使用 Java Stream 对实体类进行去重
在 Java 编程中，使用 Stream API 进行集合操作是一个非常流行且高效的方式。尤其是在处理一些复杂的数据集时，去重操作常常成为一个关键需求。本文将介绍如何使用 Java Stream 对实体类进行去重，并提供相应的代码示例。
实体类的定义
首先，我们需要一个实体类。假设我们有一个代表“学生”的实体类 Student，其中包含学生的 id 和姓名。
public class Student {
private int id;
private String name;
public Student(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
public int getId() {
return id;
}
public String getName() {
return name;
}
@Override
public String toString() {
return "Student{id=" + id + ", name='" + name + "'}";
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (!(o instanceof Student)) return false;
Student student = (Student) o;
return id == student.id;
}
@Override
public int hashCode() {
return Integer.hashCode(id);
}
}
使用 Stream 进行去重
在定义完 Student 类后，我们可以创建一个学生对象的列表，并用 Java Stream 对其进行去重。
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Student> students = Arrays.asList(
new Student(1, "Alice"),
new Student(2, "Bob"),
new Student(1, "Alice"),
new Student(3, "Charlie"),
new Student(2, "Bob")
);
List<Student> distinctStudents = students.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
distinctStudents.forEach(System.out::println);
}
}
代码解析
在上面的代码中，distinct() 方法会基于 equals() 和 hashCode() 方法对集合进行去重。在我们的 Student 类中，已经重写了这两个方法，所以即使有两个不同的 Student 对象（有着相同的 id），它们也只会被认为是一个。
输出结果
运行上面的代码后，输出结果将会是：
Student{id=1, name='Alice'}
Student{id=2, name='Bob'}
Student{id=3, name='Charlie'}
甘特图表示项目进度
为了更好地理解整个过程，我们可以使用甘特图来表示项目的进度。在我们进行去重操作时，可以将这个过程分为以下几个阶段：
gantt
title 学生去重操作
dateFormat YYYY-MM-DD
section 实体类创建
创建 Student 实体类: 2023-10-01, 2023-10-02
section 数据准备
创建学生对象列表: 2023-10-03, 1d
section 去重操作
使用 Stream 去重学生对象: after 2023-10-03, 1d
section 输出结果
输出去重结果: after 2023-10-04, 1d
小结
在本篇文章中，我们展示了如何使用 Java Stream 对实体类进行去重。我们首先定义了一个 Student 类，并通过重写 equals() 和 hashCode() 方法来确保去重的正确性。接着，通过创建学生列表并应用 stream 操作，我们成功地实现了去重。最后，借助甘特图，我们可以更清晰地看到每个步骤的进度和操作。
希望通过这篇文章，您能够更好地理解 Java Stream 中如何进行实体类去重的操作，并应用到实际开发中去。如果您对 Java 的流式操作有更多的兴趣，建议深入学习 Stream 的其他操作，如 filter()、map() 等，它们能帮助你在数据处理方面提升效率。
