# 6.数组去重

# 一、利用 ES6 Set 去重(ES6 中最常用)

function unique (arr) {
  return Array.from(new Set(arr))
}
var arr = [1,1,'true','true',true,true,15,15,false,false, undefined,undefined, null,null, NaN, NaN,'NaN', 0, 0, 'a', 'a',{},{}];
console.log(unique(arr))
 //[1, "true", true, 15, false, undefined, null, NaN, "NaN", 0, "a", {}, {}]
或者
[...new Set(arr)]
//代码就是这么少----(简化了代码)

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  • 不考虑兼容性,这种去重的方法代码最少。这种方法还无法去掉“{}”空对象,后面的高阶方法会添加去掉重复“{}”的方法。因为 set 中多个{}会认为是不同的。

# 二、利用 for 嵌套 for,然后 splice 去重(ES5 中最常用)

function unique(arr) {
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
    for (var j = i + 1; j < arr.length; j++) {
      if (arr[i] == arr[j]) {
        //第一个等同于第二个,splice方法删除第二个
        arr.splice(j, 1);
        j--;
      }
    }
  }
  return arr;
}
var arr = [
  1,
  1,
  "true",
  "true",
  true,
  true,
  15,
  15,
  false,
  false,
  undefined,
  undefined,
  null,
  null,
  NaN,
  NaN,
  "NaN",
  0,
  0,
  "a",
  "a",
  {},
  {},
];
console.log(unique(arr));
//[1, "true", 15, false, undefined, NaN, NaN, "NaN", "a", {…}, {…}]
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双层循环,外层循环元素,内层循环时比较值。值相同时,则删去这个值。

  • NaN 和{}没有去重,两个 null 直接消失了

# 三、利用 indexOf 去重

function unique(arr) {
  if (!Array.isArray(arr)) {
    console.log("type error!");
    return;
  }
  var array = [];
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (array.indexOf(arr[i]) === -1) {
      array.push(arr[i]);
    }
  }
  return array;
}
var arr = [
  1,
  1,
  "true",
  "true",
  true,
  true,
  15,
  15,
  false,
  false,
  undefined,
  undefined,
  null,
  null,
  NaN,
  NaN,
  "NaN",
  0,
  0,
  "a",
  "a",
  {},
  {},
];
console.log(unique(arr));
// [1, "true", true, 15, false, undefined, null, NaN, NaN, "NaN", 0, "a", {…}, {…}]
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  • NaN、{}没有去重

  • var a = [NaN];
    a.indexOf(NaN) - 1;
    
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# 四、利用 includes

function unique(arr) {
  if (!Array.isArray(arr)) {
    console.log("type error!");
    return;
  }
  var array = [];
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (!array.includes(arr[i])) {
      //includes 检测数组是否有某个值
      array.push(arr[i]);
    }
  }
  return array;
}
var arr = [
  1,
  1,
  "true",
  "true",
  true,
  true,
  15,
  15,
  false,
  false,
  undefined,
  undefined,
  null,
  null,
  NaN,
  NaN,
  "NaN",
  0,
  0,
  "a",
  "a",
  {},
  {},
];
console.log(unique(arr));
//[1, "true", true, 15, false, undefined, null, NaN, "NaN", 0, "a", {…}, {…}]     //
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  • {}没有去重

  • var a = [NaN];
    a.includes(NaN);
    true;
    
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# 五、利用 hasOwnProperty

function unique(arr) {
  var obj = {};
  return arr.filter(function (item, index, arr) {
    return obj.hasOwnProperty(typeof item + item)
      ? false
      : (obj[typeof item + item] = true);
  });
}
var arr = [
  1,
  1,
  "true",
  "true",
  true,
  true,
  15,
  15,
  false,
  false,
  undefined,
  undefined,
  null,
  null,
  NaN,
  NaN,
  "NaN",
  0,
  0,
  "a",
  "a",
  {},
  {},
];
console.log(unique(arr));
//[1, "true", true, 15, false, undefined, null, NaN, "NaN", 0, "a", {…}]
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  • 所有的都去重了

# 六、利用 Map 数据结构去重

function arrayNonRepeatfy(arr) {
  let map = new Map();
  let array = new Array(); // 数组用于返回结果
  for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (map.has(arr[i])) {
      // 如果有该key值
      map.set(arr[i], true);
    } else {
      map.set(arr[i], false); // 如果没有该key值
      array.push(arr[i]);
    }
  }
  return array;
}
var arr = [
  1,
  1,
  "true",
  "true",
  true,
  true,
  15,
  15,
  false,
  false,
  undefined,
  undefined,
  null,
  null,
  NaN,
  NaN,
  "NaN",
  0,
  0,
  "a",
  "a",
  {},
  {},
];
console.log(unique(arr));
//[1, "a", "true", true, 15, false, 1, {…}, null, NaN, NaN, "NaN", 0, "a", {…}, undefined]
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  • NaN,{},无法去重

# 七、利用 filter

function unique(arr) {
  return arr.filter(function (item, index, arr) {
    //当前元素,在原始数组中的第一个索引==当前索引值,否则返回当前元素
    return arr.indexOf(item, 0) === index;
  });
}
var arr = [
  1,
  1,
  "true",
  "true",
  true,
  true,
  15,
  15,
  false,
  false,
  undefined,
  undefined,
  null,
  null,
  NaN,
  NaN,
  "NaN",
  0,
  0,
  "a",
  "a",
  {},
  {},
];
console.log(unique(arr));
//[1, "true", true, 15, false, undefined, null, "NaN", 0, "a", {…}, {…}]
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  • {}无法去重
Last Updated: 6/3/2024, 1:08:34 AM