记录一下flow的学习

flow{emit(1)}.collect{**}//flow和collect运行在同一协程，flow执行一个emit，要等collect执行完才能执行第二个emit
buffer：flow{emit(1)}.buffer().collect{**}缓存emit数据，collect执行完一个马上又从缓存中取下一个执行（不会丢掉数据）

collectLatest：只接收处理最新的数据。如果有新数据到来了而前一个数据还没有处理完，则会将前一个数据剩余的处理逻辑全部取消
map：遍历流中所有元素，最后一句作为元素emit
filter：遍历流中所有元素，最后一句Boolean判断是否需要去掉此元素 

onEach：和filter直接返回false一样

flow.reduce { acc, value -> acc + value }
reduce：acc是累积值的意思，value则是当前值，不需要collet
fold：和reduce类似，只是需要一个初始值

debounce：会等待一定时间，在源流停止发射数据后的指定时间内没有新的数据发射时，发送最新的数据（delay+cancel)
sample：隔一定时间间隔取一个最新元素

conflate：和collectLatest（新的emit会让collect未执行完的代码全部取消）类似，但每一个collect必然会完整执行，执行完了再取最新的emit元素，中间的元素会被抛掉

merge：把数据类型相同的多路流归并为一路，不做任何操作
zip：会按顺序对齐元素：流A的1对流B的1,流A的2对流B的2，对不齐的丢掉
combine：要集齐每路流的最新元素，每次来新元素，都会取另一个流现在的元素

flatmap（和combine区别是只能两个流，并且两个可以相互依赖）
FlowA.flatMap..(FlowB)（两个流展平）
flatMapConcat(类似双重for循环，串行执行),FlowA发送一个元素，FlowB用这个元素执行完再执行FlowA的第二个元素
flatMapMerge（并行执行），FlowA发送一个元素，FlowB就执行一次，FlowA再发送一个元素，FlowB并不会等待完成，马上又执行一次
flatMapLatest，FlowA发送一个元素，FlowB就执行一次，FlowA再发送一个元素，如果FlowB还未执行完成，则会抛掉未完成A，执行最新的元素