在Java 8中,我如何使用流API通过检查每个对象的属性的清晰度来过滤一个集合?

例如,我有一个Person对象列表,我想删除同名的人,

persons.stream().distinct();

将对Person对象使用默认的相等性检查,所以我需要这样的东西,

persons.stream().distinct(p -> p.getName());

不幸的是,distinct()方法没有这样的重载。如果不修改Person类内部的相等检查,是否可以简洁地做到这一点?


当前回答

我遇到了一种情况,我应该根据2个键从列表中获得不同的元素。 如果您希望基于两个键或组合键进行区分,请尝试此操作

class Person{
    int rollno;
    String name;
}
List<Person> personList;


Function<Person, List<Object>> compositeKey = personList->
        Arrays.<Object>asList(personList.getName(), personList.getRollno());

Map<Object, List<Person>> map = personList.stream().collect(Collectors.groupingBy(compositeKey, Collectors.toList()));

List<Object> duplicateEntrys = map.entrySet().stream()`enter code here`
        .filter(settingMap ->
                settingMap.getValue().size() > 1)
        .collect(Collectors.toList());

其他回答

在我的情况下,我需要控制什么是前一个元素。然后,我创建了一个有状态的Predicate,我在其中控制前一个元素是否与当前元素不同,在这种情况下,我保留了它。

public List<Log> fetchLogById(Long id) {
    return this.findLogById(id).stream()
        .filter(new LogPredicate())
        .collect(Collectors.toList());
}

public class LogPredicate implements Predicate<Log> {

    private Log previous;

    public boolean test(Log atual) {
        boolean isDifferent = previouws == null || verifyIfDifferentLog(current, previous);

        if (isDifferent) {
            previous = current;
        }
        return isDifferent;
    }

    private boolean verifyIfDifferentLog(Log current, Log previous) {
        return !current.getId().equals(previous.getId());
    }

}

我在这个清单中的解决方案:

List<HolderEntry> result ....

List<HolderEntry> dto3s = new ArrayList<>(result.stream().collect(toMap(
            HolderEntry::getId,
            holder -> holder,  //or Function.identity() if you want
            (holder1, holder2) -> holder1 
    )).values());

在我的情况下,我想找到不同的值,并把它们放在列表。

处理null的顶部答案的变体:

    public static <T, K> Predicate<T> distinctBy(final Function<? super T, K> getKey) {
        val seen = ConcurrentHashMap.<Optional<K>>newKeySet();
        return obj -> seen.add(Optional.ofNullable(getKey.apply(obj)));
    }

在我的测试中:

        assertEquals(
                asList("a", "bb"),
                Stream.of("a", "b", "bb", "aa").filter(distinctBy(String::length)).collect(toList()));

        assertEquals(
                asList(5, null, 2, 3),
                Stream.of(5, null, 2, null, 3, 3, 2).filter(distinctBy(x -> x)).collect(toList()));

        val maps = asList(
                hashMapWith(0, 2),
                hashMapWith(1, 2),
                hashMapWith(2, null),
                hashMapWith(3, 1),
                hashMapWith(4, null),
                hashMapWith(5, 2));

        assertEquals(
                asList(0, 2, 3),
                maps.stream()
                        .filter(distinctBy(m -> m.get("val")))
                        .map(m -> m.get("i"))
                        .collect(toList()));

您可以将person对象包装到另一个类中,该类只比较person的名称。之后,您将打开被包装的对象以再次获得人员流。流操作可能如下所示:

persons.stream()
    .map(Wrapper::new)
    .distinct()
    .map(Wrapper::unwrap)
    ...;

类Wrapper可能看起来如下所示:

class Wrapper {
    private final Person person;
    public Wrapper(Person person) {
        this.person = person;
    }
    public Person unwrap() {
        return person;
    }
    public boolean equals(Object other) {
        if (other instanceof Wrapper) {
            return ((Wrapper) other).person.getName().equals(person.getName());
        } else {
            return false;
        }
    }
    public int hashCode() {
        return person.getName().hashCode();
    }
}

虽然最高赞的答案绝对是Java 8的最佳答案,但它同时在性能方面绝对是最差的。如果您真的想要一个糟糕的低性能应用程序,那么就使用它吧。提取一组唯一人名的简单要求,只需“For-Each”和“set”即可实现。 如果list的大小大于10,情况会更糟。

假设你有一个包含20个对象的集合,如下所示:

public static final List<SimpleEvent> testList = Arrays.asList(
            new SimpleEvent("Tom"), new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Harry"),new SimpleEvent("Tom"),
            new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Huckle"),new SimpleEvent("Berry"),new SimpleEvent("Tom"),
            new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Moses"),new SimpleEvent("Chiku"),new SimpleEvent("Cherry"),
            new SimpleEvent("Roses"),new SimpleEvent("Moses"),new SimpleEvent("Chiku"),new SimpleEvent("gotya"),
            new SimpleEvent("Gotye"),new SimpleEvent("Nibble"),new SimpleEvent("Berry"),new SimpleEvent("Jibble"));

你的SimpleEvent对象是这样的:

public class SimpleEvent {

private String name;
private String type;

public SimpleEvent(String name) {
    this.name = name;
    this.type = "type_"+name;
}

public String getName() {
    return name;
}

public void setName(String name) {
    this.name = name;
}

public String getType() {
    return type;
}

public void setType(String type) {
    this.type = type;
}
}

为了测试,你有这样的JMH代码,(请注意,我使用相同的distinctByKey谓语提到接受的答案):

@Benchmark
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public void aStreamBasedUniqueSet(Blackhole blackhole) throws Exception{

    Set<String> uniqueNames = testList
            .stream()
            .filter(distinctByKey(SimpleEvent::getName))
            .map(SimpleEvent::getName)
            .collect(Collectors.toSet());
    blackhole.consume(uniqueNames);
}

@Benchmark
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public void aForEachBasedUniqueSet(Blackhole blackhole) throws Exception{
    Set<String> uniqueNames = new HashSet<>();

    for (SimpleEvent event : testList) {
        uniqueNames.add(event.getName());
    }
    blackhole.consume(uniqueNames);
}

public static void main(String[] args) throws RunnerException {
    Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(MyBenchmark.class.getSimpleName())
            .forks(1)
            .mode(Mode.Throughput)
            .warmupBatchSize(3)
            .warmupIterations(3)
            .measurementIterations(3)
            .build();

    new Runner(opt).run();
}

然后你会得到这样的基准测试结果:

Benchmark                                  Mode  Samples        Score  Score error  Units
c.s.MyBenchmark.aForEachBasedUniqueSet    thrpt        3  2635199.952  1663320.718  ops/s
c.s.MyBenchmark.aStreamBasedUniqueSet     thrpt        3   729134.695   895825.697  ops/s

正如您所看到的,与Java 8 Stream相比,简单的For-Each在吞吐量方面提高了3倍,并且错误评分更低。

吞吐量越高,性能越好