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Author: nopainanymore

.gitignore

@@ -0,0 +1,27 @@
+# Created by .ignore support plugin (hsz.mobi)
+### Java template
+# Compiled class file
+*.class
+
+# Log file
+*.log
+
+# BlueJ files
+*.ctxt
+
+# Mobile Tools for Java (J2ME)
+.mtj.tmp/
+
+# Package Files #
+*.jar
+*.war
+*.nar
+*.ear
+*.zip
+*.tar.gz
+*.rar
+*.idea
+
+# virtual machine crash logs, see http://www.java.com/en/download/help/error_hotspot.xml
+hs_err_pid*
+

3-Lambda and Collections.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 我们先从最熟悉的*Java集合框架(Java Collections Framework, JCF)*开始说起。
 
-为引入Lambda表达式，Java8新增了`java.util.funcion`包，里面包含常用的**函数接口**，这是Lambda表达式的基础，Java集合框架也新增部分接口，以便与Lambda表达式对接。
+为引入Lambda表达式，Java8新增了`java.util.function`包，里面包含常用的**函数接口**，这是Lambda表达式的基础，Java集合框架也新增部分接口，以便与Lambda表达式对接。
 
 首先回顾一下Java集合框架的接口继承结构：
 
@@ -390,4 +390,4 @@ return null;
 ## 总结
 
 1. Java8为容器新增一些有用的方法，这些方法有些是为**完善原有功能**，有些是为**引入函数式编程**，学习和使用这些方法有助于我们写出更加简洁有效的代码．
-2. **函数接口**虽然很多，但绝大多数时候我们根本不需要知道它们的名字，书写Lambda表达式时类型推断帮我们做了一切．
+2. **函数接口**虽然很多，但绝大多数时候我们根本不需要知道它们的名字，书写Lambda表达式时类型推断帮我们做了一切．

6-Stream Pipelines.md

@@ -32,6 +32,54 @@ int longestStringLengthStartingWithA
 <table width="600"><tr><td colspan="3" align="center"  border="0">Stream操作分类</td></tr><tr><td rowspan="2"  border="1">中间操作(Intermediate operations)</td><td>无状态(Stateless)</td><td>unordered() filter() map() mapToInt() mapToLong() mapToDouble() flatMap() flatMapToInt() flatMapToLong() flatMapToDouble() peek()</td></tr><tr><td>有状态(Stateful)</td><td>distinct() sorted() sorted() limit() skip() </td></tr><tr><td rowspan="2"  border="1">结束操作(Terminal operations)</td><td>非短路操作</td><td>forEach() forEachOrdered() toArray() reduce() collect() max() min() count()</td></tr><tr><td>短路操作(short-circuiting)</td><td>anyMatch() allMatch() noneMatch() findFirst() findAny()</td></tr></table>
 
 Stream上的所有操作分为两类：中间操作和结束操作，中间操作只是一种标记，只有结束操作才会触发实际计算。中间操作又可以分为无状态的(*Stateless*)和有状态的(*Stateful*)，无状态中间操作是指元素的处理不受前面元素的影响，而有状态的中间操作必须等到所有元素处理之后才知道最终结果，比如排序是有状态操作，在读取所有元素之前并不能确定排序结果；结束操作又可以分为短路操作和非短路操作，短路操作是指不用处理全部元素就可以返回结果，比如*找到第一个满足条件的元素*。之所以要进行如此精细的划分，是因为底层对每一种情况的处理方式不同。
+为了更好的理解流的中间操作和终端操作，可以通过下面的两段代码来看他们的执行过程。
+```Java
+IntStream.range(1, 10)
+   .peek(x -> System.out.print("\nA" + x))
+   .limit(3)
+   .peek(x -> System.out.print("B" + x))
+   .forEach(x -> System.out.print("C" + x));
+```
+输出为：
+A1B1C1
+A2B2C2
+A3B3C3
+中间操作是懒惰的，也就是中间操作不会对数据做任何操作，直到遇到了最终操作。而最终操作，都是比较热情的。他们会往前回溯所有的中间操作。也就是当执行到最后的forEach操作的时候，它会回溯到它的上一步中间操作，上一步中间操作，又会回溯到上上一步的中间操作，...，直到最初的第一步。
+第一次forEach执行的时候，会回溯peek 操作，然后peek会回溯更上一步的limit操作，然后limit会回溯更上一步的peek操作，顶层没有操作了，开始自上向下开始执行，输出：A1B1C1
+第二次forEach执行的时候，然后会回溯peek 操作，然后peek会回溯更上一步的limit操作，然后limit会回溯更上一步的peek操作，顶层没有操作了，开始自上向下开始执行，输出：A2B2C2
+
+...
+当第四次forEach执行的时候，然后会回溯peek 操作，然后peek会回溯更上一步的limit操作，到limit的时候，发现limit(3)这个job已经完成，这里就相当于循环里面的break操作，跳出来终止循环。
+
+再来看第二段代码：
+
+```Java
+IntStream.range(1, 10)
+   .peek(x -> System.out.print("\nA" + x))
+   .skip(6)
+   .peek(x -> System.out.print("B" + x))
+   .forEach(x -> System.out.print("C" + x));
+```
+输出为：
+A1
+A2
+A3
+A4
+A5
+A6
+A7B7C7
+A8B8C8
+A9B9C9
+第一次forEach执行的时候，会回溯peek操作，然后peek会回溯更上一步的skip操作，skip回溯到上一步的peek操作，顶层没有操作了，开始自上向下开始执行，执行到skip的时候，因为执行到skip，这个操作的意思就是跳过，下面的都不要执行了，也就是就相当于循环里面的continue，结束本次循环。输出：A1
+
+第二次forEach执行的时候，会回溯peek操作，然后peek会回溯更上一步的skip操作，skip回溯到上一步的peek操作，顶层没有操作了，开始自上向下开始执行，执行到skip的时候，发现这是第二次skip，结束本次循环。输出：A2
+
+...
+
+第七次forEach执行的时候，会回溯peek操作，然后peek会回溯更上一步的skip操作，skip回溯到上一步的peek操作，顶层没有操作了，开始自上向下开始执行，执行到skip的时候，发现这是第七次skip，已经大于6了，它已经执行完了skip(6)的job了。这次skip就直接跳过，继续执行下面的操作。输出：A7B7C7
+
+...直到循环结束。
+
 
 ## 一种直白的实现方式
 
@@ -89,7 +137,7 @@ Stream流水线组织结构示意图如下：
 
 <table width="600px"><tr><td align="center">方法名</td><td align="center">作用</td></tr><tr><td>void begin(long size)</td><td>开始遍历元素之前调用该方法，通知Sink做好准备。</td></tr><tr><td>void end()</td><td>所有元素遍历完成之后调用，通知Sink没有更多的元素了。</td></tr><tr><td>boolean cancellationRequested()</td><td>是否可以结束操作，可以让短路操作尽早结束。</td></tr><tr><td>void accept(T t)</td><td>遍历元素时调用，接受一个待处理元素，并对元素进行处理。Stage把自己包含的操作和回调方法封装到该方法里，前一个Stage只需要调用当前Stage.accept(T t)方法就行了。</td></tr></table>
 
-有了上面的协议，相邻Stage之间调用就很方便了，每个Stage都会将自己的操作封装到一个Sink里，前一个Stage只需调用后一个Stage的`accept()`方法即可，并不需要知道其内部是如何处理的。当然对于有状态的操作，Sink的`begin()`和`end()`方法也是必须实现的。比如Stream.sorted()是一个有状态的中间操作，其对应的Sink.begin()方法可能创建一个乘放结果的容器，而accept()方法负责将元素添加到该容器，最后end()负责对容器进行排序。对于短路操作，`Sink.cancellationRequested()`也是必须实现的，比如Stream.findFirst()是短路操作，只要找到一个元素，cancellationRequested()就应该返回*true*，以便调用者尽快结束查找。Sink的四个接口方法常常相互协作，共同完成计算任务。**实际上Stream API内部实现的的本质，就是如何重载Sink的这四个接口方法**。
+有了上面的协议，相邻Stage之间调用就很方便了，每个Stage都会将自己的操作封装到一个Sink里，前一个Stage只需调用后一个Stage的`accept()`方法即可，并不需要知道其内部是如何处理的。当然对于有状态的操作，Sink的`begin()`和`end()`方法也是必须实现的。比如Stream.sorted()是一个有状态的中间操作，其对应的Sink.begin()方法可能创建一个盛放结果的容器，而accept()方法负责将元素添加到该容器，最后end()负责对容器进行排序。对于短路操作，`Sink.cancellationRequested()`也是必须实现的，比如Stream.findFirst()是短路操作，只要找到一个元素，cancellationRequested()就应该返回*true*，以便调用者尽快结束查找。Sink的四个接口方法常常相互协作，共同完成计算任务。**实际上Stream API内部实现的的本质，就是如何重写Sink的这四个接口方法**。
 
 有了Sink对操作的包装，Stage之间的调用问题就解决了，执行时只需要从流水线的head开始对数据源依次调用每个Stage对应的Sink.{begin(), accept(), cancellationRequested(), end()}方法就可以了。一种可能的Sink.accept()方法流程是这样的：
 
@@ -163,7 +211,7 @@ class RefSortingSink<T> extends AbstractRefSortingSink<T> {
 ```
 
 上述代码完美的展现了Sink的四个接口方法是如何协同工作的：
-1. 首先beging()方法告诉Sink参与排序的元素个数，方便确定中间结果容器的的大小；
+1. 首先begin()方法告诉Sink参与排序的元素个数，方便确定中间结果容器的的大小；
 2. 之后通过accept()方法将元素添加到中间结果当中，最终执行时调用者会不断调用该方法，直到遍历所有元素；
 3. 最后end()方法告诉Sink所有元素遍历完毕，启动排序步骤，排序完成后将结果传递给下游的Sink；
 4. 如果下游的Sink是短路操作，将结果传递给下游时不断询问下游cancellationRequested()是否可以结束处理。
@@ -245,4 +293,4 @@ $ java -version
 java version "1.8.0_101"
 Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13)
 Java HotSpot(TM) Server VM (build 25.101-b13, mixed mode)
-```
+```