Unit 10.3 — Collectors와 reduce

F-LAB JAVA · 3주차 · Phase 10 · 함수형 프로그래밍
★ 마스터 Unit — Collectors 의 모든 것

📌 학습 목표

이 Unit을 끝내면 다음을 답할 수 있어야 한다.

Collector 인터페이스 의 4가지 구성 요소 (supplier, accumulator, combiner, finisher) 는?
Collectors 의 기본 수집 (toList, toSet, toMap, toCollection) 은?
Collectors 의 문자열 (joining) 은?
Collectors 의 집계 (counting, summing, averaging, summarizing) 는?
groupingBy 의 정밀 (단순/다운스트림/3-arg) 은?
partitioningBy 와 groupingBy 의 차이는?
다운스트림 컬렉터 (mapping, filtering, flatMapping, reducing) 는?
reduce 의 3가지 형태 의 차이는?
reduce vs collect 의 차이 (immutable vs mutable) 는?
사용자 정의 Collector 만들기는?

🎯 핵심 한 문장

Collectors 는 Stream 의 collect() 최종 연산에 사용하는 다양한 수집 전략을 제공하는 유틸리티 클래스이며, reduce 는 요소들을 하나의 값으로 축약하는 핵심 연산이다.
기본 수집 (toList, toSet, toMap), 문자열 결합 (joining), 집계 (counting, summingInt, averagingDouble, summarizingInt) 가 자주 쓰임.
groupingBy 는 분류 함수로 Map<K, List> 생성, 다운스트림 컬렉터 (counting, mapping, reducing) 와 결합해 강력한 집계 가능.
reduce 는 3가지 형태 — (identity, accumulator), (accumulator) → Optional, (identity, accumulator, combiner) (병렬) — 로 축약.
reduce 는 immutable reduction (각 단계 새 값), collect 는 mutable reduction (가변 컨테이너에 누적) — 성능과 의미가 다름.

비유 — 데이터 분류 작업장

Stream = 컨베이어 벨트의 흐름

Collector = 끝에서 분류하는 작업자
  - toList: 상자에 차곡차곡
  - toSet: 중복 제거하며 상자에
  - toMap: 라벨 붙여 칸에
  - joining: 끈으로 묶기
  - groupingBy: 카테고리별 상자

groupingBy + 다운스트림:
  카테고리별 + 각 카테고리에서 추가 작업
  - "도시별로 나누고, 각 도시 인원 세기"
  - groupingBy(City) + counting()

reduce:
  모든 물건을 하나로 합치기
  - 무게 모두 더하기
  - 가장 무거운 것 찾기

→ Collectors/reduce = Stream 의 최종 처리.

🧭 9개 섹션 로드맵

1. Collector 인터페이스의 구조
2. 기본 수집 (toList, toSet, toMap)
3. 문자열 결합 (joining)
4. 집계 (counting, summing, averaging)
5. groupingBy 의 정밀
6. partitioningBy
7. 다운스트림 컬렉터
8. reduce 의 3가지 형태
9. 면접 + 자기 점검 + Phase 10 중간 시험

1️⃣ Collector 인터페이스의 구조

1.1 Collector 인터페이스

public interface Collector<T, A, R> {
    
    Supplier<A> supplier();              // 1. 컨테이너 생성
    BiConsumer<A, T> accumulator();      // 2. 요소 누적
    BinaryOperator<A> combiner();        // 3. 병렬 병합
    Function<A, R> finisher();           // 4. 최종 변환
    Set<Characteristics> characteristics();   // 특성
    
    // T: 입력 요소 타입
    // A: 누적 컨테이너 타입 (accumulator)
    // R: 최종 결과 타입 (result)
}

1.2 4가지 구성 요소

1. supplier (공급자)
   - 새 컨테이너 생성
   - 예: () -> new ArrayList<>()

2. accumulator (누적자)
   - 컨테이너에 요소 추가
   - 예: (list, item) -> list.add(item)

3. combiner (결합자)
   - 두 컨테이너 병합 (병렬)
   - 예: (list1, list2) -> { list1.addAll(list2); return list1; }

4. finisher (완성자)
   - 컨테이너 → 최종 결과
   - 예: list -> Collections.unmodifiableList(list)

1.3 동작 흐름

collect 의 동작:

순차:
  1. supplier() — 컨테이너 생성
  2. 각 요소마다 accumulator() 호출
  3. finisher() — 최종 변환
  (combiner 사용 X)

병렬:
  1. 각 청크마다 supplier() — 여러 컨테이너
  2. 각 청크에서 accumulator()
  3. combiner() — 컨테이너들 병합
  4. finisher() — 최종 변환

1.4 시각화

// Collectors.toList() 의 개념적 구현
Collector<T, ?, List<T>> toList = Collector.of(
    ArrayList::new,                              // supplier
    List::add,                                    // accumulator
    (left, right) -> { left.addAll(right); return left; },   // combiner
    Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH    // finisher 생략 (그대로)
);

// 순차 실행:
// 1. list = new ArrayList<>()
// 2. for each: list.add(element)
// 3. return list (finisher 없음)

1.5 Characteristics

enum Characteristics {
    CONCURRENT,        // 동시 accumulator 호출 가능
    UNORDERED,         // 순서 무관
    IDENTITY_FINISH    // finisher 가 항등 (생략 가능)
}

// 의미:
// - CONCURRENT: 단일 컨테이너 동시 접근
// - UNORDERED: 결과 순서 무관 (Set 등)
// - IDENTITY_FINISH: A == R (변환 X)

1.6 Collector.of 로 만들기

// 사용자 정의 Collector
Collector<String, StringBuilder, String> concat = Collector.of(
    StringBuilder::new,                        // supplier
    StringBuilder::append,                     // accumulator
    StringBuilder::append,                     // combiner
    StringBuilder::toString                    // finisher
);

String result = Stream.of("A", "B", "C")
    .collect(concat);
// "ABC"

1.7 ILIC 활용

public class CustomCollectorExample {
    
    // 사용자 정의 — 통계 수집
    public Collector<Shipment, ?, ShipmentSummary> toSummary() {
        return Collector.of(
            ShipmentSummary::new,                     // supplier
            ShipmentSummary::accept,                  // accumulator
            ShipmentSummary::merge,                   // combiner
            Function.identity()                       // finisher
        );
    }
    
    static class ShipmentSummary {
        long count = 0;
        BigDecimal totalWeight = BigDecimal.ZERO;
        
        void accept(Shipment s) {
            count++;
            totalWeight = totalWeight.add(s.getWeight());
        }
        
        ShipmentSummary merge(ShipmentSummary other) {
            count += other.count;
            totalWeight = totalWeight.add(other.totalWeight);
            return this;
        }
    }
    
    public ShipmentSummary summarize(List<Shipment> shipments) {
        return shipments.stream().collect(toSummary());
    }
}

1.8 자기 점검 답변

Collector 인터페이스의 4가지 구성 요소는?

답:
1. supplier: 컨테이너 생성
2. accumulator: 요소 누적
3. combiner: 병렬 병합
4. finisher: 최종 변환

+ characteristics: CONCURRENT, UNORDERED, IDENTITY_FINISH

동작:

순차: supplier → accumulator → finisher
병렬: 각 청크 + combiner

2️⃣ 기본 수집 (toList, toSet, toMap)

2.1 toList

// Collectors.toList — 가변 List (보통 ArrayList)
List<String> list = stream.collect(Collectors.toList());

// vs Stream.toList (Java 16+) — 불변
List<String> immutable = stream.toList();

// 차이:
// - Collectors.toList: 가변 (add 가능)
// - Stream.toList: 불변

// 불변 명시
List<String> unmod = stream.collect(Collectors.toUnmodifiableList());

2.2 toSet

// 중복 제거 + Set
Set<String> set = stream.collect(Collectors.toSet());
// 보통 HashSet

// 불변
Set<String> unmodSet = stream.collect(Collectors.toUnmodifiableSet());

// 특정 Set
TreeSet<String> treeSet = stream.collect(
    Collectors.toCollection(TreeSet::new));

2.3 toMap

// 키 함수 + 값 함수
Map<K, V> toMap(
    Function<? super T, ? extends K> keyMapper,
    Function<? super T, ? extends V> valueMapper);

// 활용
Map<Long, Shipment> byId = shipments.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        Shipment::getId,    // 키
        s -> s              // 값
    ));

// 키만 추출하고 객체를 값으로
Map<String, Shipment> byBlNo = shipments.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        Shipment::getBlNo,
        Function.identity()
    ));

2.4 toMap — 중복 키 처리

// 중복 키 발생 시 IllegalStateException
Map<String, Shipment> map = shipments.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        Shipment::getStatus,   // 중복 가능 키!
        Function.identity()
    ));
// "Duplicate key" 예외

// 해결: merge 함수 (3번째 인자)
Map<String, Shipment> map2 = shipments.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        Shipment::getStatus,
        Function.identity(),
        (existing, replacement) -> existing   // 기존 유지
    ));

// 또는 새 것으로
(existing, replacement) -> replacement

// 또는 합치기
(s1, s2) -> s1.merge(s2)

2.5 toMap — Map 종류 지정

// 4번째 인자: Map 공급자
TreeMap<String, Shipment> sorted = shipments.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        Shipment::getBlNo,
        Function.identity(),
        (a, b) -> a,            // merge
        TreeMap::new            // Map 종류
    ));

// LinkedHashMap (순서 유지)
LinkedHashMap<String, Shipment> ordered = shipments.stream()
    .collect(Collectors.toMap(
        Shipment::getBlNo,
        Function.identity(),
        (a, b) -> a,
        LinkedHashMap::new
    ));

2.6 toCollection

// 특정 컬렉션 지정
ArrayList<String> arrayList = stream.collect(
    Collectors.toCollection(ArrayList::new));

LinkedList<String> linkedList = stream.collect(
    Collectors.toCollection(LinkedList::new));

TreeSet<String> treeSet = stream.collect(
    Collectors.toCollection(TreeSet::new));

// 정렬된 Set
TreeSet<Shipment> sorted = shipments.stream()
    .collect(Collectors.toCollection(() -> 
        new TreeSet<>(Comparator.comparing(Shipment::getWeight))));

2.7 비교

Collector	결과	가변?
toList()	List (ArrayList)	가변
toUnmodifiableList()	List	불변
toSet()	Set (HashSet)	가변
toUnmodifiableSet()	Set	불변
toMap(k, v)	Map (HashMap)	가변
toCollection(supplier)	지정 컬렉션	가변

2.8 ILIC 활용

public class ShipmentCollectors {
    
    // 1. List
    public List<String> getBlNos() {
        return shipments.stream()
            .map(Shipment::getBlNo)
            .collect(Collectors.toList());
    }
    
    // 2. Set (중복 제거)
    public Set<String> getUniqueStatuses() {
        return shipments.stream()
            .map(Shipment::getStatus)
            .collect(Collectors.toSet());
    }
    
    // 3. Map (ID → Shipment)
    public Map<Long, Shipment> indexById() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.toMap(
                Shipment::getId,
                Function.identity()
            ));
    }
    
    // 4. Map (중복 키 처리)
    public Map<String, Shipment> latestByBlNo() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.toMap(
                Shipment::getBlNo,
                Function.identity(),
                (older, newer) -> 
                    newer.getCreatedAt().isAfter(older.getCreatedAt()) ? newer : older
            ));
    }
    
    // 5. 정렬된 Set
    public TreeSet<Shipment> byWeight() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.toCollection(() ->
                new TreeSet<>(Comparator.comparing(Shipment::getWeight))));
    }
}

2.9 자기 점검 답변

기본 수집 컬렉터는?

답:
1. toList():

가변 List
vs Stream.toList() (불변)

toSet():
- 중복 제거
- HashSet
toMap(k, v):
- 키/값 함수
- 중복 키 → 3번째 merge 함수
- 4번째 Map 공급자
toCollection(supplier):
- 특정 컬렉션
- TreeSet, LinkedList 등
불변 버전:
- toUnmodifiableList/Set/Map

3️⃣ 문자열 결합 (joining)

3.1 joining

// 1. 단순 결합
String joining();

// 2. 구분자
String joining(CharSequence delimiter);

// 3. 구분자 + 접두/접미
String joining(CharSequence delimiter, CharSequence prefix, CharSequence suffix);

// 활용
String s1 = Stream.of("A", "B", "C")
    .collect(Collectors.joining());
// "ABC"

String s2 = Stream.of("A", "B", "C")
    .collect(Collectors.joining(", "));
// "A, B, C"

String s3 = Stream.of("A", "B", "C")
    .collect(Collectors.joining(", ", "[", "]"));
// "[A, B, C]"

3.2 객체 결합

// 객체 → 문자열 → 결합
String blNos = shipments.stream()
    .map(Shipment::getBlNo)
    .collect(Collectors.joining(", "));
// "BL-001, BL-002, BL-003"

// CSV 라인
String csvLine = shipments.stream()
    .map(s -> s.getId() + "," + s.getBlNo() + "," + s.getWeight())
    .collect(Collectors.joining("\n"));

// JSON 배열 (간단)
String json = shipments.stream()
    .map(s -> "\"" + s.getBlNo() + "\"")
    .collect(Collectors.joining(", ", "[", "]"));
// ["BL-001", "BL-002"]

3.3 joining vs String.join

// String.join (Java 8+)
String s1 = String.join(", ", List.of("A", "B", "C"));
// "A, B, C"

// Collectors.joining (Stream)
String s2 = Stream.of("A", "B", "C")
    .collect(Collectors.joining(", "));

// 차이:
// - String.join: 간단, 컬렉션/배열 직접
// - Collectors.joining: Stream 파이프라인 중

// 변환 필요 시 Collectors.joining
String s3 = shipments.stream()
    .map(Shipment::getBlNo)
    .collect(Collectors.joining(", "));
// String.join 으로는:
String s4 = String.join(", ",
    shipments.stream().map(Shipment::getBlNo).toList());

3.4 ILIC 활용

public class ShipmentJoining {
    
    // 1. BL 번호 목록
    public String blNoList() {
        return shipments.stream()
            .map(Shipment::getBlNo)
            .collect(Collectors.joining(", "));
    }
    
    // 2. 요약 메시지
    public String summary() {
        return shipments.stream()
            .map(s -> String.format("%s(%.1fkg)", s.getBlNo(), s.getWeight()))
            .collect(Collectors.joining(", ", "Shipments: ", "."));
        // "Shipments: BL-001(100.0kg), BL-002(200.0kg)."
    }
    
    // 3. CSV
    public String toCsv() {
        String header = "ID,BL,Weight";
        String rows = shipments.stream()
            .map(s -> s.getId() + "," + s.getBlNo() + "," + s.getWeight())
            .collect(Collectors.joining("\n"));
        return header + "\n" + rows;
    }
    
    // 4. SQL IN 절
    public String toSqlInClause() {
        return shipments.stream()
            .map(s -> "'" + s.getBlNo() + "'")
            .collect(Collectors.joining(", ", "(", ")"));
        // "('BL-001', 'BL-002')"
    }
}

3.5 자기 점검 답변

joining 의 사용은?

답:
1. 3가지 형태:

joining(): 단순 결합
joining(delimiter): 구분자
joining(delimiter, prefix, suffix): 접두/접미

활용:
- 객체 → map → joining
- CSV, JSON, SQL IN
vs String.join:
- String.join: 컬렉션 직접
- Collectors.joining: Stream 중

4️⃣ 집계 (counting, summing, averaging)

4.1 counting

// 개수 세기
long count = shipments.stream()
    .collect(Collectors.counting());
// = shipments.stream().count();

// groupingBy 와 함께 (강력)
Map<String, Long> countByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.counting()
    ));
// {PENDING=5, SHIPPED=3, DELIVERED=10}

4.2 summing

// 합계
Collectors.summingInt(ToIntFunction);
Collectors.summingLong(ToLongFunction);
Collectors.summingDouble(ToDoubleFunction);

// 활용
int totalQty = shipments.stream()
    .collect(Collectors.summingInt(Shipment::getQuantity));

double totalWeight = shipments.stream()
    .collect(Collectors.summingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue()));

// groupingBy 와 함께
Map<String, Double> weightByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.summingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue())
    ));

4.3 averaging

// 평균
Collectors.averagingInt(ToIntFunction);
Collectors.averagingLong(ToLongFunction);
Collectors.averagingDouble(ToDoubleFunction);

// 활용
Double avgWeight = shipments.stream()
    .collect(Collectors.averagingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue()));

// 결과는 Double (요소 없으면 0.0)

// groupingBy 와 함께
Map<String, Double> avgByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.averagingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue())
    ));

4.4 summarizing

// 통계 한 번에 (count, sum, min, max, average)
Collectors.summarizingInt(ToIntFunction);
Collectors.summarizingLong(ToLongFunction);
Collectors.summarizingDouble(ToDoubleFunction);

// 활용
IntSummaryStatistics stats = shipments.stream()
    .collect(Collectors.summarizingInt(Shipment::getQuantity));

stats.getCount();     // 개수
stats.getSum();       // 합계
stats.getMin();       // 최소
stats.getMax();       // 최대
stats.getAverage();   // 평균

// 한 번에 모든 통계
DoubleSummaryStatistics weightStats = shipments.stream()
    .collect(Collectors.summarizingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue()));

4.5 minBy, maxBy

// 최소/최대 (Comparator)
Optional<Shipment> heaviest = shipments.stream()
    .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Shipment::getWeight)));

Optional<Shipment> lightest = shipments.stream()
    .collect(Collectors.minBy(Comparator.comparing(Shipment::getWeight)));

// groupingBy 와 함께
Map<String, Optional<Shipment>> heaviestByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Shipment::getWeight))
    ));

4.6 reducing

// 컬렉터로서의 reduce
Collectors.reducing(BinaryOperator);
Collectors.reducing(identity, BinaryOperator);
Collectors.reducing(identity, mapper, BinaryOperator);

// 활용
Optional<BigDecimal> totalWeight = shipments.stream()
    .collect(Collectors.reducing(
        (a, b) -> a   // 임의 예시
    ));

// 더 일반적 — groupingBy 와 함께
Map<String, BigDecimal> weightByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.reducing(
            BigDecimal.ZERO,
            Shipment::getWeight,
            BigDecimal::add
        )
    ));

4.7 집계 비교

Collector	결과	의미
counting()	Long	개수
summingInt/Long/Double	Integer/Long/Double	합계
averagingInt/Long/Double	Double	평균
summarizingInt/Long/Double	XxxSummaryStatistics	모든 통계
minBy/maxBy	Optional	최소/최대
reducing	T 또는 Optional	축약

4.8 ILIC 활용

public class ShipmentAggregation {
    
    // 1. 개수
    public long count() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.counting());
    }
    
    // 2. 합계
    public double totalWeight() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.summingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue()));
    }
    
    // 3. 평균
    public double averageWeight() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.averagingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue()));
    }
    
    // 4. 통계 한 번에
    public DoubleSummaryStatistics weightStatistics() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.summarizingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue()));
    }
    
    // 5. 최대
    public Optional<Shipment> heaviest() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Shipment::getWeight)));
    }
    
    // 6. 상태별 통계 (groupingBy + summarizing)
    public Map<String, DoubleSummaryStatistics> statsByStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.summarizingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue())
            ));
    }
}

4.9 자기 점검 답변

집계 컬렉터는?

답:
1. counting(): 개수 (Long)
2. summingInt/Long/Double: 합계
3. averagingInt/Long/Double: 평균 (Double)
4. summarizingInt/Long/Double: 모든 통계
5. minBy/maxBy: Optional
6. reducing: 축약

활용:

단독 사용
groupingBy 의 다운스트림

5️⃣ groupingBy 의 정밀

5.1 단순 groupingBy

// 분류 함수로 그룹핑
Map<K, List<T>> groupingBy(Function<T, K> classifier);

// 활용
Map<String, List<Shipment>> byStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Shipment::getStatus));
// {
//   "PENDING": [s1, s3, s5],
//   "SHIPPED": [s2, s4],
//   "DELIVERED": [s6]
// }

5.2 groupingBy + 다운스트림

// 분류 + 각 그룹에 추가 컬렉터
Map<K, D> groupingBy(
    Function<T, K> classifier,
    Collector<T, A, D> downstream);

// 활용 — 그룹별 개수
Map<String, Long> countByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.counting()
    ));
// {PENDING=3, SHIPPED=2, DELIVERED=1}

// 그룹별 합계
Map<String, Double> weightByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.summingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue())
    ));

// 그룹별 BL 번호 목록
Map<String, List<String>> blNosByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.mapping(Shipment::getBlNo, Collectors.toList())
    ));

5.3 groupingBy 3-arg (Map 종류 지정)

// 분류 + Map 공급자 + 다운스트림
Map<K, D> groupingBy(
    Function<T, K> classifier,
    Supplier<Map<K, D>> mapFactory,
    Collector<T, A, D> downstream);

// 활용 — TreeMap 으로 정렬
TreeMap<String, Long> sortedCount = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        TreeMap::new,                  // Map 종류
        Collectors.counting()
    ));
// 키 정렬됨

// LinkedHashMap (순서 유지)
LinkedHashMap<String, List<Shipment>> ordered = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        LinkedHashMap::new,
        Collectors.toList()
    ));

5.4 다단계 groupingBy

// 그룹 안에 그룹 (중첩)
Map<String, Map<Boolean, List<Shipment>>> nested = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,                          // 1차: 상태
        Collectors.groupingBy(Shipment::isUrgent)     // 2차: 긴급 여부
    ));
// {
//   "PENDING": {true: [...], false: [...]},
//   "SHIPPED": {true: [...], false: [...]}
// }

// 3단계도 가능
Map<String, Map<Boolean, Long>> threeLevel = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.groupingBy(
            Shipment::isUrgent,
            Collectors.counting()
        )
    ));

5.5 groupingByConcurrent

// 병렬 + 동시성 Map
ConcurrentMap<String, List<Shipment>> concurrent = shipments.parallelStream()
    .collect(Collectors.groupingByConcurrent(Shipment::getStatus));

// 차이:
// - groupingBy: 순차 또는 병렬 (병합)
// - groupingByConcurrent: ConcurrentHashMap, 진짜 동시 누적
// - 큰 병렬 데이터에서 효율

5.6 활용 시나리오

// 1. 카테고리별 분류
Map<String, List<Product>> byCategory = products.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Product::getCategory));

// 2. 카테고리별 개수
Map<String, Long> countByCategory = products.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Product::getCategory,
        Collectors.counting()
    ));

// 3. 카테고리별 평균 가격
Map<String, Double> avgPriceByCategory = products.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Product::getCategory,
        Collectors.averagingDouble(Product::getPrice)
    ));

// 4. 카테고리별 최고가 상품
Map<String, Optional<Product>> mostExpensive = products.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Product::getCategory,
        Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Product::getPrice))
    ));

// 5. 카테고리별 상품명 목록
Map<String, List<String>> namesByCategory = products.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Product::getCategory,
        Collectors.mapping(Product::getName, Collectors.toList())
    ));

5.7 ILIC 활용

public class ShipmentGrouping {
    
    // 1. 상태별 분류
    public Map<String, List<Shipment>> byStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(Shipment::getStatus));
    }
    
    // 2. 상태별 개수
    public Map<String, Long> countByStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.counting()
            ));
    }
    
    // 3. 상태별 + 긴급 여부 (다단계)
    public Map<String, Map<Boolean, List<Shipment>>> byStatusAndUrgency() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.groupingBy(Shipment::isUrgent)
            ));
    }
    
    // 4. 월별 총 중량 (TreeMap)
    public TreeMap<YearMonth, Double> monthlyWeight() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                s -> YearMonth.from(s.getCreatedAt()),
                TreeMap::new,
                Collectors.summingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue())
            ));
    }
    
    // 5. 상태별 BL 번호 목록
    public Map<String, List<String>> blNosByStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.mapping(
                    Shipment::getBlNo,
                    Collectors.toList()
                )
            ));
    }
}

5.8 자기 점검 답변

groupingBy 의 정밀은?

답:
1. 단순:

groupingBy(classifier)
Map<K, List>

다운스트림:
- groupingBy(classifier, downstream)
- 각 그룹에 추가 컬렉터
- counting, summing, mapping 등
3-arg:
- groupingBy(classifier, mapFactory, downstream)
- TreeMap, LinkedHashMap 지정
다단계:
- groupingBy 안에 groupingBy
- 중첩 Map
groupingByConcurrent:
- ConcurrentHashMap
- 병렬 효율

6️⃣ partitioningBy

6.1 partitioningBy 의 정의

// Predicate 로 두 그룹 (true/false)
Map<Boolean, List<T>> partitioningBy(Predicate<T> predicate);

// 활용
Map<Boolean, List<Shipment>> partitioned = shipments.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(Shipment::isUrgent));

List<Shipment> urgent = partitioned.get(true);
List<Shipment> normal = partitioned.get(false);

6.2 groupingBy vs partitioningBy

groupingBy:
  - 분류 함수 (Function)
  - 여러 그룹 (키마다)
  - 없는 키는 Map 에 없음

partitioningBy:
  - 술어 (Predicate)
  - 정확히 2그룹 (true, false)
  - 둘 다 항상 존재 (빈 리스트라도)

차이 예:
  groupingBy(s -> s.isUrgent() ? "urgent" : "normal")
  → {"urgent": [...], "normal": [...]}
  → urgent 없으면 키 없음

  partitioningBy(Shipment::isUrgent)
  → {true: [...], false: [...]}
  → urgent 없어도 {true: [], false: [...]}

6.3 partitioningBy + 다운스트림

// 다운스트림 컬렉터
Map<Boolean, D> partitioningBy(
    Predicate<T> predicate,
    Collector<T, A, D> downstream);

// 활용 — 긴급/일반 개수
Map<Boolean, Long> countByUrgency = shipments.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(
        Shipment::isUrgent,
        Collectors.counting()
    ));
// {true=3, false=7}

// 긴급/일반 총 중량
Map<Boolean, Double> weightByUrgency = shipments.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(
        Shipment::isUrgent,
        Collectors.summingDouble(s -> s.getWeight().doubleValue())
    ));

6.4 활용 시나리오

// 1. 합격/불합격 분리
Map<Boolean, List<Student>> passFail = students.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(s -> s.getScore() >= 60));

List<Student> passed = passFail.get(true);
List<Student> failed = passFail.get(false);

// 2. 짝수/홀수
Map<Boolean, List<Integer>> evenOdd = numbers.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(n -> n % 2 == 0));

// 3. 합격/불합격 평균
Map<Boolean, Double> avgScores = students.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(
        s -> s.getScore() >= 60,
        Collectors.averagingDouble(Student::getScore)
    ));

6.5 ILIC 활용

public class ShipmentPartitioning {
    
    // 1. 긴급/일반 분리
    public Map<Boolean, List<Shipment>> byUrgency() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(Shipment::isUrgent));
    }
    
    // 2. 무거운/가벼운 + 개수
    public Map<Boolean, Long> byWeightThreshold() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(
                s -> s.getWeight().compareTo(BigDecimal.valueOf(1000)) > 0,
                Collectors.counting()
            ));
    }
    
    // 3. 유효/무효 분리
    public ValidationGroups validate() {
        Map<Boolean, List<Shipment>> result = shipments.stream()
            .collect(Collectors.partitioningBy(this::isValid));
        
        return new ValidationGroups(
            result.get(true),    // 유효
            result.get(false)    // 무효
        );
    }
    
    private boolean isValid(Shipment s) {
        return s.getWeight() != null 
            && s.getWeight().compareTo(BigDecimal.ZERO) > 0
            && s.getBlNo() != null;
    }
    
    record ValidationGroups(List<Shipment> valid, List<Shipment> invalid) {}
}

6.6 자기 점검 답변

partitioningBy 와 groupingBy 의 차이는?

답:
1. partitioningBy:

Predicate (boolean)
정확히 2그룹 (true, false)
둘 다 항상 존재

groupingBy:
- Function (K)
- 여러 그룹
- 없는 키는 Map 에 없음
공통:
- 다운스트림 컬렉터 가능
활용:
- partitioningBy: 이분법
- groupingBy: 다분류

7️⃣ 다운스트림 컬렉터

7.1 다운스트림 컬렉터란

다운스트림 컬렉터:

  groupingBy / partitioningBy 의 각 그룹에
  추가로 적용하는 컬렉터.

종류:
  - counting
  - summing/averaging/summarizing
  - mapping
  - filtering (Java 9+)
  - flatMapping (Java 9+)
  - reducing
  - collectingAndThen
  - toList, toSet

7.2 mapping

// 각 요소를 변환 후 수집
Collectors.mapping(mapper, downstream);

// 활용 — 그룹별 BL 번호 목록
Map<String, List<String>> blNosByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.mapping(
            Shipment::getBlNo,     // 변환
            Collectors.toList()     // 수집
        )
    ));
// {PENDING: [BL-001, BL-003], SHIPPED: [BL-002]}

// 그룹별 BL 번호 Set
Map<String, Set<String>> blNoSets = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.mapping(Shipment::getBlNo, Collectors.toSet())
    ));

7.3 filtering (Java 9+)

// 그룹 내 필터링
Collectors.filtering(predicate, downstream);

// 활용 — 그룹별 무거운 것만
Map<String, List<Shipment>> heavyByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.filtering(
            s -> s.getWeight().compareTo(BigDecimal.valueOf(1000)) > 0,
            Collectors.toList()
        )
    ));

// 차이 — filter vs filtering:
// .filter() 후 groupingBy: 빈 그룹 사라짐
shipments.stream()
    .filter(s -> s.getWeight().compareTo(BigDecimal.valueOf(1000)) > 0)
    .collect(Collectors.groupingBy(Shipment::getStatus));
// 무거운 게 없는 상태는 키 없음

// filtering: 빈 그룹 유지
shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.filtering(s -> ..., Collectors.toList())
    ));
// 모든 상태 키 유지 (빈 리스트라도)

7.4 flatMapping (Java 9+)

// 그룹 내 평탄화
Collectors.flatMapping(mapper, downstream);

// 활용 — 그룹별 모든 아이템
Map<String, List<ShipmentItem>> itemsByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.flatMapping(
            s -> s.getItems().stream(),   // Stream<ShipmentItem>
            Collectors.toList()
        )
    ));
// 각 상태의 모든 아이템 평탄화

7.5 reducing

// 그룹 내 축약
Collectors.reducing(identity, mapper, op);

// 활용 — 그룹별 총 중량
Map<String, BigDecimal> weightByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.reducing(
            BigDecimal.ZERO,
            Shipment::getWeight,
            BigDecimal::add
        )
    ));

7.6 collectingAndThen

// 수집 후 변환
Collectors.collectingAndThen(downstream, finisher);

// 활용 — 불변 List
List<Shipment> immutable = shipments.stream()
    .collect(Collectors.collectingAndThen(
        Collectors.toList(),
        Collections::unmodifiableList
    ));

// 그룹별 개수를 정수로
Map<String, Integer> countByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.collectingAndThen(
            Collectors.counting(),
            Long::intValue   // Long → Integer
        )
    ));

// 최댓값을 직접 (Optional 해제)
Map<String, Shipment> heaviestByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.collectingAndThen(
            Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Shipment::getWeight)),
            Optional::get   // Optional<Shipment> → Shipment
        )
    ));

7.7 다운스트림 조합

// 복잡한 조합
Map<String, Map<Boolean, Long>> complex = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,                       // 1차 그룹
        Collectors.groupingBy(                     // 2차 그룹
            Shipment::isUrgent,
            Collectors.counting()                  // 개수
        )
    ));

// 그룹별 BL 번호를 ", " 로 결합
Map<String, String> joinedByStatus = shipments.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Shipment::getStatus,
        Collectors.mapping(
            Shipment::getBlNo,
            Collectors.joining(", ")
        )
    ));

7.8 ILIC 활용

public class ShipmentDownstream {
    
    // 1. 상태별 BL 번호 목록
    public Map<String, List<String>> blNosByStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.mapping(Shipment::getBlNo, Collectors.toList())
            ));
    }
    
    // 2. 상태별 긴급 건만
    public Map<String, List<Shipment>> urgentByStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.filtering(Shipment::isUrgent, Collectors.toList())
            ));
    }
    
    // 3. 상태별 모든 아이템
    public Map<String, List<ShipmentItem>> itemsByStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.flatMapping(
                    s -> s.getItems().stream(),
                    Collectors.toList()
                )
            ));
    }
    
    // 4. 상태별 최대 중량 Shipment (Optional 해제)
    public Map<String, Shipment> heaviestByStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.collectingAndThen(
                    Collectors.maxBy(Comparator.comparing(Shipment::getWeight)),
                    Optional::get
                )
            ));
    }
    
    // 5. 상태별 BL 번호 결합
    public Map<String, String> blNoSummaryByStatus() {
        return shipments.stream()
            .collect(Collectors.groupingBy(
                Shipment::getStatus,
                Collectors.mapping(
                    Shipment::getBlNo,
                    Collectors.joining(", ", "[", "]")
                )
            ));
    }
}

7.9 자기 점검 답변

다운스트림 컬렉터는?

답:
1. 종류:

mapping: 변환 후 수집
filtering (Java 9+): 그룹 내 필터
flatMapping (Java 9+): 평탄화
reducing: 축약
collectingAndThen: 수집 후 변환

mapping vs filter:
- filter 후 groupingBy: 빈 그룹 사라짐
- filtering: 빈 그룹 유지
collectingAndThen:
- Optional 해제
- 타입 변환
- 불변 변환
조합:
- groupingBy 중첩
- 복잡한 집계

8️⃣ reduce 의 3가지 형태

8.1 형태 1 — identity + accumulator

T reduce(T identity, BinaryOperator<T> accumulator);

// identity: 초기값 (항등원)
// accumulator: 누적 함수

// 활용
int sum = numbers.stream()
    .reduce(0, Integer::sum);
// 0 + n1 + n2 + ...

int sum2 = numbers.stream()
    .reduce(0, (a, b) -> a + b);

String concat = words.stream()
    .reduce("", String::concat);

BigDecimal total = shipments.stream()
    .map(Shipment::getWeight)
    .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

// identity 의 역할:
// - 빈 Stream 시 반환값
// - 초기 누적값

8.2 형태 2 — accumulator (Optional)

Optional<T> reduce(BinaryOperator<T> accumulator);

// identity 없음
// 빈 Stream 시 Optional.empty()

// 활용
Optional<Integer> max = numbers.stream()
    .reduce(Integer::max);

Optional<Integer> sum = numbers.stream()
    .reduce(Integer::sum);
// 빈 Stream → Optional.empty()
// 요소 1개 → 그 요소
// 요소 2+ → 누적

// 처리
max.ifPresent(System.out::println);
int result = max.orElse(0);

8.3 형태 3 — identity + accumulator + combiner

<U> U reduce(U identity, 
             BiFunction<U, ? super T, U> accumulator,
             BinaryOperator<U> combiner);

// identity: 초기값 (U 타입)
// accumulator: U + T → U (다른 타입 누적)
// combiner: U + U → U (병렬 병합)

// 활용 — 다른 타입으로 축약
int totalLength = words.stream()
    .reduce(0,
        (sum, word) -> sum + word.length(),   // accumulator
        Integer::sum                            // combiner
    );

// 병렬에서 combiner 필수
int parallelLen = words.parallelStream()
    .reduce(0,
        (sum, word) -> sum + word.length(),
        Integer::sum
    );

8.4 세 형태 비교

형태	시그니처	반환	활용
1	reduce(identity, acc)	T	같은 타입 축약
2	reduce(acc)	Optional	identity 없음
3	reduce(identity, acc, combiner)	U	다른 타입 + 병렬

8.5 reduce vs collect

reduce (immutable reduction):
  - 각 단계 새 객체
  - 불변
  - String 합치기 시 비효율 (매번 새 String)

collect (mutable reduction):
  - 가변 컨테이너에 누적
  - 효율적 (객체 재사용)
  - StringBuilder 등

예: 문자열 합치기
// ❌ reduce — 비효율
String s1 = words.stream()
    .reduce("", String::concat);
// 매번 새 String 생성 (O(n²))

// ✓ collect — 효율
String s2 = words.stream()
    .collect(Collectors.joining());
// StringBuilder 활용 (O(n))

8.6 reduce 의 항등원 (identity)

// identity 의 조건:
// combiner(identity, x) == x

// 합계: 0
numbers.stream().reduce(0, Integer::sum);   // 0 + x = x ✓

// 곱: 1
numbers.stream().reduce(1, (a, b) -> a * b);   // 1 * x = x ✓

// 최대: Integer.MIN_VALUE
numbers.stream().reduce(Integer.MIN_VALUE, Integer::max);

// 문자열: ""
words.stream().reduce("", String::concat);   // "" + x = x ✓

// 잘못된 identity:
numbers.stream().reduce(10, Integer::sum);
// 10 + x ≠ x
// 결과: 10 + 모든 합 (잘못된 결과)
// 특히 병렬에서 문제

8.7 병렬 reduce 의 주의

// 병렬에서 잘못된 identity
int wrong = numbers.parallelStream()
    .reduce(10, Integer::sum);
// 각 청크마다 10 더해짐
// 4 청크면 10 × 4 = 40 추가
// 잘못된 결과

// 올바른 identity (0)
int correct = numbers.parallelStream()
    .reduce(0, Integer::sum);
// 각 청크 0 + 부분합
// combiner 가 부분합 더함
// 정확

// accumulator 와 combiner 일관성:
// 형태 3 에서 둘이 호환되어야

8.8 ILIC 활용

public class ShipmentReduce {
    
    // 1. 총 중량 (형태 1)
    public BigDecimal totalWeight() {
        return shipments.stream()
            .map(Shipment::getWeight)
            .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);
    }
    
    // 2. 최대 중량 (형태 2)
    public Optional<BigDecimal> maxWeight() {
        return shipments.stream()
            .map(Shipment::getWeight)
            .reduce(BigDecimal::max);
    }
    
    // 3. 총 아이템 수 (형태 3 — 다른 타입)
    public int totalItemCount() {
        return shipments.stream()
            .reduce(0,
                (sum, s) -> sum + s.getItems().size(),   // accumulator
                Integer::sum                              // combiner
            );
    }
    
    // 4. 가장 무거운 Shipment
    public Optional<Shipment> heaviest() {
        return shipments.stream()
            .reduce((a, b) -> 
                a.getWeight().compareTo(b.getWeight()) > 0 ? a : b);
    }
    
    // 5. reduce vs collect (문자열)
    public String blNoListEfficient() {
        // ✓ collect (효율)
        return shipments.stream()
            .map(Shipment::getBlNo)
            .collect(Collectors.joining(", "));
        // reduce 보다 효율적
    }
}

8.9 자기 점검 답변

reduce 의 3가지 형태는?

답:
1. 형태 1:

reduce(identity, accumulator)
T 반환
같은 타입 축약

형태 2:
- reduce(accumulator)
- Optional 반환
- identity 없음
형태 3:
- reduce(identity, accumulator, combiner)
- U 반환 (다른 타입)
- 병렬에서 combiner
reduce vs collect:
- reduce: immutable (각 단계 새 객체)
- collect: mutable (가변 컨테이너)
- 문자열 등은 collect 권장
identity 조건:
- combiner(identity, x) == x
- 병렬에서 특히 중요

9️⃣ 면접 + 자기 점검 + Phase 10 중간 시험

9.1 면접 단골 질문 매핑

Q	핵심 답변
Collector 의 구성 요소?	supplier, accumulator, combiner, finisher
toList vs Stream.toList?	가변 vs 불변
toMap 중복 키?	3번째 merge 함수
joining?	결합 (구분자/접두/접미)
counting/summing/averaging?	개수/합계/평균
summarizing?	모든 통계 (count/sum/min/max/avg)
groupingBy?	Map<K, List>
다운스트림 컬렉터?	각 그룹에 추가 컬렉터
partitioningBy vs groupingBy?	2그룹 (boolean) vs 다그룹
mapping vs filter?	filtering 은 빈 그룹 유지
reduce 3형태?	identity/Optional/combiner
reduce vs collect?	immutable vs mutable
collectingAndThen?	수집 후 변환

9.2 자기 점검 체크리스트

Collector 구조

4가지 구성 요소
동작 흐름
Characteristics

기본 수집

toList, toSet, toMap
toMap 중복 키
toCollection

문자열

joining 3가지
vs String.join

집계

counting
summing/averaging
summarizing
minBy/maxBy

groupingBy

단순
다운스트림
3-arg
다단계

partitioningBy

vs groupingBy
다운스트림

다운스트림

mapping, filtering, flatMapping
reducing
collectingAndThen

reduce

3가지 형태
vs collect
identity 조건
병렬 주의

9.3 Phase 10 중간 시험 50문항

람다 (10 문항)

Q1. 람다 문법? → (params) -> body
Q2. 함수형 인터페이스? → SAM
Q3. @FunctionalInterface? → 컴파일러 검증
Q4. Function 메서드? → apply
Q5. Consumer 메서드? → accept
Q6. Supplier 메서드? → get
Q7. Predicate 메서드? → test
Q8. 메서드 참조 4가지? → 정적/특정/임의/생성자
Q9. 람다의 this? → 외부
Q10. effectively final? → 실질적 final

Stream 기초 (10 문항)

Q11. Stream 정의? → 데이터 처리 파이프라인
Q12. 중간 연산 특징? → Stream 반환, 지연
Q13. 최종 연산 특징? → 결과 반환, 실행
Q14. 지연 평가? → 최종 연산 시 실행
Q15. 단락 평가? → 결과 결정 시 종료
Q16. filter? → Predicate 필터
Q17. map? → 변환
Q18. flatMap? → 평탄화
Q19. 무한 Stream? → iterate, generate
Q20. 한 번만 사용? → IllegalStateException

Stream 연산 (10 문항)

Q21. sorted? → 정렬
Q22. distinct? → 중복 제거
Q23. limit/skip? → 개수 제한/건너뛰기
Q24. forEach? → Consumer 실행
Q25. count? → 개수
Q26. anyMatch? → 첫 매칭 시 true
Q27. findFirst vs findAny? → 순서 vs 빠름
Q28. mapToInt? → boxing 회피
Q29. 병렬 Stream? → parallelStream
Q30. 병렬 빠른 경우? → 큰 데이터 + 무거운 연산

Collectors (10 문항)

Q31. Collector 구성? → supplier/accumulator/combiner/finisher
Q32. toList? → 가변 List
Q33. toMap 중복 키? → merge 함수
Q34. joining? → 문자열 결합
Q35. counting? → 개수
Q36. summingInt? → 합계
Q37. groupingBy? → Map<K, List<V>>
Q38. partitioningBy? → 2그룹 (boolean)
Q39. mapping? → 변환 후 수집
Q40. collectingAndThen? → 수집 후 변환

reduce (10 문항)

Q41. reduce 형태 1? → identity + accumulator
Q42. reduce 형태 2? → accumulator (Optional)
Q43. reduce 형태 3? → + combiner (병렬)
Q44. reduce vs collect? → immutable vs mutable
Q45. identity 조건? → combiner(identity, x) == x
Q46. 합계 identity? → 0
Q47. 곱 identity? → 1
Q48. 병렬 잘못된 identity? → 청크마다 적용
Q49. 문자열 합치기? → collect (joining) 권장
Q50. reducing 컬렉터? → groupingBy 다운스트림

9.4 채점

50 / 50 → Phase 10 핵심 마스터
45-49   → 거의 마스터
40-44   → 복습
< 40    → Unit 10.1 ~ 10.3 재학습

9.5 추가 심화 질문

Q1: Collector 의 IDENTITY_FINISH?

답:

finisher 가 항등 함수 (a -> a)
A == R (변환 X)
toList 등 (List 그대로)
collectingAndThen 은 IDENTITY_FINISH X

Q2: groupingBy 의 기본 Map?

답:

HashMap
3-arg 로 변경 가능 (TreeMap 등)
groupingByConcurrent 는 ConcurrentHashMap

Q3: teeing (Java 12+)?

답:

// 두 컬렉터 결합
record MinMax(int min, int max) {}

MinMax result = numbers.stream()
    .collect(Collectors.teeing(
        Collectors.minBy(Integer::compare),
        Collectors.maxBy(Integer::compare),
        (min, max) -> new MinMax(min.get(), max.get())
    ));
// 한 번의 패스로 min, max 둘 다

Q4: reduce 의 associativity?

답:

결합 법칙: (a op b) op c == a op (b op c)
병렬 reduce 에서 필수
덧셈, 곱셈, max, min: OK
뺄셈, 나눗셈: X (병렬 시 잘못된 결과)

Q5: Collectors.toMap 의 병렬?

답:

순차: 일반 HashMap
병렬: combiner 로 병합
중복 키 시 merge 함수 사용
toConcurrentMap 은 ConcurrentHashMap

🎯 핵심 요약 — 3줄 정리

1. Collectors

기본 (toList/toSet/toMap), 문자열 (joining)
집계 (counting/summing/averaging/summarizing)
groupingBy, partitioningBy + 다운스트림

2. groupingBy

Map<K, List>
다운스트림 (counting/mapping/reducing)
다단계 중첩

3. reduce

3형태 (identity/Optional/combiner)
immutable (vs collect mutable)
문자열은 joining 권장

📚 다음으로...

Unit 10.4 — Optional (3주차 완주)

이번 Unit에서 Collectors 와 reduce 를 봤다면, 마지막은 null 안전 처리.

Optional 의 정의
생성과 활용
map, flatMap, filter
orElse, orElseGet, orElseThrow
함정과 권장 패턴
Phase 10 완주 + 3주차 완주

Phase 10 진행 상황

🚀 Phase 10 — 함수형 프로그래밍
  ✅ Unit 10.1 람다 표현식
  ✅ Unit 10.2 Stream API
  ✅ Unit 10.3 Collectors와 reduce (★ 마스터) ← 여기
  ⏭ Unit 10.4 Optional — Phase 10 완주, 3주차 완주

3주차 누적 진행

✅ Phase 1 ~ 9 완주 (42 Unit)
🚀 Phase 10 — 함수형 프로그래밍 (3/4 진행)

마지막 Unit 10.4 완성 시 3주차 완주!

3주차 Unit 10.3 — Collectors와 reduce

댓글