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

取决于用例。如果你期望有少于100个正整数的唯一值，并且你有一个cpu能够处理avx512f指令集，那么你可以以每个元素15个时钟周期或每秒3 -5亿个插入的速度插入元素，通过与一个小型查找表进行简单的比较。

接下来的实现使用CPU寄存器对~50个惟一值进行值查找，并对~1000个惟一值进行L1缓存。对于L1缓存版本，每次插入大约需要160个时钟周期，这相当于大约每秒25M个插入，并且比使用std::set慢。对于只有4个唯一值，它以每个元素5.8个周期的速率插入，高于500M/s。

//g++  7.4.0
// time measurement taken from another answer
// valid C99 and C++

#include <stdint.h>  // <cstdint> is preferred in C++, but stdint.h works.

#ifdef _MSC_VER
# include <intrin.h>
#else
# include <x86intrin.h>
#endif

// optional wrapper if you don't want to just use __rdtsc() everywhere
inline
uint64_t readTSC() {
     _mm_lfence();  // optionally wait for earlier insns to retire before reading the clock
    uint64_t tsc = __rdtsc();
     _mm_lfence();  // optionally block later instructions until rdtsc retires
    return tsc;
}

// requires a Nehalem or newer CPU.  Not Core2 or earlier.  IDK when AMD added it.
inline
uint64_t readTSCp() {
    unsigned dummy;
    return __rdtscp(&dummy);  // waits for earlier insns to retire, but allows later to start
}



#include <iostream>

template<int n>
struct FastUnique
{
    public:
    FastUnique()
    {
         it=0;
         for(int i=0;i<n;i++)
             dict[i]=-1;
    }

    void insert(const int val)
    {
        if(!test(dict,val))
            dict[it++]=val;
    }

    const int get(const int index)
    {
        return dict[index];
    }

    const int size()
    {
        return it;
    }

    private:
    int dict[n];
    int it;
    bool test(const int * dict, const int val)
    {
        int c=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
            c+=(dict[i]==val);
        return c>0;
    }
};

int main()
{
    std::cout << "Hello, world!\n";
    const int n=500000000;

    FastUnique<64> fastSet;

    auto t= readTSC();

    for(int i=0;i<n;i++)
        fastSet.insert(i&63);

    auto t2=readTSC();

    std::cout<<(t2-t)/(double)n<<"cycles per iteration"<<std::endl;
   
    for(int i=0;i<fastSet.size();i++)
        std::cout<<fastSet.get(i)<<std::endl;
    
    return 0;
}

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。

关于alexK7基准测试。我尝试了它们，得到了类似的结果，但是当值的范围为100万时，使用std::sort (f1)和使用std::unordered_set (f5)的情况产生类似的时间。当取值范围为1000万时，f1比f5快。

如果值的范围是有限的，并且值是无符号int，则可以使用std::vector，其大小对应于给定的范围。代码如下:

void DeleteDuplicates_vector_bool(std::vector<unsigned>& v, unsigned range_size)
{
    std::vector<bool> v1(range_size);
    for (auto& x: v)
    {
       v1[x] = true;    
    }
    v.clear();

    unsigned count = 0;
    for (auto& x: v1)
    {
        if (x)
        {
            v.push_back(count);
        }
        ++count;
    }
}

std::set<int> s;
std::for_each(v.cbegin(), v.cend(), [&s](int val){s.insert(val);});
v.clear();
std::copy(s.cbegin(), s.cend(), v.cbegin());

unique只适用于重复元素的连续运行，所以你最好先排序。但是，它是稳定的，所以你的向量是有序的。