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java list去重_JAVA基础-List去重的6种方式
简述 java开发中经常会遇到List去重这个工作，现在就来整理一下List去重的6种方式。 (list); //去重-利用HashSet去重 // List newList = ListClearByHashSet.listRemove(list); //去重-利用TreeSet去重 // List 6 1 7 6 2 8 9 6 6 5 2 6 5 5 3 1 ……(20W数据) 开始时间:1605674583756 结束时间：1605674583771 去重用时：15/13/13/13/11(5 List去重时间：165毫秒 使用java8新特性stream实现List去重：91毫秒 随机数在20000000范围20以内(一次值)： 使用两个for循环实现List去重：已放弃！！！！ ，数据量不大的list去重可以使用； 双for循环进行list去重就……算了，放弃吧！
1.6K20编辑于 2022-09-01 - 来自专栏铭毅天下
Elasticsearch6.X 去重详解
1、题记 Elasticsearch有没有类似mysql的distinct的去重功能呢？ 1）如何去重计数？ 类似mysql：SELECT DISTINCT name,age FROM users; 2、需求 1）对ES的检索结果进行去重统计计数。 2）对ES的检索结果去重后显示。 2）去重显示结果有两种方式： 方式一：使用字段聚合+top_hits聚合方式。 方式二：使用collapse折叠功能。 4、DSL源码 1）统计去重数目。 1GET books/_search 2{ 3"size":0, 4"aggs" : { 5"books_count" : { 6"cardinality" : { 7"field" : " ": {} 5}, 6"aggs": { 7"type": { 8"terms": { 9"field": "title.keyword", 10"size": 10 11}, 12"aggs
3.2K70发布于 2018-04-24 - 来自专栏全栈程序员必看
List 去重的 6 种方法
方法2：迭代器去重(无序) 自定义 List 去重，除了上面的新建集合之外，我们也可以使用迭代器循环判断每一项数据，如果当前循环的数据，在集合中存在两份或两份以上，就将当前的元素删除掉，这样循环完之后， 方法5：TreeSet去重(无序) 除了以上的 Set 集合之外，我们还可以使用 TreeSet 集合来实现去重功能，实现代码如下： public class ListController { 方法6：Stream去重(有序) JDK 8 为我们带来了一个非常实用的方法 Stream，使用它可以实现很多功能，比如下面的去重功能： public class ListController { :" + list); } } 以上程序执行的结果，如下所示： Stream 实现去重功能和其他方法不同的是，它不用新创建集合，使用自身接收一个去重的结果就可以了，并且实现代码也很简洁 ，并且去重后的集合顺序也和原集合的顺序保持一致，是我们最优先考虑的去重方法。
83420编辑于 2022-09-01 - 来自专栏技术进阶
Golang数组去重&切片去重
合并两个整型切片，返回没有重复元素的切片，有两种去重策略 1. 通过双重循环来过滤重复元素（时间换空间） // 通过两重循环过滤重复元素 func RemoveRepByLoop(slc []int) []int { result := []int{} / 效率第一，如果节省计算时间，则可以采用如下方式 // 元素去重 func RemoveRep(slc []int) []int{ if len(slc) < 1024 { //
5.1K20编辑于 2022-09-21 - 来自专栏阿泽的学习笔记
【Flink】基于 Flink 的流式数据实时去重
在实时计算 PV 信息时，用户短时间内重复点击并不会增加点击次数，基于此需求，我们需要对流式数据进行实时去重。 一想到大数据去重，我们立刻可以想到布隆过滤器、HyperLogLog 去重、Bitmap 去重等方法。 对于实时数据处理引擎 Flink 来说，除了上述方法外还可以通过 Flink SQL 方式或 Flink 状态管理的方式进行去重。 本文主要介绍基于 Flink 状态管理的方式进行实时去重。 ，我们采用的方法是开一个窗口函数进行统计；而现在的任务是数据去重，对于增量数据来说没法进行开窗运算。 UserBehavior { private String id; private long timestamp; } } 4.总结 以上便是基于 Flink 数据实时去重的所有情况
10.6K50发布于 2020-09-28 - 来自专栏前端达人
分享6个对象数组去重的方法
大家好，关于对象数组去重的业务场景，想必大家都遇到过类似的需求吧，针对这样的需求，你是怎么做的呢。 下面我就先和大家讨论下基于对象的某个属性如何去重。 uniqueArr.some(i => i.id === item.id)) { uniqueArr.push(item); } }); 方法四：使用 Map 使用 Map 结构去重对象数组时 isDuplicate) { unique.push(item); } } 针对多个属性进行去重 有时候，您可能希望仅当对象具有两个或多个具有相同值的属性时才将其视为重复对象——多个属性值相同 unique.push(item); } } console.log(unique) 结束 其他几个方法的改造，欢迎大家作为练习进行尝试，这里就不再一一举例了，今天的分享就到这里，这些方法都可以实现对象数组的去重
5.4K10编辑于 2023-02-17 - 来自专栏编程微刊
JS数组去重的6种算法实现
1.遍历数组法 最简单的去重方法，实现思路：新建一新数组，遍历传入数组，值不在新数组就加入该新数组中；注意点：判断值是否在数组的方法“indexOf”是ECMAScript5 方法，IE8以下不支持， i]); } return n; } console.log(unique3(arr)); 效果如下： 4.排序后相邻去除法 虽然原生数组的”sort”方法排序结果不怎么靠谱，但在不注重顺序的去重里该缺点毫无影响 [i] === array[j]) j = ++i; r.push(array[i]); } return r; } console.log(unique5(arr)); 效果如下： 6. } return arr1; } console.log(arr); console.log(arr.unique2()); 效果如下： 以上就是为大家提供的6种 JS数组去重的算法实现，希望对大家的学习有所帮助。
40200编辑于 2025-05-18 【去重算法】有序去重和无序去重，C语言版
有序去重 时间复杂度：O(N) 思路： 1.双指针方法，一个用来遍历整体数组，另一个用来维护去重后的空间。 2.如果两个指向的数大小是不同的，则维护空间++,并且把新的数加进去。 = arr[i]) { num++; arr[num] = arr[i];//注意两句的逻辑顺序 } } return 0; } 无序去重 时间复杂度：O(N^2) 思路： 1.和有序去重思路相似，建立双指针。 2.不同的是判断是否重复，每一次判断都需要在已经去重的范围里循环一遍。 int main() { int arr[] = { 1,5,6,2,3,8,7,9,9,6,5,2 }; int num = 1; for (int i = 1; i < sizeof(arr)
18610编辑于 2025-12-16- 来自专栏Ryan Miao
Java中对List去重, Stream去重
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？ 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。 ，那么是如何去重的呢？ 在本题目中，要根据id去重，那么，我们的比较依据就是id了。 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。
10K70发布于 2018-04-16 - 来自专栏全栈程序员必看
array去重 java_java 数组去重
public static void main(String[] args){
4.1K10编辑于 2022-07-02 - 来自专栏Flink实战剖析
Flink去重第三弹：HyperLogLog去重
HyperLogLog算法 也就是基数估计统计算法，预估一个集合中不同数据的个数，也就是我们常说的去重统计，在redis中也存在hyperloglog 类型的结构，能够使用12k的内存，允许误差在0.81% 关于HyperLogLog算法原理可以参考这篇文章：https://www.jianshu.com/p/55defda6dcd2里面做了详细的介绍，其算法实现在开源java流式计算库stream-lib 提供了其具体实现代码，由于代码比较长就不贴出来(可以后台回复hll ,获取flink使用hll去重的完整代码)。 getValue(HyperLogLog accumulator) { return accumulator.cardinality(); } } 定义的返回类型是long 也就是去重的结果
3.3K20编辑于 2022-04-18 - 来自专栏国产程序员
数组去重
} } } return arr; }; var a = [1,2,3,4,5,6,5,3,2,4,56,4,1,2,1,1,1,1,1,1 ,]; var b = distinct(a); console.log(b); //1,2,3,4,5,6,56 </script> 利用sort和splice } console.log(obj); return result; }; var a = [1,4,6,4,4,4,4,4,6,1,1 ] var b = distinct(a); console.log(b); // [1,4,6] </script> 利用indexOf和push 思路：对于老数组中的每一项 1,2,4,2,1,24,4,3,4,2,1,3,3]; var arrb = distinct(arra); console.log(arrb); </script> 利用set对象和拓展运算符 思路：ES6中的
4.3K30发布于 2019-07-03 【数据去重】
数据去重的基本思路 数据重复问题通常分为两类：完全重复（所有字段相同）和部分重复（关键字段相同）。解决思路围绕识别、标记或删除重复项展开，需根据业务场景选择保留策略（如保留最新记录或合并数据）。 基于哈希或唯一标识的去重 为每条数据生成唯一标识（如MD5哈希），通过比对标识快速定位重复项。适用于结构化数据表或文件去重。 join(str(value) for value in row.values()) return hashlib.md5(row_str.encode()).hexdigest() 数据库层面的去重 适合实时流水线去重。 业务规则定制 根据业务需求定义去重粒度：时间窗口去重（如1小时内相同数据视为重复）、字段组合去重（如姓名+手机号+地址作为复合主键）。需通过数据建模明确唯一性约束条件。
68810编辑于 2025-08-29- 来自专栏扎心了老铁
hiveQL去重
去重： 以id进行分组，然后取出每组的第一个 select * from (select *,row_number() over (partition by id) num from t_link) t *,row_number() over (partition by id order by create_time desc) num from t_link) t where t.num=1; 将去重后的数据重新存储 ,row_number() over (partition by id order by crt_time desc) num from t_link ) t where t.num=1; 去重之后与其他表
2.7K30发布于 2018-03-05 - 来自专栏python前行者
pybloom去重
布隆滤波器是利用很小的错误率代价完美实现了海量数据规模下的去重和判断问题，在平时的大数据研究和开发中，不要总为完美的解决方案而费尽心血，尝试多使用近似的替代方案。
2.8K40发布于 2019-03-25 - 来自专栏solate 杂货铺
slice 去重
1.Golang 删除 slice 中重复的值 package main import ( "fmt" ) func main() { a := []int{2, 1, 2, 5, 6, 3 } return result } 2.另外一种 package main import ( "fmt" ) func main() { a := []int{2, 1, 2, 5, 6, break } if k == len(x)-1 { x = append(x, i) } } } } return x } 3.GO语言字符串数组去重 、去空 package main import( "fmt" "sort" ) func RemoveDuplicatesAndEmpty(a []string) (ret []
2.3K20发布于 2019-07-22 - 来自专栏全栈程序员必看
java数组去重_JAVA数组去重常用方法
“Python”, “C++”, “Java”}; test1(arrStr); test2(arrStr); test3(arrStr); test4(arrStr); } //方法1：通过List去重 newArrStr = list.toArray(new String[1]); //System.out.println(Arrays.toString(newArrStr)); } //方法2：通过Map去重 ; for (String str : arrStr) { map.put(str, str); } System.out.println(map.keySet()); } //方法3：通过Set去重 HashSet<>(); for (String str : arrStr) { set.add(str); } System.out.println(set); } //方法4：通过lambda去重
4.5K20编辑于 2022-09-10 - 来自专栏全栈程序员必看
postgresal去重_postgresql数据库去重方法
数据库去重有很多方法，下面列出目前理解与使用的方法 第一种 通过group by分组，然后将分组后的数据写入临时表然后再写入另外的表,对于没有出现再group by后面的field可以用函数max,min 提取，效率较高 –适合情况：这种情况适合重复率非常高的情况，一般来说重复率超过5成则可以考虑用这个方法 –优点：对于重复率高的数据集的去重，十分推荐用这种方法 –缺点：uuid不能用max或min提取， 如果需要去重的数据集中包含uuid则十分尴尬 create temp table tmp_data1 as select [field1],[field2]…,max(field_special),min
3.2K30编辑于 2022-11-15 - 来自专栏Flink实战剖析
Flink去重第一弹:MapState去重
去重计算应该是数据分析业务里面常见的指标计算，例如网站一天的访问用户数、广告的点击用户数等等，离线计算是一个全量、一次性计算的过程通常可以通过distinct的方式得到去重结果，而实时计算是一种增量、 此篇介绍如何通过编码方式实现精确去重，以一个实际场景为例：计算每个广告每小时的点击用户数，广告点击日志包含：广告位ID、用户设备ID(idfa/imei/cookie)、点击时间。 去重逻辑 自定义Distinct1ProcessFunction 继承了KeyedProcessFunction， 方便起见使用输出类型使用Void,这里直接使用打印控制台方式查看结果，在实际中可输出到下游做一个批量的处理然后在输出
2.3K30编辑于 2022-04-18 - 来自专栏Flink实战剖析
Flink去重第四弹：bitmap精确去重
Flink去重第一弹:MapState去重 Flink去重第二弹：SQL方式 Flink去重第三弹：HyperLogLog去重 关于hyperloglog去重优化 不得不掌握的三种BitMap 在前面提到的精确去重方案都是会保存全量的数据 ，但是这种方式是以牺牲存储为代价的，而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度，那么如何能够做到精确去重又能不消耗太多的存储呢，这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。 ID-mapping 在使用bitmap去重需要将去重的id转换为一串数字，但是我们去重的通常是一串包含字符的字符串例如设备ID，那么第一步需要将字符串转换为数字，首先可能想到对字符串做hash，但是hash UDF化 为了方便提供业务方使用，同样需要将其封装成为UDF, 由于snowflake算法得到的是一个长整型，因此选择了Roaring64NavgabelMap作为存储对象，由于去重是按照维度来计算， 关于去重系列就写到这里，如果您有不同的意见或者看法，欢迎私信。 —END—
3.2K10编辑于 2022-04-18
腾讯云开发者
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