C#黔驴技巧之去重(Distinct)

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。

分组

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 = "jeffcky" });
}

接下来我们对年龄和名称进行分组,然后取第一条即可达到去重,如下:

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

扩展方法(HashSet去重)

我们知道在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,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;
            }
        }
    }

最后调用上述扩展方法即可去重,如下:

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

扩展方法(IEqualityComparer去重)

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;
}

总结

上述结果耗时大小比较理论应该不会出现逆转的情况,只是多少的问题,数据量较少时理论上差异也很明显,本文对于去重方式只是基于性能角度来分析,还是那句话大部分情况下,我们完全不需要考虑这些问题,不过,作为程序员的我们可能也想写出高性能、高质量的代码吧,有时候多考虑考虑也无妨,对自身有个好的代码质量要求也未尝不可,也还是那句话,孰好孰歹,自行判之。 

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THE END
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