Java去重詳解

一、Java去重的概念

Java去重是指在一個集合中刪除重複的元素，以達到減少資源佔用和提高程序效率的目的。Java去重通常用於數據挖掘和統計領域，例如對某個網站用戶頁面的訪問量進行統計時需要去除重複訪問記錄，以得到準確的結果。

Java提供了多種方式實現去重，其中最常用的方法是使用Set集合或者Map集合。在使用Set或Map的時候，我們需要實現對象的hashCode和equals方法，以便集合可以判斷出兩個元素是否相等。

二、Set集合去重

Set是不允許出現重複元素的集合，它的實現類有HashSet、TreeSet和LinkedHashSet。其中HashSet使用哈希表實現，速度最快，但是不保證元素順序；TreeSet使用紅黑樹實現，可以按照元素自然排序，但是速度比HashSet慢；LinkedHashSet繼承自HashSet，可以按照元素插入的順序進行迭代。

在使用Set實現去重時，需要實現被去重的對象的hashCode和equals方法，以便集合可以判斷出兩個元素是否相等。

/**
 * 去重類
 */
public class Deduplication {
    /**
     * 數據去重
     *
     * @param list 數據列表
     * @return 去重後的數據
     */
    public static List deduplicateBySet(List list) {
        Set set = new HashSet(list.size());
        set.addAll(list);
        return new ArrayList(set);
    }
}

三、Map集合去重

Map是一種鍵值對的集合，它也可以用來進行去重操作。我們將重複的元素作為Map的鍵，值可以是任何非重複的數據。當添加到Map中發現已經存在時，則代表是重複元素，這時可以將其覆蓋或不操作。

/**
 * 去重類
 */
public class Deduplication {
    /**
     * 數據去重
     *
     * @param list      數據列表
     * @param keyMapper 以什麼欄位為key進行去重
     * @return 去重後的數據
     */
    public static <T> List deduplicateByMap(List<T> list, Function<T, Object> keyMapper) {
        Map<Object, T> map = new ConcurrentHashMap<>(list.size());
        list.forEach(item -> map.put(keyMapper.apply(item), item));
        return new ArrayList<>(map.values());
    }
}

四、並行流去重

Java 8引入了Stream API，其中的parallelStream方法可以將集合轉化為並行流，使用多個線程進行處理，加快處理速度。Stream API還提供了distinct方法，可以快速去除重複元素。

/**
 * 去重類
 */
public class Deduplication {
    /**
     * 數據去重
     *
     * @param list 數據列表
     * @return 去重後的數據
     */
    public static <T> List deduplicateByParallelStream(List<T> list) {
        return list.parallelStream().distinct().collect(Collectors.toList());
    }
}

五、Bloom filter去重

Bloom filter是一種空間效率非常高的隨機數據結構，它能夠告訴你一個元素一定不存在或可能存在於一個集合中。

Bloom filter不能判斷元素是否完全相等，因為它是通過哈希函數進行計算的。相對而言，Bloom filter的誤判率比較低而且可以擴展和壓縮，所以在對大規模數據進行去重時表現良好。

/**
 * 去重類
 */
public class Deduplication {
    /**
     * 數據去重
     *
     * @param list 數據列表
     * @return 去重後的數據
     */
    public static <T> List deduplicateByBloomFilter(List<T> list, Function<T, String> keyMapper) {
        BloomFilter<String> bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.stringFunnel(), list.size());
        List<T> result = new ArrayList<>(list.size());
        list.forEach(item -> {
            if (!bloomFilter.mightContain(keyMapper.apply(item))) {
                bloomFilter.put(keyMapper.apply(item));
                result.add(item);
            }
        });
        return result;
    }
}