在Java开发中，处理List集合去重是一个常见的需求，无论是从数据库查询结果、用户输入还是第三方接口获取的数据，都可能包含重复元素，这些重复数据不仅影响业务逻辑的正确性，还会降低程序性能，本文将系统介绍Java中List去重的多种方法，包括基础操作、Stream API应用、第三方工具支持以及性能优化建议,帮助开发者根据实际场景选择最合适的去重方案。
使用HashSet实现去重
HashSet是基于HashMap实现的集合类，其核心特性是不允许存储重复元素，利用这一特性，可以快速实现List去重，具体操作分为两步：首先创建HashSet对象并将List数据传入，此时HashSet会自动过滤重复元素；再将HashSet转换回List即可，需要注意的是，HashSet不保证元素的插入顺序，如果需要保留原始顺序,可以使用LinkedHashSet替代。
List<String> listWithDuplicates = Arrays.asList("A", "B", "A", "C", "B");
Set<String> set = new LinkedHashSet<>(listWithDuplicates);
List<String> uniqueList = new ArrayList<>(set);
这种方法的优点是代码简洁、执行效率高，时间复杂度接近O(n)，适合大多数去重场景，缺点是无法保留List中元素的原始顺序（除非使用LinkedHashSet）,且会改变元素的存储结构。
使用Stream API去重
Java 8引入的Stream API为集合操作提供了函数式编程的解决方案，其distinct()方法可以轻松实现去重，Stream去重会保留原始List的顺序，代码更加简洁优雅,基本用法如下：
List<String> uniqueList = listWithDuplicates.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
对于自定义对象去重，可以通过重写equals()和hashCode()方法来实现，如果不想修改类定义,可以使用Comparator进行自定义比较：
List<Person> personList = ...;
List<Person> uniqueList = personList.stream()
.collect(Collectors.toMap(
Person::getId,
p -> p,
(p1, p2) -> p1,
LinkedHashMap::new
))
.values()
.stream()
.collect(Collectors.toList());
Stream API的优势在于代码可读性强，支持并行处理（parallelStream()），适合处理大规模数据集，缺点是对于简单去重操作,性能略低于HashSet方法。
使用Java 8新增的集合工具
Java 8在java.util.Collections类中新增了disjoint()方法，但更实用的去重工具实际上来自Guava等第三方库，Guava的Lists.newArrayList(Set)方法可以方便地将Set转换为List,同时保留顺序。
List<String> uniqueList = Lists.newArrayList(Sets.newLinkedHashSet(listWithDuplicates));
Guava还提供了更强大的Iterables.uniqueIterable()方法，可以返回一个迭代器视图，不会创建新的集合对象，适合内存敏感的场景，使用第三方库的优点是功能丰富、经过充分测试,缺点是需要引入额外的依赖。
传统循环去重方法
在Java 8之前，开发者通常通过循环遍历List并手动判断元素是否已存在来实现去重，这种方法虽然代码较长，但逻辑清晰,适用于特殊业务场景。
List<String> uniqueList = new ArrayList<>();
for (String item : listWithDuplicates) {
if (!uniqueList.contains(item)) {
uniqueList.add(item);
}
}
对于自定义对象，可以使用List的contains()方法，但需要确保类正确实现了equals()方法，这种方法的优点是无需额外依赖，可以灵活控制去重逻辑；缺点是时间复杂度为O(n²),当数据量大时性能较差。
基于Map的去重策略
利用Map的键唯一性特性，可以实现高效去重，通过遍历List并将元素作为Map的键，最后提取Map的所有值即可得到去重后的List，这种方法可以保留插入顺序（使用LinkedHashMap）：
Map<String, Boolean> map = new LinkedHashMap<>();
for (String item : listWithDuplicates) {
map.put(item, Boolean.TRUE);
}
List<String> uniqueList = new ArrayList<>(map.keySet());
这种方法的优点是性能接近HashSet，同时可以保留原始顺序；缺点是需要额外的内存空间存储Map结构。
性能对比与选择建议
不同去重方法的性能差异主要体现在时间复杂度和空间复杂度上，HashSet和基于Map的方法时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(n)，适合大数据量场景；Stream API在顺序处理时时间复杂度为O(n)，但需要创建中间集合；传统循环方法时间复杂度为O(n²),仅适合小数据量。
选择去重方法时，需要考虑以下因素：数据量大小、是否需要保留原始顺序、是否允许修改原始List、以及对代码简洁性的要求，对于大多数业务场景，推荐使用Stream API的distinct()方法，它在代码可读性和性能之间取得了良好平衡；对于需要极致性能的场景,可以选择HashSet或LinkedHashMap方法。
去重操作的注意事项
在实际开发中，进行List去重时需要注意以下几点：确保自定义对象正确实现了equals()和hashCode()方法，否则去重结果可能不符合预期；对于null值处理，需要特别检查，避免NullPointerException；在多线程环境下操作List时，应考虑线程安全问题，可以使用Collections.synchronizedList()或并发集合类。
通过合理选择去重方法并注意相关细节，可以有效提升程序的健壮性和性能，随着Java版本的不断更新，未来可能会出现更多便捷的去重工具，开发者应持续关注语言新特性,优化代码质量。
