在日常的 Java 开发工作中，我们经常需要处理来自文件、数据库或 API 接口的数据集合。这些数据往往充满了不确定性，其中最常见的问题之一就是重复值。当我们把这些数据加载到 ArrayList 中时，重复的元素可能会导致业务逻辑错误、统计偏差或者仅仅是浪费内存资源。
在 2026 年的今天，虽然我们拥有了更强大的 AI 辅助编程工具（如 Cursor, GitHub Copilot）和更先进的运行时环境，但处理数据去重的基本原则依然没变。不过，我们对代码的可维护性、性能以及 AI 友好度的要求已经发生了变化。在本文中，我们将深入探讨多种从 ArrayList 中移除重复元素的方法。我们不仅要学习“怎么做”，还要理解“为什么这么做”，并分析不同场景下的性能优劣。无论你是 Java 初学者还是希望优化代码性能的资深开发者，这篇文章都将为你提供实用的见解。
准备工作：定义问题
让我们通过一个简单的例子来明确目标。假设我们有一个包含整数或字符串的列表，其中包含大量重复项，我们的任务是将其清洗，使其中的每个元素都是唯一的。
示例输入：
List = [1, 10, 2, 2, 10, 3, 3, 3, 4, 5, 5]
期望输出：
List = [1, 10, 2, 3, 4, 5]
这里有一个关键点需要注意：保持顺序。在很多业务场景下（比如处理日志或交易记录），去重后的元素顺序必须与原始出现顺序一致。因此，本文重点介绍的方法都会尽可能保留原始顺序。
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方法一：使用迭代器与 contains() 方法
这是最直观、最符合逻辑的方法，也是初学者最容易想到的思路。我们可以想象一下，如果你手动在纸上划掉重复的数字，你可能会怎么做？你会逐个查看每一个数字，检查它是否已经出现在你新的“干净列表”中。如果没有，就写上去；如果有，就跳过。
#### 核心逻辑
这种方法的核心在于利用 INLINECODE5d74f12b 的 INLINECODE3054eb8d 方法。虽然代码写起来很简单，但我们需要特别注意它的效率。
- 创建新列表：我们创建一个空的
newList，用于存放去重后的结果。 - 遍历原列表：我们遍历原始的
list。 - 检查与添加：对于每一个元素，我们检查
newList.contains(element)。
– 如果返回 INLINECODEf041fabf（不存在），则将其添加到 INLINECODE2176adb8。
– 如果返回 true（已存在），则忽略。
#### 代码实现
让我们看看具体的代码实现：
import java.util.*;
public class RemoveDuplicatesExample {
// 泛型方法：支持任何类型的 ArrayList
public static ArrayList removeDuplicates(ArrayList list) {
// 创建一个新的 ArrayList 用于存储不重复的元素
ArrayList newList = new ArrayList();
// 遍历原始列表中的每一个元素
for (T element : list) {
// 如果 newList 中还不包含该元素
if (!newList.contains(element)) {
// 则将其添加进去
newList.add(element);
}
}
// 返回去重后的列表
return newList;
}
public static void main(String args[]) {
// 原始数据：包含大量重复值
ArrayList list = new ArrayList(
Arrays.asList(1, 10, 1, 2, 2, 3, 3, 10, 3, 4, 5, 5));
System.out.println("原始 ArrayList (含重复): " + list);
// 调用方法去重
ArrayList newList = removeDuplicates(list);
System.out.println("去重后的 ArrayList: " + newList);
}
}
输出：
原始 ArrayList (含重复): [1, 10, 1, 2, 2, 3, 3, 10, 3, 4, 5, 5]
去重后的 ArrayList: [1, 10, 2, 3, 4, 5]
#### 性能分析与适用场景
这是一个 $O(n^2)$ 的操作。 为什么？
- 外层的
for循环运行了 $n$ 次（$n$ 是原列表的大小）。 - 内层的 INLINECODE1fbf957f 方法在最坏情况下也需要遍历整个 INLINECODE100ec6a2，随着
newList的增长，这个操作越来越耗时。
实际应用建议：
这种方法非常适合数据量较小（例如少于 1000 个元素）的情况，或者在你不想引入新的 Set 数据结构时使用。它的优点是逻辑清晰，容易理解。但是，如果你处理的是成千上万条数据，这种方法的性能瓶颈会非常明显，我们建议你查看下面的方法二。
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方法二：使用 LinkedHashSet（最佳实践）
如果你追求代码的简洁性和执行的高效性，这通常是最佳选择。
#### 为什么是 LinkedHashSet？
在 Java 集合框架中，INLINECODE5328b84d 的核心特性就是不允许重复元素。但是，如果我们直接使用 INLINECODE5e8d99cc，虽然去重很快，但会丢失元素的插入顺序。而 INLINECODE41465551 是 INLINECODE8c5d9127 的子类，它在内部使用链表维护了元素的插入顺序。
因此，LinkedHashSet 完美符合我们的两个要求：
- 去重：Set 的特性。
- 保序：LinkedHashSet 的特性。
#### 核心逻辑
我们可以把 INLINECODEd67d6762 中的所有元素倒进 INLINECODE21992a94 中，然后再倒回来（或者直接返回这个 Set）。
- 将 INLINECODE6640f38e 作为参数传给 INLINECODEd336c6c6 的构造函数（或者使用
addAll）。 - 此时，重复项自动消失，且顺序得以保留。
- 清空原
ArrayList（可选）。 - 将 INLINECODE80b238a7 中的元素倒回 INLINECODEe9af24a8。
#### 代码实现
import java.util.*;
public class GFG {
public static ArrayList removeDuplicates(ArrayList list) {
// 创建一个 LinkedHashSet
// 利用构造函数直接将 List 中的元素传入
Set set = new LinkedHashSet(list);
// 方式 A：如果你想修改原 List 对象（引用不变）
list.clear();
list.addAll(set);
return list;
// 方式 B：如果你想返回一个新的 List 对象（更加函数式）
// return new ArrayList(set);
}
public static void main(String args[]) {
ArrayList list = new ArrayList(
Arrays.asList(1, 10, 1, 2, 2, 3, 10, 3, 3, 4, 5, 5));
System.out.println("ArrayList with duplicates: " + list);
// Remove duplicates
ArrayList newList = removeDuplicates(list);
System.out.println("ArrayList with duplicates removed: " + newList);
}
}
输出：
ArrayList with duplicates: [1, 10, 1, 2, 2, 3, 10, 3, 3, 4, 5, 5]
ArrayList with duplicates removed: [1, 10, 2, 3, 4, 5]
#### 性能分析
这是一个 $O(n)$ 的操作。
- 将 $n$ 个元素添加到
LinkedHashSet的时间复杂度接近 $O(n)$（假设哈希冲突较少）。 - 将 $n$ 个元素转回
ArrayList也是 $O(n)$。
实际应用建议：
对于绝大多数生产环境代码，我们都推荐使用这种方法。它不仅速度快，而且代码非常简洁，只需几行即可完成任务。
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方法三：使用 Java 8 Stream API (Stream.distinct())
Java 8 引入的 Stream API 为我们提供了一种现代、函数式的编程风格。如果你喜欢写一行代码解决问题，或者你正在处理流式数据，这个方法非常适合你。
#### 核心逻辑
Stream 接口提供了一个 INLINECODE8fd5a298 方法。该方法内部实际上也是利用了 INLINECODEfcdb4039 来去重的，但它返回的是一个流。这使得我们可以很容易地将去重操作串联在其他流操作（如 filter, map）之后。
- 将 INLINECODE672b9d04 转换为 INLINECODE4fe78f4b。
- 调用
distinct()。 - 使用
collect(Collectors.toList())将流变回 List。
#### 代码实现
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class StreamDistinctExample {
public static ArrayList removeDuplicates(ArrayList list) {
// 使用 Stream 流式处理
// 1. list.stream(): 创建流
// 2. .distinct(): 去除重复元素（基于 Object.equals）
// 3. .collect(...): 收集结果为新的 List
return (ArrayList) list.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
}
public static void main(String[] args) {
ArrayList list = new ArrayList(
Arrays.asList(1, 10, 1, 2, 2, 3, 10, 3, 3, 4, 5, 5));
System.out.println("原始列表: " + list);
// 调用 Stream 方法去重
ArrayList newList = removeDuplicates(list);
System.out.println("Stream 去重后: " + newList);
// 还可以配合对象属性去重（进阶用法）
// 假设我们有一个 Person 列表，想根据 ID 去重，通常需要自定义 Collector 或使用 Map
}
}
#### 适用场景
- 链式调用：当你已经在对集合进行 INLINECODE4bce1036 或 INLINECODE77fd5c35 操作时，直接追加
.distinct()非常自然。 - 现代代码库：对于维护 Java 8 以上版本的代码库，这种方式可读性很高。
深入探讨：对象去重与自定义逻辑
上述所有方法都依赖于 Object.equals() 方法来判断重复。
- 对于 String 和 Integer：Java 已经帮我们实现了正确的
equals()，所以直接用即可。 - 对于自定义对象：如果你有一个 INLINECODE57c4a059 类，你需要确保你重写了 INLINECODE225e7dc3 和
hashCode()方法。
如果你没有重写 INLINECODE8906d2f5，上述所有方法将使用默认的内存地址（INLINECODEd28731df）来判断是否重复，这通常不是你想要的。
示例：根据对象的特定属性去重
假设我们有一个 INLINECODE13a802c4 类，我们只想保留唯一的 INLINECODEba473b48。
// 利用 Stream 的特性，我们可以使用 Collectors.toMap
// 这是一种高级技巧，利用 Map 的 key 唯一性来去重
public List removeDuplicatesByName(List list) {
return list.stream()
.collect(Collectors.toMap(
Person::getName, // key mapper (去重依据)
p -> p, // value mapper (保留的对象本身)
(p1, p2) -> p1 // merge function (冲突时保留第一个)
))
.values()
.stream()
.collect(Collectors.toList());
}
这种方法非常强大，它允许你在不修改 INLINECODE70863935 类 INLINECODE33105f67 方法的情况下，针对特定业务逻辑进行去重。
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2026 前沿视角：AI 辅助开发与去重策略
随着我们步入 2026 年，Java 开发的面貌已经发生了深刻的变化。我们不再仅仅是在编写代码，更是在与 AI 协作设计系统。当你在这个时代面对“从 ArrayList 中移除重复项”这个问题时，我们的思维方式也需要进化。
#### AI 友好型代码编写
在使用 Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot 等 AI IDE 时，简单地去重往往只是数据处理管道的一小部分。我们建议将去重逻辑封装成具有明确名称和泛型支持的独立工具方法，就像我们在前文中展示的那样。这样做的好处是，当你向 AI 提问时，它能更好地理解上下文。
例如，你可能会问 AI：“帮我优化这个 INLINECODE6a89d1e0 方法以支持并发”。如果你的代码结构清晰，AI 将能迅速识别出 INLINECODE99eb7afd 在非并发环境下是安全的，并建议你使用 ConcurrentHashMap 或 Java 21 的虚拟线程来处理大规模并发去重任务。
#### 处理超大规模数据集：内存之外的思考
在传统的 Java 教程中，我们通常假设数据可以全部加载到内存中。但在 2026 年的数据驱动应用中，我们经常遇到数 GB 甚至更大级别的数据集。如果强行将所有数据读入 INLINECODE0be538d8 再去重，可能会导致 INLINECODE6faf42a6。
场景：日志文件的清洗
假设我们需要清洗一个 10GB 的日志文件。我们不会使用 ArrayList。相反，我们会采用流式处理结合外部排序或数据库临时表的策略。
虽然这超出了 INLINECODEe3902511 的范畴，但了解这些边界条件至关重要。如果你的项目中遇到了内存瓶颈，我们建议放弃纯内存的 INLINECODE704e4f10 操作，转向使用 Java Stream 的文件读取功能或引入 Redis 进行布隆过滤器过滤。
// 概念示例：流式处理大文件（伪代码）
// 我们不会将其全部加载到 List，而是边读边写去重
Files.lines(Paths.get("huge_log.txt"))
.distinct() // Stream 内部优化
.forEach(System.out::println);
#### 现代监控与可观测性
在企业级开发中，去重操作可能是性能瓶颈。为了实现 2026 年的标准 DevOps 实践，我们需要为这些工具方法添加监控。
Micrometer 集成示例：
import io.micrometer.core.instrument.Timer;
import io.micrometer.core.instrument.Metrics;
public class MonitoredListUtils {
public static ArrayList removeDuplicatesMonitored(ArrayList list) {
Timer.Sample sample = Timer.start();
try {
// 执行去重逻辑（例如 LinkedHashSet 方式）
Set set = new LinkedHashSet(list);
return new ArrayList(set);
} finally {
// 记录执行时间
sample.stop(Timer.builder("list.deduplication.duration")
.description("Time taken to remove duplicates from ArrayList")
.register(Metrics.globalRegistry));
}
}
}
通过这种方式，我们可以实时监控去重操作的性能，并在生产环境中及时发现潜在的数据质量问题（例如，如果去重耗时突然飙升，可能意味着上游数据源出现了大量意外的重复）。
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总结与最佳实践
在这篇文章中，我们探讨了三种在 Java 中从 ArrayList 移除重复元素的主要方法，并展望了现代开发环境下的应用场景。让我们快速回顾一下，以便你在实际开发中做出正确的选择：
- 使用 Iterator/Contains：
* 优点：不引入额外的集合类，逻辑最原始。
* 缺点：性能较差 ($O(n^2)$)。
* 何时使用：仅在列表非常小，或者由于某些限制无法使用 Set 时。
- 使用 LinkedHashSet：
* 优点：性能优秀 ($O(n)$)，代码简洁，保留插入顺序。
* 缺点：创建了一个临时的集合对象。
* 何时使用：绝大多数情况下的首选方案。
- 使用 Java 8 Stream.distinct()：
* 优点：代码现代化，适合函数式编程风格，易于并行处理（.parallelStream()）。
* 缺点：需要 Java 8 或更高版本。
* 何时使用：当你已经在使用 Stream API 进行数据处理时。
2026 年的特别建议：
永远不要为了去重而“重新发明轮子”。利用 Java 标准库提供的强大工具（如 INLINECODE64fb6090 和 INLINECODEe702a91d），不仅能减少 Bug，还能让你的代码更加优雅和专业。同时，结合 AI 辅助编程工具，我们可以更快速地编写出高质量、可维护的代码。但在享受技术便利的同时，也不要忘记关注数据规模、内存限制以及系统监控，这才是资深开发者应有的全局视野。希望这些技巧能帮助你在下一次编码任务中更高效地处理数据清洗工作！