Chapter06 스트림으로 데이터 수집

6장에 들어가며..

이번 장의 초점은 최종 연산인 collect에 맞춰져 있다.

맛보기 - 통화별로 트랜잭션을 그룹화한 코드

<명령형 프로그래밍>
Map<Currency, List<Transaction>> transactionsByCurrencies = new HashMap<>();

for(Transaction transaction : transactions) {
    Currency currency = transaction.getCurrency();
    List<Transaction> transactionsForCurrency = transactionsByCurrencies.get(currency);
    if(transactionsForCurrency == null){
        transactionsForCurrency = new ArrayList<>();
        transactionsByCurrencies.put(currency, transactionsForCurrency);
    }
    transactionsForCurrency.add(transaction);
}

->

<함수형 프로그래밍>
Map<Currency, List<Transaction>> transactionsByCurrencies =
      transactions.stream().collect(Collectors.groupingBy(Transaction::getCurrency));

collect메서드를 통해 Collector 인터페이스를 사용하는데, groupingBy를 이용해서 각 키 버킷, 키 버킷에 대응하는 요소 리스트를 값으로 포함하는 맵이 만들어지게 된다.

Collect

• 스트림에서 지원하는 메서드
• collect(리듀싱)
• collect(Collector인터페이스 사용)

Collector

• 인터페이스
• 리듀싱 연산이 수행
• 스트림의 요소를 어떤 식으로 도출할지 지정

Collectors

• 유틸리티 클래스
• 정적 팩토리 메서드
• 기능
  • 스트림 요소를 하나의 값으로 리듀스하고 요약
  • 요소 그룹화
  • 요소 분할

리듀싱과 요약

스트림.collect를 통해 스트림의 모든 항목을 하나의 결과로 합칠 수 있다.

Collectors.maxBy, minBy - 스트림 값에서 최댓값과 최솟값 검색

Comparator<Dish> dishCaloriesComparator = Comparator.comparingInt(Dish::getCalories);

Optional<Dish> mostCalorieDish =
menu.stream()
    .collect(
        Collectors.maxBy(dishCaloriesComparator)
    );

• Optional반환
• 객체의 숫자 필드의 합계나 평균 연산 ⇒ 요약 연산

요약 연산

• Collectors.summingInt, double, long
• averagingInt, double, long
• summarizingInt
  • count, sum, min, average, max
  • getter

IntSummaryStatistics menuStatistics = menu.stream()
                      .collect(
                          Collectors.summarizingInt(Dish::getCalories)
                      );

Collectors.joining - 문자열 연결

• 각 객체에 toString메서드를 호출해서 모든 문자열을 하나의 문자열로 연결해서 반환
• StringBuilder가 활용됨

Collectors.reducing - 범용 리듀싱 요약 연산

• 모든 컬렉터는 reducing 팩토리 메서드로도 정의가 가능하다. 하지만, reducing이 아닌, 다른 팩토리 메서드를 사용하는 이유는 편의성 때문이다.

<인수가 3개인 reducing>
int totalCalories = menu.stream()
            .collect(Collectors.reducing(
                0, Dish::getCalories, (i, j) -> i + j)
            );

<인수가 1개인 reducing>
Optional<Dish> mostCalorieDish = menu.stream()
                     .collect(Collectors.reducing(
                         (d1, d2) ->
                             d1.getCalories() > d2.getCalories() ? d1 : d2)
                     );

• reducing에 들어가는 인수 3개
  • seed(identity)
  • mapper(Function)
  • BinaryOperator
• reducing에 들어가는 인수 1개
  • Optional반환 → 최소 2개 이상의 값이 필요하기 때문에
  • 첫번째 스트림 요소 = seed(identity)
  • 두번째 요소부터 BinaryOperator(seed, nextStream)

collect vs reduce

collect는 위에서 설명했던 것처럼 스트림의 요소를 어떤 식으로 도출할지 지정하는 특성을 갖고 있다. 즉 도출하려는 결과를 누적하는 컨테이너를 바꾸도록 설계되어 있는 가변형 메서드인 반면에 reduce는두 값을 하나로 도출하는 불변형 연산 이라는 점에서 의미론 적인 문제가 일어난다. 또 7장에서 다루는 병렬 처리 관련해서도 문제가 발생할 수 있다.

컬렉션 프레임워크 유연성 : 같은 연산도 다양한 방식으로 수행할 수 있다.

but 위에서 말했던 collect와 reduce처럼 용도에 맞는 형식으로 최대한 구현하는 것을 권장한다.

자신의 상황에 맞는 최적의 해법 선택

위에서 말했듯 컬렉션 프레임워크의 유연성 때문에 다양한 방식으로 동일한 결과를 낼 수 있지만, 방법에 따라 성능의 차이나 가독성의 문제가 생길 수 있다. 예를들면 reduce연산을 통해 누적 값을 검색하는 것이 아니라 mapToInt를 통해 IntStream으로 변환 후 .sum을 한다면 언박싱을 할 필요가 없어지므로 성능 향상을 볼 수 있을 것이다.

Collectors.groupingBy - 그룹화

<Type 기준으로 분류>
Map<Dish.Type, List<Dish>> dishesByType = menu.stream()
                          .collect(Collectors.groupingBy(Dish::getType));

<조건 기준 분류>
public enum CaloricLevel { DIET, NORMAL, FAT }

Map<CaloricLevel, List<Dish>> dishesByCaloricLevel =
menu.stream()
    .collect(
        groupingBy( dish -> {
                if (dish.getCalories() <= 400) return CaloricLevel.DIET;
                else if (dish.getCalories() <= 700) return CaloricLevel.NORMAL;
                else return CaloricLevel.FAT;
            }));

• Dish.Type.values()을 통해 키값이 생성된다고 생각하면 되고, 이를 분류 함수(classification function)라고 부른다.
• 각 키를 기준으로 분류를 할 수 있다.
  • 위의 값들을 기준으로 좀 더 명확히 하기 위해 설명하자면
    List리스트에 있는 Dish::getType을 통해 Map<K, V>가 설정되며, K가 Dish::getType의 반환타입, V는 해당 객체 자체를 List에 담아 저장하는 것을 의미한다.

그룹화된 요소 조작

Collectors.filtering

Map<Dish.Type, List<Dish>> caloricDishesByType = 
menu.stream()
    .collect(groupingBy(Dish::getType,
        Collectors.filtering(dish -> dish.getCalories() > 500, toList())));

Collectors.mapping

Map<Dish.Type, List<Dish>> caloricDishesByType = 
menu.stream()
    .collect(groupingBy(Dish::getType, mapping(Dish:getName, toList())));

Collectors.flatMapping

Map<Dish.Type, List<Dish>> caloricDishesByType = 
menu.stream()
.collect(groupingBy(
        Dish::getType,
        flatMapping(dish -> dishTags.get(dish.getName()).stream,
        toSet())));

컬렉터 결과를 다른 형식에 적용하기

Optional같은 반환타입이 들어왔을 때 해당 값이 있다는 것을 보장한다면 고려할 수 있는 방법

.collect(groupingBy(Dish::getType, -> 분류함수
    collectingAndThen(maxBy(comparingInt(Dish::getCalories)), -> 컬렉터래핑
    Optional::Get))); -> 변환함수

컬렉션 형식을 바꾸는 방법

toCollection(HashSet::new); → TreeSet등 변환이 가능

partitioningBy - 분할

• 분할은 특수한 종류의 그룹화
• 분할은 분할 함수(partitioning function)라 불리는 프레디케이트
• 맵의 키 형식은 Boolean
• 한개의 인수를 받을 때
  • true false기준으로 구분
• 두개의 인수를 받을 때
  • 다중 맵으로 필터링할 수 있음
  • Map<Boolean, Map<Dish.Type, List<Dish>>> vegetarianDishesByType = menu.stream() .collect(partitioningBy( Dish::isVegetarian, ->true false groupingBy(Dish::getType)->Type별로 또 나눔 ));

분할의 장점

• 참, 거짓 두 가지 요소의 스트림 리스트를 모두 유지하는 것이 장점
• 때문에 분류 목록을 만들 때 활용하기 좋다

Collector 인터페이스

Collector 인터페이스는 리듀싱 연산을 어떻게 구현할지 제공하는 메서드 집합으로 구성된다.

Collector<T, A, R> 인터페이스의 시그니처

• T는 수집될 스트림 항목의 제네릭
• A는 누적자, 중간 결과를 누적하는 객체
• R은 수집 연산 결과 객체의 형식

Collector 인터페이스의 메서드

• Supplier<A> supplier()
  • 새로운 결과 컨테이너 만들기
  • 빈 누적자(seed) 인스턴스 만들기
  • ex) return () → new ArrayList();
• BiConsumer<A, T> accumulator()
  • 결과 컨테이너에 요소 추가하기
  • 리듀싱 연산을 수행하는 함수를 반환
  • n번째 요소를 탐색할 때 두 인수, 누적자와 n번째 요소를 함수에 적용한다.
  • A → 누적자 T를 A에 반영한 후 반환
  • ex) return List::add; or return (list, item) → list.add(item);
• Function<A, R> finisher()
  • 최종 변환값을 결과 컨테이너로 적용하기
  • 누적자 객체를 최종 결과로 변환
• BinaryOperator<A> combiner()
  • 두 결과 컨테이너 병합
  • 병렬 처리된 누적자를 결합하는 메서드
• SET<Characteristics> characteristics()
  • collect 메서드가 어떤 최적화(ex : 병렬화)를 이용해서 리듀싱 연산을 수행할 것인지 결정하도록 돕는 힌트
  • Characteristics은 각 특성을 담고있는 Enum 을 넣어서 힌트를 제공.
    • UNORDERED - 방문 순서나 누적 순서에 영향을 받지 않는다.
    • CONCURRENT - 다중 스레드에서 accumulator 함수를 동시에 호출할 수 있으며 병렬 리듀싱이 수행 가능하다.
    • IDENTITY_FINISH - 리듀싱 과정의 최종 결과에 누적자 객체를 바로 사용할 수 있는 것

응용하기

직접 List를 담는 ToListCollector를 구현해보자

//<version1 직접 interface 구현체 만들기>
import java.util.*;
import java.util.function.BiConsumer;
import java.util.function.BinaryOperator;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Supplier;
import java.util.stream.Collector;

public class ToListCollectorTest<T> implements Collector<T, List<T>, List<T>> {

    @Override
    public Supplier<List<T>> supplier() {
        return ArrayList::new;
    }

    @Override
    public BiConsumer<List<T>, T> accumulator() {
        return List::add;
    }

    @Override
    public BinaryOperator<List<T>> combiner() {
        return (list1, list2) -> {
            list1.addAll(list2);
            return list1;
        };
    }

    @Override
    public Function<List<T>, List<T>> finisher() {
        return Function.identity();
    }

    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        return Collections.unmodifiableSet(EnumSet.of(Characteristics.IDENTITY_FINISH, Characteristics.CONCURRENT));
    }
}

-----------------------------------------

//<version2 간단한 리듀싱은 구현체 필요없음>
List<Dish> dishes = menuStream.collect(
        ArrayList::new,
        List::add,
        List::addAll
);

6장을 마치며

• collect는 스트림의 요소를 요약 결과로 누적하는 다양한 방법을 인수로 갖는 최종 연산이다.
• Collectors라는 Collector구현체를 통해 다양한 리듀싱 연산을 손쉽게 할 수 있다.
• groupingBy, partitioningBy로 스트림의 요소를 그룹화,분할할 수 있다.
• 다수준의 그룹화, 분할, 리듀싱 연산에 특화되어있다.
• Collector 인터페이스를 직접 구현해 커스텀 컬렉터를 개발, 기존의 컬렉터를 튜닝할 수 있다.

Chapter05 스트림 활용

필터링

스트림의 요소를 선택하는 방법 필터링

스트림 인터페이스가 지원하는 filter 메서드의 필터링 방법

• Predicate
  • 불린을 반환하는 함수를 인수로 받아서 필터링할 수 있다.
    • stream().filter(Dish::isVegetarian)
    • stream().filter(menu.price > 1000)
• 고유 요소 - distinct()
  • 고유 여부는 스트림에서 만든 객체의 hashCode, equals로 결정된다.

슬라이싱

스트림의 요소를 선택하거나 스킵하는 스트림

• Predicate - java9
  • takeWhile() - false가 등장하는 시점 직전까지의 데이터를 슬라이싱
  • dropWhile() - false 요소를 발견한 값 이후 슬라이싱
• 스트림 축소
  • .limit(n) - 발견하는 요소의 개수 발견 시 종료 → 정렬되지 않은 값에도 사용하기 용이함
• 요소 건너뛰기
  • .skip(n) - 발견하는 n개의 요소 스킵

매핑

특정 객체에서 특정 데이터를 선택하는 작업

• 스트림의 각 요소에 함수 적용

    List<Menu> menu ...
  
    List<String> dishNames = menu.stream()
                                                            .map(Dish::getName)
                                                            .collect(toList());
    => Stream<Menu> -> .map(Dish::getName) -> Stream<String>

• 평면화

  • flatMap() → Stream의 객체를 감싸는 것이 아니라 객체 자체를 반환하도록 한다.

    words.stream()
          .map(word -> word.split(""))//각 단어를 개별 문자를 포함하는 배열로 변환
                                                                  //Stream<String[]> or Stream<Stream<String>>
          .map(Arrays::stream) //String[]배열을 stream으로 감싸기
          .distinct()
          .collect(toList());
          //List<Stream<String>> 반환 -> 실패
    
    words.stream()
          .map(word -> word.split(""))
          .flatMap(Arrays::stream) // flatMap을 통해 만들어진 Stream<Stream<String>>을
                                                          //Stream<String>으로 평면화
          .distinct()
          .collect(toList());

flatMap은 각 배열을 스트림이 아니라 스트림의 콘텐츠로 매핑한다.(스트림의 언박싱 개념으로 이해)

검색

• 특정 속성이 데이터 집합에 있는지 여부를 검색하는 데이터 처리 기법 반환값은 Boolean

  • allMatch - 모두만족
  • anyMatch - 하나라도만족
  • noneMatch - 모두만족x
  • findFirst
  • findAny

• 쇼트서킷

  limit, allMatch, noneMatch, findFirst, findAny등의 Stream연산은 스트림의 모든 요소를 처리하지 않고도 결과 반환이 가능하다. 이러한 연산들을 쇼트서킷 연산이라고 부른다.

요소 검색

findAny 메서드는 현재 스트림에 있는 임의의 요소를 반환한다.

Dish dish = menu.stream()
        .filter(Dish::isVegetarian)
        .findAny();
 -> 컴파일 에러 (형태 불일치 findAny() -> Optional<Dish> 반환)

쇼트서킷을 통해 결과를 바로 받았지만, 이번에는 Optional이라는 개념이 나온다.

Optional이란?

만약 List

int sum = 0;
for(int x : numbers){
        sum += x;
}

->

int sum = numbers.stream()
                                .reduce(0, (a, b) -> a + b);

List<Dish> menu = Dish.menu;
        //1, 2, 3, 4
    List<String> names = menu.stream()
            .filter(dish -> {
              System.out.println("filtering:" + dish.getName());
              return dish.getCalories() > 300;
            })
            .map(dish -> {
              System.out.println("mapping:" + dish.getName());
              return dish.getName();
            })
            .sorted()
            .limit(3)
            .collect(Collectors.toList());
    System.out.println(names);

백준 2805번 나무 자르기
https://www.acmicpc.net/problem/2805

접근 방식

나무 m미터가 필요
절단기의 높이를 이분탐색의 요소
범위가 20억 => long범위로 잡아야할듯? 마지막에 실험해보자

구현 방법

• 이분탐색을 위한 나무 요소중 max값 찾기
• 나무 윗동을 center값으로 잡고 자르기
• 잘랐을 때의 길이를 count로 체크
• count가 m보다 크다면 height 최신화
• count는 길이를 더해줘야하는데 길이의 범위가 20억이기 때문에 20억 이상이되는 수가 나올 것임. count ⇒ long선언

⇒

나무를 아껴서 가장 최소의 m만 챙겨야하기 때문에!!! 절단기 설정 높이는 높아야 하는 것
가장 높은 것을 기준으로 이분탐색

4 7
20 15 10 17

이 테스트케이스에서는 20이 가장 높다
->
이분탐색의 범위를 1 ~ 20까지로 정함
중간부터 시작해서 쭉 돌려
만약에 범위안에 갯수가 맞다면 10
틀리면 왼쪽으로 가야겠지 => 이 높이에선 최소나무길이가 안맞기때문
맞으면 오른쪽으로 가야겠지 => 가장 조금 나무를 잘라야하니까

풀이

import java.io.*;
import java.util.*;

public class p2805 {
    public static void main(String[] args) throws IOException{
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));

        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int m = Integer.parseInt(st.nextToken());

        int[] a = new int[n];
        st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int right = Integer.MIN_VALUE;
        for(int i = 0; i < n; i++){
            a[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
            right = Integer.max(right, a[i]);
        }

        int left = 1;
        long height = 0;
        while(left <= right){
            long count = 0;
            int center = (left + right) / 2;
            //나무 윗동을 center값 기준으로 자르기
            for(int i = 0; i < n;i++){
                if(a[i] >= center){
                    count += a[i] - center;
                }
            }

            if(count >= m){
                height = center;
                left = center + 1;
            }else{
                right = center -1;
            }

        }

        System.out.println(height);

    }
}

후기

전형적인 이분탐색 문제 조금만 익숙해진다면 쉬운 이분탐색은 금방 풀 수 있을 것 같다.

백준 16401 과자 나눠주기

https://www.acmicpc.net/problem/16401

접근 방식

길이를 기준으로 이분탐색, 과자의 개수에 따라서 m명의 조카에게 나눠줄 수 있는지 판단하는 것이 중요!

구현 방법

• 이분탐색을 위한 범위
• 과자를 활용할 배열

⇒

배열로 과자를 입력받은 후 받은 과자 배열의 요소를 모두 탐색 → 이분탐색의 중앙값을 기준으로 해당 과자의 갯수를 카운트하고, 카운트의 갯수와 입력받은 m의 수가 일치한다면 과자를 동일한 길이로 줄 수 있는 것이기 때문에 해당 값을 정답에 저장 → 길이가 포함된다면 이분탐색 피벗기준 우측, 포함되지않으면 피벗기준 좌측

풀이

import java.io.*;
import java.util.*;

public class p16401_2 {
    public static void main(String[] args) throws IOException{
        BufferedReader br =new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));

        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int n = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int[] a = new int[n];

        st = new StringTokenizer(br.readLine());
        for(int i = 0; i < n; i++){
            a[i] = Integer.parseInt(st.nextToken());
        }

        Arrays.sort(a);
        int maxCookieLength = 0;
        int left = 1;
        int right = a[n-1];
        while(left <= right){
            int count = 0;
            int center = (left + right) / 2;
            //m을 기준으로 몇개가 나오는지 카운트
            for(int i = 0; i <n; i++){
                count += a[i]/center;
            }

            if(count >= m){
                maxCookieLength = center;
                left = center+1;
            }else{
                right = center-1;
            }
        }

        System.out.println(maxCookieLength);

    }
}

후기

이분탐색임을 알고 시작했는데, 아직 익숙하지 않아서 접근이 어려웠다.

백준 29812 아니 이게 왜 안돼

https://www.acmicpc.net/problem/29812

접근 방식

문자열 자체를 입력받은 후 문자열의 위치를 저장하는 Queue에 담았다.

queue를 통해 각 요소를 소비하며 문자가 2개 이상일때는 그리디의 조건인 드래그 없는 문자만 삭제하는게 저렴한지, 드래그한 후에 삭제하는 것이 저렴한지 구분하며 각 에너지를 더해주고, 이후 HYU의 개수를 기준으로 H,Y,U중 수가 적은 것을 기준으로 HYU묶음 개수를 출력

묶음이 있어서 이번에 배워본 groupingBy를 활용했는데, 아마 더 상세하게 바꿀 수 있을 것 같은데 아직 많이 헷갈려서 제대로 활용은 못해봤다 아직은 사용하면서 익숙해지는데 더 힘을 써봐야겠다.

구현 방법

• 그리디 조건을 위한 문자 길이체크 count
• HYU가 아닌 인덱스 위치를 담아둔 Queue
• 각 스트림 매핑 후 H,Y,U를 담기위한 Map

⇒

Queue의 값을 계속 체크하면서 인덱스 차이가 1 이상이면 범위가 벗어난 것
벗어난 범위 기준으로 {카운트 * d(각 문자를 개별딜리트)} vs {d + m} 비교 후 저렴한 것 선택 후 energe에 합치기

→ HYU매핑은 입력받은 문자열 그대로 다시사용해서 굳이 스트림 .chars로 변환 후 각 요소의 H,Y,U를 각각 맵에 담는 형식으로 구현

기존의 문자열에 .append로 HYU를 굳이 추가했는데 이유는 stream으로 매핑할때
아래의 반례는 Map 안에 H관련한 값만 생기기 때문이였다.
1
H
1 3

풀이

package Baekjoon.silver;

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class p29812 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        int energy = 0;
        int n = Integer.parseInt(br.readLine());

        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append(br.readLine()).append("HYU");
        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int d = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int m = Integer.parseInt(st.nextToken());
        ArrayList<Map<Integer, int[]>> removeRange = new ArrayList<>();

        Queue<Integer> noHYUList = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (!isHYU(sb.charAt(i))){
                noHYUList.add(i);
            }
        }

        boolean flag;

        while(!noHYUList.isEmpty()){
            flag = false;
            final int firstIndex = noHYUList.poll();
            int prevIndex = firstIndex;
            int count = 1;

            while(!noHYUList.isEmpty()){
                int isContinuousIndex = noHYUList.peek();
                if(isContinuousIndex-prevIndex == 1){
                    prevIndex = noHYUList.poll();
                    flag = true;
                    count++;
                }else {
                    break;
                }
            }
            if(!flag || count * d < m+d){
                energy+= d*count;
            }else{
                energy += d + m;
            }
        }

        Map<Integer, List<Integer>> result = sb.toString().chars()
                .boxed()
                .filter(c -> isHYU(c))
                .collect(Collectors.groupingBy(c -> c));

        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for(int num : result.keySet()){
            min = Integer.min(result.get(num).size(), min);
        }

        sb = new StringBuilder();
        if(energy == 0){
            sb.append("Nalmeok");
        }else{
            sb.append(energy);
        }
        sb.append(System.lineSeparator());
        if(min == 1 || Integer.MAX_VALUE == min){
            sb.append("I love HanYang University");
        }else{
            sb.append(min-1);
        }
        System.out.println(sb);

    }

    static boolean isHYU(int a) {
        switch (a) {
            case 'H', 'Y', 'U':
                return true;
            default:
                return false;
        }
    }
}

package Baekjoon.silver;

import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class p29812 {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        int energy = 0;
        int n = Integer.parseInt(br.readLine());

        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append(br.readLine()).append("HYU");
        StringTokenizer st = new StringTokenizer(br.readLine());
        int d = Integer.parseInt(st.nextToken());
        int m = Integer.parseInt(st.nextToken());

        Queue<Integer> noHYUList = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (!isHYU(sb.charAt(i))) {
                noHYUList.add(i);
            }
        }

        boolean flag;

        while (!noHYUList.isEmpty()) {
            flag = false;
            final int firstIndex = noHYUList.poll();
            int prevIndex = firstIndex;
            int count = 1;

            while (!noHYUList.isEmpty()) {
                int isContinuousIndex = noHYUList.peek();
                if (isContinuousIndex - prevIndex == 1) {
                    prevIndex = noHYUList.poll();
                    flag = true;
                    count++;
                } else {
                    break;
                }
            }
            if (!flag || count * d < m + d) {
                energy += d * count;
            } else {
                energy += d + m;
            }
        }

        Map<HYU, Long> result = sb.toString().chars()
                .filter(c -> isHYU(c))
                .boxed()
                .collect(Collectors.groupingBy((Integer c) -> HYU.valueOf(changeHYU(c)), Collectors.counting()));

        int min = Integer.MAX_VALUE;
        for (Object num : result.keySet()) {
            min = Integer.min(Math.toIntExact(result.get(num)), min);
        }

        sb = new StringBuilder();
        if (energy == 0) {
            sb.append("Nalmeok");
        } else {
            sb.append(energy);
        }
        sb.append(System.lineSeparator());
        if (min == 1 || Integer.MAX_VALUE == min) {
            sb.append("I love HanYang University");
        } else {
            sb.append(min - 1);
        }
        System.out.println(sb);

    }

    static boolean isHYU(int a) {
        switch (a) {
            case 'H', 'Y', 'U':
                return true;
            default:
                return false;
        }
    }

    static String changeHYU(int c) {
        return String.valueOf((char) c);
    }

    private enum HYU {
        H,
        Y,
        U
    }
}

후기

스트림 없이 하면 참 쉽겠지만… 언젠가는 잘 써보고싶어서 계속 활용하면서 일단 익숙해져야할것같다.. 이번에는 스트림을 리팩토링 후에 성능이 더 느려졌는데 아마 boxing하는 비용이 더 많아지고, 중간에 changeHYU를 통해 계속 값을 더해줘서 그럴 것 같았다.

백준 11559 Puyo Puyo

https://www.acmicpc.net/problem/11559

Comment
기본적인 탐색 + 구현 시뮬레이션 문제
확실히 구현이 들어가니까 실수하는게 생기고 실수했을 때 원인찾기가 어렵다. 지금은 디버깅으로 가능하지만 코테에서는 신경을 많이 써서 해야할 듯?

Hint

• 기본적인 BFS이동을 담을 movePoint
• 방문체크 visited
• 게임판 puyoMap
• 연쇄횟수
• 매 라운드가 있어야하기에 puyoClear(boolean)
• 연쇄가 발생했을 때 뿌요를 지울 ArrayList

아직 깔끔하게 구현은 못하겠지만 어느걸 써야할지는 계속 생각하며 풀어야 함

Solution
1. 탐색하고 탐색된 좌표 저장
2. 탐색된 좌표가 4개 이상일 때 puyoClear = true, 실제로 지울 clearPuyoMap List에 추가
3. clearPuyoMap 기반으로 뿌요들을 아래로 내려줌
4. 한번 지워진 상태(puyoClear == true)라면 1~3 반복

큰 흐름은 위의 순서로 진행된다.
값 초기화 잘 신경써서 해주면 크게 어렵지는 않다.

https://www.acmicpc.net/problem/2310

2310번 어드벤처 게임

Comment
문제 이해하는데 한참 걸렸던 문제 생각보다 구현은 엄청 어렵지는 않았다.
문제 이해를 돕자면 각 줄이 1, 2, 3, 4번 방으로 쭉 나열되는 것이고, E,L,T의 상태를 가진 방 으로 생각하면 편할 것 같다.
다들 쉽게 이해하겠지만 저는 좀 힘들었습니다..

Hint

• 기본적인 방의 번호와 상태를 담은 mapList
• 방문을 확인할 배열 visited
• n번방에 도달했는지 확인하는 success

Solution
문제 이해하기까지도 오래 걸리고, 아직 문해력이 부족한건지 모호했던 부분이 많았던 문제 그래도 직접 해결해서 뿌듯하다

Chapter07 함께 모으기

코드와 모델을 밀접하게 연관 시키는 것은 코드에 의미를 부여하고 모델을 적절하게 한다.

• 에릭 에반스 -

마틴 파울러의 객체 지향 설계 세가지 관점

UML Distilled 2판을 통해서 객체 지향 설계에 존재하는 세가지 관점에 관해 설명한다.

• 개념 관점(Conceptual Perspective)
• 명세 관점(Specification Perspective)
• 구현 관점(Implementation Perspective)

개념 관점

설계는 도메인 안에 존재하는 개념과 개념들 사이의 관계를 표현한다. 소프트웨어는 도메인에 존재하는 문제를 해결하기 위해 개발되는데, 이 관점이 사용자가 도메인을 바라보는 관점을 반영한다. 때문에 사용자에 필요한 소프트웨어를 만들기 위해서는 실제 도메인의 규칙과 제약을 최대한 유사하게 반영해야 한다.

명세 관점

사용자의 영역인 도메인을 벗어나 개발자의 영역인 소프트웨어로 초점이 옮겨진다.
명세 관점은 도메인의 개념이 아니라 실제 소프트웨어 안의 객체들의 책임에 초점을 맞춘다. 즉 객체의 인터페이스를 바라보게 된다.

명세 관점은 즉, 프로그래머가 객체가 협력을 위해 ‘무엇’을 할 수 있는가에 초점을 맞춘다.

인터페이스와 구현을 분리하는 것이 훌륭한 객체 지향 설계를 낳는 가장 기본적인 원칙이다.
이 것이 설계의 관점에서는 명세 관점과 구현 관점을 분리하는 것이다.

구현 관점

프로그래머인 우리에게 가장 익숙한 관점으로, 실제 작업을 수행하는 코드와 연관되어 있다.
객체의 책임을 ‘어떻게’ 수행할 것인가 에 초점을 맞추며 인터페이스를 구현하는 데 필요한 속성과 메서드를 클래스에 추가한다.

세 가지 관점의 융합설계

이 세 관점을 통해 개념 → 명세 → 구현 관점 순으로 소프트웨어를 개발하는 것처럼 오해할 수 있는데, 동일한 클래스를 세 가지 다른 방향에서 바라보며 설계하는 것을 의미한다.

클래스는 세 가지 관점이라는 안경을 통해 설계와 관련된 다양한 측면을 드러낼 수 있다. 클래스가 은유하는 개념은 도메인, 공용 인터페이스는 명세, 속성과 메서드는 구현 등과 같이 각각 관점을 반영한다.

이 관점에 맞게 세 가지 관점을 쉽게 식별할 수 있도록 깔끔하게 분리하는 것이 좋은 객체지향 설계를 했다고 볼 수 있다.

커피 전문점 도메인

커피 전문점 예제를 통해 어떤 형식으로 설계하고 구현해나갈지 살펴보기

커피 전문점 세상

커피 전문점을 구성하는 요소들에 관해 생각해보자. 객체 지향 패러다임의 가장 중요한 도구는 객체이므로 커피 전문점을 객체들로 구성된 작은 세상으로 쪼개본다면, 메뉴판, 메뉴판에 있는 커피메뉴가 있을 때 메뉴판 안에 네 개의 메뉴 항목으로 구성돼 있는데 메뉴 항목들 역시 객체로 볼 수 있다. 따라서 메뉴판은 네 개의 메뉴 항목 객체들을 포함하는 객체라고 볼 수 있다. 이를 토대로 도메인 모델을 만들어보자

도메인 모델 설계 과정

객체들 간의 관계를 상태와 무관하게 동일한 행동을 하는 객체를 동일한 타입으로 분류

→ 손님 = {손님}
바리스타 = {바리스타}
메뉴판 = {메뉴판}
메뉴 항목 = {카라멜 마키아또, 아메리카노, 카푸치노, 에스프레소}

타입 간의 관계 확인

메뉴판 → 메뉴 항목 은 하나의 단위로 움직이기 때문에 메뉴 항목은 메뉴판 객체에 포함(Containment) 되어있다. 합성(Composition) 으로도 부른다.

바리스타 → 커피

!바리스타와 메뉴판이나 메뉴 항목과 포함 관계가 아닌 것을 유의해야 한다.

최종적으로 이렇게 관계 형성까지 마무리가 되면 이것이 도메인 모델이 된다. ⇒ 개념 관점 설계

주의해야 할 점으로는, 실제 도메인 모델을 작성하는 단계에서 어떤 관계가 포함이고 어떤 관계가 연관인지 보다 어떤 타입이 도메인을 구성하는지 파악하는 것이 제대로 도메인을 이해하는 것이다.

설계하고 구현하기

협력 찾기(명세 관점 설계)

협력을 잘 설계하는 것은 메시지가 객체를 선택해야한다.

1. 시스템💬 : 커피 주문(아메리카노) → 손님
2. 손님💬 : 메뉴 항목을 찾아라(아메리카노) → 메뉴판
3. 메뉴판☕(아메리카노) : → 손님 (메시지x)
4. 손님💬 : 커피를 제조해라(아메리카노) → 바리스타
5. 바리스타💬 : 커피 생성하라(아메리카노) → 커피
6. 커피☕(아메리카노) : 생성완료 → 바리스타 (메시지x)
7. 커피☕(아메리카노) : 커피 제조완료 → 손님(메시지x)

형태로 메시지가 전달되는 객체의 인터페이스가 만들어진다. 객체가 수신한 메시지가 객체의 인터페이스를 결정하는데, 이렇게 협력을 통해 각 객체가 메시지를 주고받는 것을 객체의 인터페이스 라고 한다. 객체의 인터페이스를 통해 명세 관점 설계를 한다.

이를 토대로 만들어진 인터페이스

class Customer {
        public void order(String menuName){}
}

class MenuItem {
}

class Menu {
        public MenyItem choose(String name){}
}

class Barista {
        public Coffee makeCoffee(MenuItem menuItem) {}
}

class Coffee {
        public Coffee(MenuItem menuItem) {}
}

구현하기

각 클래스의 인터페이스를 식별했으므로 오퍼레이션을 수행하는 방법을 메서드로 구현하는 것을 예시로 들자면

class Customer{
        public void order(String menuName, Menu menu, Barista barista){
                MenuItem menuItem = menu.choose(menuName);
                Coffee coffee = barista.makeCoffee(menuItem);
                ...
        }
}

다음과 같이 실제 메시지를 객체전달을 하기 위해 메시지에 객체를 넣어서 참조 문제를 해결하기도 하고, 내부 구현 또한 각 객체에 맞게 구현한다.

결국 구현은 설계와 다를 수밖에 없다. 이를 생각해서 협력을 구상할 때 너무 오랜 시간 쏟는 것이 아니라 코드를 구현 후에 설계가 구현 가능한지, 이상이 없는지 등 확인해봐야 할 것이다.

코드와 세 가지 관점

코드는 세 가지 관점을 모두 제공해야 한다.

• 개념 관점 : Customer, Menu, MenuItem, Barista, Coffee 클래스
• 명세 관점 : public 메서드(메시지, 협력이 가능한 공용 인터페이스)
• 구현 관점 : 클래스 내부의 메서드나 속성 등

개념 관점을 잘 지켜야 직관적으로 어느 로직이 어느 곳에 들어갈지 파악이 쉽고, 명세 관점을 잘 지켜야 변화에 안정적인 설계가 될 수 있고, 구현 관점을 잘 지켜야 외부의 클래스가 알지 못하게 각 객체 내부에서 요구사항이 변경되어도 잘 돌아갈 수 있는 객체 지향 설계가 될 수 있을 것이다.

도메인 개념을 참조하는 이유

도메인 개념을 잘 지켜야 도메인에 대한 지식을 기반으로 코드의 구조와 의미를 쉽게 유추할 수 있기에 유지보수성에 큰 영향을 끼친다.

인터페이스와 구현을 분리하라

명세 관점과 구현 관점이 섞이면 좋은 코드가 아니다.

명세 관점 → 인터페이스

구현 관점 → 내부 구현

명세 관점인 인터페이스를 통해 내부 구현을 숨기고, 구현 관점을 통해 구현하라.

12755번 수면 장애

https://www.acmicpc.net/problem/12755

Comment
진짜 처음엔 별거 없을거라 생각했는데 생각보다 난이도가 높았던 문제
좀 애먹으면서 문제를 풀었던 것 같다. 메모리 제한이 생각보다 너무 컸고, 정답숫자 위치에서 인덱스 범위 잡는 것에 대한 고민...

hint
for문의 범위는 상관없고 번호와 길이를 따로 저장해서 확인하면 좀 편하다.

Solution
temp 인트를 선언해서 길이를 계속 저장해준다! 길이 저장 후 length가 n과 같거나 커졌을 때 for문을 탈출, 해당 i의 값이 n의 범위에 걸친 i이고, for문의 증강연산으로 인해 i-1이 정답번호이다. 여기서 값 추출은 length-n을 통해 0 ~ i.length()-1 까지 위치를 잡아서 출력하는데, 인덱스를 통해 출력하기 때문에 StringBuilder를 만들어서 reverse메서드로 먼저 뒤집어줬다.

솔직히 깔끔하지는 못한 코드지만 그래도 어떻게든 해결했단 것에 만족..!

Chapter04 스트림 소개

컬렉션의 역할

컬렉션은 자바에서 빠져서는 안되는 데이터를 그룹화하는 도구다.

모든 자바 애플리케이션에서 만들고 처리하고 있는 컬렉션이지만, 이 컬렉션에서 지원해주는 연산을 지원하지않는다.

때문에 우리가 해당 연산을 처리할 때 데이터를 처리하는 코드를 구현하는데, 해당 구현 방식이 다른 개발자가 봤을 때 명시적이지 않아 명확하지 않을 수 있다. 또 많은 요소를 포함하는 컬렉션은 처리 성능을 높이려면 병렬처리가 불가피한데, 병렬 처리 코드는 어렵다.

헛둘님

스트림이란 무엇인가

스트림은 자바 8 API에 추가된 기능이다.

스트림 API의 장점

• 컬렉션 데이터 반복을 편리하게 처리할 수 있다.
• 데이터를 멀티스레드를 활용하지 않아도 투명하게 병렬로 처리할 수 있다.
• 선언형으로 코드를 구현할 수 있다.
  • 루프와 if조건문 등의 블록 구현이 필요없음
• 여러 빌딩 블록 연산을 연결해서 복잡한 데이터 처리 파이프라인을 만들 수 있다.
• 선언형과, 블록연산을 파이프라인으로 연결하기 때문에 가독성과 명확성이 유지된다.

gpt답변

자바 8의 스트림API의 특징

• 선언형 : 더 간결하고 가독성이 좋아진다.
• 조립할 수 있음 : 유연성이 좋아진다.
• 병렬화 : 성능이 좋아진다.

스트림 시작하기

자바 8부터 Collections에서 스트림을 반환하는 stream() 메서드가 추가되었다.

스트림을 정의하자면 데이터 처리 연산을 지원하도록 소스에서 추출된 연속된 요소 이다.

• 연속된 요소 : 특정 요소 형식으로 이루어진 연속된 값 집합의 인터페이스를 제공한다.
  • 컬렉션의 주제는 데이터 스트림의 주제는 계산 이다.
• 소스 : 스트림은 컬렉션, 배열 등의 자원 데이터 제공 소스를 소비할 뿐이다. 소스를 그대로 사용하기 때문에 정렬된 컬렉션으로 스트림을 생성하면 정렬이 그대로 유지된다.
• 데이터 처리 연산 : 데이터베이스와 비슷한 연산을 지원한다. filter, map, reduce, find, match, sort… 등으로 데이터를 조작할 수 있는 연산을 지원한다.
• 파이프라이닝(Pipelining) : 스트림 연산 대부분은 파이프라인을 구성할 수 있도록 스트림 자신을 반환한다.
  • 게으름, 쇼트서킷 등과 같은 최적화도 얻을 수 있다.(5장 설명)
  • 연산 파이프라인은 데이터 소스에 적용하는 데이터베이스 질의와 비슷하다.
• 내부 반복 : 반복자를 이용해서 명시적으로 반복하는 컬렉션과 달리 스트림은 내부 반복을 지원한다.

스트림의 특징을 예제에 적용

import static java.util.stream.Collectors.toList;
public static List<String> getLowCaloricDishesNamesInJava8(List<Dish> dishes) {
    return dishes.stream() // 메뉴(요리 리스트)에서 스트림을 획득
                // 파이프라인 연산 시작
        .filter(d -> d.getCalories() < 400) // 1. 고칼로리 요리를 필터링으로 제외
        .sorted(comparing(Dish::getCalories)) // 2. 요리명 추출
        .map(Dish::getName) // 3. 선착순 세개만 선택
        .collect(toList()); // 4. 을 통해 나온 결과를 다른 리스트로 저장
  }

!!
.collect(toList()) -> add, remove 가능
.collect(Collectors.toUnmodfiableList()) -> 자바10
.toList() -> 자바16

불변 리스트, 변환가능한 리스트
List <- new ArrayList 변환가능
List.of() Arrays.asList() -> 불변리스트 set가능
toUnmodfiableList -> 불변리스트지만 List.of와 다름

• 데이터 소스 : 요리 리스트 → 연속된 요소를 스트림에 제공
• filter, sorted, map, collect : 데이터 처리 연산 - collect()를 제외한 연산은 파이프라인을 형성할 수 있도록 스트림을 반환
  • filter : 람다를 인수로 스트림에서 특정 요소를 제외시킨다.
  • map : 람다를 이용해서 한 요소를 다른 요소로 변환하거나 정보를 추출
  • limit : 정해진 개수 이상의 요소가 스트림에 저장되지 못하게 크기를 축소
  • collect : 스트림을 다른 형식으로 변환한다. toList()는 스트림을 리스트로 변환

스트림과 컬렉션

컬렉션과 스트림은 모두 연속된 요소 형식의 값을 저장하는 자료구조의 인터페이스를 제공한다.

여기서 연속된 이라는 표현은 순차적으로 값에 접근한다는 것을 의미한다.

이 둘은 연속된 값을 접근해서 처리하는 방식인데 무엇이 다른가? 했을 때

데이터를 언제 계산하느냐가 컬렉션과 스트림의 가장 큰 차이라고 꼽을 수 있다.

스트림 vs 컬렉션

• 스트림
  • 요청할 때만 요소를 계산하는 고정된 자료구조
  • 적극적 생성 : 모든 값을 계산할 때까지 기다림
  • 내부 반복(internal iteration)
• 컬렉션
  • 모든 요소는 컬렉션에 추가하기 전에 계산되어야 한다.
  • 게으른(Laziness) 생성 : 필요할 때만 값을 계산
  • 외부 반복(external iteration)

딱 한 번만 탐색할 수 있다.

Iterator와 동일하게 한번만 사용되고 버려진다. 재탐색을 위해서는 초기 데이터 소스에서 새로운 스트림을 만들어야 함

List<String> title = Arrays.asList("Java8", "In", "Action");
Stream<String> s = title.stream();
s.forEach(System.out::println);
s.forEach(System.out::println); -> IllegalStateException 발생!

외부 반복 보다 내부 반복이 좋다

명시적으로 처리 된 컬렉션 목록을 가져와서 처리하고, 처리한 컬렉션을 다시 다른 컬렉션에 담아서 처리하고… 방식이 상당히 번거롭다.

작업을 실행할 때 명시적으로 값 처리를 바로 바로 담아서 넣어줄 수 있고, 값을 처리할 때 명시적으로 어떤 일을 행하는지 볼 수 있다.

또 병렬처리를 관리하는 부분에서 좋다.

예시 ) 외부 반복 vs 내부 반복

<외부 반복>
List<String> highCaloricDishes = new ArrayList<>();
Iterator<String> iterator = menu.iterator();
while(iterator.hasNext()){
        Dish dish = iterator.next();
        if(dish.getCalories() > 300){
                highCaloricDishes.add(d.getName());
        }
}

->

<내부 반복>
List<String> highCaloricDish = menu.stream()
        .filter(dish -> dish.getCalories() > 300)
        .map(Dish::getName)
        .collect(toList());

스트림 연산

이제 스트림의 연산 방식을 예시와 함께 명칭으로 구분을 해보자.

public static List<String> getLowCaloricDishesNamesInJava8(List<Dish> dishes) {
    return dishes.stream() // 요리 리스트에서 스트림 얻기
        .filter(d -> d.getCalories() < 400) // 중간 연산
        .sorted(comparing(Dish::getCalories)) // 중간 연산
        .map(Dish::getName) // 중간 연산
        .collect(toList()); // 최종 연산
  }

• 중간 연산
  • 단말 연산을 스트림 파이프라인에 실행하기 전까지는 아무 연산도 수행하지 않는다는 것, 즉 게으르다 중간 연산을 합친 다음에 합쳐진 중간 연산 결과를 기반으로 최종 연산으로 한번에 처리하기 때문이다.
  • 쇼트서킷 기법을 통해 limit연산을 통해 갯수제한이 가능하다
  • 루프 퓨전 : 서로 다른 연산들을 한 과정으로 병합시키기도 한다.
• 최종 연산
  • 중간 연산을 다 마친 후에 나온 결과를 최종 처리하는 연산이다.

스트림 이용하기

스트림은 세 가지 방법으로 요약할 수 있다.

• 질의를 수행할 데이터 소스
• 스트림 파이프라인을 구성할 중간 연산 연결
• 스트림 파이프라인을 실행하고 결과를 만들 최종 연산

중간 연산 종류

• filter : Predicate
• map : Function
• limit : 개수제한
• sorted : 정렬
• distinct : 중복 제거

최종 연산 종류

• forEach : 각 요소를 소비하면서 람다 적용
• count : 스트림의 요소 개수 반환
• collect : 스트림을 리듀스해서 컬렉션을 만든다.