在Apache Flink中，早期触发窗口实现问题中收到重复元素的解决方法可以通过使用AllowedLateness和ProcessWindowFunction来处理。

以下是一个示例代码，展示了如何解决早期触发窗口实现问题中收到重复元素的情况：

// 导入必要的 Flink 库
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessWindowFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.EventTimeTrigger;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class DuplicateElementsSolution {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 创建一个数据流
        DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 将数据流解析为元组 (key, value)
        DataStream> tuples = input.map(new MapFunction>() {
            @Override
            public Tuple2 map(String value) throws Exception {
                String[] split = value.split(",");
                return new Tuple2<>(split[0], Integer.parseInt(split[1]));
            }
        });

        // 将数据流分组并划分窗口
        DataStream> result = tuples
                .keyBy(0)
                .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.seconds(5)))
                .trigger(EventTimeTrigger.create())
                .allowedLateness(Time.seconds(15))
                .process(new ProcessWindowFunction, Tuple2, String, TimeWindow>() {
                    @Override
                    public void process(String key, Context context, Iterable> input,
                                        Collector> out) throws Exception {
                        // 对窗口中的元素进行处理
                        // 可以使用 Set 或其他数据结构来避免重复元素的问题
                        Set uniqueElements = new HashSet<>();
                        for (Tuple2 element : input) {
                            uniqueElements.add(element.f1);
                        }

                        // 输出处理后的元素
                        for (Integer uniqueElement : uniqueElements) {
                            out.collect(new Tuple2<>(key, uniqueElement));
                        }
                    }
                });

        // 打印结果
        result.print();

        // 执行任务
        env.execute("Duplicate Elements Solution");
    }
}

在上述示例中，我们首先将输入数据流解析为带有键和值的元组。然后，我们对元组进行分组，并为每个分组划分触发器为EventTimeTrigger的窗口。我们还设置了容许的延迟时间（allowedLateness）为15秒，以便允许稍后到达的数据进入窗口。

在ProcessWindowFunction的process方法中，我们使用Set数据结构来存储窗口中的元素，以便去重。最后，我们将处理后的元素发送到下游。

此解决方案可以确保在早期触发窗口实现中避免接收重复元素。