不好意思，list.contain 去重该换换了！-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了不好意思，list.contain 去重该换换了！。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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 ......

不好意思，list.contain 去重该换换了！

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：

不好意思，list.contain 去重该换换了！

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：

不好意思，list.contain 去重该换换了！

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)：

不好意思，list.contain 去重该换换了！

可以看到里面用到了 index(o) ：

不好意思，list.contain 去重该换换了！

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：

不好意思，list.contain 去重该换换了！

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。

不好意思，list.contain 去重该换换了！

时间复杂度也是：O(1)

不好意思，list.contain 去重该换换了！

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：

不好意思，list.contain 去重该换换了！

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：

不好意思，list.contain 去重该换换了！