Java中对List去重, Stream去重

问题

当下互联网技术成熟，越来越多的趋向去中心化、分布式、流计算，使得很多以前在数据库侧做的事情放到了Java端。今天有人问道，如果数据库字段没有索引，那么应该如何根据该字段去重？大家都一致认为用Java来做，但怎么做呢？

 

解答

忽然想起以前写过list去重的文章，找出来一看。做法就是将list中对象的hashcode和equals方法重写，然后丢到HashSet里，然后取出来。这是最初刚学Java的时候像被字典一样背写出来的答案。就比如面试，面过号称做了3年Java的人，问Set和HashMap的区别可以背出来，问如何实现就不知道了。也就是说，初学者只背特性。但真正在项目中使用的时候你需要确保一下是不是真的这样。因为背书没用，只能相信结果。你需要知道HashSet如何帮我做到去重了。换个思路，不用HashSet可以去重吗？最简单，最直接的办法不就是每次都拿着和历史数据比较，都不相同则插入队尾。而HashSet只是加速了这个过程而已。

首先，给出我们要排序的对象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

目标是取出id不重复的user，为了防止扯皮，给个规则，只要任意取出id唯一的数据即可，不用拘泥id相同时算哪个。

用最直观的办法

这个办法就是用一个空list存放遍历后的数据。

@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

背过特性的都知道HashSet可以去重，那么是如何去重的呢？ 再深入一点的背过根据hashcode和equals方法。那么如何根据这两个做到的呢？没有看过源码的人是无法继续的，面试也就到此结束了。

事实上，HashSet是由HashMap来实现的(没有看过源码的时候曾经一直直观的以为HashMap的key是HashSet来实现的，恰恰相反)。这里不展开叙述，只要看HashSet的构造方法和add方法就能理解了。

public HashSet() {
map = new HashMap<>();
}

/**
* 显然，存在则返回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的去重复就是根据HashMap实现的，而HashMap的实现又完全依赖于hashcode和equals方法。这下就彻底打通了，想用HashSet就必须看好自己的这两个方法。

在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是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

其中， Objects调用Arrays的hashcode，内容如上述所示。乘以31等于x<<5-x。

最终实现如下：

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

使用Java的Stream去重

回到最初的问题，之所以提这个问题是因为想要将数据库侧去重拿到Java端，那么数据量可能比较大，比如10w条。对于大数据，采用Stream相关函数是最简单的了。正好Stream也提供了distinct函数。那么应该怎么用呢？

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

没看到用lambda当作参数，也就是没有提供自定义条件。幸好Javadoc标注了去重标准：

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

我们知道，也必须背过这样一个准则：equals返回true的时候，hashcode的返回值必须相同. 这个在背的时候略微有些逻辑混乱，但只要了解了HashMap的实现方式就不会觉得拗口了。HashMap先根据hashcode方法定位，再比较equals方法。

所以，要使用distinct来实现去重，必须重写hashcode和equals方法，除非你使用默认的。

那么，究竟为啥要这么做？点进去看一眼实现。

<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));
}

内部是用reduce实现的啊，想到reduce，瞬间想到一种自己实现distinctBykey的方法。我只要用reduce，计算部分就是把Stream的元素拿出来和我自己内置的一个HashMap比较，有则跳过，没有则放进去。其实，思路还是最开始的那个最直白的方法。

@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));
}

当然，如果是并行stream，则取出来的不一定是第一个，而是随机的。

上述方法是至今发现最好的，无侵入性的。但如果非要用distinct。只能像HashSet那个方法一样重写hashcode和equals。

小结

会不会用这些东西，你只能去自己练习过，不然到了真正要用的时候很难一下子就拿出来，不然就冒险用。而若真的想大胆使用，了解规则和实现原理也是必须的。比如，LinkedHashSet和HashSet的实现有何不同。

附上贼简单的LinkedHashSet源码：

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);
}
}