如果你想要名单，下面是最简单的方法

Set<String> set = new HashSet<>(persons.size());
persons.stream().filter(p -> set.add(p.getName())).collect(Collectors.toList());

此外，如果您想要查找不同的或唯一的名称列表，而不是Person，您也可以使用以下两个方法。

方法一:使用区别

persons.stream().map(x->x.getName()).distinct.collect(Collectors.toList());

方法二:使用HashSet

Set<E> set = new HashSet<>();
set.addAll(person.stream().map(x->x.getName()).collect(Collectors.toList()));

虽然最高赞的答案绝对是Java 8的最佳答案，但它同时在性能方面绝对是最差的。如果您真的想要一个糟糕的低性能应用程序，那么就使用它吧。提取一组唯一人名的简单要求，只需“For-Each”和“set”即可实现。 如果list的大小大于10，情况会更糟。

假设你有一个包含20个对象的集合，如下所示:

public static final List<SimpleEvent> testList = Arrays.asList(
            new SimpleEvent("Tom"), new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Harry"),new SimpleEvent("Tom"),
            new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Huckle"),new SimpleEvent("Berry"),new SimpleEvent("Tom"),
            new SimpleEvent("Dick"),new SimpleEvent("Moses"),new SimpleEvent("Chiku"),new SimpleEvent("Cherry"),
            new SimpleEvent("Roses"),new SimpleEvent("Moses"),new SimpleEvent("Chiku"),new SimpleEvent("gotya"),
            new SimpleEvent("Gotye"),new SimpleEvent("Nibble"),new SimpleEvent("Berry"),new SimpleEvent("Jibble"));

你的SimpleEvent对象是这样的:

public class SimpleEvent {

private String name;
private String type;

public SimpleEvent(String name) {
    this.name = name;
    this.type = "type_"+name;
}

public String getName() {
    return name;
}

public void setName(String name) {
    this.name = name;
}

public String getType() {
    return type;
}

public void setType(String type) {
    this.type = type;
}
}

为了测试，你有这样的JMH代码，(请注意，我使用相同的distinctByKey谓语提到接受的答案):

@Benchmark
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public void aStreamBasedUniqueSet(Blackhole blackhole) throws Exception{

    Set<String> uniqueNames = testList
            .stream()
            .filter(distinctByKey(SimpleEvent::getName))
            .map(SimpleEvent::getName)
            .collect(Collectors.toSet());
    blackhole.consume(uniqueNames);
}

@Benchmark
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public void aForEachBasedUniqueSet(Blackhole blackhole) throws Exception{
    Set<String> uniqueNames = new HashSet<>();

    for (SimpleEvent event : testList) {
        uniqueNames.add(event.getName());
    }
    blackhole.consume(uniqueNames);
}

public static void main(String[] args) throws RunnerException {
    Options opt = new OptionsBuilder()
            .include(MyBenchmark.class.getSimpleName())
            .forks(1)
            .mode(Mode.Throughput)
            .warmupBatchSize(3)
            .warmupIterations(3)
            .measurementIterations(3)
            .build();

    new Runner(opt).run();
}

然后你会得到这样的基准测试结果:

Benchmark                                  Mode  Samples        Score  Score error  Units
c.s.MyBenchmark.aForEachBasedUniqueSet    thrpt        3  2635199.952  1663320.718  ops/s
c.s.MyBenchmark.aStreamBasedUniqueSet     thrpt        3   729134.695   895825.697  ops/s

正如您所看到的，与Java 8 Stream相比，简单的For-Each在吞吐量方面提高了3倍，并且错误评分更低。

吞吐量越高，性能越好

我们也可以使用RxJava(非常强大的响应式扩展库)

Observable.from(persons).distinct(Person::getName)

or

Observable.from(persons).distinct(p -> p.getName())

类似于Saeed Zarinfam使用的方法，但更像Java 8风格:)

persons.collect(Collectors.groupingBy(p -> p.getName())).values().stream()
 .map(plans -> plans.stream().findFirst().get())
 .collect(toList());

您可以在Eclipse Collections中使用distinct(HashingStrategy)方法。

List<Person> persons = ...;
MutableList<Person> distinct =
    ListIterate.distinct(persons, HashingStrategies.fromFunction(Person::getName));

如果可以重构人员以实现Eclipse Collections接口，则可以直接调用列表上的方法。

MutableList<Person> persons = ...;
MutableList<Person> distinct =
    persons.distinct(HashingStrategies.fromFunction(Person::getName));

HashingStrategy只是一个策略接口，允许您定义equals和hashcode的自定义实现。

public interface HashingStrategy<E>
{
    int computeHashCode(E object);
    boolean equals(E object1, E object2);
}

注意:我是Eclipse Collections的提交者。

这就像一个魅力:

按唯一键对数据进行分组，形成映射。 返回映射的每个值的第一个对象(可以有多个具有相同名称的人)。

persons.stream()
    .collect(groupingBy(Person::getName))
    .values()
    .stream()
    .flatMap(values -> values.stream().limit(1))
    .collect(toList());