不使用distinct()方法基于Java 8 Stream API实现整数列表去重

题面要求：从整数列表中提取所有不重复元素，实现过程仅可使用Java 8 Stream API，禁止直接调用distinct()方法。常规Stream去重直接调用distinct()是最简便的方案，但该路径被题目明确排除。

下面是几种可运行的实现方案，都是实际开发中常用的写法：

方案1：filter()配合Set记录已遍历元素（面试最高频写法） #

核心是利用Set.add()方法的返回值特性：元素首次插入Set时返回true，元素已存在时返回false，刚好可以作为filter的放行判断条件。

import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamDistinctDemo {
    public static List<Integer> getUniqueElements(List<Integer> originList) {
        Set<Integer> visited = new HashSet<>();
        return originList.stream()
                .filter(num -> visited.add(num))
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

注意：这个写法在顺序流下完全没问题，如果要适配并行流，把new HashSet<>()替换成ConcurrentHashMap.newKeySet()避免线程安全问题即可。

方案2：利用Collectors.toMap()的键去重特性 #

Map本身不允许重复键，可以把元素本身作为Map的key，收集完成后取所有key就是去重后的结果：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamDistinctDemo {
    public static List<Integer> getUniqueElements(List<Integer> originList) {
        return new ArrayList<>(
                originList.stream()
                        .collect(Collectors.toMap(
                                num -> num,
                                num -> Boolean.TRUE,
                                (oldVal, newVal) -> oldVal
                        )).keySet()
        );
    }
}

这里第三个参数是重复key的合并策略，遇到重复元素直接保留已存在的key即可，不会抛出重复键的异常。

方案3：自定义收集器实现 #

如果想完全走Stream收集器链路，也可以直接把元素收集到Set中实现去重，再转成List返回：

import java.util.HashSet;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class StreamDistinctDemo {
    public static List<Integer> getUniqueElements(List<Integer> originList) {
        // 要保序就把HashSet换成LinkedHashSet
        return originList.stream()
                .collect(LinkedHashSet::new, LinkedHashSet::add, LinkedHashSet::addAll)
                .stream()
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

这个写法本质和方案1逻辑一致，只是把状态判断封装到了收集器的累加逻辑里，并行流场景下会自动调用集合的addAll方法合并多个分片的结果，比方案1的filter写法更适配并行场景。

以上三种写法都没有调用Stream的distinct()方法，保序场景下返回结果的元素顺序和原列表首次出现的顺序一致，和直接调用distinct()的去重效果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vijay