C#黔驴技巧之去重（Distinct）
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();
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 Distinct(
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();
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。
