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区分这两种操作是非常重要的，因为对于Stream来说，对其进行转换操作并不会触发任何计算！我们可以做个实验：
因为s1是一个Long类型的序列，它的元素高达922亿个，但执行上述代码，既不会有任何内存增长，也不会有任何计算，因为转换操作只是保存了转换规则，无论我们对一个Stream转换多少次，都不会有任何实际计算发生。
而聚合操作则不一样，聚合操作会立刻促使Stream输出它的每一个元素，并依次纳入计算，以获得最终结果。所以，对一个Stream进行聚合操作，会触发一系列连锁反应：
我们对s4进行reduce()聚合计算，会不断请求s4输出它的每一个元素。因为s4的上游是s3，它又会向s3请求元素，导致s3向s2请求元素，向s1请求元素，最终，s1从Supplier实例中请求到真正的元素，并经过一系列转换，最终被reduce()聚合出结果。
可见，聚合操作是真正需要从Stream请求数据的，对一个Stream做聚合计算后，结果就不是一个Stream，而是一个其他的Java对象。
reduce()只是一种聚合操作，如果我们希望把Stream的元素保存到集合，例如List，因为List的元素是确定的Java对象，因此，把Stream变为List不是一个转换操作，而是一个聚合操作，它会强制Stream输出每个元素。
把Stream的每个元素收集到List的方法是调用collect()并传入Collectors.toList()对象，它实际上是一个Collector实例，通过类似reduce()的操作，把每个元素添加到一个收集器中（实际上是ArrayList）。
类似的，collect(Collectors.toSet())可以把的每个元素收集到Set中。
输出为数组
把Stream的元素输出为数组和输出为List类似，我们只需要调用toArray()方法，并传入数组的“构造方法”：
注意到传入的“构造方法”是String[]::new，它的签名实际上是IntFunction<String[]>定义的String[] apply(int)，即传入int参数，获得String[]数组的返回值。
如果我们要把Stream的元素收集到Map中，就稍微麻烦一点。因为对于每个元素，添加到Map时需要key和value，因此，我们要指定两个映射函数，分别把元素映射为key和value：
分组输出
分组输出使用Collectors.groupingBy()，它需要提供两个函数：一个是分组的key，这里使用s -> s.substring(0, 1)，表示只要首字母相同的String分到一组，第二个是分组的value，这里直接使用Collectors.toList()，表示输出为List，上述代码运行结果如下：
可见，结果一共有3组，按"A"，"B"，"C"分组，每一组都是一个List。
假设有这样一个Student类，包含学生姓名、班级和成绩：
如果我们有一个Stream<Student>，利用分组输出，可以非常简单地按年级或班级把Student归类。
Stream可以输出为集合：
Stream通过collect()方法可以方便地输出为List、、Map，还可以分组输出。
