构建一个测试人员来检查一些面向性能的答案的速度。请随意添加更多内容。到目前为止，Set是最简单和最快的选项（随着记录数量的增加，它的边距会更大），至少对于简单的number类型来说是如此。

常量记录=10000，//每个阵列的最大记录数max_int=100，//每个数组的最大整数值dup_rate=.5//复制率让perf={}，//性能记录器，ts＝0，te＝0，array1=[]，//初始化数组array2＝[]，array1b＝[]，array2b＝[]，a=[]；//填充随机化数组for（设i=0；i<记录；i++）{设r=Math.random（），n=r*max_int；如果（Math.random（）<.5）{array1.push（n）；r<dup_rate&&array2.push（n）；}其他{阵列2.push（n）；r<dup_rate&&array1.push（n）；}}//缺少rfdc的简单深度副本，以防有人想要使用更复杂的数据类型进行测试array1b=JSON.parse（JSON.stringify（array1））；array2b=JSON.parse（JSON.stringfy（array2））；console.log（'数组1中的记录：'，array1.length，array1b.length）；console.log（'数组2中的记录：'，array2.length，array2b.length）；//试验方法1（jsperf per@Pitouli）ts=performance.now（）；for（设i=0；i<array2.length；i++）如果（array1.indexOf（array2[i]）==-1）array1.push（array2[i]）//修改数组1te=performance.now（）；perf.m1=te-ts；console.log（'方法1合并'，array1.length，'记录在：'，perf.m1）；array1=JSON.parse（JSON.stringify（array1b））//重置阵列1//测试方法2（经典的Each）ts=performance.now（）；array2.forEach（v=>array1.includes（v）？null:array1.push（v））//修改数组1te=performance.now（）；perf.m2=te-ts；console.log（'方法2合并'，array1.length，'记录在：'，perf.m2中）；//测试方法3（最简单的本机选项）ts=performance.now（）；a=[…新集合（[…array1，…array2]）]//不修改源阵列te=performance.now（）；perf.m3=te-ts；console.log（'方法3合并'，a.length，'记录在：'，perf.m3）；//测试方法4（选定答案）ts=performance.now（）；a=阵列1.concat（阵列2）//不修改源阵列for（设i=0；i<a.length；++i）{for（设j=i+1；j<a.length；++j）{如果（a[i]===a[j]）a.接头（j-，1）；}}te=performance.now（）；perf.m4=te-ts；console.log（'Method 4 merged'，a.length，'records in：'，perf.m4）；//试验方法5（@Kamil Kielczewski）ts=performance.now（）；函数K（arr1，arr2）{设r=[]，h＝{}；而（arr1.length）{设e=arr1.shift（）//修改数组1如果（！h[e]）h[e]=1&&r.push（e）；}而（arr2.长度）{设e=arr2.shift（）//修改数组2如果（！h[e]）h[e]=1&&r.push（e）；}返回r；}a=K（阵列1，阵列2）；te=performance.now（）；perf.m5=te-ts；console.log（'Method 5 merged'，a.length，'records in：'，perf.m4）；array1=JSON.parse（JSON.stringify（array1b））//重置阵列1array2=JSON.parse（JSON.stringfy（array2b））//重置阵列2for（设i=1；i<6；i++）{console.log（'方法：'，i，'速度为'，（perf[m'+i]/perf.m1*100）.toFixed（2），'方法1的%'）；}

编辑：

只有在项目很少的情况下，第一种解决方案才是最快的。当项目超过400项时，Set解决方案将变得最快。当有100000个项目时，它比第一个解决方案快一千倍。

考虑到只有当有很多项时，性能才是重要的，而且Set解决方案是迄今为止最可读的，在大多数情况下，它应该是正确的解决方案

以下性能结果是用少量项目计算的

基于jsperf，将两个数组合并为一个新数组的最快方法（编辑：如果少于400项）如下：

for (var i = 0; i < array2.length; i++)
    if (array1.indexOf(array2[i]) === -1)
      array1.push(array2[i]);

这个慢17%：

array2.forEach(v => array1.includes(v) ? null : array1.push(v));

这个速度慢45%（编辑：当项目少于100个时。当项目较多时，速度快得多）：

var a = [...new Set([...array1 ,...array2])];

而被接受的答案要慢55%（而且写起来要长得多）（编辑：当有10万个项目时，它比任何其他方法都慢几个数量级）

var a = array1.concat(array2);
for (var i = 0; i < a.length; ++i) {
    for (var j = i + 1; j < a.length; ++j) {
        if (a[i] === a[j])
            a.splice(j--, 1);
    }
}

https://jsperf.com/merge-2-arrays-without-duplicate

最佳解决方案。。。

您可以直接在浏览器控制台中点击。。。

无重复项

a = [1, 2, 3];
b = [3, 2, 1, "prince"];

a.concat(b.filter(function(el) {
    return a.indexOf(el) === -1;
}));

具有重复项

["prince", "asish", 5].concat(["ravi", 4])

如果你想要没有重复，你可以从这里尝试一个更好的解决方案-大喊代码。

[1, 2, 3].concat([3, 2, 1, "prince"].filter(function(el) {
    return [1, 2, 3].indexOf(el) === -1;
}));

在Chrome浏览器控制台上试用

 f12 > console

输出：

["prince", "asish", 5, "ravi", 4]

[1, 2, 3, "prince"]

只是把我的两分钱扔进去。

function mergeStringArrays(a, b){
    var hash = {};
    var ret = [];

    for(var i=0; i < a.length; i++){
        var e = a[i];
        if (!hash[e]){
            hash[e] = true;
            ret.push(e);
        }
    }

    for(var i=0; i < b.length; i++){
        var e = b[i];
        if (!hash[e]){
            hash[e] = true;
            ret.push(e);
        }
    }

    return ret;
}

这是我经常使用的方法，它使用一个对象作为哈希查找表来执行重复检查。假设哈希值是O（1），那么这将在O（n）中运行，其中n是a.length+b.length。老实说，我不知道浏览器是如何进行哈希的，但它在数千个数据点上表现良好。

ES2015的功能方法

按照函数方法，两个数组的联合只是concat和filter的组合。为了提供最佳性能，我们使用本机Set数据类型，该类型针对属性查找进行了优化。

无论如何，结合联合函数的关键问题是如何处理重复项。以下排列是可能的：

Array A      + Array B

[unique]     + [unique]
[duplicated] + [unique]
[unique]     + [duplicated]
[duplicated] + [duplicated]

前两种排列很容易用一个函数处理。然而，后两个更复杂，因为只要依赖Set查找，就无法处理它们。由于切换到普通的旧Object属性查找会严重影响性能，因此下面的实现只会忽略第三个和第四个排列。你必须构建一个单独的union版本来支持它们。

//小型、可重复使用的辅助功能常量comp=f=>g=>x=>f（g（x））；常量应用=f=>a=>f（a）；常量flip=f=>b=>a=>f（a）（b）；常量concat=xs=>y=>xs.contat（y）；const afrom=应用（Array.from）；const createSet=xs=>新集合（xs）；常量过滤器=f=>xs=>xs.filter（apply（f））；//重复数据消除常量重复数据删除=comp（afrom）（createSet）；//实际联合函数常量并集=xs=>ys=>{const zs=创建集（xs）；返回凹面（xs）(滤波器（x=>zs.has（x）? 假的：zs.add（x）)（ys））；}//模拟数据常量xs=[1,2,2,3,4,5]；常量=[0,1,2,3,3,4,5,6,6]；//我们来了console.log（“unique/unique”，union（重复数据消除（xs））（ys））；console.log（“重复/唯一”，union（xs）（ys））；

从这里开始，实现unionn函数变得很简单，它接受任意数量的数组（灵感来自naomik的评论）：

//小型、可重复使用的辅助功能常量未修正=f=>（a，b）=>f（a）（b）；常量foldl=f=>acc=>xs=>xs.reduce（uncurry（f），acc）；常量应用=f=>a=>f（a）；常量flip=f=>b=>a=>f（a）（b）；常量concat=xs=>y=>xs.contat（y）；const createSet=xs=>新集合（xs）；常量过滤器=f=>xs=>xs.filter（apply（f））；//工会和工会常量并集=xs=>ys=>{const zs=创建集（xs）；返回凹面（xs）(滤波器（x=>zs.has（x）? 假的：zs.add（x）)（ys））；}常量unionn=（头，…尾）=>foldl（联合）（头）（尾）；//模拟数据常量xs=[1,2,2,3,4,5]；常量=[0,1,2,3,3,4,5,6,6]；常数zs=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]；//我们来了console.log（unionn（xs，ys，zs））；

事实证明unionn只是foldl（又名Array.protocol.reduce），它将union作为其缩减器。注意：由于实现没有使用额外的累加器，所以当您在没有参数的情况下应用它时，它会抛出错误。

为什么不使用对象？看起来你在尝试建立一套模型。然而，这并不能维持秩序。

var set1 = {"Vijendra":true, "Singh":true}
var set2 = {"Singh":true,  "Shakya":true}

// Merge second object into first
function merge(set1, set2){
  for (var key in set2){
    if (set2.hasOwnProperty(key))
      set1[key] = set2[key]
  }
  return set1
}

merge(set1, set2)

// Create set from array
function setify(array){
  var result = {}
  for (var item in array){
    if (array.hasOwnProperty(item))
      result[array[item]] = true
  }
  return result
}