min, max, minBy, maxBy
위 메서드들은 전부 reduce 특화 함수다.
reduce를 이용해 메서드를 정의한다.
minBy, maxBy 의 경우 배열에 요소에 추가로 적용할 메서드를 인자로 받아 원하는 값으로 비교할 수 있게 해 추상화 수준을 높힌 메서다.
/*
* reduce 특화 함수
*/
static <T> T min(List<T> list, Comparator<T> comparator) {
return reduce(list, BinaryOperator.minBy(comparator));
}
static <T> T max(List<T> list, Comparator<T> comparator) {
return reduce(list, BinaryOperator.maxBy(comparator));
}
//주어진 조건으로 검사한 결과로 최대 최소 값을 판단한다.
static <T,R> T minBy(List<T> list,Comparator<R> comparator ,Function<T, R> mapper) {
return reduce(list, (a,b)-> comparator.compare(mapper.apply(a), mapper.apply(b)) > 0 ? b:a);
}
static <T,R> T maxBy(List<T> list,Comparator<R> comparator ,Function<T, R> mapper) {
return minBy(list,comparator.reversed(),mapper);
}
/*Stream 클래스 메서드*/
/*
* reduce 특화 함수
*/
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator) {
return reduce(BinaryOperator.<T>minBy(comparator));
}
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator) {
return reduce(BinaryOperator.<T>maxBy(comparator));
}
//주어진 조건으로 검사한 결과로 최대 최소 값을 판단한다.
<R> Optional<T> minBy(Comparator<? super R> comparator ,Function<T, R> mapper) {
return reduce( (a,b)-> comparator.compare(mapper.apply(a), mapper.apply(b)) > 0 ? b:a);
}
<R> Optional<T> maxBy(Comparator<? super R> comparator ,Function<T, R> mapper) {
return minBy(comparator.reversed(),mapper);
} System.out.println("min, max, minBy, maxBy 테스트");
System.out.println("나이 "+min(users, (u1,u2)->Integer.compare(u1.age,u2.age)));
System.out.println("나이 "+max(users, (u1,u2)->Integer.compare(u1.age,u2.age)));
System.out.println("이름 "+min(users, (u1,u2)-> u1.name.compareTo(u2.name) ));
System.out.println("이름 "+max(users, (u1,u2)-> u1.name.compareTo(u2.name) ));
System.out.println("나이 "+minBy(users, Integer::compare, u->u.age));
System.out.println("나이 "+maxBy(users, Integer::compare, u->u.age));
System.out.println(
Stream.stream(users)
.map(u->u.age)
.max(Integer::compare));
System.out.println(
Stream.stream(users)
.minBy(Long::compare,u->u.id));min, max, minBy, maxBy 테스트
나이 [id=80, name=MP, age=23]
나이 [id=10, name=ID, age=36]
이름 [id=20, name=BJ, age=32]
이름 [id=40, name=PJ, age=27]
나이 [id=80, name=MP, age=23]
나이 [id=10, name=ID, age=36]
Optional[36]
Optional[[id=10, name=ID, age=36]
]정적으로 타입을 체크하는 자바는 모든 경우의 수를 고려해서 내부적으로 max, min을 판단할 수가 없다.
따라서 클라이언트에게 비교기준과 판단을 위임하는 식으로 처리한다.
이러한 구조는 폭넓게 해석하면 템플릿 메서드 패턴을 적용했다고 볼 수 있다.
다른 방법
static class User implements Comparable<User>{
final Long id;
final String name;
final Integer age;
public User(Long id, String name, Integer age) {
this.id = id;
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return "[id=" + id + ", name=" + name + ", age=" + age + "]\n";
}
@Override
public int compareTo(User o) {
return Long.compare(this.id, o.id);
}
}들어오는 모든 타입 모두 Comparable 인터페이스를 구현하도록 하면 된다.
static <T extends Comparable<T>> T min(List<T> list) {
return reduce(list, (a,b)->a.compareTo(b)<=0 ? a : b );
}
static <T extends Comparable<T>> T max(List<T> list) {
return reduce(list, (a,b)->a.compareTo(b)>0 ? a : b );
}단점으로 정렬 조건을 바꿀 수가 없다. compareTo()를 수정하면 된다고 생각할지 모르지만, 그렇다면 다른 모든 User 클래스 사용하는 곳에 영향을 미친다.
추가로 Stream 클래스에 적용 시 Comparable 구현 여부를 알 수 없어 적용이 힘들다.
위와 같이 제한된 지네릭 클래스로 만들면, 스트림을 생성하려면 반드시 Comparator를 구현해야한다는 제약이 생긴다. Comparator가 필요가 없어도 강제하게 된다.
종합해보면 깔끔하게 알고리즘 일부를 외부로 위임하는 템플릿 메서드 패턴을 따르는게 좋다.
전체 코드
package javabasic.stream;
import java.lang.reflect.Field;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.function.*;
import java.util.stream.IntStream;
public class FuncEx01 {
static class User implements Comparable<User>{
final Long id;
final String name;
final Integer age;
public User(Long id, String name, Integer age) {
this.id = id;
this.name = name;
this.age = age;
}
@Override
public String toString() {
return "[id=" + id + ", name=" + name + ", age=" + age + "]\n";
}
@Override
public int compareTo(User o) {
return Integer.compare(this.age, o.age);
}
}
static List<User> getUsers(){
return Arrays.asList(
new User(10L, "ID", 36),
new User(20L, "BJ", 32),
new User(30L, "JM", 32),
new User(40L, "PJ", 27),
new User(50L, "HA", 25),
new User(60L, "JE", 26),
new User(70L, "JI", 31),
new User(80L, "MP", 23)
);
}
public static void main(String[] args) {
List<User> users = getUsers();
/*
System.out.println("filter = "+
filter(users,user->user.age>30)+"\n"
+users);
System.out.println("map = "+
map(users, user->user.id));
each(Arrays.asList(1,2,3,4,5),System.out::print);
System.out.println();
System.out.println("reduce = "+
reduce(Arrays.asList(1,2,3,4,5), (a,b)->a+b, Integer.valueOf(0)));
System.out.println("reduce = "+
reduce(Arrays.asList(1,2,3,4,5), (a,b)->a+b));
System.out.println("reduce = "+
reduce(Arrays.asList(1), (a,b)->a+b, Integer.valueOf(0)));
System.out.println("reduce = "+
reduce(Arrays.asList(1), (a,b)->a+b));
List<String> result = Stream.stream(users)
.filter(user->user.age > 30)
.map(user->user.name)
.toList();
System.out.println(result);
//메서드 체이닝 방식과 차이 비교
System.out.println("default = "+
reduce(
map(
filter(users,user->user.age>30)
, user->user.age)
, (a,b)->a+b));
//기존은 안쪽에서부터 밖으로 나온다. 중첩구조가 심해질 수록 가독성이 안좋아진다.
//스트림을 통한 메서드 체이닝 방식은 순차적으로 적용된다.
System.out.println("stream = " +
Stream.stream(users)
.filter(user->user.age > 30)
.map(user->user.age)
.reduce(Integer::sum)
// .reduce((a,b)->a+b)
);
*/
/*
//find, findIndex 실습
System.out.println(find(users, user->user.age<32));
System.out.println(find(users, user->user.age>55));
System.out.println(findIndex(users, user->user.age<32));
System.out.println(findIndex(users, user->user.age>55));
System.out.println(Stream.stream(users).find(user->user.age<32));
System.out.println(Stream.stream(users).find(user->user.age>55));
System.out.println(Stream.stream(users).findIndex( user->user.age<32));
System.out.println(Stream.stream(users).findIndex( user->user.age>55));
System.out.println("every , find 테스트");
System.out.println(some(users, u->u.age>30));
System.out.println(some(users, u->u.age>50));
System.out.println(every(users, u->u.age>30));
System.out.println(every(users, u->u.age>10));
System.out.println(Stream.stream(users).some(u->u.age>30));
System.out.println(Stream.stream(users).some(u->u.age>50));
System.out.println(Stream.stream(users).every(u->u.age>30));
System.out.println(Stream.stream(users).every(u->u.age>10));
System.out.println("pluck 테스트");
System.out.println(pluck(users, "age",Integer.class));
//타입불일치
System.out.println(pluck(users, "age",String.class));
System.out.println(Stream.stream(users).pluck("age",Integer.class));
//타입불일치
System.out.println(Stream.stream(users).pluck("age",String.class));
System.out.println("reject 테스트");
System.out.println(reject(users,u->u.age>30));
System.out.println(Stream.stream(users).reject(u->u.age>30).toList());
*/
System.out.println("min, max, minBy, maxBy 테스트");
System.out.println("나이 "+min(users, (u1,u2)->Integer.compare(u1.age,u2.age)));
System.out.println("나이 "+max(users, (u1,u2)->Integer.compare(u1.age,u2.age)));
System.out.println("이름 "+min(users, (u1,u2)-> u1.name.compareTo(u2.name) ));
System.out.println("이름 "+max(users, (u1,u2)-> u1.name.compareTo(u2.name) ));
System.out.println("나이 "+minBy(users, Integer::compare, u->u.age));
System.out.println("나이 "+maxBy(users, Integer::compare, u->u.age));
System.out.println(
Stream.stream(users)
.map(u->u.age)
.max(Integer::compare));
System.out.println(
Stream.stream(users)
.minBy(Long::compare,u->u.id));
}
/*
* filter는 처리 결과가 입력 결과와 타입은 같다.
* 길이는 같거나, 작을 수 밖에 없다.
*/
static <T> List<T> filter(List<T> list, Predicate<T> predi) {
//함수형 프로그래밍은 원본 데이터를 수정하지 않는다. 새로운 데이터를 리턴하여
//부수효과를 극단적으로 배제한다.
ArrayList<T> newList = new ArrayList<>();
each(list,data->{
if(predi.test(data))
newList.add(data);
});
return newList;
}
/*
* filter 정반대, 주어진 조건에 해당하지 않은 값만 걸러낸다.
*/
static <T> List<T> reject(List<T> list, Predicate<T> predi){
return filter(list, predi.negate());
}
/*
* map은 처리 결과가 입력 결과와 타입은 같거나 다르다.
* 길이는 항상 같다.
*/
static <T,R> List<R> map(List<T> list, Function<T, R> mapper){
ArrayList<R> newList = new ArrayList<>();
each(list, data->newList.add(mapper.apply(data)));
return newList;
}
/*
* 반복문을 중복을 대체할 함수
*/
static <T> List<T> each(List<T> list, Consumer<T> iter){
for(T data : list)
iter.accept(data);
return list;
}
/*
* 자바는 스트림 안에서 외부 변수를 참조하면 그 변수는 final 속성이 된다.
* 따라서 갱신하면서 누산을 하지 못해, 간접적으로 값을 수정해야 한다.
*/
static <T> T reduce(List<T> list, BinaryOperator<T> reducer ,T memo) {
//간소화된 유효성 검사, 본질을 흐리지 않는 선에서 간략화
if(memo == null ) return reduce(list.subList(1, list.size()), reducer, list.get(0));
if(list.size() < 2) return list.get(0);
HashMap<Class<?>, T> map = new HashMap<>();
map.put(memo.getClass(), memo);
each(list, data->map.compute(memo.getClass(), (k,v)->reducer.apply(v, data)));
return map.get(memo.getClass());
}
/*
* 자바는 람다에서 사용하는 변수는 final 속성을 띄기 때문에 memo 값 처리가 애매해진다.
* 삼항연산자 등 별도 처리하기보다 오버로딩으로 처리했다.
*/
static <T> T reduce(List<T> list, BinaryOperator<T> reducer) {
if(list.size() < 2) return list.get(0);
return reduce(list.subList(1, list.size()), reducer, list.get(0));
}
/*
* null 값을 간접적으로 다루기 위한 래퍼클래스 사용
*/
static <T> Optional<T> find(List<T> list, Predicate<T> predi) {
for(int i=0;i<list.size();i++) {
T value = list.get(i);
if(predi.test(value)) return Optional.of(value);
}
return Optional.empty();//편의상 null리턴
}
static <T> Integer findIndex(List<T> list, Predicate<T> predi) {
for(int i=0;i<list.size();i++) {
if(predi.test(list.get(i))) return i;
}
return -1;
}
static <T> Boolean some(List<T> list, Predicate<T> predi) {
return findIndex(list, predi) != -1;
}
static <T> Boolean every(List<T> list, Predicate<T> predi) {
return findIndex(list, predi.negate()) == -1;
}
static <T> Boolean contains(List<T> list, T data){
return findIndex(list, val-> Objects.equals(val, data) ) != -1 ;
}
static <T,R> List<R> pluck(List<T> list, String key,Class<R> typeToken){
List<R> result = map(list, val-> pluckHelper(val, key, typeToken));
return some(result, Objects::isNull).booleanValue() ? Collections.emptyList() :result;
}
//런타임 시 타입이 확정되는 경우 어쩔 수 없이 Object를 리턴해야 한다.
static <T,R> R pluckHelper(T val,String key,Class<R> typeToken) {
try {
Field field = val.getClass().getDeclaredField(key);
return typeToken.cast(field.get(val));
} catch (Exception e) {
return null;
}
}
/*
* reduce 특화 함수
*/
static <T extends Comparable<T>> T min(List<T> list) {
return reduce(list, (a,b)->a.compareTo(b)<=0 ? a : b );
}
static <T extends Comparable<T>> T max(List<T> list) {
return reduce(list, (a,b)->a.compareTo(b)>0 ? a : b );
}
static <T> T min(List<T> list, Comparator<T> comparator) {
return reduce(list, BinaryOperator.minBy(comparator));
}
static <T> T max(List<T> list, Comparator<T> comparator) {
return reduce(list, BinaryOperator.maxBy(comparator));
}
//주어진 조건으로 검사한 결과로 최대 최소 값을 판단한다.
static <T,R> T minBy(List<T> list,Comparator<R> comparator ,Function<T, R> mapper) {
return reduce(list, (a,b)-> comparator.compare(mapper.apply(a), mapper.apply(b)) > 0 ? b:a);
}
static <T,R> T maxBy(List<T> list,Comparator<R> comparator ,Function<T, R> mapper) {
return minBy(list,comparator.reversed(),mapper);
}
/*
* pipe, go 구현을 시도하려 했지만, 근본적으로 자바는 함수가 개념이 없어
* 호출부를 단일로 추상화할 수 없다. apply, test ...
* 따라서 하나의 클래스로 묶었다.
*/
static class Stream<T> {
List<T> list;
static <T> Stream<T> stream(List<T> list){
Stream<T> stream = new Stream<>();
stream.list = list;
return stream;
}
Stream<T> filter(Predicate<T> predi) {
//함수형 프로그래밍은 원본 데이터를 수정하지 않는다. 새로운 데이터를 리턴하여
//부수효과를 극단적으로 배제한다.
ArrayList<T> newList = new ArrayList<>();
forEach(data->{
if(predi.test(data))
newList.add(data);
});
return stream(newList);
}
Stream<T> reject(Predicate<T> predi){
return filter(predi.negate());
}
<R> Stream<R> map(Function<T, R> mapper){
ArrayList<R> newList = new ArrayList<>();
forEach(data->newList.add(mapper.apply(data)));
return stream(newList);
}
void forEach(Consumer<T> iter){
for(T data : list) iter.accept(data);
}
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> reducer ,T memo) {
//간소화된 유효성 검사, 본질을 흐리지 않는 선에서 간략화
if(memo == null) return reduce(reducer);
if(this.list.size() < 2) return Optional.of(this.list.get(0));
HashMap<Class<?>, T> map = new HashMap<>();
map.put(memo.getClass(), memo);
each(this.list, data->map.compute(memo.getClass(), (k,v)-> reducer.apply(v, data)));
return Optional.of(map.get(memo.getClass()));
}
Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> reducer) {
T tmpValue = this.list.get(0);
if(this.list.size() < 2) return Optional.of(tmpValue);
this.list = this.list.subList(1, list.size());
return reduce(reducer, tmpValue);
}
Optional<T> find(Predicate<T> predi) {
for(int i=0;i<this.list.size();i++) {
T value = this.list.get(i);
if(predi.test(value)) return Optional.of(value);
}
return Optional.empty();//편의상 null리턴
}
Integer findIndex(Predicate<T> predi) {
for(int i=0;i<this.list.size();i++) {
if(predi.test(this.list.get(i))) return i;
}
return -1;//편의상 null리턴
}
Boolean some(Predicate<T> predi) {
return findIndex(predi) != -1;
}
Boolean every(Predicate<T> predi) {
return findIndex(predi.negate()) == -1;
}
<R> List<R> pluck(String key,Class<R> typeToken){
Stream<R> result = map(val-> pluckHelper(val, key, typeToken));
return result.some(Objects::isNull).booleanValue() ? Collections.emptyList() :result.toList();
}
//런타임 시 타입이 확정되는 경우 어쩔 수 없이 Object를 리턴해야 한다.
<R> R pluckHelper(T val,String key,Class<R> typeToken) {
try {
Field field = val.getClass().getDeclaredField(key);
return typeToken.cast(field.get(val));
} catch (Exception e) {
return null;
}
}
/*
* reduce 특화 함수
*/
Optional<T> min(Comparator<? super T> comparator) {
return reduce(BinaryOperator.<T>minBy(comparator));
}
Optional<T> max(Comparator<? super T> comparator) {
return reduce(BinaryOperator.<T>maxBy(comparator));
}
//주어진 조건으로 검사한 결과로 최대 최소 값을 판단한다.
<R> Optional<T> minBy(Comparator<? super R> comparator ,Function<T, R> mapper) {
return reduce( (a,b)-> comparator.compare(mapper.apply(a), mapper.apply(b)) > 0 ? b:a);
}
<R> Optional<T> maxBy(Comparator<? super R> comparator ,Function<T, R> mapper) {
return minBy(comparator.reversed(),mapper);
}
List<T> toList(){
return this.list;
}
}
}'개발 > 함수형 프로그래밍' 카테고리의 다른 글
| 자바스크립트 함수형 코드 자바화 해보기 - 마무리 (0) | 2023.06.28 |
|---|---|
| 자바스크립트 함수형 코드 자바화 해보기 - groupBy, countBy (0) | 2023.06.27 |
| 자바스크립트 함수형 코드 자바화 해보기 - pluck, reject (0) | 2023.06.25 |
| 자바스크립트 함수형 코드 자바화 해보기 - find, findIndex, some, every (0) | 2023.06.24 |
| 자바스크립트 함수형 코드 자바화 해보기 - pipe, go 를 대체할 Stream 클래스 정의 (0) | 2023.06.23 |