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title: "모던 자바 인 액션 스터디 - chapter6-(2)"
date: 2022-04-11T00:00:00-00:00
author: sangyeop
categories: Sproutt-2nd
새싹 개발 서적 스터디 - 모던 자바 인 액션 Chapter6-(2)
분할
분할 함수라고 불리는 프레디케이트를 분류 함수로 사용하는 특수한 그룹화 기능이다. 프레디케이트는 불리언을 반환하므로 맵의 키 형식은 Boolean이다. 다음은 요리 중 채식 요리와 채식이 아닌 요리를 분류하는 코드이다.
Map<Boolean, List<Dish>> partitionedMenu = menu.stream().collect(partitioningBy(Dish::isVegetarian)); // 분할 함수이는 다음을 반환한다.
{false=[pork, beef, chicken, prawns, salmon], true=[french fries, rice, season fruit, pizza]}여기서 true 값을 키고 맵에서 채식 요리들을 얻을 수 있다.
List<Dish> vegetarianDishes = partitionedMenu.get(true);분할의 장점
분할 함수가 반환하는 참, 거짓 두 가지 요소의 스트림 리스트를 모두 유지한다는 것이 장점이다. 다음과 같이 채식이 아닌 모든 요리 리스트를 얻을 수 있으며, 다음 처럼 컬렉터를 두 번째 인수로 전달할 수 있는 오버로드 버전의 partitioningBy 메서드도 있다.
Map<Boolean, Map<Dish.Type, List<Dish>>> vegetarianDishesByType =
menu.stream().collect(partitioningBy(Dish::isVegetarian, groupingBy(Dish::getType)));다음은 결과이다
{false={FISH=[prawns, salmon], MEAT=[pork, beef, chicken]}, true={OTHER=[french fries, rice, season fruit, pizza]}}partitioningBy가 반환한 맵 구현은 참과 거짓 두 가지 키만 포함하므로 더 간결하고 효과적이다.
숫자를 소수와 비소수로 분할하기
다음은 정수 n을 인수로 받아서 2에서 n가지의 자연수를 소수와 비소수로 나누는 프로그램을 구현하자.
public boolean isPrime(int candidate) {
int candidateRoot = (int) Math.sqrt((double)candidate); // 소수 대상을 주어진 수의 제곱근 이하로 제한
return IntStream.range(2, candidateRoot) // 2부터 candiate 미만 자연수 생성
.nonMatch(i -> candidate % i == 0); // 스트림 모든 숫자로 candidate 나눌 수 있으면 참, 없으면 거짓
}소수인지 아닌지를 판별하기 위해 작성한 isPrime 메서드를 프레디케이트로 이용하고 partitioningBy 컬렉터로 리듀싱해서 소수와 비소수 분류가 가능하다.
public Map<Boolean, List<Integer>> partitionPrimes(int n) {
return IntStream.reangeClosed(2,n).boxed()
.collect(partitoningBy(candidate -> isPrime(candidate)));
}Collector 인터페이스
다음은 Collector 인터페이스의 시그니처와 다섯 개의 메서드 정의를 보여준다.
public interface Collector<T, A, R> {
Supplier<A> supplier();
BiConsumer<A, T> accumulator();
Function<A, R> finisher();
BinaryOperator<A> combiner();
Set<Characteristics> characteristics();
}-
T
수집될 스트림 항목의 제네릭 형식
-
A
누적자, 즉 수집 과정에서 중간 결과를 누적하는 객체의 형식
-
R
수집 연산 결과 객체의 형식(대개 컬렉션 형식)
Collector 인터페이스의 메서드 살펴보기
supplier 메서드 : 새로운 결과 컨테이너 만들기
수집 과정에서 빈 누적자 인스턴스를 만드는 파라미터가 없는 함수다. ToListCollect에서 supplier는 다음처럼 빈 리스트를 반환한다.
ToListCollector:Stream<T>의 모든 요소를List<T>로 수집하는 클래스
public Supplier<List<T>> supplier() {
return () -> new ArrayList<T>();
}accumulator 메서드 : 결과 컨테이너에 요소 추가하기
리듀싱 연산을 수행하는 함수를 반환한다. 스트림 n번째 요소를 탐색할 때 두 인수, 누적자와 n번째 요소를 함수에 적용한다. ToListCollector에서 accumulator가 반환하는 함수는 이미 탐색한 항목을 포함하는 리스트에 현재 항목을 추가하는 연산을 수행한다.
public BiConsumer<List<T>, T> accumulator() {
return (list, item) -> list.add(item);
}finisher 메서드 : 최종 변환값을 결과 컨테이너로 적용하기
스트림 탐색을 끝내고 누적자 객체를 최종 결과로 변환하면서 누적 과정을 끝낼 때 호출할 함수를 반환해야 한다. 때로는 누적자 객체가 이미 최종 결과인 상황도 있는데, 이대는 변환 과정이 필요하지 않으므로 finisher 메서드는 항등 함수를 반환한다.
public Function<List<T>, List<T>> finisher() {
return Function.identity();
}combiner 메서드 : 두 결과 컨테이너 병합
스트림의 서로 다른 서브파트를 병렬로 처리할 때 누적자가 이 결과를 어떻게 처리 할지 정의한다. 다음은 toList의 combiner 구현이다.
public BinaryOperator<List<T>> combiner() {
return (list1, list2) -> {
list1.addAll(list2);
return list1;
}
}이를 사용하면 스트림의 리듀싱을 병렬로 수행할 수 있다.
- 스트림을 분할해야 하는지 정의하는 조건이 거짓으로 바뀌기 전까지 원래 스트림을 재귀적으로 분할한다.
- 서브스트림의 각 요소에 리듀싱 연산을 순차적으로 적용해서 서브스트림을 병렬로 처리할 수 있다.
- 마지막에는 컬렉터의
combiner메서드가 반환하는 함수로 모든 부분결과를 쌍으로 합친다. 즉, 분할된 모든 서브스트림의 결과를 합치면서 연산이 완료된다.
characteristics 메서드
컬렉터 연산을 정의하는 Characteristics 형식의 불변 집합을 반환한다. Characteristics는 스트림을 병렬로 리듀스할 것인지 그리고 병렬로 리듀스한다면 어떤 최적화를 선택해야 할 지 힌트를 제공한다. Characteristics는 다음 세 항목을 포함하는 열거형이다.
-
UNORDERED
리듀싱 결과는 스트림 요소의 방문 순서나 누적 순서에 영향을 받지 않는다.
-
CONCURRENT
다중 스레드에서
accumulator함수를 동시에 호출할 수 있으며 이 컬렉터는 스트림의 병렬 리듀싱을 수행할 수 있다. 만약 UNORDERED를 설정하면 데이터 소스가 정렬되어 있지 않은 상황에서도 병렬 리듀싱을 수행할 수 있다. -
IDENTITY_FINISH
리듀싱 과정의 최종 결과로 누적자 객체를 바로 사용할 수 있다. 또한 누적자 A를 결과 R로 안전하게 변환이 가능하다.
응용하기
컬렉터 구현을 만들지 않고도 커스텀 수집 진행하기
IDENTIFY_FINISH 수집 연산에서는 Collector 인터페이스를 새로 구현하지 않고도 같은 결과를 얻을 수 있다. 예를 들면 다음처럼 스트림의 모든 항목을 리스트에 수집하는 방법도 있다. Stream은 발행, 누적, 합침을 인수로 받는 collect 메서드를 오버로드하며 각각의 메서드는 Collector 인터페이스의 메서드가 반환하는 함수와 같은 기능을 수행한다.
List<Dish> dishes = menuStream.collect(
ArrayList::new, // 발행
List::add, // 누적
List::addAll // 합침
);커스텀 컬렉터를 구현해서 성능 개선하기
다음은 커스텀 컬렉터를 이용해서 n이하의 자연수를 소수와 비소수로 분할하는 예제이다
public Map<Boolean, List<Integer>> partitionPrimes(int n) {
return IntStream.rangeClosed(2, n).boxed()
.collect(partitioningBy(candidate -> isPrime(candidate));
}이를 대상 숫자 범위를 제한해서 isPrime 메서드를 개선했다.
public boolean isPrime(int candidate) {
int candidateRoot = (int) Math.sqrt((double) candidate);
return IntStream.rangeClosed(2, candidateRoot)
.noneMatch(i -> candidate % i == 0);
}소수로만 나누기
소수로 나누어 떨어지는지 확인해서 범위를 좁힐 수 있었다. 제수가 소수가 아니면 소용없으므로 현재 숫자 이하에서 발견한 소수로 제한할 수 있다. 그러려면 주어진 숫자가 소수인지 아닌지 판단해야 하는데, 그렇다면 지금까지 발견한 소수 리스트에 접근해야 한다. 하지만 지금까지 살펴본 바로는 컬렉터 수집 과정에서 부분 결과에 접근할 수 없었다. 이때 커스텀 클래스로 이 문제를 해결할 수 있다.
public static boolean isPrime(List<Integer> primes, int candidate) {
return primes.stream().noneMatch(i -> candidate % i == 0);
}중간 결과 리스트를 이용해서 위와 같이 구현할 수 있으며, 아래 코드처럼 정렬된 리스트와 프레디케이트를 인수로 받아 리스트의 첫 요소에서 시작해서 프레디케이트를 만족하는 가장 긴 요소로 이루어진 리스트를 반환하는 takeWhile이라는 메서드를 구현한다.
public static boolean isPrime(List<Integer> primes, int candidate) {
int candidateRoot = (int) Math.sqrt((double) candidate);
return primes.stream()
.takeWhile(i -> i <= candidateRoot)
.noneMatch(i -> candidate % i == 0);
}위에서 새로운 isPrime 메서드를 구현했으니, 이제 커스텀 컬렉터를 구현한다.
1단계 : Collector 클래스 시그니처 정의
public interface Collector<T, A, R>public class PrimeNumbersCollector implements Collector<Integer,
Map<Boolean, List<Integer>>,
Map<Boolean, List<Integer>>>T : 스트림 요소 형식
A : 중간 결과 누적 객체 형식
R : 최종 결과 형식
2단계 : 리듀싱 연산 구현
Collector 인터페이스에 구현된 다섯 메서드를 구현한다.
supplier
public Supplier<Map<Boolean, List<Integer>>> supplier() {
return () -> new HashMap<Boolean, List<Integer>>() {{
put(true, new ArrayList<Integer>());
put(false, new ArrayList<Integer>());
}}
}누적자로 사용할 HashMap을 만들고 true,false로 키와 빈 리스트로 초기화 했다. 수집 과정에서 소수와 비소수를 추가할 것이다.
이렇게 함으로써 언제든지 원할 때 수집 과정의 중간 결과인 지금까지 발견한 소수를 포함하는 누적자에 접근할 수 있게 된다.
3단계 : 병렬 실행할 수 있는 컬렉터 만들기(가능하다면)
병렬 수집 과정에서 두 부분 누적자를 합칠 수 있는 메서드를 만든다
public BinaryOperator<Map<Boolean, List<Integer>>> combiner() {
return (Map<Boolean, List<Integer>> map1, Map<Boolean, List<Integer>> map2) -> {
map1.get(true).addAll(map2.get(true));
map1.get(false).addAll(map2.get(false));
return map1;
}
}알고리즘 자체가 순차적이기 때문에 컬렉터를 실제 병렬로 사용할 수는 없다.
4단계 : finisher 메서드와 컬렉터의 characteristics 메서드
accumulator 형식은 컬렉터 결과 형식과 같으므로 변환 과정이 필요 없다. 따라서 항등 함수 identity를 반환하도록 finisher 메서드를 구현한다.
public Function<Map<Boolean, List<Integer>>, Map<Boolean, List<Integer>>> finisher() {
return Function.identity();
}커스텀 클래스는 CONCURRENT도 아니고 UNORDERED도 아니지만 IDENTITY_FINISH 이므로 다음처럼 characteristics메서드를 구현할 수 있다.
public Set<Characteristics> characteristics() {
return Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(IDENTITY_FINISH));
}마치며
collect는 스트림 요소를 요약 결과로 누적하는 다양한 방법을 인수로 갖는 최종 연산이다.- 스트림 요소를 하나의 값으로 리듀스하고 요약하는 컬렉터뿐 아니라 최소값, 최대값, 평균값 계산 등 다양한 컬렉터들이 정의되어 있다.
groupingBy로 스트림 요소륽 ㅡ룹화 하거나partitioningBy로 스트림 요소를 분할할 수 있다- 컬렉터는 다수준 그룹화, 분할, 리듀싱 연산에 적합하다.
Collector인터페이스 구현으로 커스텀 컬렉터를 개발할 수 있다.
