Java去重详解

一、Java去重的概念

Java去重是指在一个集合中删除重复的元素，以达到减少资源占用和提高程序效率的目的。Java去重通常用于数据挖掘和统计领域，例如对某个网站用户页面的访问量进行统计时需要去除重复访问记录，以得到准确的结果。

Java提供了多种方式实现去重，其中最常用的方法是使用Set集合或者Map集合。在使用Set或Map的时候，我们需要实现对象的hashCode和equals方法，以便集合可以判断出两个元素是否相等。

二、Set集合去重

Set是不允许出现重复元素的集合，它的实现类有HashSet、TreeSet和LinkedHashSet。其中HashSet使用哈希表实现，速度最快，但是不保证元素顺序；TreeSet使用红黑树实现，可以按照元素自然排序，但是速度比HashSet慢；LinkedHashSet继承自HashSet，可以按照元素插入的顺序进行迭代。

在使用Set实现去重时，需要实现被去重的对象的hashCode和equals方法，以便集合可以判断出两个元素是否相等。

/**
 * 去重类
 */
public class Deduplication {
    /**
     * 数据去重
     *
     * @param list 数据列表
     * @return 去重后的数据
     */
    public static List deduplicateBySet(List list) {
        Set set = new HashSet(list.size());
        set.addAll(list);
        return new ArrayList<>(set);
    }
}

三、Map集合去重

Map是一种键值对的集合，它也可以用来进行去重操作。我们将重复的元素作为Map的键，值可以是任何非重复的数据。当添加到Map中发现已经存在时，则代表是重复元素，这时可以将其覆盖或不操作。

/**
 * 去重类
 */
public class Deduplication {
    /**
     * 数据去重
     *
     * @param list      数据列表
     * @param keyMapper 以什么字段为key进行去重
     * @return 去重后的数据
     */
    public static <T> List deduplicateByMap(List<T> list, Function<T, Object> keyMapper) {
        Map<Object, T> map = new ConcurrentHashMap<>(list.size());
        list.forEach(item -> map.put(keyMapper.apply(item), item));
        return new ArrayList<>(map.values());
    }
}

四、并行流去重

Java 8引入了Stream API，其中的parallelStream方法可以将集合转化为并行流，使用多个线程进行处理，加快处理速度。Stream API还提供了distinct方法，可以快速去除重复元素。

/**
 * 去重类
 */
public class Deduplication {
    /**
     * 数据去重
     *
     * @param list 数据列表
     * @return 去重后的数据
     */
    public static <T> List deduplicateByParallelStream(List<T> list) {
        return list.parallelStream().distinct().collect(Collectors.toList());
    }
}

五、Bloom filter去重

Bloom filter是一种空间效率非常高的随机数据结构，它能够告诉你一个元素一定不存在或可能存在于一个集合中。

Bloom filter不能判断元素是否完全相等，因为它是通过哈希函数进行计算的。相对而言，Bloom filter的误判率比较低而且可以扩展和压缩，所以在对大规模数据进行去重时表现良好。

/**
 * 去重类
 */
public class Deduplication {
    /**
     * 数据去重
     *
     * @param list 数据列表
     * @return 去重后的数据
     */
    public static <T> List deduplicateByBloomFilter(List<T> list, Function<T, String> keyMapper) {
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), list.size());
        List<T> result = new ArrayList<>(list.size());
        list.forEach(item -> {
            if (!bloomFilter.mightContain(keyMapper.apply(item))) {
                bloomFilter.put(keyMapper.apply(item));
                result.add(item);
            }
        });
        return result;
    }
}