1.3 filter、map和flatMap方法
流的转换会产生一个新的流，它的元素派生自另一个流中的元素。我们已经看到了f?ilter转换会产生一个流，它的元素与某种条件相匹配。下面，我们将一个字符串流转换为了只包含长单词的另一个流：
f?ilter的引元是Predicate，即从T到boolean的函数。
通常，我们想要按照某种方式来转换流中的值，此时，可以使用map方法并传递执行该转换的函数。例如，我们可以像下面这样将所有单词都转换为小写：
这里，我们使用的是带有方法引用的map，但是，通常我们可以使用lambda表达式来代替：
上面语句所产生的流中包含了所有单词的首字母。
在使用map时，会有一个函数应用到每个元素上，并且其结果是包含了应用该函数后所产生的所有结果的流。现在，假设我们有一个函数，它返回的不是一个值，而是一个包含众多值的流：
例如，letters("boat")的返回值是流["b", "o", "a", "t"]。
注意：通过使用1.13节中的IntStream.range方法，我们实现这个方法可以优雅得多。
AI 代码解读
假设我们在一个字符串流上映射letters方法：
那么就会得到一个包含流的流，就像[...["y","o","u","r"],["b","o","a","t"],...]。为了将其摊平为字母流[..."y","o","u","r","b","o","a","t",...]，可以使用f?latMap方法而不是map方法：
注意：在流之外的类中你也会发现f?latMap方法，因为它是计算机科学中的一种通用概念。假设我们有一个泛型G（例如Stream），以及将某种类型T转换为G<U>的函数f和将类型U转换为G<V>的函数g。然后，我们可以通过使用f?latMap来组合它们，即首先应用f，然后应用g。这是单子论的关键概念。但是不必担心，我们无须了解任何有关单子的知识就可以使用f?latMap。
AI 代码解读
java.util.stream.Stream 8
- Stream f?ilter(Predicate<? super T> predicate)
产生一个流，它包含当前流中所有满足断言条件的元素。 - Stream map(Function<? super T,? extends R> mapper)
产生一个流，它包含将mapper应用于当前流中所有元素所产生的结果。 - Stream f?latMap(Function<? super T,? extends Stream<? extends R>> mapper)
产生一个流，它是通过将mapper应用于当前流中所有元素所产生的结果连接到一起而获得的。（注意，这里的每个结果都是一个流。）
