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Scala for Backend Engineering & Functional Programming · 강의

reduce와 집계

요소를 결합하는 다른 방법을 배워 보세요.

reduce와 집계은(는) CoddyKit의 무료 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

fold에서 reduce로

별도의 시드 값을 제공하지 않고 요소를 결합하고 싶은 경우가 있습니다.

reduce는 첫 번째 요소를 시작 누산기로 사용하고 나머지 요소를 그 값에 결합합니다.

요소 유형과 결과 유형이 같은 경우에 사용할 수 있는, fold의 더 간결한 형태입니다.

reduce 기초

reduce는 이항 함수 (a, b)를 받아 명시적인 초기값 없이 컬렉션 전체에 적용합니다.

합계를 구할 때는 모든 요소를 간단히 더합니다.

val xs = List(1, 2, 3, 4)
val total = xs.reduce((a, b) => a + b)

@main def run(): Unit =
  println(total)  // 10

빈 컬렉션의 함정

reduce에는 시드가 없으므로 빈 컬렉션에 호출하면 UnsupportedOperationException이 발생합니다.

fold와 foldLeft는 제공된 시드로 대체되므로 빈 컬렉션에서도 안전합니다.

컬렉션이 비어 있지 않다는 것을 알고 있을 때만 reduce를 사용하세요.

// List.empty[Int].reduce(_ + _)
// throws UnsupportedOperationException

List.empty[Int].foldLeft(0)(_ + _)  // safe, returns 0

안전성을 위한 reduceOption

reduceOption은 Option을 반환하므로, 빈 컬렉션에서도 오류를 발생시키는 대신 없음을 나타냅니다.

비어 있을 가능성이 있을 때 안전하게 줄이는 방법입니다.

val xs = List(5, 9, 2)
val maybeMax = xs.reduceOption(_ max _)

@main def run(): Unit =
  println(maybeMax)  // Some(9)

reduceLeft와 reduceRight

fold와 마찬가지로 reduce에도 방향을 지정하는 변형이 있습니다.

reduceLeft는 왼쪽에서 오른쪽으로 결합하고, reduceRight는 오른쪽에서 왼쪽으로 결합합니다. 일반적인 reduce는 병렬 컬렉션에서 순서를 보장하지 않으므로 방향이 중요할 때는 명시적인 변형을 사용해야 합니다.

val xs = List(1, 2, 3)
val l = xs.reduceLeft(_ - _)   // (1-2)-3 = -4
val r = xs.reduceRight(_ - _)  // 1-(2-3) = 2

@main def run(): Unit =
  println((l, r))  // (-4, 2)

aggregate가 필요한 이유

fold와 reduce는 누적기 유형과 요소 유형이 단순한 방식으로 서로 관련되어야 합니다.

aggregate는 가장 일반적인 fold입니다. 누적기를 다른 유형으로 지정할 수 있고, 부분 누적기를 병합하는 방법도 Scala에 알려 줄 수 있으므로 병렬 처리에서 중요합니다.

aggregate 시그니처

aggregate는 시드, 요소를 누적기에 접는 seqop, 그리고 두 누적기를 병합하는 combop을 받습니다.

순차 컬렉션에서는 combop을 거의 사용하지 않지만, 병렬 컬렉션에서는 각 청크의 결과를 결합하는 데 사용합니다.

val xs = List(1, 2, 3, 4)
val sum = xs.aggregate(0)(
  (acc, x) => acc + x,   // seqop
  (a, b)   => a + b      // combop
)

@main def run(): Unit = println(sum)  // 10

다른 유형과 함께 사용하는 aggregate

여기서는 aggregate를 사용해 단어 목록을 하나의 Int 길이 합계로 접습니다.

seqop은 각 단어의 길이를 더하고, combop은 두 부분 합계를 서로 더합니다.

누적기 유형(Int)은 요소 유형(String)과 다릅니다.

val words = List("hi", "there", "you")
val chars = words.aggregate(0)(
  (acc, w) => acc + w.length,
  (a, b)   => a + b
)

@main def run(): Unit = println(chars)  // 10

병렬 집계

aggregate의 진정한 강력함은 병렬 컬렉션에서 드러납니다.

각 스레드는 seqop을 사용해 자체 청크를 접은 다음, combop을 사용해 청크를 병합합니다. 이 두 함수 덕분에 Scala는 작업을 안전하게 나누고 다시 결합할 수 있습니다.

// Conceptual: par splits the work
// val n = data.par.aggregate(0)(_ + _.length, _ + _)
// seqop runs per chunk, combop merges chunk results

알맞은 도구 선택하기

결과 유형이 요소 유형과 같고 결합이 결합 법칙을 따를 때는 reduce 또는 reduceOption을 사용하십시오.

순차적으로 시드나 다른 결과 유형이 필요할 때는 foldLeft를 사용하십시오.

누적기 유형과 요소 유형이 다르고 병렬 처리에 적합한 병합이 필요할 때는 aggregate를 사용하십시오.

// reduce:    same type, non-empty, associative
// foldLeft:  seed + different type, sequential
// aggregate: different type + parallel merge

한 번의 순회로 결합하기

aggregate는 튜플에 누적하여 여러 값을 한 번에 계산할 수 있습니다.

여기서는 한 번의 순회로 합계와 개수를 모두 구하고, combop에서 튜플을 병합합니다.

val xs = List(2, 4, 6, 8)
val (s, c) = xs.aggregate((0, 0))(
  (acc, x) => (acc._1 + x, acc._2 + 1),
  (a, b)   => (a._1 + b._1, a._2 + b._2)
)

@main def run(): Unit = println((s, c))  // (20, 4)

빠른 확인

비어 있을 수 있는 목록에 어떤 연산이 가장 안전한지 판단해 보십시오.

복습

reduce는 시드 없이 요소를 결합하며 첫 번째 요소를 시작점으로 사용합니다. 빈 컬렉션에서는 오류를 발생시키지만, reduceOption은 대신 없음을 반환합니다.

aggregate는 가장 일반적인 fold입니다. 시드, 요소를 접는 seqop, 그리고 병렬 작업을 위해 부분 누적기를 병합하는 combop으로 구성됩니다.

같은 유형의 결합 법칙을 따르는 결합에는 reduce를, 순차적으로 시드를 사용하는 접기에는 foldLeft를, 유형이 다르거나 병렬 처리를 사용할 때는 aggregate를 선택하십시오.

자주 묻는 질문

“reduce와 집계” 강의는 무료인가요?

네 — “reduce와 집계” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“reduce와 집계”에서 뭘 배우나요?

요소를 결합하는 다른 방법을 배워 보세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Scala for Backend Engineering & Functional Programming을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Scala for Backend Engineering & Functional Programming을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Scala for Backend Engineering & Functional Programming은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“reduce와 집계” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Scala for Backend Engineering & Functional Programming 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. 재귀적으로 사고하기
  2. 누산기 패턴
  3. foldLeft와 foldRight
  4. reduce와 집계
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