Java : Collection

Posted Apr 25, 2021 Updated Jun 29, 2021

By splin

34 min read

Java : Collection

Collection

Collection이란 어떠한 자료구조(Queue, Stack 등등…)를 구현한 클래스를 의미합니다.
JCF(Java Collections Framework)는 컬렉션과 이를 구현하는 클래스를 정의하는 Interface(공통된 메소드를 모아놓은)를 제공합니다.
Collection Interface는 List, Set, Queue 크게 3가지 상위 Interface로 분류할 수 있습니다.
Map의 경우 Collection Interface를 상속받고 있진 않지만 Collection으로 분류됩니다.

Collection Interface특징

자료 구조 성능 요약

밑의 내용에서 시간 복잡도는 Average 시간 복잡도를 말합니다.

List Interface

순서가 있는 데이터의 집합
색인을 사용하여 특정 위치에 요소를 삽입하거나 접근할 수 있으며 데이터의 중복, Null값을 허용합니다.

List Interface의 메소드

ArrayList

ArrayList는 RandomAccess 마커 Interface를 상속하여 구현됩니다.
상당히 빠르고 크기를 마음대로 조절할 수 있는 배열
- 객체들이 추가되어 저장 용량(capacity)을 초과한다면 자동으로 저장 용량(capacity)이 늘어난다는 특징을 가지고 있습니다.
초기에 생성하면 10개의 객체를 저장할 수 있는 List가 선언됩니다.
단방향 포인터 구조로 각 데이터에 대한 인덱스를 가지고 있어 조회 기능에 성능이 뛰어납니다.
- Access의 시간 복잡도가 O(1)
인덱스가 순차적으로 존재해야하는 구조 특성상, 한 원소를 삽입/삭제 시 배열의 나머지 원소들의 인덱스 참조값을 수정해야 합니다.
- 그림에서 처럼 6개의 인덱스를 가지던 배열에서 3번 원소를 삭제하면, 4, 5, 6번째 원소는 각각 3, 4, 5번으로 수정되어야 하므로 한 칸씩 당겨집니다.
- Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(n)
- 특정한 값을 찾기 위해서는 처음 부터 값을 순서대로 찾아야 합니다.
  - Search의 시간 복잡도가 O(n)

  
List<E> list = new ArrayList<E>(); // E에는 어떤 객체 타입이던 올 수 있다.

Vector

과거에 대용량 처리를 위해 사용했습니다.
내부에서 자동으로 동기화처리가 일어나 비교적 성능이 좋지 않고 무거워 잘 쓰이지 않습니다.
ArrayList의 시간복잡도와 같습니다.
- Access의 시간 복잡도 O(1), Insertion, Deletion, Search의 시간 복잡도가 O(n)

  
List<E> list = new Vector<E>();

Stack

후입선출 (LIFO : Last In First Out)으로 이루어진 자료구조 Interface입니다.
Java의 Stack은 Vector를 상속받고 있습니다.
- Vector의 뒤에서만 데이터가 오고 가기 때문에 Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1)
- Vector를 사용하기 때문에 Search의 시간 복잡도가 O(n), Access의 시간 복잡도가 O(1)
  - Access의 경우에는 어떤 자료구조로 Stack을 구현하였는지에 따라 달라지게 되는데, Java의 경우 Vector를 이용하기 때문에 O(1)이 될 수 있습니다. (LinkedList로 구현할 경우 O(n))

  
Stack<E> stack = new Stack<E>();

LinkedList

LinkedList는 List와 Deque를 구현한 class입니다.
양방향 포인터 구조로 인접 참조를 링크해서 체인처럼 관리합니다.
데이터의 삽입, 삭제가 빈번할 경우 데이터의 위치정보만 수정하면 되기에 유용합니다. (빠른 성능을 보장)
스택, 큐, 양방향 큐 등을 만들기 위한 용도로 쓰입니다.
초기에 생성하면 어떠한 링크도 만들어지지 않기 때문에 내부적으로 비어있습니다.
랜덤 접근(Random Access)이 아닌 순차 접근(Sequential Access) 방식을 따르므로 ArrayList처럼 바로 해당 데이터로 접근할 수가 없습니다.
- Access의 시간 복잡도가 O(n)
노드값이외에 앞 뒤 포인터 값을 저장하고 있는 자료구조이므로, 삭제와 삽입시 해당 노드 앞 뒤의 포인터 값만 수정해주면 추가/삭제가 완료됩니다.
- 삭제, 추가할 위치를 알고 있다는 가정하의 효율값이고 모른다면 검색이 필요하므로 시간 복잡도는 O(n)이 됩니다.
- 하지만 보통 알고 있다고 가정하기 때문에 Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1)
ArrayList와 마찬가지로 특정한 값을 찾기 위해서는 처음 부터 값을 순서대로 찾아야 합니다.
- Search의 시간 복잡도가 O(n)

  
List<E> list = new LinkedList<E>();

LinkedList의 종류

Java의 LinkedList를 말하는 것이 아니고, 자료구조 상의 LinkedList를 말합니다. (자바의 LinkedList는 이중 연결 리스트(Doubly Linked List) 입니다.)

단일 연결 리스트(Singly Linked List)

각 노드가 다음 노드에 대해서만 참조하는 가장 단순한 형태의 LinkedList입니다.
일반적으로 큐를 구현할 때 사용됩니다.
Head 노드를 잃어버려 참조하지 못하는 경우 데이터 전체를 사용 못하게 되는 단점이 있습니다.
FAT 파일 시스템이 단일 연결 리스트로 파일 청크(동적 메모리로 할당되는 영역)를 연결합니다.

이중 연결 리스트(Doubly Linked List)

각 노드가 이전 노드, 다음 노드에 대해서 참조하는 형태의LinkedList입니다.
삭제가 간편하며 단일 연결 리스트에 비해 데이터 손상에 강하지만, 관리할 참조가 2개이기 때문에 삽입이나 정렬의 경우 작업량이 더 많아집니다.

원형 연결 리스트(Circular Linked List)

연결 리스트에서 마지막 요소가 첫번째 요소를 참조합니다.
스트림 버퍼의 구현에 많이 사용됩니다.

성능 비교

	Access	Search	Insertion	Deletion
ArrayList	O(1)	O(n)	O(n)	O(n)
Vector	O(1)	O(n)	O(n)	O(n)
Stack	O(1)	O(n)	O(1)	O(1)
LinkedList	O(n)	O(n)	O(1)	O(1)

표를 보면, 데이터 조회가 자주 이루어질 때 ArrayList를 사용하는 것이 유리하고, 데이터의 삽입, 삭제가 빈번히 일어날 때 LinkedList를 사용하는 것이 유리한 것을 알 수 있습니다.

메모리 점유율 면에서는 ArrayList가 LinkedList보다 더 효율적입니다. ArrayList는 실제 데이터와 인덱스만 저장하는 반면, LinkedList의 각각의 노드는 데이터와 앞 뒤의 원소의 포인터값까지 저장함으로써 더 많은 메모리를 점유하기 때문입니다.

Queue 와 Deque Interface

Java에서는 Deque는 Queue를 상속받는 sub interface이지만 자료구조에서 Queue와 Deque을 구분하기 때문에 나누어 설명하겠습니다.

Queue Interface

선입선출 (FIFO : First In First Out)으로 이루어진 자료구조 Interface입니다.
가장 앞쪽에 있는 위치를 head(헤드)라고 부르고, 가장 후위(뒤)에 있는 위치를 tail(꼬리)라고 부릅니다.

Deque (Double ended Queue) Interface

Queue를 상속받고 있는 Interface입니다.
Queue는 한쪽 방향으로만(단방향) 삽입 삭제가 가능하지만, Deque(Double ended Queue)는 양쪽에서 삽입삭제가 가능한 자료구조 입니다.
head에서도 접근 가능하며, tail에서도 접근 가능한 양방향 큐
양방향에서 접근할 수 있기 때문에, Stack처럼 사용할 수도 있고, Queue처럼 사용할 수도 있습니다.
Deque의 주의할 점은 List처럼 index 관련 기능을 수행하지 않기때문에 index로 요소에 접근이 불가능하다는 것입니다.

Queue와 Deque Interface의 메소드

LinkedList

LinkedList는 List와 Deque를 구현한 interface 입니다.
Deque를 구현하고 있기 때문에 Deque로도 선언할 수 있고, Deque는 Queue를 상속받기 때문에 Queue로도 선언할 수 있습니다.
일반적으로 말하는 Queue를 Java에서는 LinkedList로 생성하면 됩니다.
- LinkedList를 사용하기 때문에 Search의 시간 복잡도가 O(n), Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1).
- Access의 시간 복잡도가 O(n) -> 원하는 위치에 Access하기 위해 Queue에서 하나씩 빼야하기 때문

  
Queue<E> queue = new LinkedList<E>();
Deque<E> deque = new LinkedList<E>();

PriorityQueue

PriorityQueue는 Queue에서 데이터 우선순위에 기반하여 우선순위가 높은 데이터가 먼저 나오는 원리입니다.
- 따로 정렬방식을 지정하지 않는다면 낮은 숫자가 높은 우선순위를 갖습니다. (오름차순)
PriorityQueue는 Heap을 이용하여 구현하는 것이 일반적입니다.
삽입과 삭제시, 자동으로 정렬(기본 오름차순)하기 때문에 저장시간이 다소 오래 걸립니다.
- 삽입, 삭제 시, Heap구조를 이용해 정렬하기 때문에 Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(log(n))
- PriorityQueue 자체가 높은 우선순위를 찾는 것이 목적이기 때문에 Search의 시간 복잡도는 O(1), Access의 시간 복잡도는 O(n) (몇 번째로 높은지)
주의할 점은 처음에 위치한 데이터가 아닌, 그 밖의 데이터들이 완벽하게 정렬된 것이 아니라는 것입니다. (약한 힙(weak heap))
- 삽입, 삭제 시에 다시 정렬함으로써, 데이터들 중 우선순위가 가장 높은 데이터를 제일 처음에 위치하게 만드는 것에만 초점을 둡니다.
- 즉, 모든 데이터들이 완벽하게 정렬되지 않을 수 있습니다.
사용자가 정의한 객체를 타입으로 쓸 경우 반드시 Comparator 또는 Comparable을 통해 정렬 방식을 구현해주어야 합니다.

  
PriorityQueue<E> priorityQueue = new PriorityQueue<E>();

Heap에 대한 자세한 설명

Comparable 과 Comparator

PriorityQueue의 정렬방식을 지정할 때나, 밑에서 나올 내용인 TreeSet의 객체, TreeMap의 키의 크기를 비교해 트리구조를 구성해야 할 때, java.lang.Comparable Interface를 Implements하여 구현해야 합니다.

Comparable

기본적인 Wrraper Class들은 Comparable Interface가 구현되어 있어 PriorityQueue, TreeSet, TreeMap을 사용할 수 있습니다.
ArrayList 등의 자료구조의 Collection.sort()함수를 사용할때도 Comparable을 이용해 compareTo()메소드만 재정의하게되면 쉽게 Collection 프레임워크의 자료구조들을 정렬하여 사용할 수 있습니다.

리턴 타입	메소드	설명
int	compareTo(Object o)	주어진 객체와 같으면 0을 리턴 주어진 객체보다 작으면 음수를 리턴 주어진 객체보다 크면 양수를 리턴

Comparator

PriorityQueue, TreeSet, TreeMap이 Comparable을 구현하고 있지 않을 경우에는 저장하는 순간 ClassCastException이 발생합니다.
Comparable 구현체를 구현하는 방법 외에 Comparator Interface를 이용해 정렬할 수 있습니다.

  
// DescendingComparator, AscendingComparator는 Comparator Interface를 구현한 객체입니다.
TreeSet<E> treeSet = new TreeSet<E>(new AscendingComparator());
TreeMap<K, V> treeMap = new TreeMap<K, V>(new DescendingComparator());
PriorityQueue<E> priorityQueue = new PriorityQueue<E>(new DescendingComparator());

정렬자는 Comparator Interface를 구현한 객체를 말하는데, Comparator Interface는 다음과 같은 메소드가 정의되어 있습니다.

리턴 타입	메소드	설명
int	compareTo(Obect o1, Object o2)	o1과 o2가 동등하다면 0을 리턴 o1이 o2보다 앞에 오게하면 음수를 리턴 o1이 o2보다 뒤에 오게하면 양수를 리턴

Comparable / Comparator에 대한 더 자세한 설명

ArrayDeque

ArrayDeque는 배열(Array)과 두개의 포인터(head와 tail을 가리키는 포인터)를 사용해 Deque를 구현한 interface입니다.
Null은 저장되지 않습니다.
ArrayDeque로 Stack과 Queue를 사용할 시, 기존의 Stack과 LinkedList보다 빠릅니다.
앞, 뒤에서의 Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1), Search는 하나씩 빼면서 찾아야 하기 때문에 O(n)
Java의 ArrayDeque는 임의 접근(Access)을 지원하지 않기 때문에 하나씩 빼가면서 접근(O(n))해야 하지만, 직접 구현할 시 배열(Array)을 사용하기 때문에 Access의 시간 복잡도가 O(1)이 될 수 있습니다.

성능 비교

	Access	Search	Insertion	Deletion
LinkedList	O(n)	O(n)	O(1)	O(1)
PriorityQueue	O(n)	O(1)	O(log(n))	O(log(n))
ArrayDeque	O(n) or O(1)	O(n)	O(1)	O(1)

	LinkedList	PriorityQueue	ArrayDeque
implements	List, Deque	Queue	Deque
내부로직	LinkedList	Heap	Array
순서	선입선출 (FIFO : First In First Out)	`Comporator`가 정의되지 않을 경우 오름차순에 의해 자동 정렬	`Stack(LIFO)`으로도 사용할 수 있고 `Queue(FIFO)`로도 사용할 수 있음
성능	ArrayDeque보다 느립니다.	삽입과 삭제 후 재정렬해야하므로 가장 느립니다.	배열(Array)과 두개의 포인터를 사용하기 때문에 가장 빠릅니다.
Null Value	Null 허용	허용하지 않음	허용하지 않음
사용 용도	일반적으로 사용하는 Queue	우선순위를 이용해야 하는 경우	Queue나 Stack을 더 빠르게 사용하고 싶을 때

Set Interface

Collection Interface를 상속합니다.
순서를 유지하지 않는 데이터의 집합
- 인덱스로 객체를 검색해서 가져오는 메소드가 없습니다.
- 대신 전체 객체를 대상으로 한번씩 반복해서 가져오는 반복자(Iterator)를 제공합니다.
데이터의 중복을 허용하지 않습니다.

Set Interface의 메소드

HashSet

순서를 예측할 수 없습니다.
인덱스를 사용하지 않고 해쉬함수(hashCode())를 이용해 해쉬코드를 만들어 객체를 판별합니다.
- 인덱스를 사용하지 않기 때문에 Acces는 불가능합니다.(N/A)
대부분의 객체들이 고유한 해쉬코드(중복될 수도 있습니다.)를 가지게 되기 때문에 해쉬코드를 이용해 배열의 인덱스처럼 바로 접근할 수 있습니다.
- Search, Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1)
HashSet이 판단하는 동일한 객체란 꼭 같은 인스턴스를 뜻하지 않습니다.
- hashCode()와 equals()를 재정의해서 동일한 리턴 값을 가지면 동등한 객체로 간주합니다.

  
Set<E> set = new HashSet<E>();

해쉬 함수(Hash Function)

해쉬 함수란, 어떤 가변 값의 key를 input으로 해쉬함수에 넣으면 output으로 고정된 hash값이 나오게 하는 것입니다. 예를 들어, 내부 로직이 f(x)= x % 10 인 해쉬함수가 있다고 가정했을 때 84, 123, 27의 해쉬값은 각각 4, 3, 7이 되고, 이 해쉬값에 따른 위치에 저장합니다. 즉, 123은 3에, 84는 4에, 27은 7에 저장됩니다.

그런데, input은 거의 무한대의 가변값인데 반해 hash는 고정값을 가지므로, 중복 hash값이 발생할 수 있습니다. 가령 위의 해쉬함수에 223이라는 값을 input으로 넣어도 123을 넣었을 때와 같은 hash값(3)을 얻게 됩니다. 이러한 현상을 해쉬 충돌(hash collision)이라고 하는데, 이 때에는 Java에서는 동일한 해쉬값에 대해 LinkedList로 저장됩니다. 해쉬 함수를 잘못 설계하게 되면 하나의 해쉬코드에 대량의 객체가 들어가 있을 수 있기 때문에 Worst 시간 복잡도가 O(n)인 것입니다.

Hash에 대한 더 자세한 설명

LinkedHashSet

추가된 순서 또는 가장 최근에 접근한 순서대로 접근 가능한 HashSet 입니다.
- HashSet과 시간복잡도는 동일합니다.
- Search, Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1), Acces는 (N/A).
데이터에 앞 뒤 포인터 정보를 포함하여 저장하는 선형구조 입니다.
저장되는 순서를 보장하지만, 점유하는 메모리가 더 많습니다.

TreeSet

이진 트리 구조에 자료를 저장합니다.
- 트리 구조를 이용하기 때문에 Search, Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(log(n)), Acces는 N/A
하나의 노드는 노드 값인 value와 왼쪽과 오른쪽 자식노드를 참조하기 위한 두 개의 변수로 구성됩니다.
객체를 저장하면 자동으로 정렬됩니다. (기본 오름차순)
정렬된 순서대로 보관하며 Comparable나 Comparator를 이용해 정렬방법을 지정할 수 있습니다.

  
TreeSet<E> treeSet = new TreeSet<E>();

이진 트리 구조

이진 트리는 여러개의 노드가 트리형태로 이루어져 연결된 구조입니다.
검색 기능을 강화시킨 구조입니다.
루트 노드라고 불리는 하나의 노드에서부터 시작해, 각 노드에 최대 2개의 노드를 연결할 수 있는 구조를 가집니다.

부모 노드의 값보다 작은 노드는 왼쪽에 위치 시키고 큰 노드는 오른쪽에 위치시킵니다.
숫자가 아닌 문자가 저장할경우에는 문자의 유니코드 값으로 비교합니다.
예를 들어 6,3,9,2,5의 순서로 값을 저장하면 다음과 같은 순서로 진행됩니다.

아래와 같이 값들이 정렬되어 있어 그룹핑이 쉽기 때문에 범위 검색을 쉽게할 수 있습니다.

Tree에 대한 더 자세한 설명

성능 비교

	Access	Search	Insertion	Deletion
HashSet	N/A	O(1)	O(1)	O(1)
LinkedHashSet	N/A	O(1)	O(1)	O(1)
TreeSet	N/A	O(log(n))	O(log(n))	O(log(n))

HashSet과 LinkedHashSet은 Hash값으로 호출/삭제/삽입을 하므로 모든 연산에 있어 O(1)의 시간 효율성을 가집니다.
TreeSet은 이진 탐색 트리를 사용하므로, 검색/삽입/삭제의 시간 효율성은 log(n)을 가지게 됩니다.

	HashSet	LinkedHashSet	TreeSet
내부로직	Hashing	Hashing	이진 탐색 트리(BST : Binary Search Tree)
순서	유지되지 않음	삽입순서 유지	`Comporator`가 정의되지 않을 경우 오름차순에 의해 자동 정렬
성능	가장 좋음	삽입순서를 유지하기 위하여 포인터값을 저장하므로 HashSet 보다 약간 느립니다.	삽입과 삭제 후 재정렬해야하므로 셋 중에서 가장 느립니다.
Null Value	최대 한 개의 Null 허용	최대 한 개의 Null 허용	허용하지 않음
사용 용도	순서를 유지할 필요가 없다면 일반적으로 권장됩니다.	삽입순서를 유지하고 싶다면 선택	`Comparator`에 의해 원소들을 정렬하고 싶다면 선택

Map Interface

키(Key), 값(Value)의 쌍으로 이루어진 데이터의 집합
순서는 유지되지 않으며 키(Key)의 중복을 허용하지 않으나 값(Value)의 중복은 허용합니다.
맵 안에 데이터를 하나하나 얻어 내는 방법
Map의 (Key, Value)로 이루어진 구조가 다른 자료구조들과는 다르기 때문에 Collection Interface를 상속받고 있진 않지만 Collection으로 분류됩니다.

HashMap

Map Interface를 구현하기 위해 해쉬코드를 사용한 class
- Search, Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1), Acces는 N/A
Key의 중복과 순서가 허용되지 않습니다.
키와 값으로 nll값이 올 수 있습니다.
HashSet과 마찬가지로 hashCode와 equals를 재정의해서 동일한 리턴 값을 가지면 동등한 객체로 간주합니다.

  
Map<K, V> map = new HashMap<K, V>();

Hashtable

HashMap과 동일한 내부구조를 가집니다.
- Search, Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1), Acces는 N/A
HashMap 보다는 느리지만 동기화 지원
- 동기화된 메소드로 구성되어 있기때문에 멀티스레드가 동시에 이 메소드들을 실행할 수 없습니다.
- 하나의 스레드가 실행을 완료해야 다른 스레드가 실행할 수 있습니다.
키와 값으로 null값이 허용되지 않습니다.

  
Map<K, V> map = new Hashtable<K, V>();

LinkedHashMap

기본적으로 HashMap을 상속받아 HashMap과 매우 흡사합니다.
- Search, Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(1), Acces는 N/A
삽입순서를 유지하기 위하여 포인터값을 저장하므로 HashMap 보다 약간 느립니다.
Map에 있는 엔트리들의 연결 리스트가 유지되므로 입력한 순서대로 반복 가능합니다.

  
Map<K, V> map = new LinkedHashMap<K, V>();

TreeMap

키와 값의 쌍으로 이루어진 데이터 MapEntry를 저장
객체를 저장하면 기본적으로 부모 키값과 비교해서 키값이 낮은 것은 왼쪽, 높은 것은 오른쪽에 자동으로 정렬됩니다.
- 트리 구조를 이용하기 때문에 Search, Insertion, Deletion의 시간 복잡도가 O(log(n)), Acces는 N/A
정렬된 순서대로 키(Key)와 값(Value)을 저장하여 검색이 빠릅니다.
삽입과 삭제 시, 정렬을 하기 때문에 저장시간이 다소 오래 걸립니다.
정렬된 순서(기본 오름차순)대로 보관하며 Comparable나 Comparator를 이용해 정렬방법을 지정할 수 있습니다.

  
TreeMap<K, V> treeMap = new TreeMap<K, V>();

성능 비교

	Access	Search	Insertion	Deletion
HashMap	N/A	O(1)	O(1)	O(1)
Hashtable	N/A	O(1)	O(1)	O(1)
LinkedHashMap	N/A	O(1)	O(1)	O(1)
TreeMap	N/A	O(log(n))	O(log(n))	O(log(n))

HashMap과 LinkedHashMap, Hashtable은 Hash값으로 호출/삭제/삽입을 하므로 모든 연산에 있어 O(1)의 시간 효율성을 가집니다.
TreeMap은 이진 탐색 트리를 사용하므로, 검색/삽입/삭제의 시간 효율성은 log(n)을 가지게 됩니다.

	HashTable	HashMap	LinkedHashMap	TreeMap
내부로직	Hashing	Hashing	Hashing	이진 탐색 트리(BST : Binary Search Tree)
동기화	Thread safe	Not Thread safe	Not Thread safe	Not Thread safe
정렬 순서	유지되지 않음	유지되지 않음	삽입순서 유지	`Comporator`가 정의되지 않을 경우 오름차순에 의해 자동 정렬
성능	동기화되므로 HashMap보다 약간 느림	가장 좋음	삽입순서를 유지하기 위하여 포인터값을 저장하므로 HashMap 보다 약간 느림	삽입과 삭제 후 재정렬해야하므로 가장 느림
Null Value	허용하지 않음	Key값으로 최대 한 개의 Null 허용, V값으로 복수의 Null 허용	Key값으로 최대 한 개의 Null 허용, V값으로 복수의 Null 허용	허용하지 않음
사용 용도	쓰레드 세이프티가 요구될 때 사용	가장 좋은 퍼포먼스를 보이므로, 일반적으로 권장	삽입순서를 유지하고 싶다면 선택	`Comparator`에 의해 원소들을 정렬하고 싶다면 선택

Properties

Hashtable의 하위 클래스이기 때문에 Hashtable의 모든 특징을 그대로 가지고 있습니다.
Hashtable은 키와 값을 다양한 타입으로 지정이 가능하지만 Properties는 키와 값을 String 타입으로 제한한 컬렉션입니다.
.properties라는 확장자를 가진 파일을 만들어 DB의 연결정보 등을 저장해두는 용도로 많이 쓰입니다.

  
Properties properties = new Properties();

간단한 사용법

파일을 직접 여는 클래스가 아니므로 FileReader 또는 FileInputStream 객체를 매개변수로 받습니다.
외부 리소스와 직접 연결되지 않으므로 확인된 예외가 throw되어 있지 않습니다. (예외 처리 필요)
load() 메소드를 통해 파일 정보를 넣어 줍니다.

db.properties

자바 프로젝트의 config 라는 패키지에 db.properties 라는 파일이 있다고 가정하겠습니다.

  
driver=org.postgresql.Driver
url=jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres
username=postgres
password=#goodday#

properties파일 가져오기

  
import java.io.IOException;
import java.io.Reader;
import java.util.Properties;

public class EntryMain {
    public static void main(String[] args) {
        String resource = "config/db.properties";
        Properties properties = new Properties();
        
        try {
            Reader reader = Resources.getResourceAsReader(resource);
            properties.load(reader);
            
            System.out.println(properties.getProperty("driver"));
            System.out.println(properties.getProperty("username"));
            System.out.println(properties.getProperty("password"));
            System.out.println(properties.getProperty("url"));
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}