스트림(Stream)_최종 처리 기능

 

세 줄 요약

 

- 최종 처리 기능을 담당하는 메소드를 체이닝 패턴 마지막에 위치시켜 내부 반복을 종료한다.

- 집계 처리 메소드 중 Optional 타입을 리턴하는 메소드는 get() 메소드를 통해 그 값을 얻는다.

- collect() 메소드를 사용해서 중간 처리를 거친 요소를 컬렉션에 담을 수 있다.

 

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루핑

 

스트림에서 요소를 하나씩 반복해서 가져와 처리하는 것을 말합니다.

매개타입은 함수형 인터페이스인 Consumer이며, 해당 인터페이스에는 매개값을 처리하는 accept() 메소드가 있습니다.

 

forEach( ) / peek( )

둘 다 요소를 하나씩 반복해서 가져오는 기능을 수행합니다.

다만, peek() 메소드는 최종 처리 기능이 아니므로 스트림 메소드 체이닝 패턴에서 마지막에 위치할 수 없습니다.

 

아래 예제에서는 정수 스트림에서 짝수만 출력합니다.

 

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매칭

 

요소들이 특정 조건에 부합하는지 여부를 조사하는 최종 처리 기능입니다.

filter()와 마찬가지로 Predicate가 매개값으로 true 혹은 false를 리턴해서 넘겨줍니다.

 

allMatch( )

모든 요소가 만족하는지 여부 조사

 

 

anyMatch( )

최소한 하나의 요소가 만족하는지 여부 조사

 

 

noneMatch( )

모든 요소가 만족하지 않는지 여부 조사

 

다음 예제에서는 정수 스트림의 모든 요소가 2의 배수인지, 하나라도 3의 배수가 존재하는지, 3의 배수가 존재하지 않는지 조사합니다.

 

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기본 집계

 

스트림에서 제공하는 기본 집계 메소드는 다음과 같습니다.

리턴 타입이 Optional인 경우 get() / getAsInt() / getAsLong() / getAsDouble() 메소드를 통해 최종값을 얻습니다.

 

int[ ] arr = {1, 2, 3, 4, 5}

 

 

findFirst( )

첫 번째 요소(Optional)

// 3의 배수 첫 번째 요소 구하기
int first = Arrays.stream(arr)
                .filter(n -> n % 3 == 0)
                .findFirst
                .getAsInt();
// first = 3

 

 

max( ) / max(Comparator<T>)

최대 요소(Optional)

// 2의 배수 최대값 구하기
int max = Arrays.stream(arr)
            	.filter(n -> n % 2 == 0)
            	.max()
                .getAsInt()
// max = 4

 

 

min( ) / min(Comparator<T>)

최소 요소(Optional)

// 2의 배수 최소값 구하기
int min = Arrays.stream(arr)
            	.filter(n -> n % 2 == 0)
                .min()
                .getAsInt()
// min = 2

 

 

average( )

요소 평균(Optional)

// 2의 배수 평균 구하기
double avg = Arrays.stream(arr)
                    .filter(n -> n % 2 == 0)
                    .average()
                    .getAsDouble();
// avg = 3.0

 

 

count( )

요소 개수(long)

// 2의 배수 개수 구하기
long count = Arrays.stream(arr)
                    .filter(n -> n % 2 == 0)
                    .count();
// count = 2

 

 

sum( )

요소 총합(int / long / double)

// 2의 배수 합 구하기
long sum = Arrays.stream(arr)
                .filter(n -> n % 2 == 0)
                .sum();
// sum = 6

 

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커스텀 집계

 

기본 집계 메소드 외에도 다양한 집계 결과를 만들 수 있는 reduce() 메소드가 있습니다.

 

reduce( )

매개값으로 가지는 함수형 인터페이스 BinaryOperator는 두 개의 매개값을 받아 하나의 값을 리턴하는 apply() 메소드를 가지고 있으며, 누적 집계를 실행합니다.

 

스트림에 요소가 없는 경우 NoSuchElementException을 발생시키지만, 초기 값(identity)을 제공해 예방할 수 있습니다.

int[] arr = {3, 4, 5};

int result1 = Arrays.stream(arr)
                    .reduce(0, (a, b) -> a + b);
// result1 = 12 (만약 요소가 없다면 0 리턴)

int result2 = Arrays.stream(arr)
                    .reduce(2, (a, b) -> a * b);
// result2 = 120 (2부터 누적 곱 실햄)

 

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수집

 

collect() 메소드를 통해 중간 처리 과정이 끝난 스트림의 요소를 컬렉션에 담을 수 있습니다.

 

Student 객체를 담고있는 list

 

 

toList( )

객체 T를 List에 저장

- Java16 이전 : stream().collect(Collectors.toList());

- Java16 이후 : stream().toList();

List<String> maleList = list.stream()
                            .filter(s -> s.sex.equals("남"))
                            .map(s -> s.name)
                            .toList();
// maleList = [홍길동, 김자바]

 

 

toSet( )

객체 T를 Set에 저장

Set<String> set = list.stream()
                        .map(s -> s.name)
                        .collect(Collectors.toSet());
// set = [김자바, 홍길동, 아이유]

 

 

toMap( )

객체 T를 key : value 형태로 Map에 저장

Map<String, Integer> map = list.stream()
                            	.collect(
                                    Collectors.toMap(
                                        s -> s.name,	// key
                                        s -> s.score	// value
                                    )
                                );
// map = {김자바=95, 홍길동=92, 아이유=88}

 

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그룹핑

 

collect() 메소드는 요소의 수집 외에도 컬렉션의 요소들을 그룹핑해서 Map객체를 생성하는 기능도 제공합니다.

 

groupingBy( )

객체 T를 K로 매핑 후 K(key) : List<T>(value)의 Map 컬렉션을 생성 

// 성별을 key로 갖고 Student 객체를 value로 갖는 map 생성
Map<String, List<Student>> map = list.stream()
                                    .collect(
                                    	Collectors.groupingBy(s -> s.sex)
                                    );

List<Student> maleList = map.get("남");		// 남학생 리스트
List<Student> femaleList = map.get("여");	// 여학생 리스트

 

 

groupingBy() 메소드는 매핑 및 집계 처리를 할 수 있도록 두 번째 매개값인 Collector를 가질 수 있습니다.

두 번째 매개값으로 사용할 Collector는 다음과 같은 Collectors의 정적 메소드들을 사용해 얻습니다.

 

mapping() : 매핑
averagingDouble() : 평균값
counting() : 요소의 개수
maxBy() : 최대값
minBy() : 최소값
reducing() : 커스텀 집계값

 

// 학생들을 성별로 그룹핑하고 각각의 평균 점수를 구해서 map 생성
Map<String, Double> map = list.stream()
                                .collect(
                                    Collectors.groupingBy(
                                        s -> s.sex,	// 첫 번째 매개값
                                        Collectors.averagingDouble(s -> s.score)	// 두 번째 매개값
                                    )
                                );
// map = {남=93.5, 여=88.0}