你可以这样做:

std::sort(v.begin(), v.end());
v.erase(std::unique(v.begin(), v.end()), v.end());

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。

使用Ranges v3库，您可以简单地使用

action::unique(vec);

注意，它实际上删除了重复的元素，而不仅仅是移动它们。

不幸的是，动作在c++ 20中没有标准化，因为即使在c++ 20中，范围库的其他部分仍然必须使用原始库。

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

如果你不想改变元素的顺序，那么你可以尝试这个解决方案:

template <class T>
void RemoveDuplicatesInVector(std::vector<T> & vec)
{
    set<T> values;
    vec.erase(std::remove_if(vec.begin(), vec.end(), [&](const T & value) { return !values.insert(value).second; }), vec.end());
}