[JAVA] 타입 형변환 / 형변환 방법 정리

 

형변환(캐스팅, casting)

모든 변수와 리터럴에는 타입이 있다. 프로그래밍을 하다보면 같은 타입뿐만 아니라 서로 다른 타입간의 연산을 수행해야하는 경우가 많다. 이럴 때는 연산을 수행하기 전에 타입을 일치시켜야 한다. 

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형변환이란, 변수 또는 상수의 타입을 다른 타입으로 변환하는 것

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예를들어, int 타입의 값과 float 타입의 값을 더하는 경우, 먼저 두 값을 같은 타입으로 즉, 둘 다 float타입으로 변환한 다음에 더해야 한다.

 

 

형변환 방법

형변환 방법은 형변환하고자 하는 변수나 리터럴의 앞에 변환하고자 하는 타입을 괄호와 함께 붙여주면 된다.

double d = 95.4;
int score = (int)d; // double 타입의 변수 d를 int타입으로 형변환

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   int score = (int)d;
-> int score = (int)85.4;  // 변수 d의 값을 읽어와서 형변환 한다.
-> int score = 85;         // 형변환의 결과인 85를 변수 score에 저장

위에 코드에서 알 수 있듯이, 피연산자인 변수 d의 값은 형변환 후에도 아무런 변화가 없다.

 

기본형(primitive type)에서 boolean을 제외한 나머지 타입들은 서로 형변환이 가능하다.

그리고, 기본형과 참조형간의 형변환은 불가능하다.

[JAVA] 기본형 타입(Primitive Type) vs 참조형 타입(Reference Type)

 

주의할 점은 float타입의 값을 int타입으로 변환할 때 소수점 이하의 값은 반올림이 아닌 버림으로 처리된다.

 

 

정수형 간의 형변환

큰타입에서 작은타입으로 변환하는 경우 크기의 차이만큼 데이터의 손실이 발생한다.

반대로 작은타입에서 큰타입으로 변환하는 경우는 데이터가 손실되지 않는다.

 

short small;
int big; 

big = 500000; 
small = (short)big; 
System.out.println(small); // -24288 데이터 손실이 발생하였다.

small = 30000;
big = (int)small; 
System.out.println(big); // 500 데이터 손실이 발생하지 않았다.

 

 

자동 형변환

서로 다른 타입간의 대입이나 연산을 할 때, 형변환으로 타입을 일치시키는 것이 원칙이지만,

경우에 따라 편의상의 이유로 형변환을 생략할 수 있다! 왜냐하면 컴파일러가 생략된 형변환을 자동적으로 추가하기 때문이다!

float f = 1234;   // 형변환의 생략
float f = (float)1234; // 위와 아래는 같이 작동

위에 코드에서 1번째 줄 리터럴은 int타입의 상수이고, 이 값을 저장하려는 변수의 타입은 float이다.

서로 타입이 달라서 형변환이 필요하지만 편의상 생략 가능하다. float타입의 변수는 1234라는 값을 저장하는데 아무런 문제가 없기 때문이다.

 

byte b = 1000; // Error! byte의 범위(-128~127)를 넘는 값을 저장해서..

위와 같이 코딩했을 경우 에러가 발생한다. 값 손실이 발생할 수 있다는 문구를 표기한다.

'incompatible types: possible lossy conversion from int to byte'

 

char ch = (char)1000; // 명시적 형변환 -> Error가 발생하지 않는다.

하지만 이렇게 명시적으로 형변환을 해줬을 경우, 프로그래머의 의도로 간주하고 컴파일러는 에러를 발생시키지 않는다.

 

int i = 3;
double d = 1.0 + i; // double d = 1.0 + (double)i; 에서 형변환이 생략된 소스

위와 같은 계산식에서도 형변환이 자주 생략되는데, 서로 다른 두 타입의 연산에서는 먼저 타입을 일치시킨 다음에 연산을 수행해야 하므로, 연산과정에서 형변환이 자동적으로 이루어진다!

서로 다른 두 타입간의 덧셈에서는 두 타입 중 표현범위가 더 넓은 타입으로 형변환하여 타입을 일치시킨 다음에 연산을 수행한다.

-> 이는 값손실의 위험을 더 줄이고, 올바른 결과를 얻을 확률이 높기 때문이다!