230517 day31 개념 정리

중간처리 과정 

1. 필터링 : 요소 걸러내기  
- 필터링은 요소를 걸러내는 중간처리 기능

destinct() 중복제거
filter() 
(타입이 함수형 인터페이스일 때 가능)

filter(Predicate<T>)
filter(IntPredicate)
filter(LongPredicate)
filter(DoublePredicate)

모든 predicate는 매개값을 조사한 후 boolean을 리턴하는 
teat()메소드를 가지고 있음

T -> { return true }
T -> true;

ex> filter( num -> num>=70 )
filter( str -> str.startWith("김") )

List<String> list = new ArrayList<>();
list.add("김그린");
list.add("박그린");
list.add("김그린");
list.add("최그린");
list.add("김블루");

Stream<String> stream = list.stream();
stream.distinct();
.filter(obj -> obj.startsWith("김"));
.forEach(e -> sout(e));


연습문제

50,80,90,100,70,60,90 ---> List컬렉션
중복 제거 후 70 이상만 평균을 구해서 출력


2. 매핑 : 요소 변환
- 스트림의 요소를 다른 요소로 변환하는 중간처리 기능이다.

mapXXX() 객체요소를 다른 새로운 스트림으로 리턴  
map(Function<T,R>)		T -> R (객체 스트림)
mapToInt(ToIntFunction<T>) 	T -> int
mapToLong(ToLongFunction<T>)	T -> long
mapToDouble(ToDoubleFunction<T>)	T -> double

mapToObj(intFunction<U>)  int스트림에서 새로운 객체 스트림<U>을 돌려줌
mapToObj(LongFunction<U>)  long -> U

mapToDouble(intToDoubleFunction)  int -> double

매개변수 Function 함수형 인터페이스 
모든 Function은 매개값을 리턴으로 매핑하는 applyXXX메소드를 가짐 
매개값 -> applyXXX() -> 리턴값 


기본 타입간의 변환, 
기본 타입 요소를 래퍼 객체 요소로 변환

asLongStream()	int->long 	리턴타입 LongStream
asDoubleStream()	int->double	리턴타입 DoubleStream
		long->double


boxed()		int->Integer		Stream<Integer>
		long->Long		Stream<Long>
		double->Double		Stream<Double>


요소를 복수개의 요소로 변환 
flatMapXXX()
하나의 요소를 여러개의 요소들로 변환한 새로운 스트림을 반환 
원래 스트림의 A요소를 A1, A2요소로 변환, B요소를 B1, B2로 변환 

A1, A2, B1, B2 -> 새로운 스트림으로 반환


3. 요소 정렬 
- 정렬은 요소를 오름차순 또는 내림차순 정렬하는 중간처리 

sorted() Comparable요소를 정렬한 새로운 스트림 생성 --> Stream<T>

스트림의 요소가 객체일 때 Comparable을 구현하고 있어야만 
sorted()메소드를 사용하여 정렬할 수 있음 

요소객체 Comparable인터페이스를 구현하고 있지 않다면,
비교자(Comparator)를 제공해서 요소를 정렬시킬 수 있음 
명시적인 클래스로 구현할 수 있으며 람다식으로 처리할 수도 있음 

sorted((o1, o2)-> {
	if(o1.getScore() < o2.getScore()) {
		return -1;
	} else if()
})

sorted(o1, o2) -> {
	return Integer.compare(01.getScore(), o2.getScore());
})  // 생략 1

sorted(o1, o2) -> Integer.compare(01.getScore(), o2.getScore()))
// 생략 2

- Comparable인터페이스 구현되있을 때 내림차순 정렬 
.sorted(Comperator.reverseOrder())

4. 루핑 : 요소를 하나씩 처리 
- 스트림에서 요소를 하나씩 반복해서 가져와 처리하는 것을 말함 

루핑 메소드
forEach() 	 최종처리 
peek()	 중간처리 

5. 매칭 : 요소조건 만족 여부 
- 최종처리 메소드

allMatch()		모든 요소가 조건에 부합해야 true리턴, 그 외 false
anyMatch()	요소 중 하나라도 조건에 부합하면 true, 그 외 false
noneMatch()	모든 요소가 조건에 부합하지 않으면 true, 그 외 false

6. 요소 기본 집계
- 최종처리 기능으로 요소들을 처리해서 카운팅, 합계, 평균값, 최대값, 최소값
하나의 값으로 산출하는 것을 말함 

count()		요소 개수		리턴타입 long
findFirst()		첫번 째 요소	리턴타입 OptionalXXX
max()		최대 요소		리턴타입 OptionalXXX
min()		최소 요소		리턴타입 OptionalXXX
average()		평균 		리턴타입 OptionalDouble
sum()		요소 총합 (합계)	리턴타입 int, long, double

OptionalXXX
: Optional, OptionalDouble, OptionalInt, OptionalLong 클래스를 말함

get()
getAsDouble()
getAsInt()
getAsLong()

7. 컬렉션의 요소는 동적으로 추가되는 경우가 많다 -> 
컬렉션에 요소가 존재하지 않으면 집계값을 산출할 수 없으므로 
NoSuchElementException예외가 발생 

예외 발생 방지 방법 3가지
1) isPresent()	집계값이 있는지 체크 	리턴타입 boolean
OptionalDouble optional = stream.average()
if(optional.isPresent()) {
	sout("평균 : " + optional.getAsDouble());
} else { sout("평균 : 0"); }

2) orElse()	집계값이 없는 경우 디폴트값을 지정 
double avg = stream
.average()
.orElse(0.0);
sout(avg)

3) ifPresent(Consumer)  집계값이 있을 때만 동작하는 Consumer람다식을 제공
stream 
.average()
.ifPresent(a -> sout(a));


8. 요소들을 필터링 또는 매핑한 요소들을 수집하는 
최종처리 메소드는 collect()를 제공 
- 필요한 요소만 컬렉션에 담을 수 있고, 요소들을 그룹핑한 후에 집계할 수도 있음 

collect(Collector<T,A,R>)
toList()	list저장
toSet()	set저장
toMap()	map저장

ex> List<Integer> numlist = new ArrayList<>();
numlist.add(10)
numlist.add(20)
numlist.add(30)

List<Integer> new Numlist = numlist.stream()
.filter(num->num>=20)
.collect(Collectors.toList())

java16부터는 .toList() 사용하면 됨
List<Integer> new Numlist = numlist.stream()
.filter(num->num>=20)
.toList();

9. 요소 그룹핑
collect()메소드는 단순히 요소를 수집하는 기능 이외에
컬렉션의 요소들을 그룹핑해서 Map객체를 생성할 수 있음 

Map<String, List<Student>> map = stuList.stream()
.collect(
	Collectors.groupingBy(s->s.getGender())	// 그룹핑 key
)
["남"=리스트, "여"=리스트]


collect(Collectors.groupingBy(그룹핑, 맵핑 및 집계))
mapping()
averageDouble() 평균값
countion() 요소수
maxBy() 최대값
minBy() 최소값