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Java中對(duì)List去重 Stream去重的解決方法

 更新時(shí)間:2018年04月12日 08:32:27   作者:Ryan.Miao  
這篇文章主要介紹了Java中對(duì)List去重, Stream去重的問題解答,文中給大家介紹了Java中List集合去除重復(fù)數(shù)據(jù)的方法,需要的朋友可以參考下

問題

當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟,越來越多的趨向去中心化、分布式、流計(jì)算,使得很多以前在數(shù)據(jù)庫側(cè)做的事情放到了Java端。今天有人問道,如果數(shù)據(jù)庫字段沒有索引,那么應(yīng)該如何根據(jù)該字段去重?大家都一致認(rèn)為用Java來做,但怎么做呢?

解答

忽然想起以前寫過list去重的文章,找出來一看。做法就是將list中對(duì)象的hashcode和equals方法重寫,然后丟到HashSet里,然后取出來。這是最初剛學(xué)Java的時(shí)候像被字典一樣背寫出來的答案。就比如面試,面過號(hào)稱做了3年Java的人,問Set和HashMap的區(qū)別可以背出來,問如何實(shí)現(xiàn)就不知道了。也就是說,初學(xué)者只背特性。但真正在項(xiàng)目中使用的時(shí)候你需要確保一下是不是真的這樣。因?yàn)楸硶鴽]用,只能相信結(jié)果。你需要知道HashSet如何幫我做到去重了。換個(gè)思路,不用HashSet可以去重嗎?最簡單,最直接的辦法不就是每次都拿著和歷史數(shù)據(jù)比較,都不相同則插入隊(duì)尾。而HashSet只是加速了這個(gè)過程而已。

首先,給出我們要排序的對(duì)象User

@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
public class User {
 private Integer id;
 private String name;
}
List<User> users = Lists.newArrayList(
    new User(1, "a"),
    new User(1, "b"),
    new User(2, "b"),
    new User(1, "a"));

目標(biāo)是取出id不重復(fù)的user,為了防止扯皮,給個(gè)規(guī)則,只要任意取出id唯一的數(shù)據(jù)即可,不用拘泥id相同時(shí)算哪個(gè)。

用最直觀的辦法

這個(gè)辦法就是用一個(gè)空list存放遍歷后的數(shù)據(jù)。

@Test
public void dis1() {
  List<User> result = new LinkedList<>();
  for (User user : users) {
   boolean b = result.stream().anyMatch(u -> u.getId().equals(user.getId()));
   if (!b) {
    result.add(user);
   }
  }
  System.out.println(result);
}

用HashSet

背過特性的都知道HashSet可以去重,那么是如何去重的呢? 再深入一點(diǎn)的背過根據(jù)hashcode和equals方法。那么如何根據(jù)這兩個(gè)做到的呢?沒有看過源碼的人是無法繼續(xù)的,面試也就到此結(jié)束了。

事實(shí)上,HashSet是由HashMap來實(shí)現(xiàn)的(沒有看過源碼的時(shí)候曾經(jīng)一直直觀的以為HashMap的key是HashSet來實(shí)現(xiàn)的,恰恰相反)。這里不展開敘述,只要看HashSet的構(gòu)造方法和add方法就能理解了。

public HashSet() {
  map = new HashMap<>();
}
/**
* 顯然,存在則返回false,不存在的返回true
*/
public boolean add(E e) {
  return map.put(e, PRESENT)==null;
}

那么,由此也可以看出HashSet的去重復(fù)就是根據(jù)HashMap實(shí)現(xiàn)的,而HashMap的實(shí)現(xiàn)又完全依賴于hashcode和equals方法。這下就徹底打通了,想用HashSet就必須看好自己的這兩個(gè)方法。

在本題目中,要根據(jù)id去重,那么,我們的比較依據(jù)就是id了。修改如下:

@Override
public boolean equals(Object o) {
  if (this == o) {
   return true;
  }
  if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
   return false;
  }
  User user = (User) o;
  return Objects.equals(id, user.id);
}
@Override
public int hashCode() {
  return Objects.hash(id);
}
//hashcode
result = 31 * result + (element == null ? 0 : element.hashCode());

其中, Objects調(diào)用Arrays的hashcode,內(nèi)容如上述所示。乘以31等于x<<5-x。

最終實(shí)現(xiàn)如下:

@Test
public void dis2() {
  Set<User> result = new HashSet<>(users);
  System.out.println(result);
}

使用Java的Stream去重

回到最初的問題,之所以提這個(gè)問題是因?yàn)橄胍獙?shù)據(jù)庫側(cè)去重拿到Java端,那么數(shù)據(jù)量可能比較大,比如10w條。對(duì)于大數(shù)據(jù),采用Stream相關(guān)函數(shù)是最簡單的了。正好Stream也提供了distinct函數(shù)。那么應(yīng)該怎么用呢?

users.parallelStream().distinct().forEach(System.out::println);

沒看到用lambda當(dāng)作參數(shù),也就是沒有提供自定義條件。幸好Javadoc標(biāo)注了去重標(biāo)準(zhǔn):

Returns a stream consisting of the distinct elements
(according to {@link Object#equals(Object)}) of this stream.

我們知道,也必須背過這樣一個(gè)準(zhǔn)則:equals返回true的時(shí)候,hashcode的返回值必須相同. 這個(gè)在背的時(shí)候略微有些邏輯混亂,但只要了解了HashMap的實(shí)現(xiàn)方式就不會(huì)覺得拗口了。HashMap先根據(jù)hashcode方法定位,再比較equals方法。

所以,要使用distinct來實(shí)現(xiàn)去重,必須重寫hashcode和equals方法,除非你使用默認(rèn)的。

那么,究竟為啥要這么做?點(diǎn)進(jìn)去看一眼實(shí)現(xiàn)。

<P_IN> Node<T> reduce(PipelineHelper<T> helper, Spliterator<P_IN> spliterator) {
  // If the stream is SORTED then it should also be ORDERED so the following will also
  // preserve the sort order
  TerminalOp<T, LinkedHashSet<T>> reduceOp
      = ReduceOps.<T, LinkedHashSet<T>>makeRef(LinkedHashSet::new, LinkedHashSet::add,                           LinkedHashSet::addAll);
  return Nodes.node(reduceOp.evaluateParallel(helper, spliterator));
}

內(nèi)部是用reduce實(shí)現(xiàn)的啊,想到reduce,瞬間想到一種自己實(shí)現(xiàn)distinctBykey的方法。我只要用reduce,計(jì)算部分就是把Stream的元素拿出來和我自己內(nèi)置的一個(gè)HashMap比較,有則跳過,沒有則放進(jìn)去。其實(shí),思路還是最開始的那個(gè)最直白的方法。

@Test
public void dis3() {
  users.parallelStream().filter(distinctByKey(User::getId))
    .forEach(System.out::println);
}
public static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
  Set<Object> seen = ConcurrentHashMap.newKeySet();
  return t -> seen.add(keyExtractor.apply(t));
}

當(dāng)然,如果是并行stream,則取出來的不一定是第一個(gè),而是隨機(jī)的。

上述方法是至今發(fā)現(xiàn)最好的,無侵入性的。但如果非要用distinct。只能像HashSet那個(gè)方法一樣重寫hashcode和equals。

小結(jié)

會(huì)不會(huì)用這些東西,你只能去自己練習(xí)過,不然到了真正要用的時(shí)候很難一下子就拿出來,不然就冒險(xiǎn)用。而若真的想大膽使用,了解規(guī)則和實(shí)現(xiàn)原理也是必須的。比如,LinkedHashSet和HashSet的實(shí)現(xiàn)有何不同。

附上賊簡單的LinkedHashSet源碼:

public class LinkedHashSet<E>
  extends HashSet<E>
  implements Set<E>, Cloneable, java.io.Serializable {
  private static final long serialVersionUID = -2851667679971038690L;
  public LinkedHashSet(int initialCapacity, float loadFactor) {
    super(initialCapacity, loadFactor, true);
  }
  public LinkedHashSet(int initialCapacity) {
    super(initialCapacity, .75f, true);
  }
  public LinkedHashSet() {
    super(16, .75f, true);
  }
  public LinkedHashSet(Collection<? extends E> c) {
    super(Math.max(2*c.size(), 11), .75f, true);
    addAll(c);
  }
  @Override
  public Spliterator<E> spliterator() {
    return Spliterators.spliterator(this, Spliterator.DISTINCT | Spliterator.ORDERED);
  }
}

補(bǔ)充:

Java中List集合去除重復(fù)數(shù)據(jù)的方法

1. 循環(huán)list中的所有元素然后刪除重復(fù)

public  static  List removeDuplicate(List list) {    
 for ( int i =  0 ; i < list.size() -  1 ; i ++ ) {    
   for ( int j = list.size() -  1 ; j > i; j -- ) {    
      if (list.get(j).equals(list.get(i))) {    
       list.remove(j);    
      }    
    }    
   }    
  return list;    
} 

2. 通過HashSet踢除重復(fù)元素

public static List removeDuplicate(List list) {  
HashSet h = new HashSet(list);  
list.clear();  
list.addAll(h);  
return list;  
}  

3. 刪除ArrayList中重復(fù)元素,保持順序

// 刪除ArrayList中重復(fù)元素,保持順序   
 public static void removeDuplicateWithOrder(List list) {  
  Set set = new HashSet();  
   List newList = new ArrayList();  
  for (Iterator iter = list.iterator(); iter.hasNext();) {  
     Object element = iter.next();  
     if (set.add(element))  
      newList.add(element);  
   }   
   list.clear();  
   list.addAll(newList);  
  System.out.println( " remove duplicate " + list);  
 }  

4.把list里的對(duì)象遍歷一遍,用list.contain(),如果不存在就放入到另外一個(gè)list集合中

public static List removeDuplicate(List list){ 
    List listTemp = new ArrayList(); 
    for(int i=0;i<list.size();i++){ 
      if(!listTemp.contains(list.get(i))){ 
        listTemp.add(list.get(i)); 
      } 
    } 
    return listTemp; 
  } 

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