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java8列表中通过stream流根据对象属性去重的三种方式

作者:我认不到你

这篇文章主要介绍了java8列表中通过stream流根据对象属性去重的三种方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

一、简单去重

public class DistinctTest {
    /**
     * 没有重写 equals 方法
     */
    @Setter
    @Getter
    @ToString
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class User {
        private String name;
        private Integer age;
    }

    /**
     * lombok(@Data) 重写了 equals 方法 和 hashCode 方法
     */
    @Data
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class User2 {
        private String name;
        private Integer age;
    }

    @Test
    public void easyTest() {
        List<Integer> integers = Arrays.asList(1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 77, 77);
        System.out.println("======== 数字去重 =========");
        System.out.print("原数字列表:");
        integers.forEach(x -> System.out.print(x + " "));
        System.out.println();
        System.out.print("去重后数字列表:");
        integers.stream().distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(x -> System.out.print(x + " "));

        System.out.println();
        System.out.println();

        List<User> list = Lists.newArrayList();
        User three = new User("张三", 18);
        User three2 = new User("张三", 18);
        User three3 = new User("张三", 24);
        User four = new User("李四", 18);
        list.add(three);
        list.add(three);
        list.add(three2);
        list.add(three3);
        list.add(four);
        System.out.println("======== 没有重写equals方法的话,只能对相同对象(如:three)进行去重,不能做到元素相同就可以去重) =========");
        // 没有重写 equals 方法时,使用的是超类 Object 的 equals 方法
        // 等价于两个对象 == 的比较,只能筛选同一个对象
        System.out.println("初始对象列表:");
        list.forEach(System.out::println);
        System.out.println("简单去重后初始对象列表:");
        list.stream().distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);

        System.out.println();
        System.out.println();

        List<User2> list2 = Lists.newArrayList();
        User2 five = new User2("王五", 18);
        User2 five2 = new User2("王五", 18);
        User2 five3 = new User2("王五", 24);
        User2 two = new User2("二蛋", 18);
        list2.add(five);
        list2.add(five);
        list2.add(five2);
        list2.add(five3);
        list2.add(two);
        System.out.println("======== 重写了equals方法的话,可以做到元素相同就可以去重) =========");
        // 所以如果只需要写好 equals 方法 和 hashCode 方法 也能做到指定属性的去重
        System.out.println("初始对象列表:");
        list2.forEach(System.out::println);
        System.out.println("简单去重后初始对象列表:");
        list2.stream().distinct().collect(Collectors.toList()).forEach(System.out::println);
    }
}

二、根据对象某个属性去重

0、User对象

    /**
     * 没有重写 equals 方法
     */
    @Setter
    @Getter
    @ToString
    @AllArgsConstructor
    @NoArgsConstructor
    public static class User {
        private String name;
        private Integer age;
    }

1、使用filter进行去重

    @Test
    public void objectTest() {
        List<User> list = Arrays.asList(
                new User(null, 18),
                new User("张三", null),
                null,
                new User("张三", 24),
                new User("张三5", 24),
                new User("李四", 18)
        );
        System.out.println("初始对象列表:");
        list.forEach(System.out::println);
        System.out.println();
        System.out.println("======== 使用 filter ,根据特定属性进行过滤(重不重写equals方法都不重要) =========");
        System.out.println("根据名字过滤后的对象列表:");
        // 第一个 filter 是用于过滤 第二个 filter 是用于去重
        List<User> collect = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null)
                .filter(distinctPredicate(User::getName)).collect(Collectors.toList());
        collect.forEach(System.out::println);
        System.out.println("根据年龄过滤后的对象列表:");
        List<User> collect1 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getAge() != null)
                .filter(distinctPredicate(User::getAge)).collect(Collectors.toList());
        collect1.forEach(System.out::println);
    }

    /**
     * 列表对象去重
     */
    public <K, T> Predicate<K> distinctPredicate(Function<K, T> function) {
        // 因为stream流是多线程操作所以需要使用线程安全的ConcurrentHashMap
        ConcurrentHashMap<T, Boolean> map = new ConcurrentHashMap<>();
        return t -> null == map.putIfAbsent(function.apply(t), true);
    }

测试

①、疑惑

②、解惑

    @Override
    public final Stream<P_OUT> filter(Predicate<? super P_OUT> predicate) {
        Objects.requireNonNull(predicate);
        return new StatelessOp<P_OUT, P_OUT>(this, StreamShape.REFERENCE,
                                     StreamOpFlag.NOT_SIZED) {
            @Override
            Sink<P_OUT> opWrapSink(int flags, Sink<P_OUT> sink) {
                return new Sink.ChainedReference<P_OUT, P_OUT>(sink) {
                    @Override
                    public void begin(long size) {
                        downstream.begin(-1);
                    }

                    @Override
                    public void accept(P_OUT u) {
                        if (predicate.test(u))
                            downstream.accept(u);
                    }
                };
            }
        };
    }

2、使用Collectors.toMap() 实现根据某一属性去重(这个可以实现保留前一个还是后一个)

要注意 Collectors.toMap(key,value) 中 value 不能为空,会报错,key 可以为 null,但会被转换为字符串的 “null”

    @Test
    public void objectTest() {
        List<User> list = Arrays.asList(
                new User(null, 18),
                new User("张三", null),
                null,
                new User("张三", 24),
                new User("张三5", 24),
                new User("李四", 18)
        );

        System.out.println("初始对象列表:");
        list.forEach(System.out::println);
        System.out.println();
        System.out.println("======== 使用 Collectors.toMap() 实现根据某一属性去重 =========");
        System.out.println("根据名字过滤后的对象列表 写法1:");
        // (v1, v2) -> v1 的意思 两个名字一样的话(key一样),存前一个 value 值
        Map<String, User> collect = list.stream().filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toMap(User::getName, o -> o, (v1, v2) -> v1));
        // o -> o 也可以写为 Function.identity() ,两个是一样的,但后者可能比较优雅,但阅读性不高,如下
        // Map<String, User> collect = list.stream().filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toMap(User::getName, Function.identity(), (v1, v2) -> v1));
        List<User> list2 = new ArrayList<>(collect.values());
        list2.forEach(System.out::println);
        System.out.println("根据名字过滤后的对象列表 写法2:");
        Map<String, User> map2 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null)
                .collect(HashMap::new, (m, o) -> m.put(o.getName(), o), HashMap::putAll);
        list2 = new ArrayList<>(map2.values());
        list2.forEach(System.out::println);
        
        System.out.println("根据年龄过滤后的对象列表:");
        // (v1, k2) -> v2 的意思 两个年龄一样的话(key一样),存后一个 value 值
        Map<Integer, User> collect2 = list.stream().filter(Objects::nonNull).collect(Collectors.toMap(User::getAge, o -> o, (v1, v2) -> v2));
        list2 = new ArrayList<>(collect2.values());
        list2.forEach(System.out::println);

    }

测试

3、Collectors.toMap() 的变种 使用 Collectors.collectingAndThen()

Collectors.collectingAndThen() 函数 它可接受两个参数,第一个参数用于 reduce操作,而第二参数用于 map操作。

也就是,先把流中的所有元素传递给第一个参数,然后把生成的集合传递给第二个参数来处理。

    @Test
    public void objectTest() {
        List<User> list = Arrays.asList(
                new User(null, 18),
                new User("张三", null),
                null,
                new User("张三", 24),
                new User("张三5", 24),
                new User("李四", 18)
        );
        System.out.println("初始对象列表:");
        list.forEach(System.out::println);
        System.out.println();
        System.out.println("======== 使用 Collectors.toMap() 实现根据某一属性去重 =========");
        System.out.println("根据名字过滤后的对象列表:");
        ArrayList<User> collect1 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null).collect(
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.toMap(User::getName, o -> o, (k1, k2) -> k2), x-> new ArrayList<>(x.values())));
        collect1.forEach(System.out::println);
        System.out.println("======== 或者 ==========");
        List<User> collect = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null).collect(
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(
                        () -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(User::getName))), ArrayList<User>::new));
        collect.forEach(System.out::println);
    }

测试

三、测试哪个方法比较快

    @Test
    public void objectTest() {
        List<User> list = new ArrayList<>(Arrays.asList(
                new User(null, 18),
                new User("张三", null),
                null,
                new User("张三", 24),
                new User("张三5", 24),
                new User("李四", 18)
        ));
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            list.add(new User((Math.random() * 10) + "", (int) (Math.random() * 10)));
        }
        System.out.println("======== 测试速度 =========");
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        List<User> list1 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null)
                .filter(distinctPredicate(User::getName)).collect(Collectors.toList());
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("filter 用时 :" + (endTime - startTime));

        System.out.println();
        startTime = System.currentTimeMillis();
        Map<String, User> map1 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null)
                .collect(Collectors.toMap(User::getName, o -> o, (v1, v2) -> v1));
        List<User> list2 = new ArrayList<>(map1.values());
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("map1 用时 :" + (endTime - startTime));

        System.out.println();
        startTime = System.currentTimeMillis();
        ArrayList<User> list3 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null).collect(
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.toMap(User::getName, o -> o, (k1, k2) -> k2), x -> new ArrayList<>(x.values())));
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("map2 用时 :" + (endTime - startTime));

        System.out.println();
        startTime = System.currentTimeMillis();
        List<User> list4 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null).collect(
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(
                        () -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(User::getName))), ArrayList<User>::new));
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("map3 用时 :" + (endTime - startTime));

        System.out.println();
        startTime = System.currentTimeMillis();
        Map<String, User> map2 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null)
                .collect(HashMap::new, (m, o) -> m.put(o.getName(), o), HashMap::putAll);
        List<User> list5 = new ArrayList<>(map2.values());
        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("map4 用时 :" + (endTime - startTime));
    }

测试:

总结

1、去重最快

	ArrayList<User> list3 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null).collect(
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.toMap(User::getName, o -> o, (k1, k2) -> k2), x -> new ArrayList<>(x.values())));
	// 或者
	Map<String, User> map2 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null)
                .collect(HashMap::new, (m, o) -> m.put(o.getName(), o), HashMap::putAll);
	List<User> list5 = new ArrayList<>(map2.values());

2、其次

        Map<String, User> map1 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null)
                .collect(Collectors.toMap(User::getName, o -> o, (v1, v2) -> v1));
        List<User> list2 = new ArrayList<>(map1.values());

		// distinctPredicate 是一个方法 本文中有 ,可以 ctrl + f 查找
        List<User> list1 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null)
                .filter(distinctPredicate(User::getName)).collect(Collectors.toList());

3、最慢

	List<User> list4 = list.stream().filter(o -> o != null && o.getName() != null).collect(
                Collectors.collectingAndThen(Collectors.toCollection(
                        () -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(User::getName))), ArrayList<User>::new));

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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