处理null的顶部答案的变体:

    public static <T, K> Predicate<T> distinctBy(final Function<? super T, K> getKey) {
        val seen = ConcurrentHashMap.<Optional<K>>newKeySet();
        return obj -> seen.add(Optional.ofNullable(getKey.apply(obj)));
    }

在我的测试中:

        assertEquals(
                asList("a", "bb"),
                Stream.of("a", "b", "bb", "aa").filter(distinctBy(String::length)).collect(toList()));

        assertEquals(
                asList(5, null, 2, 3),
                Stream.of(5, null, 2, null, 3, 3, 2).filter(distinctBy(x -> x)).collect(toList()));

        val maps = asList(
                hashMapWith(0, 2),
                hashMapWith(1, 2),
                hashMapWith(2, null),
                hashMapWith(3, 1),
                hashMapWith(4, null),
                hashMapWith(5, 2));

        assertEquals(
                asList(0, 2, 3),
                maps.stream()
                        .filter(distinctBy(m -> m.get("val")))
                        .map(m -> m.get("i"))
                        .collect(toList()));

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

虽然迟到了，但我有时会用这句俏皮话作为等效:

((Function<Value, Key>) Value::getKey).andThen(new HashSet<>()::add)::apply

表达式是Predicate<Value>，但由于映射是内联的，所以它作为过滤器工作。这当然可读性较差，但有时避免使用这种方法是有帮助的。

因为每个人都在分享他们自己的想法和实施方法，我也有一个，它不是一个有效的方法，但它是有效的:

Set<String> personNameList = personList.stream().
map(tempPerson->tempPerson.getName()).collect(Collectors.toSet());

personList.stream().
                   collect(()->new ArrayList<Person>(),
                           (l1,p)->{
                                  if(!personNameList.contains(p.getName())) {
                                        l1.add(p);
                                  }
        }, ArrayList::addAll);

处理null的顶部答案的变体:

    public static <T, K> Predicate<T> distinctBy(final Function<? super T, K> getKey) {
        val seen = ConcurrentHashMap.<Optional<K>>newKeySet();
        return obj -> seen.add(Optional.ofNullable(getKey.apply(obj)));
    }

在我的测试中:

        assertEquals(
                asList("a", "bb"),
                Stream.of("a", "b", "bb", "aa").filter(distinctBy(String::length)).collect(toList()));

        assertEquals(
                asList(5, null, 2, 3),
                Stream.of(5, null, 2, null, 3, 3, 2).filter(distinctBy(x -> x)).collect(toList()));

        val maps = asList(
                hashMapWith(0, 2),
                hashMapWith(1, 2),
                hashMapWith(2, null),
                hashMapWith(3, 1),
                hashMapWith(4, null),
                hashMapWith(5, 2));

        assertEquals(
                asList(0, 2, 3),
                maps.stream()
                        .filter(distinctBy(m -> m.get("val")))
                        .map(m -> m.get("i"))
                        .collect(toList()));