效率是一个复杂的概念。有时间和空间的考虑，以及一般的测量(你只能得到模糊的答案，如O(n))和特定的(例如冒泡排序可以比快速排序快得多，这取决于输入特征)。

如果你有相对较少的副本，那么排序，然后唯一和擦除似乎是要走的路。如果您有相对较多的副本，则从向量创建一个集合，并让它完成繁重的工作，可以轻松击败它。

也不要只关注时间效率。Sort+unique+erase操作在O(1)空间，而set构造操作在O(n)空间。而且这两种方法都不能直接用于map-reduce并行化(对于真正庞大的数据集)。

如果你的类很容易转换为int型，并且你有一些内存， Unique可以在没有排序的情况下完成，而且速度快得多:

#include <vector>
#include <stdlib.h>
#include <algorithm>
int main (int argc, char* argv []) {
  //vector init
  std::vector<int> v (1000000, 0);
  std::for_each (v.begin (), v.end (), [] (int& s) {s = rand () %1000;});
  std::vector<int> v1 (v);
  int beg (0), end (0), duration (0);
  beg = clock ();
  {
    std::sort (v.begin (), v.end ());
    auto i (v.begin ());
    i = std::unique (v.begin (), v.end ());
    if (i != v.end ()) v.erase (i, v.end ());
  }
  end = clock ();
  duration = (int) (end - beg);
  std::cout << "\tduration sort + unique == " << duration << std::endl;

  int n (0);
  duration = 0;
  beg = clock ();
  std::for_each (v1.begin (), v1.end (), [&n] (const int& s) {if (s >= n) n = s+1;});
  std::vector<int> tab (n, 0);
  {
    auto i (v1.begin ());
    std::for_each (v1.begin (), v1.end (), [&i, &tab] (const int& s) {
      if (!tab [s]) {
        *i++ = s;
        ++tab [s];
      }
    });
    std::sort (v1.begin (), i);
    v1.erase (i, v1.end ());
  }
  end = clock ();
  duration = (int) (end - beg);
  std::cout << "\tduration unique + sort == " << duration << std::endl;
  if (v == v1) {
    std::cout << "and results are same" << std::endl;
  }
  else {
    std::cout << "but result differs" << std::endl;
  }  
}

典型结果: Duration sort + unique == 38985 持续时间唯一+排序== 2500 结果是一样的

如果您正在寻找性能并使用std::vector，我推荐使用本文档链接提供的方法。

std::vector<int> myvector{10,20,20,20,30,30,20,20,10};             // 10 20 20 20 30 30 20 20 10
std::sort(myvector.begin(), myvector.end() );
const auto& it = std::unique (myvector.begin(), myvector.end());   // 10 20 30 ?  ?  ?  ?  ?  ?
                                                                   //          ^
myvector.resize( std::distance(myvector.begin(),it) ); // 10 20 30

我重做了内特·科尔的侧写得到了不同的结果。对于我的测试用例，直接对向量排序总是比使用集合更有效。我添加了一个新的更有效的方法，使用unordered_set。

请记住，unordered_set方法仅适用于您需要唯一和排序的类型的良好哈希函数。对于int型，这很简单!(标准库提供了一个默认的哈希，它只是标识函数。)另外，不要忘记在最后排序，因为unordered_set是无序的:)

我深入研究了set和unordered_set实现，发现构造函数实际上为每个元素构造了一个新节点，然后检查其值以确定是否应该实际插入(至少在Visual Studio实现中是这样)。

以下是5种方法:

f1:只是使用向量，sort + unique

sort( vec.begin(), vec.end() );
vec.erase( unique( vec.begin(), vec.end() ), vec.end() );

f2:转换为set(使用构造函数)

set<int> s( vec.begin(), vec.end() );
vec.assign( s.begin(), s.end() );

f3:转换为set(手动)

set<int> s;
for (int i : vec)
    s.insert(i);
vec.assign( s.begin(), s.end() );

f4:转换为unordered_set(使用构造函数)

unordered_set<int> s( vec.begin(), vec.end() );
vec.assign( s.begin(), s.end() );
sort( vec.begin(), vec.end() );

f5:转换为unordered_set(手动)

unordered_set<int> s;
for (int i : vec)
    s.insert(i);
vec.assign( s.begin(), s.end() );
sort( vec.begin(), vec.end() );

我在[1,10]，[1,1000]和[1,100000]的范围内随机选择了100,000,000 int的向量进行测试

结果(以秒为单位，越小越好):

range         f1       f2       f3       f4      f5
[1,10]      1.6821   7.6804   2.8232   6.2634  0.7980
[1,1000]    5.0773  13.3658   8.2235   7.6884  1.9861
[1,100000]  8.7955  32.1148  26.5485  13.3278  3.9822

我同意R. Pate和Todd Gardner的观点;std::set在这里可能是个好主意。即使你在使用向量时遇到了困难，如果你有足够多的副本，你最好创建一个集合来做这些肮脏的工作。

让我们来比较三种方法:

用向量，sort + unique

sort( vec.begin(), vec.end() );
vec.erase( unique( vec.begin(), vec.end() ), vec.end() );

转换为set(手动)

set<int> s;
unsigned size = vec.size();
for( unsigned i = 0; i < size; ++i ) s.insert( vec[i] );
vec.assign( s.begin(), s.end() );

转换为set(使用构造函数)

set<int> s( vec.begin(), vec.end() );
vec.assign( s.begin(), s.end() );

下面是它们在重复数量变化时的表现:

总结:当副本的数量足够大时，实际上更快地将数据转换为一个集合，然后将数据转储回一个向量。

出于某种原因，手动进行set转换似乎比使用set构造函数更快——至少在我使用的随机数据上是这样。

这里有一个模板来帮你做这件事:

template<typename T>
void removeDuplicates(std::vector<T>& vec)
{
    std::sort(vec.begin(), vec.end());
    vec.erase(std::unique(vec.begin(), vec.end()), vec.end());
}

这样称呼它:

removeDuplicates<int>(vectorname);