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、用户输入还是其他数据源获取的数据，都可能出现重复元素的情况，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解决方案。
基础方法：使用Set集合去重
Set集合本身不允许重复元素,这是Java中实现List去重最直接的方式，通过将List转换为Set，再转回List，可以快速去除重复数据，以下是具体实现代码：
List<String> listWithDuplicates = Arrays.asList("A", "B", "C", "A", "B");
Set<String> set = new HashSet<>(listWithDuplicates);
List<String> uniqueList = new ArrayList<>(set);
这种方法的时间复杂度为O(n)，因为HashSet的插入操作平均为O(1)，但需要注意，HashSet不保证元素的顺序，如果需要保留原始顺序，可以使用LinkedHashSet：
Set<String> linkedHashSet = new LinkedHashSet<>(listWithDuplicates); List<String> orderedUniqueList = new ArrayList<>(linkedHashSet);
LinkedHashSet在去重的同时维护了插入顺序,适合需要保持原始数据场景的应用。
Stream API去重（Java 8+）
Java 8引入的Stream API为集合操作提供了更简洁的语法，利用Stream的distinct()方法可以轻松实现去重：
List<String> uniqueList = listWithDuplicates.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
这种方法代码简洁,且能保持原始List的顺序，distinct()方法内部使用HashSet来检测重复元素，时间复杂度同样是O(n)，如果需要根据对象的某个属性去重，可以使用：
List<User> users = ...; // 假设User类有id属性
List<User> uniqueUsers = users.stream()
.collect(Collectors.toMap(User::getId, user -> user, (existing, replacement) -> existing))
.values()
.stream()
.collect(Collectors.toList());
这种方式通过Collectors.toMap的合并函数实现去重，适合复杂对象场景。
手动实现去重算法
在某些特殊场景下,可能需要手动控制去重逻辑，可以通过遍历List并使用辅助集合来实现：
List<String> uniqueList = new ArrayList<>();
Set<String> seen = new HashSet<>();
for (String item : listWithDuplicates) {
if (seen.add(item)) {
uniqueList.add(item);
}
}
这种方法的优势在于可以灵活添加自定义去重条件,例如基于对象的多个属性组合判断：
if (seen.add(user.getId() + ":" + user.getName())) {
uniqueList.add(user);
}第三方工具库支持
实际开发中,Apache Commons和Guava等工具库提供了更丰富的去重功能，使用Apache Commons Collections：
List<String> uniqueList = new ArrayList<>(new ListUtils.UnmodifiableList<>(listWithDuplicates));
更常用的是Guava的Lists工具类：
List<String> uniqueList = Lists.newArrayList(Sets.newLinkedHashSet(listWithDuplicates));
这些工具库经过充分优化,性能稳定，适合大型项目使用。
性能优化与注意事项
在选择去重方法时,需要考虑数据规模和性能要求，对于小数据量（万级以下），各种方法性能差异不大；对于大数据量，建议使用HashSet或Stream API，避免使用嵌套循环等O(n²)复杂度的方法。
内存使用也是重要考量因素,当List元素为对象时，HashSet会存储对象的引用，如果对象体积较大，可能占用较多内存，此时可以考虑使用Guava的BloomFilter进行概率去重，虽然有一定误判率，但内存占用更小。
对于并发场景,可以使用ConcurrentHashMap替代HashSet：
List<String> uniqueList = new ArrayList<>();
ConcurrentHashMap<String, Boolean> map = new ConcurrentHashMap<>();
listWithDuplicates.forEach(item -> {
if (map.putIfAbsent(item, Boolean.TRUE) == null) {
uniqueList.add(item);
}
});
去重后的数据验证
去重完成后,建议进行数据验证以确保结果正确，可以通过比较去重前后的List长度或使用断言检查：
assert uniqueList.size() == new HashSet<>(listWithDuplicates).size();
对于业务关键数据,还可以编写单元测试覆盖各种边界情况，如空List、全重复List、无重复List等。
实际应用场景分析
在Web开发中,去重常用于处理用户提交的标签列表；在数据处理中，用于合并多个数据源的重复记录；在缓存系统中，用于避免重复加载相同数据，电商平台的商品搜索结果去重：
List<Product> searchResults = productService.search(keyword);
List<Product> uniqueResults = searchResults.stream()
.filter(distinctByKey(Product::getId))
.collect(Collectors.toList());
public static <T> Predicate<T> distinctByKey(Function<? super T, ?> keyExtractor) {
Map<Object, Boolean> map = new ConcurrentHashMap<>();
return t -> map.putIfAbsent(keyExtractor.apply(t), Boolean.TRUE) == null;
}
Java List去重有多种实现方式，开发者应根据具体需求选择合适的方法，基础Set转换适合简单场景，Stream API提供更灵活的操作，手动实现适合特殊逻辑需求，第三方工具库则提供了稳定可靠的解决方案，在实际应用中，还需综合考虑性能、内存和并发等因素，确保去重操作既高效又可靠，通过合理选择和优化，可以有效提升数据处理的质量和效率。
