[JAVA] Stream 사용기

for VS stream: 왜 stream을 사용할까?

우아한 프리코스를 진행하면서 많은 사람들이 Stream API를 사용하고 있었다. 사실 처음에는 효율적이지도 않고, 배우기도 까다로운데 굳이 for문을 버리고 Stream을 사용해야되나? 하는 생각이 있었다.
사람들이 말하는 Stream API를 사용하는 이유는 여러가지가 있겠지만 사람들이 말하는 가장 큰 이유는 가독성이다.

코드의 간결성과 가독성

for문은 명령형 프로그래밍 스타일로, 로직을 단계별로 명시적으로 작성한다. 반면, Stream은 선언형 프로그래밍 스타일로 데이터 처리 과정을 간결하고 직관적으로 표현한다.

예를 들어서 짝수 숫자의 합을 구하는 로직을 만든다고 생각해보자

List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
int sum = 0;
for (int number : numbers) {
    if (number % 2 == 0) {
        sum += number;
    }
}
System.out.println(sum); // 출력: 6

굉장히 마음에 들지 않는다. 특히 sum을 선언해서 사용하는 부분이 지저분하게 느껴진다.

int sum = numbers.stream()
                .filter(n -> n % 2 == 0)
                .reduce(0, Integer::sum);
System.out.println(sum); // 출력: 6

단순히 코드의 길이가 짧아진 것을 넘어서 filter, reduce라는 코드가 명확하고 한눈에 무슨일을 하는지 알 것 같다.

지연 연산(Lazy Evaluation)

Stream은 중간 연산을 지연 수행하여 필요할 때만 계산한다.

numbers.stream()
       .filter(n -> {
           System.out.println("필터링: " + n);
           return n % 2 == 0;
       })
       .map(n -> {
           System.out.println("매핑: " + n);
           return n * n;
       })
       .findFirst(); // 첫 번째 짝수만 찾으면 연산 종료

병렬 처리의 간편함

for문에서는 병렬 처리를 구현하기 위해 스레드를 직접 관리하거나 병렬 실행을 위한 코드를 작성해야 한다. 하지만 Stream API는 parallelStream()을 통해 병렬 처리를 쉽게 지원한다.

int parallelSum = numbers.parallelStream()
                         .filter(n -> n % 2 == 0)
                         .reduce(0, Integer::sum);

체이닝을 통한 데이터 처리 파이프라인

Stream은 필터링, 매핑, 정렬 등의 작업을 메서드 체이닝으로 연결할 수 있다.

List<Integer> evenSquares = new ArrayList<>();
for (int number : numbers) {
    if (number % 2 == 0) {
        evenSquares.add(number * number);
    }
}
Collections.sort(evenSquares);

for문을 이용하면 딱 보기에도 복잡하고 한번에 이해하기 힘들다.

List<Integer> evenSquares = numbers.stream()
                                   .filter(n -> n % 2 == 0)
                                   .map(n -> n * n)
                                   .sorted()
                                   .collect(Collectors.toList());

Stream은 데이터 처리 과정을 논리적인 단계로 나눠서 표현하므로 이해하기 쉽고 유지보수와 확장에 용이하다.

Stream 사용법

Java의 Stream API는 데이터를 선언적이고 유연하게 처리할 수 있도록 도와준다.

1. Stream 생성

Stream은 다양한 데이터 소스 (컬렉션, 배열, 파일 등)에서 생성할 수 있다.

• 컬렉션에서 생성

  List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
  Stream<String> stream = names.stream();
  

• 배열에서 생성

  int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
  IntStream intStream = Arrays.stream(numbers);
  

• 값 직접 제공

  Stream<String> stream = Stream.of("A", "B", "C");
  

• 무한 스트림 생성

  Stream<Integer> infiniteStream = Stream.iterate(0, n -> n + 2);
  

2. Stream 메서드 사용

a. 중간 연산 (Intermediate Operations)

중간 연산은 스트림을 변환하고, 다음 단계로 넘기는 작업을 수행. 지연 평가(Lazy Evaluation)를 사용하므로 최종 연산이 수행될 때 실행된다.

• filter : 조건에 맞는 요소만 필터링

  List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
  Stream<Integer> evenNumbers = numbers.stream().filter(n -> n % 2 == 0);
  

• map : 요소를 반환

  List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
  Stream<Integer> nameLengths = names.stream().map(String::length);
  

• sorted : 요소를 정렬

  List<Integer> numbers = Arrays.asList(5, 2, 3, 1, 4);
  Stream<Integer> sortedNumbers = numbers.stream().sorted();
  

b. 최종 연산 (Terminal Operations)

최종 연산은 스트림을 처리하고, 결과를 반환하거나 종료

• forEach : 각 요소에 작업 수행

  names.stream().forEach(System.out::println);
  

• collect : 결과를 컬렉션으로 반환

  List<String> filteredNames = names.stream()
                                  .filter(name -> name.startsWith("A"))
                                  .collect(Collectors.toList());
  

• reduce : 요소를 누적하거나 하나의 값 생성

  int sum = numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);