Stream去重的完全指南

一、Stream去重的介绍

在Java 8以后，引入了一个非常强大的流处理(Stream)库，其中一个流操作是去重。Stream去重是一种便捷的方法，用于删除集合中的重复元素并返回一个新的无重复元素的流。

Stream去重可以用于各种类型的集合，包括List, Set, 数组等。

下面是一个Java 8的Stream去重示例：

<pre><code>List<String> strings = Arrays.asList("a", "b", "c", "a", "d", "b");
List<String> distinctStrings = strings.stream().distinct().collect(Collectors.toList());</code></pre>

在上述示例中，我们创建了一个字符串列表，其中包含重复元素。我们可以使用distinct()方法来获取一个新的没有重复元素的流。

值得注意的是，Stream去重操作返回的流是有序的，并且保留了原始流中的元素顺序。

二、Stream去重的方法

1.使用distinct方法去重

Java 8的Stream API提供了一个distinct()方法，可以去除流中的重复元素。

<pre><code>List<String> strings = Arrays.asList("a", "b", "c", "a", "d", "b");
List<String> distinctStrings = strings.stream().distinct().collect(Collectors.toList());</code></pre>

2.利用Set去重

利用Set去重是一种简单而有效的方法。由于Set是一个不允许重复元素的集合，我们可以先将集合转换成Set，再将Set转换回集合即可去掉重复元素。

<pre><code>List<String> strings = Arrays.asList("a", "b", "c", "a", "d", "b");
List<String> distinctStrings = new ArrayList<>(new HashSet<>(strings));</code></pre>

3.利用HashMap去重

利用HashMap去重是一种比较常见的做法。我们可以将集合中的元素作为HashMap的key，这样就会自动去重。

<pre><code>List<String> strings = Arrays.asList("a", "b", "c", "a", "d", "b");
List<String> distinctStrings = new ArrayList<>(new HashMap<>().keySet());</code></pre>

三、Stream去重的性能

在集合较小的情况下，三种去重方式的性能差别不大。但在处理大型集合时，使用HashMap去重通常是最快的方式，因为它使用了哈希表的快速查找特性。

下面是一个对Java 8 Stream去重进行性能测试的示例：

<pre><code>List<Integer> integers = new Random().ints().limit(100000).boxed().collect(Collectors.toList());

long startTime = System.nanoTime();

List<Integer> distinctIntegers1 = new ArrayList<>(new HashSet<>(integers));

long endTime = System.nanoTime();
long duration = (endTime - startTime);

System.out.println("HashSet duration: " + duration);

startTime = System.nanoTime();

List<Integer> distinctIntegers2 = integers.stream().distinct().collect(Collectors.toList());

endTime = System.nanoTime();
duration = (endTime - startTime);

System.out.println("Stream distinct duration: " + duration);

startTime = System.nanoTime();

List<Integer> distinctIntegers3 = new ArrayList<>(new HashMap<>().keySet());

endTime = System.nanoTime();
duration = (endTime - startTime);

System.out.println("HashMap duration: " + duration);</code></pre>

在上述示例中，我们创建了一个包含10万个整数的随机列表，然后计算HashSet、Stream distinct和HashMap去重操作的持续时间。在我的测试中，HashMap的处理速度远远快于其他两种方式。