Java의 List, Set, Map: 주요 컬렉션 프레임워크와 메모리 사용 방식

Java에서는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해 다양한 컬렉션 프레임워크를 제공하고 있다. 대표적인 컬렉션으로는 List, Set, Map이 있으며, 각각의 데이터 처리 목적과 메모리 사용 방식이 다르다. 이번 포스팅에서는 이 세 가지 컬렉션 프레임워크의 특징과 메모리 사용 방식을 살펴보겠다.

1. List

List는 데이터의 순서를 유지하면서 저장할 수 있는 컬렉션으로, 대표적인 구현체로는 ArrayList, LinkedList, Vector 등이 있다.

주요 특징

• 순서 보장 : 데이터가 추가된 순서를 유지한다.
• 중복 허용 : 동일한 값을 가진 요소를 여러 번 추가할 수 있다.
• 인덱스 접근 : 인덱스를 통해 특정 요소에 빠르게 접근할 수 있다.

메모리 사용 방식

1. ArrayList

   • 내부적으로 배열을 사용하여 데이터를 저장한다.
   • 배열의 크기를 초과할 경우, 더 큰 배열을 생성하고 기존 데이터를 복사한다.
   • 초기 용량(default: 10)에서 시작하여 필요 시 동적으로 크기가 증가한다.
   • 메모리 사용은 효율적이지만, 크기 변경 시 추가적인 메모리가 사용된다.

2. LinkedList

   • 각 요소가 노드로 저장되며, 노드는 이전 및 다음 노드를 가리키는 포인터를 포함한다.
   • 삽입 및 삭제가 빈번한 경우 유리하지만, 각 노드가 추가적인 메모리를 사용하므로 메모리 효율이 떨어질 수 있다.

2. Set

Set은 중복을 허용하지 않는 컬렉션으로, 대표적인 구현체로는 HashSet, LinkedHashSet, TreeSet 등이 있다.

주요 특징

• 중복 허용 불가 : 동일한 값을 여러 번 추가할 수 없다.
• 순서 여부
  • HashSet : 순서를 보장하지 않는다.
  • LinkedHashSet : 삽입 순서를 유지한다.
  • TreeSet : 정렬된 순서로 저장한다.

메모리 사용 방식

1. HashSet
   • 내부적으로 HashMap을 기반으로 동작하며, 요소를 키(key)로 저장한다.
   • 해시 테이블을 사용하여 빠른 검색 및 삽입이 가능하지만, 해시 충돌이 발생할 경우 성능이 저하될 수 있다.
   • 메모리는 해시 테이블의 크기에 따라 결정되며, 빈 공간이 생길 수 있다.

2. LinkedHashSet

   • HashSet과 동일한 구조를 가지지만, 이중 연결 리스트를 추가로 사용하여 삽입 순서를 유지한다.
   • 연결 리스트로 인해 추가적인 메모리가 필요하다.

3. TreeSet

   • 내부적으로 TreeMap을 기반으로 동작하며, 요소를 정렬된 상태로 유지한다.
   • 이진 트리를 사용하여 메모리 사용량이 상대적으로 높을 수 있다.

3. Map

Map은 키와 값의 쌍으로 데이터를 저장하는 컬렉션이다. 대표적인 구현체로는 HashMap, LinkedHashMap, TreeMap, Hashtable 등이 있다.

주요 특징

• 키-값 구조 : 각 키는 고유하며, 중복된 키를 허용하지 않는다.
• 값 중복 가능 : 동일한 값을 다른 키에 저장할 수 있다.

메모리 사용 방식

1. HashMap
   • 해시 테이블을 기반으로 하며, 키-값 쌍을 저장한다.
   • HashSet과 유사하게 해시 테이블의 크기와 해시 충돌에 따라 메모리 사용량이 결정된다.
   • 초기 용량(default: 16)과 로드 팩터(load factor, 기본값: 0.75)에 따라 크기가 동적으로 조정된다.

2. LinkedHashMap
   • HashMap과 동일하지만, 연결 리스트를 사용하여 삽입 순서를 유지한다.
   • 연결 리스트에 필요한 추가 메모리가 사용된다.

3. TreeMap
   • 이진 탐색 트리를 기반으로 키를 정렬된 상태로 유지한다.
   • 각 노드가 추가적인 메모리를 사용하며, 많은 데이터를 처리할 경우 메모리 부담이 커질 수 있다.

결론

Java의 주요 컬렉션 프레임워크인 List, Set, Map은 각각의 데이터 처리 목적과 성능 특성에 맞게 설계되어 있다. 이들의 메모리 사용 방식은 내부 구조와 데이터 처리 방식에 따라 크게 다르며, 애플리케이션 요구사항에 따라 적절한 컬렉션을 선택해야 한다. 성능 최적화를 위해 각 컬렉션의 메모리 사용 방식과 특성을 이해하는 것이 중요하다.