说明
环形缓冲区（circular buffer），也叫循环缓冲区或环形缓冲区，是一种数据结构。它使用单个固定大小的缓冲区，就好像这个缓冲区的首尾是相连的。
环形缓冲区一开始是空的，长度是预先设定好的。
例如，下面是一个包含 7 个元素的缓冲区：
[ ][ ][ ][ ][ ][ ][ ]
假设在缓冲区的中间写入一个 1（在环形缓冲区中，具体的起始位置并不重要）：
[ ][ ][ ][1][ ][ ][ ]
然后假设再加入两个元素，2 和 3，它们会被追加到 1 的后面：
[ ][ ][ ][1][2][3][ ]
如果此时从缓冲区中移除两个元素，那么缓冲区里最旧的值会被移除。
在这个例子中，被移除的两个元素是 1 和 2，缓冲区里只剩下一个 3：
[ ][ ][ ][ ][ ][3][ ]
如果缓冲区里有 7 个元素，那么它就完全满了：
[5][6][7][8][9][3][4]
当缓冲区已满时，会引发一个错误，提醒客户端：在有位置空出来之前，后续的写入都会被阻断。
当缓冲区已满时，客户端可以选择用强制写入来覆盖最旧的数据。
在这个例子中，又加入了两个元素 A 和 B，它们覆盖掉了 3 和 4：
[5][6][7][8][9][A][B]
3 和 4 已经被 A 和 B 取代，因此 5 现在成了缓冲区里最旧的数据。
最后，如果移除两个元素，那么返回的将会是 5 和 6，缓冲区变成：
[ ][ ][7][8][9][A][B]
因为有空位可用，如果客户端再次使用覆盖写入来存放 C 和 D，那么会用到之前存放 5 和 6 的位置，而不是 7 和 8 所在的位置。
7 仍然是最旧的元素，缓冲区又再次满了。
[C][D][7][8][9][A][B]
任务
定义一个参数化复合类型CircularBuffer{T}，用来保存类型为T的元素，并写一个构造函数
CircularBuffer{T}(capacity::Integer) where {T} -> CircularBuffer{T}
用来创建一个最多可存储capacity个元素的实例。
扩展Base中的以下函数，让它们能作用于CircularBuffer：
-
Base.push!(cb::CircularBuffer, item; overwrite::Bool=false)：把元素item插入cb的末尾，然后返回cb。如果cb已经满了，那么当overwrite为false（默认值）时抛出BoundsError；否则，如果overwrite为true，就先移除第一个元素，为item腾出空间。
-
Base.popfirst!(cb::CircularBuffer)：移除并返回cb的第一个元素。
-
Base.empty!(cb::CircularBuffer)：移除cb中的所有元素，然后返回空的cb。
加分任务
这个练习规模相当大，也可能很复杂，这让指导工作更有挑战性，也更费时间。为了给导师减轻负担，请等导师审阅过你练习第一部分的解答之后，再提交加分题的代码。
扩展你的CircularBuffer，让它能通过 DataStructures.jl包中CircularBuffer的测试。这些测试已经包含在本 Exercism 练习所提供的测试里，只不过被禁用了；要启用它们，请在文件或 notebook 的顶层加上一行enable_bonus_tests = true。
要通过这些测试，你需要把CircularBuffer声明为AbstractVector的子类型，并定义两个函数：
-
capacity(cb::CircularBuffer)：返回cb的容量。
-
isfull(cb::CircularBuffer)：如果cb已满，就返回true。
然后你还必须确保Base中的以下函数能与CircularBuffer正确配合：append!、empty!、pop!、pushfirst、setindex!、collect、eltype、first、getindex、isempty、iterate、last、length和size。
提示：你不需要，也不应该去扩展所有这些函数！只要把CircularBuffer定义为AbstractVector的子类型，原本为AbstractVector定义的泛型函数现在就会接受CircularBuffer作为输入。参见 Julia 手册中关于接口的一节：
Julia 的许多强大之处和可扩展性，都来自一系列非正式的接口。只要为自定义类型扩展几个特定的方法，该类型的对象就不仅能获得这些功能，还能用在其他以这些行为为基础、通用地构建起来的方法里。
你需要翻阅 Julia 的Base模块源代码来查看函数定义，弄清该扩展哪些函数。要定位某次函数调用对应的代码，你可以用@which宏来找出这次调用具体分发到了哪个方法。它还会显示该方法定义所在的文件和行号（在 Jupyter Notebook 里通过 IJulia，它甚至会给出指向 GitHub 上相关代码的链接）。
如果你在 REPL 里工作，也许更想用@edit宏，在你默认的文本编辑器里打开相关的文件和行。
