🔥TIL🔥스파르타 | 코틀린 컬렉션

람다 표현식

람다 : 고차함수에 아규먼트로 사용되는 짧은 함수. 함수에 데이터를 전달하는 대신 람다를 이용해 실행 가능한 코드를 함수에 전달할 수 있다. 고차함수는 데이터를 이용해서 결정을 하거나 계산을 하는 대신 람다에게 결정이나 계산을 시킬 수 있다.

람다의 구조

람다 표현식은 이름이 없고 타입추론을 이용한 리턴 타입을 가지는 함수이다. 일반적으로 함수는 이름, 리턴 타입, 파라미터 리스트, 바디처럼 4개의 부분으로 나눌 수 있다. 하지만 람다는 필수적인 부분만 가지고 있다. 바로 파라미터 리스트와 바디 두 개다.

{ parameter list -> body }

람다는 { }로 감싸져 있다. 바디는 화살표(->)를 이용해서 파라미터와 분리된다. 그리고 바디는 일반적으로 단일 명령문 혹은 단일식이다. 필요하다면 여러 줄이 될 수도 있다.

컬렉션

imutable : 읽기 전용 인터페이스
mutable : 읽기-쓰기 인터페이스

map

map( ) 함수는 주어진 콜렉션의 각 요소에 람다를 적용한 새 콜렉션을 만들어준다.

짝수를 2배로 만들어서 다른 콜렉션에 추가해보자
아래는 외부 반복자를 사용해서 문제를 해결한 코드이다.

val numbers = listOf(10, 12, 18)
val doubled = mutableListOf<Int>()
for (i in numbers){
	if(i % 2 == 0){
    	doubled.add(i * 2)
    }
}
println(doubled) // [20, 24, 36]

이제 같은 기능을 내부 반복자를 사용해서 구현한 버전을 살펴보자.

val doubledEven = numbers.filter { e -> e % 2 == 0 }
.map { e -> e * 2 }
println(doubledEven) // [20, 24, 36]

map( ) 함수는 주어진 콜렉션의 각 요소에 람다를 적용한 새 콜렉션을 만들어준다.
코틀린의 외부 반복자도 좋다. 하지만 내부 반복자가 더 뛰어나다. 개발자는 본인에게 더 편한 것을 사용하면 된다.

내부 반복자

외부 반복자는 보통 for를 사용한다. 하지만 내부 반복은 filter( ), map( ), flatMap( ), reduce( ) 등 많은 특별한 도구를 포함하고 있다.

filter( ), map( ), reduce( )는 내부 반복자를 사용하는 기본적인 함수들이다.
filter( ) 함수는 주어진 컬렉션에서 특정 값을 골라내고 다른 것들은 버린다.
map( ) 함수는 컬렉션의 값을 주어진 함수나 람다를 이용해서 변화시킨다.
마지막으로 reduce( ) 함수는 요소들을 누적해 연산을 수행한다. 이 세 함수는 모두 주어진 컬렉션을 변경하지 않고 연산을 수행한다. 세 함수는 모두 복사된 값을 리턴한다.

예제를 통해 세 가지 함수의 동작을 이해해보자.
일단 Person 클래스를 만들고 샘플 값들로 만든 컬렉션을 사용하기로 하자.

data class Person(val firstName: String, val age: Int)
val people = listOf
Person ("Sara", 12), 
Person("Jill", 51), 
Person ("Paula", 23), 
Person ("Paul", 25), 
Person ("Mani", 12), 
Person ("Jack", 70),
Person ("Sue", 10))

내부 반복자를 사용해서 20살 이상인 사람의 이름을 대문자로 바꾸고, 콤마로 구분해보자.

val result = people.filter { person -> person.age > 20 }
	.map { person -> person.firstName }
    .map { name -> name.toUpperCase() }
    .reduce { names, name -> "$names, $name" }
println(result) //JILL, PAULA, PAUL, JACK

filter( ) 함수가 주어진 컬렉션에서 나이가 20살 이상인 Person만을 추출했다. 그리고 추출된 리스트를 map( )에 전달했다. map( )은 20살 이상인 Person의 리스트를 이름리스트로 변경했다. 두 번째 map( )은 전달받은 이름 리스트를 대문자로 변경했다. 2개의 map( ) 함수를 하나로 합쳐서 사용할 수 있지만 분리시켜 놓는 것이 코드를 각 라인이 하나의 연산에 집중할 수 있도록 해준다. 마지막으로 reduce( ) 함수를 이용해서 대문자 이름들을 하나의 문자열에 콤마로 구분해서 넣는다.
코틀린은 sum, max, joinToString과 같은 여러 연산에 특화된 reduce 연산을 제공한다. 위에서 사용한 reduce( )를 아래처럼 변경하면 코드가 더 간결해진다

joinToString(", ")

만약에 리스트의 Person의 나이를 더한 결과를 원한다면 map( )과 reduce( )를 사용해서 아래와 같이 코딩할 수 있다.

val totalAge = people.map { person -> person.age }
	.reduce { total, age -> total + age }
println(totalAge)

reduce( ) 대신에 특화된 reduce 연산인 sum( )을 사용할 수 있다.

val totalAge2 = people.map { person -> person.age } 
	.sum()

reduce( )는 컬렉션 값들에 대한 일반적인 누적연산을 가능하게 해준다. 하지만 sum이나 join같은 특화된 함수를 사용하면 코드를 더 표현력있게 만들 수 있고, 에러를 적게 발생시키며 유지보수 또한 쉽게 할 수 있다.