[기술정리] Stream API

1. 개념

• Stream
• 데이터의 집합을 처리하는
• 추상화된 방식
• 데이터 처리 파이프라인

• 추상적 정리

2. 사용법

1. 개요

• 컬렉션
• List, Set, Map 등

• stream()
• 컬렉션에서 호출
• 데이터 흐름 생성

• 중간 연산
• map(), filter(), sorted() 등
• 지연 평가 (Lazy Evaluation)

• 최종 연산
• forEach(), collect(), count() 등
• 결과 생산

2. Stream 중간 연산

• filter()
• 조건에 맞는 데이터 필터링
• 예: 짝수만 필터링

• map()
• 데이터 변환
• 예: 숫자를 제곱

• sorted()
• 데이터 정렬
• 기본: 오름차순

• distinct()
• 중복 제거

• groupingBy()
• 주어진 조건에 따라 데이터를 그룹화
• 예: 첫 번째 글자별로 문자열 그룹화

3. Stream 최종 연산

• forEach()
• 각 요소에 대한 동작 수행
• 예: 출력, 변경

• collect()
• 스트림을 컬렉션으로 변환
• 예: List, Set

• count()
• 요소 개수 세기

• reduce()
• 요소들을 결합
• 예: 합계, 평균 등

4. 예시 코드

• count()

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class CountApp {
    public static void main(String[] args) {
        // 1. count
        List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");

        List<String> r1 = names.stream()
                .filter(name -> name.length() > 3)
                .toList();

        r1.forEach(s -> System.out.println(s));

        long r2 = names.stream()
                .filter(name -> name.length() > 3)
                .count();
        System.out.println(r2);
    }
}

• map()

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class MapApp {
    public static void main(String[] args) {
        // 2. map (가공)
        List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David");

        List<String> newNames = names.stream()
                .map(name -> name.toLowerCase())
                .filter(name -> name.length() > 3)
                .toList();

        newNames.forEach(name -> System.out.println(name));
    }
}

• reduce()

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ReduceApp {
    public static void main(String[] args) {
        // 3. reduce (조인)
        List<Integer> nums = Arrays.asList(1, 2, 3, 4);

        int sum = nums.stream()
                .mapToInt(x -> x)
                .sum();

        System.out.println("배열의 합: " + sum);

        Integer sum2 = nums.stream()
                .reduce(5, (prev, next) -> {
                    System.out.println("prev: " + prev);
                    System.out.println("next: " + next);
                    System.out.println("========");
                    return prev + next;
                });
        System.out.println(sum2);
    }
}

• sorted()

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class SortApp {
    public static void main(String[] args) {
        // 4. sort, distinct (정렬, 중복제거)
        List<Integer> nums = Arrays.asList(5, 3, 1, 2, 4, 5, 2);

        nums.stream()
                .sorted()
                .distinct()
                .forEach(integer -> System.out.println(integer));

    }
}

• groupingBy()

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class GroupApp {
    public static void main(String[] args) {
        // 5. group
        List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "anna");

        // Map<Character, List<String>>
        var groupData = names.stream()
                .map(name -> name.toUpperCase())
                .collect(Collectors.groupingBy(s -> s.charAt(0)));

        System.out.println(groupData);

        System.out.println(groupData.get('A'));
    }
}

3. 장점

• 간결함
• 선언적 프로그래밍

• 병렬 처리
• 멀티코어 CPU 활용 가능

• 가독성
• 코드 간결하고 명확

4. 단점

• 성능
• 작은 데이터에선 성능 저하 가능

• 디버깅 어려움
• 파이프라인 방식으로 흐름 추적 어려움