现的
java.util.stream 是一个函数式语言+多核时代综合影响的产物。
顺序: | stream of elements +-----> |filter+-> |sorted+-> |map+-> |collect|
生成流
集合接口有两个方法来生成流：
stream() − 为集合创建串行流。
parallelStream() − 为集合创建并行流。
例:
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
forEach
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).forEach(System.out::println);
map
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
// 获取对应的平方数
List<Integer> squaresList = numbers.stream().map( i -> i*i).distinct().collect(Collectors.toList());
filter
方法用于通过设置的条件过滤出元素。以下代码片段使用 filter 方法过滤出空字符串：
limit
方法用于获取指定数量的流。 以下代码片段使用 limit 方法打印出 10 条数据：
sorted
方法用于对流进行排序。以下代码片段使用 sorted 方法对输出的 10 个随机数进行排序：
Random random = new Random();
random.ints().limit(10).sorted().forEach(System.out::println);
parallelStream
并行程序 流并行处理程序的代替方法。以下实例我们使用 parallelStream 来输出空字符串的数量
List<String> strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
// 获取空字符串的数量
int count = strings.parallelStream().filter(string -> string.isEmpty()).count();
Collectors
Collectors 类实现了很多归约操作，例如将流转换成集合和聚合元素。Collectors 可用于返回列表或字符串：
List<String>strings = Arrays.asList("abc", "", "bc", "efg", "abcd","", "jkl");
List<String> filtered = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.toList());
System.out.println("筛选列表: " + filtered);
String mergedString = strings.stream().filter(string -> !string.isEmpty()).collect(Collectors.joining(", "));
System.out.println("合并字符串: " + mergedString);
统计
另外，一些产生统计结果的收集器也非常有用。它们主要用于int、double、long等基本类型上，它们可以用来产生类似如下的统计结果。
List<Integer> numbers = Arrays.asList(3, 2, 2, 3, 7, 3, 5);
IntSummaryStatistics stats = numbers.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();
System.out.println("列表中最大的数 : " + stats.getMax());
System.out.println("列表中最小的数 : " + stats.getMin());
System.out.println("所有数之和 : " + stats.getSum());
System.out.println("平均数 : " + stats.getAverage());
