Java字符串去重有哪些高效方法？

在Java编程中，处理字符串重复数据是常见的需求，无论是从用户输入、数据库查询结果还是API响应中提取数据，都可能遇到需要去除重复字符串的场景，掌握多种去重方法不仅能提升代码效率，还能根据实际场景选择最优解，本文将系统介绍Java中去掉重复字符串的几种主流方法，包括其原理、适用场景及代码示例。

使用HashSet实现高效去重

HashSet是基于哈希表实现的集合类，其核心特点是存储元素不重复且添加、删除操作的时间复杂度接近O(1)，利用这一特性，可以快速实现字符串去重，具体步骤为：将字符串数组或集合转换为List，再通过HashSet的构造函数或add方法自动去重，最后转换回List或数组。

代码示例：

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "a", "c", "b");  
Set<String> set = new HashSet<>(list);  
List<String> uniqueList = new ArrayList<>(set);  

优点：代码简洁，执行效率高，适合对顺序无要求的场景。缺点：HashSet不保证元素的插入顺序，若需保留原始顺序,需改用LinkedHashSet。

使用Stream API（Java 8+）函数式去重

Java 8引入的Stream API提供了强大的函数式编程能力，通过distinct()方法可轻松实现去重，该方法基于元素的hashCode和equals方法判断重复性，适用于所有实现了Collection接口的容器。

代码示例：

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "a", "c", "b");  
List<String> uniqueList = list.stream().distinct().collect(Collectors.toList());  

进阶用法：若需按特定规则去重（如忽略大小写），可结合Comparator或自定义函数：

List<String> uniqueList = list.stream()  
    .distinct(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER)  
    .collect(Collectors.toList());  

优点：代码可读性强，支持链式操作，适合复杂数据处理场景。缺点：需Java 8及以上版本。

使用LinkedHashSet保留顺序去重

当需要去除重复元素且保留原始插入顺序时，LinkedHashSet是理想选择，它结合了HashSet的快速查找和LinkedList的有序存储特性，在遍历元素时按插入顺序返回。

代码示例：

List<String> list = Arrays.asList("b", "a", "a", "c", "b");  
Set<String> set = new LinkedHashSet<>(list);  
List<String> uniqueList = new ArrayList<>(set); // 结果: ["b", "a", "c"]  

适用场景：需要保持数据原始顺序的去重操作，如日志处理、用户输入记录等。

手动遍历去重（传统方法）

在不使用集合类的情况下，可通过双重循环或标记数组手动实现去重，这种方法虽效率较低，但适用于对内存敏感或需要自定义去重逻辑的场景。

代码示例：

List<String> list = Arrays.asList("a", "b", "a", "c");  
List<String> uniqueList = new ArrayList<>();  
for (String str : list) {  
    if (!uniqueList.contains(str)) {  
        uniqueList.add(str);  
    }  
}  

优化建议：若数据量较大，可使用HashSet临时存储已存在的元素，将contains()方法的时间复杂度从O(n)降至O(1)。

针对字符串数组的去重技巧

对于字符串数组，可直接通过Arrays.stream()结合distinct()方法处理：

String[] arr = {"a", "b", "a", "c"};  
String[] uniqueArr = Arrays.stream(arr).distinct().toArray(String[]::new);  

总结与选择建议

实际开发中，应根据项目需求（Java版本、数据规模、顺序要求）选择合适的方法，对于大多数现代Java项目，Stream API和LinkedHashSet是兼顾性能与可读性的首选方案。