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
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@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 user( 1 , "a" )); |
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。
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@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。
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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:
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@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 ? 0 : element.hashcode()); |
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:
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@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?
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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:
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returns a stream consisting of the distinct elements (according to { @link object#equals(object)}) of this stream. |
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。
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<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。
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@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:
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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); } } |
补充:
java中list集合去除重复数据的方法
1. 循环list中的所有元素然后删除重复
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public static list removeduplicate(list list) { for ( int i = 0 ; i < list.size() - 1 ; i ++ ) { for ( int j = list.size() - 1 ; j > i; j -- ) { if (list.get(j).equals(list.get(i))) { list.remove(j); } } } return list; } |
2. 通过hashset踢除重复元素
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public static list removeduplicate(list list) { hashset h = new hashset(list); list.clear(); list.addall(h); return list; } |
3. 删除arraylist中重复元素,保持顺序
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// 删除arraylist中重复元素,保持顺序 public static void removeduplicatewithorder(list list) { set set = new hashset(); list newlist = new arraylist(); for (iterator iter = list.iterator(); iter.hasnext();) { object element = iter.next(); if (set.add(element)) newlist.add(element); } list.clear(); list.addall(newlist); system.out.println( " remove duplicate " + list); } |
4.把list里的对象遍历一遍,用list.contain(),如果不存在就放入到另外一个list集合中
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public static list removeduplicate(list list){ list listtemp = new arraylist(); for ( int i= 0 ;i<list.size();i++){ if (!listtemp.contains(list.get(i))){ listtemp.add(list.get(i)); } } return listtemp; } |
原文链接:https://www.cnblogs.com/woshimrf/p/java-list-distinct.html