Java 8의 Stream API: 컬렉션 그룹화 및 통계를 위해 Collectors 클래스를 사용하는 방법
Java 8의 Stream API: 컬렉션의 그룹화 및 통계를 위해 Collectors 클래스를 사용하는 방법
소개:
Java 8에서는 Stream API가 도입되었습니다. 이는 Stream API를 보다 효율적으로 사용할 수 있는 함수형 프로그래밍 개념입니다. 간결하고 우아한 방식으로 수집 데이터를 처리합니다. Stream API는 컬렉션을 그룹화하고 계산하는 등 풍부한 기능을 제공합니다. 이 문서에서는 Collectors 클래스를 사용하여 이 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.
- 컬렉션 그룹
실제 개발에서는 후속 처리를 용이하게 하기 위해 특정 속성에 따라 컬렉션을 그룹화해야 하는 경우가 많습니다. Java 8에서는 Collectors 클래스의 groupBy() 메서드를 사용하여 컬렉션 그룹화를 구현할 수 있습니다.
샘플 코드는 다음과 같습니다.
class Person { private String name; private String gender; private int age; public Person(String name, String gender, int age) { this.name = name; this.gender = gender; this.age = age; } public String getName() { return name; } public String getGender() { return gender; } public int getAge() { return age; } } List<Person> persons = Arrays.asList( new Person("John", "male", 20), new Person("Jane", "female", 25), new Person("Tom", "male", 30), new Person("Emily", "female", 35) ); Map<String, List<Person>> groupedByGender = persons.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Person::getGender)); System.out.println(groupedByGender);
출력 결과는 다음과 같습니다.
{female=[Person{name='Jane', gender='female', age=25}, Person{name='Emily', gender='female', age=35}], male=[Person{name='John', gender='male', age=20}, Person{name='Tom', gender='male', age=30}]}
위 코드에서는 먼저 이름, 성별, 연령 속성이 포함된 Person 클래스를 예로 만들었습니다. 그런 다음 Person 개체의 List 컬렉션이 생성됩니다. 그런 다음 stream() 메서드를 통해 컬렉션을 스트림으로 변환합니다. 마지막으로 Collectors 클래스의 groupBy() 메소드를 사용하여 Person 객체의 성별 속성에 따라 그룹화하고 그 결과를 Map 컬렉션에 저장합니다.
- 집합 통계
실제로는 요소 수 계산, 합산, 평균 계산 등과 같이 집합의 요소 수를 계산해야 할 수도 있습니다. Java 8의 Stream API는 summingInt(), averagingInt(), counting() 및 Collectors 클래스의 기타 메소드를 사용하여 구현할 수 있는 일련의 통계 메소드를 제공합니다.
샘플 코드는 다음과 같습니다.
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5); int sum = numbers.stream().collect(Collectors.summingInt(Integer::intValue)); double average = numbers.stream().collect(Collectors.averagingInt(Integer::intValue)); long count = numbers.stream().collect(Collectors.counting()); System.out.println("Sum: " + sum); System.out.println("Average: " + average); System.out.println("Count: " + count);
출력 결과는 다음과 같습니다.
Sum: 15 Average: 3.0 Count: 5
위 코드에서는 먼저 일련의 숫자가 포함된 정수 유형의 목록을 만듭니다. 다음으로 summingInt() 메서드를 사용하여 합계를 계산하고, averagingInt() 메서드를 사용하여 평균을 계산하고, counting() 메서드를 사용하여 숫자를 계산합니다. 마지막으로 Collectors 클래스의 Collect() 메소드를 통해 결과를 얻습니다.
요약:
Java 8의 Stream API 및 Collectors 클래스를 사용하면 컬렉션에 대한 그룹화 및 통계 작업을 보다 간결하고 우아한 방식으로 수행할 수 있습니다. 이 기능은 코드의 가독성을 향상시킬 뿐만 아니라 프로그램의 유연성도 크게 향상시킵니다.
위 내용은 Java 8의 Stream API 및 Collectors 클래스의 컬렉션 그룹화 및 통계에 대한 이 기사의 소개입니다. 도움이 되길 바랍니다. 감사해요!
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Java에서 플랫폼 별 코드를 작성하는 이유에는 특정 운영 체제 기능에 대한 액세스, 특정 하드웨어와 상호 작용하고 성능 최적화가 포함됩니다. 1) JNA 또는 JNI를 사용하여 Windows 레지스트리에 액세스하십시오. 2) JNI를 통한 Linux 특이 적 하드웨어 드라이버와 상호 작용; 3) 금속을 사용하여 JNI를 통해 MacOS의 게임 성능을 최적화하십시오. 그럼에도 불구하고 플랫폼 별 코드를 작성하면 코드의 이식성에 영향을 미치고 복잡성을 높이며 잠재적으로 성능 오버 헤드 및 보안 위험을 초래할 수 있습니다.

Java는 Cloud-Native Applications, Multi-Platform 배포 및 교차 운용성을 통해 플랫폼 독립성을 더욱 향상시킬 것입니다. 1) Cloud Native Applications는 Graalvm 및 Quarkus를 사용하여 시작 속도를 높입니다. 2) Java는 임베디드 장치, 모바일 장치 및 양자 컴퓨터로 확장됩니다. 3) Graalvm을 통해 Java는 Python 및 JavaScript와 같은 언어와 완벽하게 통합되어 언어 교차 수용 가능성을 향상시킵니다.


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