12. RxJava - Reduce

Reduce

발행한 데이터를 모두 사용하여 어떤 최종 결과 데이터를 합성할 때 활용합니다.

 

보통 Observable에 입력된 데이터를 필요한 map 함수로 매핑하고, 원하는 데이터만 추출할 때는 불필요한 데이터를 걸러내는 filter 함수를 호출합니다.

 

또한 상황에 따라 발행된 데이터를 취합하여 어떤 결과를 만들어낼 때는 reduce 함수를 사용합니다.

 

 

아래는 마블 다이어그램의 코드입니다.

 

입력

import io.reactivex.Observable

class ReduceExample {
    fun marbleDiagram() {
        val balls = arrayOf("1", "3", "5")
        val source = Observable.fromArray(*balls)
            .reduce{ ball1, ball2 -> "$ball2($ball1)"}
        source.subscribe { data -> println(data) }
    }
}

fun main() {
    val demo = ReduceExample()
    demo.marbleDiagram()
}

 

출력

5(3(1))

 

 

빨간색, 초록색, 파란색 원을 받아서 먼저 받은 원이 내부로 흡수되는 것을 보여 줍니다.

최종적으로 빨간색, 초록색, 파란색 원을 모두 포함하는 더 큰 원을 출력합니다.

 

여기서 source 변수는 Observable 이 아니라 Maybe입니다.

reduce 함수를 호출하면 인자로 넘긴 람다 표현식에 의해 결과 없이 완료될 수도 있어서 Observable이 아니라 Maybe 객체로 리턴 됩니다.

 

람다 표현식에서 인자의 개수가 2 개 이상일 때는 괄호로 인자의 목록을 명시적으로 표현해줘야 합니다.

따라서 아래와 같은 람다 표현식을 사용합니다.

 

ball1, ball2 -> "$ball2($ball1)"

 

 

아래는 람다 표현식을 별도 함수로 분리한 코드입니다.

 

입력

import io.reactivex.Observable
import io.reactivex.functions.BiFunction

class ReduceExample {fun biFunction() {
        val mergeBalls = BiFunction<String, String, String> { 
            ball1, ball2 -> "$ball2($ball1)" 
        }
    
        val balls = arrayOf("1", "3", "5")
        val source = Observable.fromArray(*balls)
            .reduce(mergeBalls)
        source.subscribe { data -> println(data) }
    }
}

fun main() {
    val demo = ReduceExample()
    demo.biFunction()
}

 

출력

5(3(1))

 

 

 

데이터 쿼리 예제

 

아래는 map, filter, reduce를 활용한 간단한 데이터 쿼리 예제입니다.

오늘의 매출

TV- $2,500
Camera - $300
TV: $1,600
Phone- $800

 

예제 코드는 오늘 발생한 TV 매출의 총합을 구합니다.

계산 방법

1. 전체 매출 데이터를 입력한다.
2. 매출 데이터 중 TV 매출을 필터링한다.
3. TV 매출의 합을 구한다.

 

입력

import io.reactivex.Observable
import kotlin.collections.ArrayList


class QueryTvSales {
    fun run() {
        
        // 1. 데이터 입력
        val sales: MutableList<Pair<String, Int>> = ArrayList()
        sales.add(Pair("TV", 2500))
        sales.add(Pair("Camera", 300))
        sales.add(Pair("TV", 1600))
        sales.add(Pair("Phone", 800))
        
        val tvSales = Observable.fromIterable(sales)
                
            // 2. TV 매출 필터링
            .filter { sale -> "TV" == sale.first }
            .map { sale -> sale.second } 
                
            // 3. TV 매출의 합
            .reduce { sale1, sale2 -> sale1 + sale2 }
        tvSales.subscribe { total -> println("TV Sales : $$total") }
    }
}

fun main() {
    val demo = QueryTvSales()
    demo.run()
}

 

출력

TV Sales : $4100

 

 

1. 먼저 데이터는 MutableList와 Pair를 사용하여 입력을 받았습니다.
2. TV 매출 필터링을 위해 filter 함수를 사용했고, TV 매출의 합을 구하기 위해 map과 reduce를 사용한 것을 볼 수 있습니다.
3. 마지막으로 subscribe를 호출하여 결과를 확인합니다.