不好意思，list.contain 去重该换换了！

文章不好意思，list.contain 去重该换换了！分享给大家，欢迎收藏Java资料网，专注分享技术知识

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:

public static List<String> getTestList() {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    for (int i = 1; i <= 10000; i++) {
        list.add(String.valueOf(i));
    }
    for (int i = 10000; i >= 1; i--) {
        list.add(String.valueOf(i));
    }
    return list;
}

先看看我们用 contain 去重的代码：

/**
 * 使用 list.contain 去重
 *
 * @param testList
 */
private static void useContain2Distinct(List<String> testList) {
    System.out.println("contains 开始去重，条数：" + testList.size());
    List<String> testListDistinctResult = new ArrayList<>();
    for (String str : testList) {
        if (!testListDistinctResult.contains(str)) {
            testListDistinctResult.add(str);
        }
    }
    System.out.println("contains 去重完毕，条数：" + testListDistinctResult.size());
}

我们调用一下看看耗时：

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

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

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

我们调用一下看看耗时：

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

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

/**
 * 使用双for循环去重
 * @param testList
 */
private static void use2ForDistinct(List<String> testList) {
    System.out.println("list 双循环 开始去重，条数：" + testList.size());
    for (int i = 0; i < testList.size(); i++) {
        for (int j = i + 1; j < testList.size(); j++) {
            if (testList.get(i).equals(testList.get(j))) {
                testList.remove(j);
            }
        }
    }
    System.out.println("list 双循环  去重完毕，条数：" + testList.size());
}
public static void main(String[] args) {
    List<String> testList = getTestList();
    StopWatch stopWatch = new StopWatch();
    stopWatch.start();
    use2ForDistinct(testList);
    stopWatch.stop();
    System.out.println("去重 最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
}

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：

/**
 * 使用Stream 去重
 *
 * @param testList
 */
private static void useStreamDistinct(List<String> testList) {
    System.out.println("stream 开始去重，条数：" + testList.size());
    List<String> testListDistinctResult = testList.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
    System.out.println("stream 去重完毕，条数：" + testListDistinctResult.size());
}
public static void main(String[] args) {
    List<String> testList = getTestList();
    StopWatch stopWatch = new StopWatch();
    stopWatch.start();
    useStreamDistinct(testList);
    stopWatch.stop();
    System.out.println("去重 最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());
}

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

近期热文推荐：

1.1,000+ 道 Java面试题及答案整理(2022最新版)

2.劲爆！Java 协程要来了。。。

3.Spring Boot 2.x 教程，太全了！

4.别再写满屏的爆爆爆炸类了，试试装饰器模式，这才是优雅的方式！！

5.《Java开发手册（嵩山版）》最新发布，速速下载！

觉得不错，别忘了随手点赞+转发哦！

文章来源:https://www.cnblogs.com/javastack/p/17682369.html
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系邮箱：jacktools123@163.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！