스트림 API 기능
스트림 생성
스트림을 생성할 수 있는 API는 대표적으로 다음과 같다.
컬렉션
list.stream()
List,Set 등 컬렉션에서 스트림 생성
배열
Arrays.stream(arr)
배열에서 스트림 생성
Stream.of()
Stream.of("A", "B", "C")
직접 요소를 입력해 스트림 생성
무한 스트림 (iterate)
Stream.iterate(0, n -> n + 2)
무한 스트림 생성 (초깃값, 함수)
무한 스트림 (generate)
Stream.generate(Math::random)
무한 스트림 생성 (Supplier 사용)
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
public class CreateStreamMain {
public static void main(String[] args) {
/*==== 1. 컬렉션으로부터 생성 ====*/
List<String> list = List.of("a", "b", "c");
Stream<String> stream1 = list.stream();
stream1.forEach(System.out::println);
/*==== 2. 배열로부터 생성 ====*/
String[] arr = {"a", "b", "c"};
Stream<String> stream2 = Arrays.stream(arr);
stream2.forEach(System.out::println);
/*==== 3. Stream.of() 사용 ====*/
Stream<String> stream3 = Stream.of("a", "b", "c");
stream3.forEach(System.out::println);
/*==== 4. 무한 스트림 생성 - iterate() ====*/
// iterate: 초깃값과 다음 값을 만드는 함수를 지정
Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2); // 짝수 무한 스트림
infiniteStream.limit(3).forEach(System.out::println);
/*==== 5. 무한 스트림 생성 - generate() ====*/
// generate: Supplier를 사용하여 무한하게 생성
Stream<Double> randomStream = Stream.generate(Math::random);
randomStream.limit(3).forEach(System.out::println);
}
}컬렉션, 배열, Stream.of() 는 기본적으로 유한한 데이터 소스로부터 스트림을 생성한다.
iterate, generate는 무한히 데이터를 만들어내는 스트림을 생성한다. 별도의 종료 조건이 없으면 무한 루프가 되므로 보통 limit와 같은 API와 함께 필요한 만큼만 사용해야 한다.
중간 연산
중간 연산은 스트림 파이프라인에서 데이터를 변환 필터링, 정렬 등을 하는 단계이다. 여러 중간 연산을 연결하여 원하는 형태로 데이터를 가공할 수 있으며 결과가 즉시 생성되지 않고, 최종 연산이 호출될 때 한꺼번에 처리된다는 특징이 있다. (지연 연산)
대표적인 중간 연산 API는 다음과 같다.
filter
조건에 맞는 요소만 남김
map
요소를 다른 형태로 변환
flatMap
중첩 구조 스트림을 일차원으로 평탄화
distinct
중복 요소 제거
sorted
요소 정렬
peek
중간 처리 (로그, 디버깅)
limit
앞에서 N개의 요소만 추출
skip
앞에서 N개의 요소를 건너뛰고 이후 요소만 추출
takeWhile
조건을 만족하는 동안 요소 추출 (Java 9+)
dropWhile
조건을 만족하는 동안 요소를 버리고 이후 요소 추출 (Java 9+)
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
public class IntermediateOperationsMain {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
/* ==== 1. filter ==== */
System.out.println("1. filter - 짝수만 선택");
numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/* ==== 2. map ==== */
System.out.println("2. map - 각 숫자를 제곱");
numbers.stream()
.map(n -> n * n)
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/* ==== 3. distinct ==== */
System.out.println("3. distinct - 중복 제거");
numbers.stream()
.distinct()
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/* ==== 4. sorted ==== */
System.out.println("4. sorted - 기본 정렬");
Stream.of(3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5)
.sorted()
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/* ==== 5. sorted with Comparator ==== */
System.out.println("5. sorted with Comparator - 내림차순 정렬");
Stream.of(3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5)
.sorted(Comparator.reverseOrder())
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/* ==== 6. peek ==== */
System.out.println("6. peek - 동작 확인용");
numbers.stream()
.peek(n -> System.out.print("before: " + n + ", "))
.map(n -> n * n)
.peek(n -> System.out.print("after: " + n + ", "))
.limit(5)
.forEach(n -> System.out.println("최종값: " + n));
System.out.println();
/* ==== 7. limit ==== */
System.out.println("7. limit - 처음 5개 요소만");
numbers.stream()
.limit(5)
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/* ==== 8. skip ==== */
System.out.println("8. skip - 처음 5개 요소를 건너뛰기");
numbers.stream()
.skip(5)
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/*------------------------------------------------------------------*/
List<Integer> numbers2 = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3);
/* ==== 9. takeWhile (Java 9+) ==== */
System.out.println("9. takeWhile - 5보다 작은 동안만 선택");
numbers2.stream()
.takeWhile(n -> n < 5)
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/* ==== 10. dropWhile (Java 9+) ==== */
System.out.println("10. dropWhile - 5보다 작은 동안 건너뛰기");
numbers2.stream()
.dropWhile(n -> n < 5)
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
}
}1. filter - 짝수만 선택
2 2 4 6 8 10
2. map - 각 숫자를 제곱
1 4 4 9 16 25 25 36 49 64 81 100
3. distinct - 중복 제거
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
4. sorted - 기본 정렬
1 1 2 3 4 5 5 6 9
5. sorted with Comparator - 내림차순 정렬
9 6 5 5 4 3 2 1 1
6. peek - 동작 확인용
before: 1, after: 1, 최종값: 1
before: 2, after: 4, 최종값: 4
before: 2, after: 4, 최종값: 4
before: 3, after: 9, 최종값: 9
before: 4, after: 16, 최종값: 16
7. limit - 처음 5개 요소만
1 2 2 3 4
8. skip - 처음 5개 요소를 건너뛰기
5 5 6 7 8 9 10
9. takeWhile - 5보다 작은 동안만 선택
1 2 3 4
10. dropWhile - 5보다 작은 동안 건너뛰기
5 1 2 3중간 연산은 파이프라인 형태로 연결할 수 있으며, 스트림을 변경하지만 원본 데이터 자체를 바꾸지 않는다.
중간 연산은 지연 연산이므로 최종 연산이 실행될 때까지 실제 처리는 일어나지 않는다.
peek은 디버깅 목적으로 자주 사용하며 실제 스트림의 요소값을 변경하거나 연산 결과를 반환하지는 않는다.takeWhile,dropWhile은 자바 9부터 추가된 기능으로 정렬된 스트림에서 사용할 때 유용하다.takeWhile: 조건을 만족하는 동안 요소를 가져온다. 조건이 처음으로 거짓이 되는 지점에서 스트림을 멈춘다. 스트림이 중간에 멈추기 때문에 원하는 목적을 빨리 달성하면 성능을 최적화할 수 있다.dropWhile: 조건을 만족하는 동안 요소를 버린다. 조건이 처음으로 거짓이 되는 지점부터 스트림을 구성한다.정렬되지 않은 스트림에서 쓰면 예측하기가 어렵다.
FlatMap
map은 각 요소를 하나의 값으로 변환하지만, flatMap은 각 요소를 스트림(또는 여러 요소)으로 변환한 뒤, 그 결과를 하나의 스트림으로 평탄화(flatten)해준다.
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;
public class MapVsFlatMapMain {
public static void main(String[] args) {
List<List<Integer>> outerList = List.of(
List.of(1, 2),
List.of(3, 4),
List.of(5, 6)
);
System.out.println("outerList = " + outerList);
/*==== for ====*/
List<Integer> forResult = new ArrayList<>();
for (List<Integer> list : outerList) {
for (Integer i : list) {
forResult.add(i);
}
}
System.out.println("forResult = " + forResult);
/*==== map ====*/
List<Stream<Integer>> mapResult = outerList.stream()
.map(list -> list.stream())
.toList();
System.out.println("mapResult = " + mapResult);
/*==== flatMap ====*/
List<Integer> flatMapResult = outerList.stream()
.flatMap(list -> list.stream())
.toList();
System.out.println("flatMapResult = " + flatMapResult);
}
}outerList = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
forResult = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
mapResult = [java.util.stream.ReferencePipeline$Head@27973e9b, java.util.stream.ReferencePipeline$Head@312b1dae, java.util.stream.ReferencePipeline$Head@7530d0a]
flatMapResult = [1, 2, 3, 4, 5, 6]map을 쓰면 이중 구조가 그대로 유지된다. 즉 각 요소가Stream형태가 되므로 결과가List<Stream<Integer>>가 된다.mapResult는 Stream 객체 참조값을 출력하는 형태로 보인다.flatMap을 쓰면 내부의 Stream들을 하나로 합쳐List<Integer>를 얻을 수 있다.
이 과정을 그림으로 보면 다음과 같다.
map()
List<List<Integer>>가 List<Stream<Integer>>가 되었다. 이것은 기대한 결과가 아니다. 중첩 컬렉션을 다룰 때는 map대신에 flatMap을 사용하면 중첩 컬렉션을 편리하게 하나의 컬렉션으로 변환할 수 있다.
flatMap()
flatMap은 중첩 구조를 일차원으로 펼치는 데 사용된다. 예를 들어 문자열 리스트들이 들어있는 리스트를 평탄화하면, 하나의 연속된 문자열 리스트로 만들 수 있다.
최종 연산
최종 연산은 스트림 파이프라인의 끝에 호출되어 실제 연산을 수행하고 결과를 만들어낸다. 최종 연산이 실행된 후에 스트림은 소모되어 더 이상 사용할 수 없다.
대표적인 최종 연산 API는 다음과 같다.
collect
Collector를 사용하여 결과 수집 (다양한 형태로 변환 가능)
toList
스트림을 불변 리스트로 수집 (Java 16+)
toArray
스트림을 배열로 변환
forEach
각 요소에 대해 동작 수행 (반환값 없음)
count
요소 개수 반환
min / max
최솟값, 최댓값을 Optional로 반환
reduce
누적 함수를 사용해 모든 요소를 단일 결과로 합침 (초깃값이 없으면 Optional로 반환)
findFirst
조건에 맞는 첫 번째 요소 (Optional 반환)
findAny
조건에 맞는 아무 요소를 반환 (Optional 반환)
anyMatch
하나라도 조건을 만족하는지
allMatch
모두 조건을 만족하는지
noneMatch
하나도 조건을 만족하지 않는지
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.stream.Collectors;
public class TerminalOperationMain {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
/*==== 1. collect ====*/
System.out.println("1. collect - List 수집");
List<Integer> evenNumbers1 = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.collect(Collectors.toList());
System.out.println("짝수 리스트: " + evenNumbers1);
System.out.println();
/*==== 2. toList ====*/
System.out.println("2. toList() (Java 16+)");
List<Integer> evenNumbers2 = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.toList(); // 수정 불가능 리스트
System.out.println("짝수 리스트: " + evenNumbers2);
System.out.println();
/*==== 3. toArray ====*/
System.out.println("3. toArray - 배열로 변환");
Integer[] arr = numbers.stream()
.filter(n -> n % 2 == 0)
.toArray(Integer[]::new);
System.out.println("짝수 배열: " + Arrays.toString(arr));
System.out.println();
/*==== 4. forEach ====*/
System.out.println("4. forEach - 각 요소 처리");
numbers.stream()
.limit(5)
.forEach(n -> System.out.print(n + " "));
System.out.println("\n");
/*==== 5. count ====*/
System.out.println("5. count - 요소 개수");
long count = numbers.stream()
.filter(n -> n > 5)
.count();
System.out.println("5보다 큰 숫자 개수: " + count);
System.out.println();
/*==== 6. reduce ====*/
System.out.println("6. reduce - 요소들의 합");
System.out.println("초깃값이 없는 reduce");
Optional<Integer> sum1 = numbers.stream()
.reduce((a, b) -> a + b);
System.out.println("합계(초깃값 없음): " + sum1.get());
System.out.println("초깃값이 있는 reduce");
int sum2 = numbers.stream()
.reduce(100, (a, b) -> a + b);
System.out.println("합계(초깃값 100): " + sum2);
System.out.println();
/*==== 7. min ====*/
System.out.println("7. min - 최솟값");
Optional<Integer> min = numbers.stream()
.min(Integer::compareTo);
System.out.println("최솟값: " + min.get());
System.out.println();
/*==== 8. max ====*/
System.out.println("8. max - 최댓값");
Optional<Integer> max = numbers.stream()
.max(Integer::compareTo);
System.out.println("최댓값: " + max.get());
System.out.println();
/*==== 9. findFirst ====*/
System.out.println("9. findFirst - 첫 번째 요소");
Integer first = numbers.stream()
.filter(n -> n > 5)
.findFirst()
.get();
System.out.println("5보다 큰 첫 번째 숫자: " + first);
System.out.println();
/*==== 10. findAny ====*/
System.out.println("10. findAny - 아무 요소나 하나 찾기");
Integer any = numbers.stream()
.filter(n -> n > 5)
.findAny()
.get();
System.out.println("5보다 큰 아무 숫자: " + any);
System.out.println();
/*==== 11. anyMatch ====*/
System.out.println("11. anyMatch - 조건을 만족하는 요소 존재 여부");
boolean hasEven = numbers.stream()
.anyMatch(n -> n % 2 == 0);
System.out.println("짝수가 있나? " + hasEven);
System.out.println();
/*==== 12.allMatch ====*/
System.out.println("12. allMatch - 모든 요소가 조건을 만족하는지");
boolean allPositive = numbers.stream()
.allMatch(n -> n > 0);
System.out.println("모든 숫자가 양수인가? " + allPositive);
System.out.println();
/*==== 13. noneMatch ====*/
System.out.println("13. noneMatch - 조건을 만족하는 요소가 없는지");
boolean noNegative = numbers.stream()
.noneMatch(n -> n < 0);
System.out.println("음수가 없나? " + noNegative);
}
}1. collect - List 수집
짝수 리스트: [2, 2, 4, 6, 8, 10]
2. toList() (Java 16+)
짝수 리스트: [2, 2, 4, 6, 8, 10]
3. toArray - 배열로 변환
짝수 배열: [2, 2, 4, 6, 8, 10]
4. forEach - 각 요소 처리
1 2 2 3 4
5. count - 요소 개수
5보다 큰 숫자 개수: 5
6. reduce - 요소들의 합
초깃값이 없는 reduce
합계(초깃값 없음): 62
초깃값이 있는 reduce
합계(초깃값 100): 162
7. min - 최솟값
최솟값: 1
8. max - 최댓값
최댓값: 10
9. findFirst - 첫 번째 요소
5보다 큰 첫 번째 숫자: 6
10. findAny - 아무 요소나 하나 찾기
5보다 큰 아무 숫자: 6
11. anyMatch - 조건을 만족하는 요소 존재 여부
짝수가 있나? true
12. allMatch - 모든 요소가 조건을 만족하는지
모든 숫자가 양수인가? true
13. noneMatch - 조건을 만족하는 요소가 없는지
음수가 없나? true최종 연산이 호출되면 그 동안 정의된 모든 중간 연산이 한번에 적용되어 결과를 만든다.
최종 연산을 한번 수행하면, 해당 스트림은 재사용할 수 없다.
reduce를 사용할 때 초깃값을 지정하면 스트림이 비어 있어도 초깃값이 결과가 된다. 초깃값이 없으면Optional을 반환한다.초기값이 없는데 스트림이 비어있을 경우 빈
Optional을 반환한다.
findFirst(),findAny()도 결과가 없을 수 있으므로Optional을 통해 값 유무를 확인해야 한다.병렬 스트림인 경우
findAny()는 더욱 효율적으로 동작할 수 있다.
기본형 특화 스트림
자바에서는 IntStream, LongStream, DoubleStream 세가지 형태로 기본 자료형에 특화된 기능의 스트림 API를 제공한다.
기본형 특화 스트림은 합계, 평균 등 자주 사용하는 숫자 연산을 편리한 메서드로 제공한다. 또한, 타입 변환과 박싱/언박싱 메서드도 제공하여 다른 스트림과 연계해 작업하기 수월하다.
대표적인 API는 다음과 같다.
sum
모든 요소의 합계를 구한다
average
모든 요소의 평균을 구한다
summaryStatistics
최솟값, 최댓값, 합계, 개수, 평균 등이 담긴 객체 반환
mapToXXX
타입 변환
mapToObj
객체 스트림으로 변환
boxed
기본형 특화 스트림을 박싱된 객체 스트림으로 변환
sum, min, max, count
합계, 최솟값, 최댓값, 개수를 반환
import java.util.IntSummaryStatistics;
import java.util.stream.DoubleStream;
import java.util.stream.IntStream;
import java.util.stream.LongStream;
import java.util.stream.Stream;
public class PrimitiveStreamMain {
public static void main(String[] args) {
/*==== 기본형 특화 스트림 생성 (IntStream, LongStream, DoubleStream) ====*/
IntStream stream = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5);
stream.forEach(i -> System.out.print(i + " "));
System.out.println();
/*==== 범위 생성 메서드 (IntStream, LongStream 가능) ====*/
IntStream range1 = IntStream.range(1, 6);// [1,2,3,4,5]
IntStream range2 = IntStream.rangeClosed(1, 6); // [1,2,3,4,5,6]
/*==== 1. 통계 관련 메서드 (sum, average, max, min ,count) ====*/
// sum(): 합계 계산
int sum = IntStream.range(1, 6).sum();
System.out.println("sum = " + sum); // 15
// average(): 평균값 계산
double avg = IntStream.range(1, 6)
.average()
.getAsDouble(); //OptionalDouble
System.out.println("avg = " + avg); // 3.0
// summaryStatistics(): 모든 통계 정보
IntSummaryStatistics stats = IntStream.range(1, 6).summaryStatistics();
System.out.println("합계: " + stats.getSum()); // 15
System.out.println("평균: " + stats.getAverage()); // 3.0
System.out.println("최댓값: " + stats.getMax()); // 5
System.out.println("최솟값: " + stats.getMin()); // 1
System.out.println("개수: " + stats.getCount()); // 5
/*==== 타입 변환 메서드 ====*/
// IntStream -> LongStream
LongStream longStream = IntStream.range(1, 5).asLongStream();
// IntStream -> DoubleStream
DoubleStream doubleStream = IntStream.range(1, 5).asDoubleStream();
// IntStream -> Stream<Integer>
Stream<Integer> boxedStream = IntStream.range(1, 5).boxed();
/*==== 기본형 특화 매핑 ====*/
// int -> long 변환 매핑
LongStream mappedLong = IntStream.range(1, 5)
.mapToLong(i -> i * 10L);
// int -> double 변환 매핑
DoubleStream mappedDouble = IntStream.range(1, 5)
.mapToDouble(i -> i * 1.5);
// int -> 객체 변환 매핑
Stream<String> mappedObj = IntStream.range(1, 5)
.mapToObj(i -> "Number: " + i);
/*==== 4. 객체 스트림 -> 기본형 특화 스트림으로 매핑 ====*/
Stream<Integer> integerStream = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5);
IntStream intStream = integerStream.mapToInt(i -> i);
/*==== 객체 스트림 -> 기본형 특화 스트림으로 매핑 활용 ====*/
int result = Stream.of(1, 2, 3, 4, 5)
.mapToInt(i -> i)
.sum();
System.out.println("result = " + result); // 15
}
}기본형 특화 스트림을 사용하면 합계, 평균, 최대, 최소 등 숫자 계산을 간편하게 처리하고, 박싱/언박싱 오버헤드를 줄여 성능상의 이점도 얻을 수 있다.
range(),rangeClosed()같은 메서드를 사용하면 범위를 쉽게 다룰 수 있어 반복문 대신에 자주 쓰인다.mapToXXX(),boxed()등의 메서드를 잘 활용하여 객체 스트림과 기본형 특화 스트림을 자유롭게 오가며 다양한 작업을 할 수 있다.summaryStatistics()를 사용하면 합계, 평균, 최솟값, 최댓값 등 통계 정보를 한번에 구할 수 있어 편리하다.
🤔 전통적인 for문 vs 스트림 vs 기본형 특화 스트림
보통 전통적인 for문이 가장 빠르다.
여기서 스트림은
Integer같은 객체를 다루는 스트림을 말하며, 박싱/언박싱 오버헤드가 발생한다.기본형 특화 스트림(
IntStream등)은 전통적인 for문에 가까운 성능을 보여준다.
전통적인 for문과 거의 비슷하거나 전통적인 for문이 약간 더 빠르다.
박싱/언박싱 오버헤드를 피할 수 있으며, 내부적으로 최적화된 연산을 수행할 수 있다.
이론적으로는 위와 같지만, 보통 성능 차이를 느끼려면 루프가 최소한 수천만 건 이상이어야 한다. 박싱/언박싱을 많이 유발하지 않는 상황이라면 일반 스트림과 기본형 특화 스트림 간 성능 차이는 크지 않을 수 있다. 즉 코드와 가독성과 유지보수성을 위해 스트림 API를 사용하는 것이 보통 더 나은 선택이다.
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