프로그래밍 스칼라: 실용적인 스칼라 활용법을 익히는 가장 확실한 실전 바이블 (2.11.x 버전 기반)

644

4

부

고급 주제 및 실전 응용

18.4

수학을 위한 카테고리

16

장에서 카테고리에 대해 설명했다. 빅데이터에서 유명한 카테고리로 우리가 설명하지 않은

것으로 모노이드

Monoid

가 있다.

16

장을 건너뛴 독자는 카테고리를 수학에 기반한 디자인 패턴으

로 생각하면 된다.

모노이드는 덧셈에 대한 추상화다. 모노이드에는 다음과 같은 특성이 있다.

1

. 결합 법칙이 성립하는 이항 연산자 하나

2

. 항등원

덧셈 연산은 이런 특성을 만족한다. 결합 법칙을 만족해서 예를 들면 (

1

.

1

+

2

.

2

)

+

3

.

3

==

1

.

1

+

(

2

.

2

+

3

.

3

)이며,

0

이 항등원이다. 곱셈도 마찬가지다.

1

이 항등원이다. 수의 덧셈과 곱셈에

는

1

.

1

+

2

.

2

==

2

.

2

+

1

.

1

과 같이 교환 법칙도 성립하지만, 모노이드에는 필요 없다.

이것이 중요한 이유가 뭘까? 대부분의 데이터 구조가 이런 특성을 만족한다는 것이 드러났다.

따라서 어떤 코드가 모노이드에 대해 작동하도록 코드를 일반화할 수 있다면, 재사용성이 굉장

히 좋아질 것이다 (위키피디아의 해당 항목을 보라 (

http

://

bit

.

ly

/

1tphZ15

)).

모노이드의 예로는 스트링 연결, 행렬 덧셈과 곱셈, 최솟값과 최댓값 계산, 유일한 값을 찾

기 위한 하이퍼로그로그

HyperLogLog

, 집합의 유사성을 위한 민

-

해시

Min

-

hash

, 집합 원소 검사를

위한 블룸 필터

Bloom

filter

등이 있다 (애비 브라이언트

Avi

Bryant

의 훌륭한 발표 “

Add

ALL

The

Things

!”(

http

://

bit ...