前言

关于C#中默认的Distinct方法在什么情况下才能去重,这个就不用我再多讲,针对集合对象去重默认实现将不再满足,于是乎我们需要自定义实现来解决这个问题,接下来我们详细讲解几种常见去重方案,孰好孰歹自行判之。

首先给出我们需要用到的对象,如下:

public class Person
{
public string Name { get; set; }
public int Age { get; set; }
}

接下来我们添加100万条数据到集合中,如下:

            var list = new List<Person>();
for (int i = 0; i < 1000000; i++)
{
list.Add(new Person() { Age = 18, Name = "迷恋自留地" });
}
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
list.Add(new Person() { Age = 19, Name = "迷恋自留地" });
}

第一种分组去重

年龄和名称进行分组,然后取第一条即可达到去重,如下:

var  list1 = list.GroupBy(d => new { d.Age, d.Name })
.Select(d => d.FirstOrDefault())
.ToList();

第二种 HashSet去重 (扩展方法)

C#中HashSet对于重复元素会进行过滤筛选,所以我们写下如下扩展方法(在静态函数中定义),遍历集合元素,最后利用HashSet进行过滤达到去重目的,如下:

public static IEnumerable<TSource> Distinct<TSource, TKey>(
this IEnumerable<TSource> source,
Func<TSource, TKey> keySelector)
{
var hashSet = new HashSet<TKey>(); foreach (TSource element in source)
{
if (hashSet.Add(keySelector(element)))
{
yield return element;
}
}
}

述扩展方法即可去重,如下:

 var  list2 = list.Distinct(d => new { d.Age, d.Name }).ToList();

第三种 IEqualityComparer去重 (扩展方法)

在实际项目中有很多通过具体实现类实现该接口,通过重写Equals和HashCode比较属性值来达到去重目的,因为对于每一个类都得实现对应比较器,所以并不通用,反而利用上述方式才是最佳,其实我们大可借助该比较接口实现通用解决方案,对于每一个类都得实现一个比较器的原因在于,我们将属性比较放在类该接口内部,如果我们将属性比较放在外围呢,这个时候就达到了通用解决方案,那么我们怎么实现呢,通过委托来实现,实现该接口的本质无非就是比较HashCode,然后通过Equals比较其值,当比较HashCode时,我们强制其值为一个常量(比如0),当重写Equals方法我们调用委托即可,如下

public static class Extensions
{
public static IEnumerable<T> Distinct<T>(
this IEnumerable<T> source, Func<T, T, bool> comparer)
where T : class
=> source.Distinct(new DynamicEqualityComparer<T>(comparer)); private sealed class DynamicEqualityComparer<T> : IEqualityComparer<T>
where T : class
{
private readonly Func<T, T, bool> _func; public DynamicEqualityComparer(Func<T, T, bool> func)
{
_func = func;
} public bool Equals(T x, T y) => _func(x, y); public int GetHashCode(T obj) => 0;
}
}

最终通过指定属性进行比较即可去重,如下:

list = list.Distinct((a, b) => a.Age == b.Age && a.Name == b.Name).ToList();

性能比较

以上3种常见方式我们已经介绍完毕了,当数据量比较小时,我们大可忽略对集合进行各种操作所带来的性能,但是一旦数据量很大时,我们可能需要考虑性能,能节省一点时间或许有必要,于是乎,在上述100万条数据前提下,我们来分析其耗时情况,如下:

var list = new List<Person>();
for (int i = 0; i < 1000000; i++)
{
list.Add(new Person() { Age = 18, Name = "jeffcky" });
} var time1 = Time(() =>
{
list.GroupBy(d => new { d.Age, d.Name })
.Select(d => d.FirstOrDefault())
.ToList();
});
Console.WriteLine($"分组耗时:{time1}"); var time2 = Time(() =>
{
list.Distinct(d => new { d.Age, d.Name }).ToList();
});
Console.WriteLine($"HashSet耗时:{time2}"); var time3 = Time(() =>
{
list.Distinct((a, b) => a.Age == b.Age && a.Name == b.Name).ToList();
});
Console.WriteLine($"委托耗时:{time3}"); static long Time(Action action)
{
var stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();
action();
stopwatch.Stop();
return stopwatch.ElapsedMilliseconds;
}

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参考:https://www.cnblogs.com/CreateMyself/p/12863407.html

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