今天分享的過濾類型 operators 都具有依照時間條件讓原來資料流不要太過頻繁發生件的意味，但各自有不同處理邏輯，有些也比較抽象，建議多看看彈珠圖來理解。

今天來分享過濾類型的 operators - distinct 系列，這系列的 operators 都是用來避免「重複的事件資料」發生，但各有不同的用處，讓我們繼續看下去吧！

昨天介紹的 take 系列是用來決定要「拿哪些資料」，今天來介紹 skip 系列，越來決定「忽略哪些資料」。

今天來介紹 take 系列的各種過濾類型 operators。

今天開始我們來介紹「過濾類型」的 operators，「過濾類型」的 operators 主要功能是讓 Observable 資料流內的事件在符合特定條件時才發生；這類型的 operators 數量不少，也都很實用，且多半也不太困難，值得多花點時間學習。

今天要介紹的是「組合類型」的 operators，這類型的 operators 會根據指定的條件將來源 Observable 的資料進行「組合」，變成一條新的 Observable 資料流。

今天介紹幾個使用頻率非常高、功能非常類似，又有很大差別的轉換類型 operators：switchMap / concatMap / mergeMap / exhaustMap。

前一天介紹的轉換類型 operators 都是將 Observable 傳進來的事件值換成另外一個值，而今天介紹的類型都是將傳進來的值換成另外一個 Observable 資料流。什麼意思呢？繼續看下去就知道囉。

在介紹完各種建立 Observable 的 operators 後，接下來我們開始介紹各式各樣放在 pipe 裡面，讓 Observable 資料流向更加多采多姿的 operators。

首先要介紹的是各種「轉換」類型的 operators。

今天再來介紹幾個常用的「建立/組合」類型的 operators。

接下來我們來介紹「組合/建立類型」的 operators，這類型 operators 的目標依然是「建立」新的 observable，但來源不再是特定的數值等，而是直將另外一個(或數個) Observable 當作資料來源建立新的 Observable。