今天我来介绍六种简单、高效的去重方法，帮助你轻松处理重复数据的困扰。无论是清理数据、筛选结果，还是优化代码，这些方法都能派上用场。让我们一起来看看吧！🔍🔄
🔴 HashSet去重
我们首先来谈谈最常见的去重方法之一——HashSet集合。它具备天生的“去重”特性，可以快速帮你剔除重复元素。只需要把原始的List集合转换成HashSet集合，就能实现去重的目的。让我们来看看具体实现代码：
public static void qcHashSet(List<Integer> list) {
HashSet<Integer> set = new HashSet<>(list);
System.out.print("HashSet 去重集合:" + set);
}
这样，重复的元素将被自动去除，你将得到一个没有重复数据的HashSet集合。🧹✨
🔴 方法二：TreeSet去重
除了HashSet集合外，我们还可以使用TreeSet集合来实现去重功能。TreeSet会自动对元素进行排序，并保证集合中不存在重复元素。让我们来看看具体实现代码：
public static void qcTreeSet(List<Integer> list) {
TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>(list);
System.out.print("TreeSe 去重集合:" + set);
}
通过这段代码，你会获得一个有序且无重复元素的TreeSet集合。🌳🔢
🔴 方法三：LinkedHashSet去重
如果你希望保留集合中元素的插入顺序，同时实现去重，那么LinkedHashSet是一个不错的选择。它可以去除重复元素，且保持他们的插入顺序。让我们来看看具体实现代码：
public static void qcLinkedHashSet(List<Integer> list) {
LinkedHashSet<Integer> set = new LinkedHashSet<>(list);
System.out.print("LinkedHashSet 去重集合:" + set);
}
经过这段代码的处理，你将得到一个保留插入顺序且无重复数据的LinkedHashSet集合。🔗🧭
🔴 方法四：Iterator去重
如果前面的集合操作无法满足你的需求，别担心！我们还有其他方法。一种简单但有效的方式是使用迭代器循环遍历集合，并判断每个元素是否在集合中存在多次。如果存在多次，就将当前元素删除。让我们来看看具体实现代码：
public static void qcIterator(List<Integer> list) {
Iterator<Integer> iterator = list.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Integer item = iterator.next();
if (list.indexOf(item) != list.lastIndexOf(item)) {
iterator.remove();
}
}
System.out.print("Iterator 去重集合:" + list);
}
通过这段代码的处理，你将得到一个没有重复元素的集合。💫🗑️
🔴 方法五：Stream去重
除了迭代器，JDK 8 还为我们带来了强大的Stream流。通过使用Stream，你可以实现更多的功能，包括快速去重。让我们来看看具体实现代码：
public static void qcStream(List<Integer> list) {
list = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());
System.out.print("Stream 去重集合:" + list);
}
通过这段代码的处理，你将得到一个没有重复元素的列表。🌊🎣
🔴 方法六：创建新集合进行去重
除了Stream流之外，我们还可以新建一个集合，然后循环原始集合中的元素。每次循环时，判断当前元素是否在新集合中已存在，如果不存在，则插入；如果已存在，则舍弃。让我们来看看具体实现代码：
public static void qcContains(List<Integer> list) {
List<Integer> newList = new ArrayList<>(list.size());
list.forEach(i -> {
if (!newList.contains(i)) {
newList.add(i);
}
});
System.out.print("contains 去重集合:" + newList);
}
通过这段代码的处理，你将得到一个没有重复元素的集合。🆕🔀
总结：
希望这些去重方法能够帮助你处理重复数据，从而更加高效地进行数据分析、编程开发等工作。选择适合你需求的方法，并根据实际情况灵活运用。🔍💡
就这。。。。。
继续试验
我们做一个特别的函数
public static void exec(Consumer<List> function, List<Integer> parameter) {
//程序运行时间
long startTime = System.nanoTime();
// 调用传入的函数，传入列表
function.accept(parameter);
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println("\t\t程序运行时间：" + (endTime - startTime) + " 纳秒");
}
你猜有何用
exec(Main::qcHashSet,list);
exec(Main::qcTreeSet,list);
exec(Main::qcLinkedHashSet,list);
exec(Main::qcIterator,list);
exec(Main::qcStream,list);
exec(Main::qcContains,list);
原集合大小:80
原集合大小:80
HashSet 去重集合:[3, 11, 13, 34, 79, 118] 程序运行时间：847584 纳秒
TreeSe 去重集合:[3, 11, 13, 34, 79, 118] 程序运行时间：394250 纳秒
LinkedHashSet 去重集合:[13, 3, 34, 79, 118, 11] 程序运行时间：237334 纳秒
Iterator 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：161209 纳秒
Stream 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：640209 纳秒
contains 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：899625 纳秒
原集合大小:800
原集合大小:800
HashSet 去重集合:[3, 11, 13, 34, 79, 118] 程序运行时间：1071083 纳秒
TreeSe 去重集合:[3, 11, 13, 34, 79, 118] 程序运行时间：531250 纳秒
LinkedHashSet 去重集合:[13, 3, 34, 79, 118, 11] 程序运行时间：628250 纳秒
Iterator 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：800666 纳秒
Stream 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：1205166 纳秒
contains 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：1296042 纳秒
原集合大小:8000
原集合大小:8000
HashSet 去重集合:[3, 11, 13, 34, 79, 118] 程序运行时间：1581875 纳秒
TreeSe 去重集合:[3, 11, 13, 34, 79, 118] 程序运行时间：2020250 纳秒
LinkedHashSet 去重集合:[13, 3, 34, 79, 118, 11] 程序运行时间：1683500 纳秒
Iterator 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：6308583 纳秒
Stream 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：1097916 纳秒
contains 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：633166 纳秒
原集合大小:80000
原集合大小:80000
HashSet 去重集合:[3, 11, 13, 34, 79, 118] 程序运行时间：7398625 纳秒
TreeSe 去重集合:[3, 11, 13, 34, 79, 118] 程序运行时间：4391917 纳秒
LinkedHashSet 去重集合:[13, 3, 34, 79, 118, 11] 程序运行时间：7989833 纳秒
Iterator 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：336782916 纳秒
Stream 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：586167 纳秒
contains 去重集合:[13, 3, 79, 118, 11, 34] 程序运行时间：455250 纳秒
原集合大小:80万。。。。
你自己试试，结果告诉我。。
回复去重可获得完整源代码
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