[java] Java Trove에서의 데이터 타입 변환 및 직렬화 방법

Java Trove는 Java 컬렉션 프레임워크의 대안으로 사용되는 고성능 라이브러리입니다. Trove는 기본 데이터 타입을 위한 컬렉션 클래스를 제공하여 메모리 사용량을 줄이고 실행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이번 블로그에서는 Trove를 사용하여 데이터 타입 변환과 직렬화를 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 데이터 타입 변환

Trove의 기본 데이터 타입 컬렉션 클래스는 각각의 기본 데이터 타입에 최적화된 구현을 가지고 있습니다. 따라서 다른 데이터 타입으로의 변환을 위해서는 몇 가지 방법을 사용해야 합니다.

1.1. 기본 데이터 타입 배열 변환

Trove의 컬렉션 클래스는 기본 데이터 타입 배열로 변환할 수 있습니다. 아래 코드는 Trove의 TIntList를 int 배열로 변환하는 예시입니다.

TIntList intList = new TIntArrayList();
intList.add(1);
intList.add(2);
intList.add(3);

int[] intArray = intList.toArray();

1.2. 기본 데이터 타입 리스트 변환

Trove의 컬렉션 클래스는 List 인터페이스를 구현하므로 다른 List 컬렉션으로의 변환이 가능합니다. 아래 코드는 Trove의 TIntList를 ArrayList로 변환하는 예시입니다.

TIntList intList = new TIntArrayList();
intList.add(1);
intList.add(2);
intList.add(3);

List<Integer> arrayList = new ArrayList<>(intList);

2. 데이터 직렬화

Trove의 컬렉션 클래스는 기본 데이터 타입의 직렬화를 지원하지 않습니다. 따라서 직렬화를 수행해야 할 경우에는 다른 방법을 사용해야 합니다.

2.1. 직렬화를 위한 변환

Trove의 기본 데이터 타입 컬렉션을 직렬화하기 위해서는 컬렉션을 다른 데이터 타입으로 변환한 후에 직렬화를 수행해야 합니다. 예를 들어, TIntList를 int 배열로 변환한 후에 배열을 직렬화할 수 있습니다.

TIntList intList = new TIntArrayList();
intList.add(1);
intList.add(2);
intList.add(3);

int[] intArray = intList.toArray();

ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(byteArrayOutputStream);

objectOutputStream.writeObject(intArray);

byte[] serializedData = byteArrayOutputStream.toByteArray();

2.2. 직렬화된 데이터 역직렬화

위와 같이 직렬화된 데이터를 역직렬화하기 위해서는 데이터를 변환한 후에 역직렬화를 수행해야 합니다. 아래 코드는 위에서 직렬화한 int 배열을 역직렬화하는 예시입니다.

byte[] serializedData = // 직렬화된 데이터

ByteArrayInputStream byteArrayInputStream = new ByteArrayInputStream(serializedData);
ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(byteArrayInputStream);

int[] intArray = (int[]) objectInputStream.readObject();

TIntList intList = new TIntArrayList(intArray);

결론

Java Trove에서 데이터 타입 변환과 직렬화를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. Trove의 고성능 컬렉션 클래스를 효율적으로 활용하려면 필요에 맞게 데이터 타입 변환과 직렬화를 수행할 수 있어야 합니다. 이를 통해 메모리 사용량을 줄이고 실행 속도를 개선할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Trove 공식 문서를 참조하십시오.