不好意思，list.contain 去重该换换了！

最近又是一轮代码review , 发现了一些实现去重的代码，在使用 list.contain ......

我沉思，是不是其实很多初学者也存在这种去重使用问题？
所以我选择把这个事情整出来，分享一下。
推荐一个开源免费的 Spring Boot 实战项目：

https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

①

首先是造出一个 List 模拟数据，一共2W条，里面有一半数据1W条是重复的:

1. public static List<String> getTestList() {
2.     List<String> list = new ArrayList<>();
3.     for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
4.         list.add(String.valueOf(i));
5.     }
6.     for (int i = 10000; i >= 1; i--) {
7.         list.add(String.valueOf(i));
8.     }
9.     return list;
10. }

复制代码

先看看我们用 contain 去重的代码：

1. /**
2. * 使用 list.contain 去重
3. *
4. * @param testList
5. */
6. private static void useContain2Distinct(List<String> testList) {
7.     System.out.println("contains 开始去重，条数：" + testList.size());
8.     List<String> testListDistinctResult = new ArrayList<>();
9.     for (String str : testList) {
10.         if (!testListDistinctResult.contains(str)) {
11.             testListDistinctResult.add(str);
12.         }
13.     }
14.     System.out.println("contains 去重完毕，条数：" + testListDistinctResult.size());
15. }

复制代码

我们调用一下看看耗时：

1. public static void main(String[] args) {
2.     List<String> testList = getTestList();
3.     StopWatch stopWatch = new StopWatch();
4.     stopWatch.start();
5.     useContainDistinct(testList);
6.     stopWatch.stop();
7.     System.out.println("去重 最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
8. }

复制代码

耗时：

评价：list.contain 的效率，我的建议是，知道就行，别用。
②

众所周知 Set 不存在重复数据， 所以我们来看看使用 HashSet 去重的性能：
ps：这里是采取使用 set 的 add 方法做去重

1. /**
2. * 使用set去重
3. *
4. * @param testList
5. */
6. private static void useSetDistinct(List<String> testList) {
7.     System.out.println("HashSet.add 开始去重，条数：" + testList.size());
8.     List<String> testListDistinctResult = new ArrayList<>(new HashSet(testList));
9.     System.out.println("HashSet.add 去重完毕，条数：" + testListDistinctResult.size());
10. }

复制代码

我们调用一下看看耗时：

1. public static void main(String[] args) {
2.     List<String> testList = getTestList();
3.     StopWatch stopWatch = new StopWatch();
4.     stopWatch.start();
5.     useSetDistinct(testList);
6.     stopWatch.stop();
7.     System.out.println("去重 最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
8. }

复制代码

耗时：

评价：HashSet 的效率，我的建议是推荐。
③

为什么耗时差距这么大？
不多说，我们看源码：
list.contains(o)：

可以看到里面用到了 index(o) ：

时间复杂度 ：O(n) n: 元素个数
那么我们看看 set.add(o) 是怎么样的 ：

map的add , 老生常谈就不谈了，hash完 直接塞到某个位置， 时间复杂度 ：O(1)  。
所以 O(n) 和 O(1) 谁快谁慢？显然。

时间复杂度也是：O(1)

④

那么我们最后再看看别的去重：
双for循环 ，remove去重

1. /**
2. * 使用双for循环去重
3. * @param testList
4. */
5. private static void use2ForDistinct(List<String> testList) {
6.     System.out.println("list 双循环 开始去重，条数：" + testList.size());
7.     for (int i = 0; i < testList.size(); i++) {
8.         for (int j = i + 1; j < testList.size(); j++) {
9.             if (testList.get(i).equals(testList.get(j))) {
10.                 testList.remove(j);
11.             }
12.         }
13.     }
14.     System.out.println("list 双循环  去重完毕，条数：" + testList.size());
15. }
16. public static void main(String[] args) {
17.     List<String> testList = getTestList();
18.     StopWatch stopWatch = new StopWatch();
19.     stopWatch.start();
20.     use2ForDistinct(testList);
21.     stopWatch.stop();
22.     System.out.println("去重 最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
23. }

复制代码

耗时：

评价：知道就行，图个乐，别用，贼慢，而且代码看起来乱
stream的distinct去重：

1. /**
2. * 使用Stream 去重
3. *
4. * @param testList
5. */
6. private static void useStreamDistinct(List<String> testList) {
7.     System.out.println("stream 开始去重，条数：" + testList.size());
8.     List<String> testListDistinctResult = testList.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
9.     System.out.println("stream 去重完毕，条数：" + testListDistinctResult.size());
10. }
11. public static void main(String[] args) {
12.     List<String> testList = getTestList();
13.     StopWatch stopWatch = new StopWatch();
14.     stopWatch.start();
15.     useStreamDistinct(testList);
16.     stopWatch.stop();
17.     System.out.println("去重 最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
18. }

复制代码

耗时：

评价：还不错，主要是代码也蛮简洁，有一点点动心。
来源：blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/129885310
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