distinct

如果distinct（）正在处理有序流，那么对于重复元素，将保留以遭遇顺序首先出现的元素，并且以这种方式选择不同元素是稳定的。

在无序流的情况下，不同元素的选择不一定是稳定的，是可以改变的。distinct（）执行有状态的中间操作。

在有序流的并行流的情况下，保持distinct（）的稳定性是需要很高的代价的，因为它需要大量的缓冲开销。如果我们不需要保持遭遇顺序的一致性，那么我们应该可以使用通过BaseStream.unordered（）方法实现的无序流。

1. Stream.distinct()

distinct()方法的声明如下：

Stream<T> distinct()

它是Stream接口的方法。在此示例中，我们有一个包含重复元素的字符串数据类型列表

DistinctSimpleDemo.java
package com.concretepage;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class DistinctSimpleDemo {
 public static void main(String[] args) {
 List<String> list = Arrays.asList("AA", "BB", "CC", "BB", "CC", "AA", "AA");
 long l = list.stream().distinct().count();
 System.out.println("No. of distinct elements:"+l);
 String output = list.stream().distinct().collect(Collectors.joining(","));
 System.out.println(output);
 }
}

Output

No. of distinct elements:3

AA,BB,CC

2. Stream.distinct() with List of Objects

在此示例中，我们有一个Book对象列表。 为了对列表进行去重，该类将重写hashCode（）和equals（）。

Book.java

package com.concretepage;
public class Book {
 private String name;
 private int price;
 public Book(String name, int price) {
 this.name = name;
 this.price = price;
 }
 public String getName() {
 return name;
 }
 public int getPrice() {
 return price;
 }
 @Override
 public boolean equals(final Object obj) {
 if (obj == null) {
 return false;
 }
 final Book book = (Book) obj;
 if (this == book) {
 return true;
 } else {
 return (this.name.equals(book.name) && this.price == book.price);
 }
 }
 @Override
 public int hashCode() {
 int hashno = 7;
 hashno = 13 * hashno + (name == null ? 0 : name.hashCode());
 return hashno;
 }
}

DistinctWithUserObjects.java

package com.concretepage;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class DistinctWithUserObjects {
 public static void main(String[] args) {
 List<Book> list = new ArrayList<>();
 {
 list.add(new Book("Core Java", 200));
 list.add(new Book("Core Java", 200));
 list.add(new Book("Learning Freemarker", 150)); 
 list.add(new Book("Spring MVC", 300));
 list.add(new Book("Spring MVC", 300));
 }
 long l = list.stream().distinct().count();
 System.out.println("No. of distinct books:"+l);
 list.stream().distinct().forEach(b -> System.out.println(b.getName()+ "," + b.getPrice()));
 }
}
Output

1
2
3
4
No. of distinct books:3
Core Java,200
Learning Freemarker,150
Spring MVC,300

3. Distinct by Property

distinct（）不提供按照属性对对象列表进行去重的直接实现。它是基于hashCode（）和equals（）工作的。

如果我们想要按照对象的属性，对对象列表进行去重，我们可以通过其它方法来实现。

如下代码段所示：

static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
 Map<Object,Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
 return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
}

上面的方法可以被Stream接口的 filter()接收为参数，如下所示：

list.stream().filter(distinctByKey(b -> b.getName()));

distinctByKey()方法返回一个使用ConcurrentHashMap 来维护先前所见状态的 Predicate 实例，如下是一个完整的使用对象属性来进行去重的示例。

DistinctByProperty.java

package com.concretepage;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.function.Function;
import java.util.function.Predicate;
public class DistinctByProperty {
 public static void main(String[] args) {
 List<Book> list = new ArrayList<>();
 {
 list.add(new Book("Core Java", 200));
 list.add(new Book("Core Java", 300));
 list.add(new Book("Learning Freemarker", 150));
 list.add(new Book("Spring MVC", 200));
 list.add(new Book("Hibernate", 300));
 }
 list.stream().filter(distinctByKey(b -> b.getName()))
 .forEach(b -> System.out.println(b.getName()+ "," + b.getPrice())); 
 }
 private static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
 Map<Object,Boolean> seen = new ConcurrentHashMap<>();
 return t -> seen.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
 }
}
Output

Core Java,200
Learning Freemarker,150
Spring MVC,200
Hibernate,300