如果你不关心顺序，想要一些不同于上面建议的python方式(也就是说，它可以在面试中使用)，那么:

def remove_dup(arr):
    size = len(arr)
    j = 0    # To store index of next unique element
    for i in range(0, size-1):
        # If current element is not equal
        # to next element then store that
        # current element
        if(arr[i] != arr[i+1]):
            arr[j] = arr[i]
            j+=1

    arr[j] = arr[size-1] # Store the last element as whether it is unique or repeated, it hasn't stored previously

    return arr[0:j+1]

if __name__ == '__main__':
    arr = [10, 10, 1, 1, 1, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9]
    print(remove_dup(sorted(arr)))

时间复杂度:O(n)

辅助空间:O(n)

参考:http://www.geeksforgeeks.org/remove-duplicates-sorted-array/

这里有很多答案使用set(..)(考虑到元素是可哈希的，这是快速的)或list(它的缺点是它会导致O(n2)算法。

我建议的函数是一个混合的函数:我们使用set(..)来表示可哈希的项，使用list(..)来表示不可哈希的项。此外，它被实现为一个生成器，例如，我们可以限制项目的数量，或做一些额外的过滤。

最后，我们还可以使用一个key参数来指定元素应以何种方式惟一。例如，如果我们想过滤一个字符串列表，这样输出中的每个字符串都有不同的长度，我们可以使用这个。

def uniq(iterable, key=lambda x: x):
    seens = set()
    seenl = []
    for item in iterable:
        k = key(item)
        try:
            seen = k in seens
        except TypeError:
            seen = k in seenl
        if not seen:
            yield item
            try:
                seens.add(k)
            except TypeError:
                seenl.append(k)

我们现在可以这样使用:

>>> list(uniq(["apple", "pear", "banana", "lemon"], len))
['apple', 'pear', 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", "lemon", "banana"], len))
['apple', 'pear', 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", [], "banana"], len))
['apple', 'pear', {}, 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", [], "banana"]))
['apple', 'pear', {}, 'lemon', [], 'banana']
>>> list(uniq(["apple", "pear", {}, "lemon", {}, "banana"]))
['apple', 'pear', {}, 'lemon', 'banana']

因此，它是一个唯一性过滤器，可以在任何可迭代对象上工作并过滤出唯一性对象，而不管这些唯一性对象是否可哈希。

它做了一个假设:如果一个对象是可哈希的，而另一个对象不是，这两个对象永远不相等。严格地说，这是可能发生的，尽管它是非常罕见的。

为了完整起见，由于这是一个非常流行的问题，toolz库提供了一个独特的函数:

>>> tuple(unique((1, 2, 3)))
(1, 2, 3)
>>> tuple(unique((1, 2, 1, 3)))
(1, 2, 3)

您可以使用以下函数:

def rem_dupes(dup_list): 
    yooneeks = [] 
    for elem in dup_list: 
        if elem not in yooneeks: 
            yooneeks.append(elem) 
    return yooneeks

例子:

my_list = ['this','is','a','list','with','dupicates','in', 'the', 'list']

用法:

rem_dupes(my_list)

[‘这个’,‘是’,‘“,“列表”,“与”,“dupicates”,“在”,“的”)

有时你需要删除重复的项目，而不需要创建新的列表。例如，列表很大，或者将其作为影子副本保存

from collections import Counter
cntDict = Counter(t)
for item,cnt in cntDict.items():
    for _ in range(cnt-1):
        t.remove(item)

在这个答案中，将有两个部分:两个唯一的解，和一个特定解的速度图。

删除重复项

这些答案大多只删除可哈希的重复项，但这个问题并不意味着它不需要可哈希项，这意味着我将提供一些不需要可哈希项的解决方案。

集合。Counter是标准库中的一个功能强大的工具，可以完美地实现这一点。只有另一种解决方案里面有Counter。然而，该解决方案也仅限于可哈希键。

为了在Counter中允许不可哈希键，我创建了一个Container类，它将尝试获取对象的默认哈希函数，但如果失败，它将尝试其标识函数。它还定义了一个eq和一个散列方法。这应该足以在我们的解决方案中允许不可散列项。不可哈希对象将被视为可哈希对象。但是，这个哈希函数对不可哈希对象使用identity，这意味着两个相等的不可哈希对象将不起作用。我建议您重写它，并将其更改为使用等效可变类型的哈希(例如，如果my_list是一个列表，则使用hash(tuple(my_list))。

我也得到了两个解。另一个解决方案是保持条目的顺序，使用OrderedDict和Counter的子类，命名为'OrderedCounter'。下面是函数:

from collections import OrderedDict, Counter

class Container:
    def __init__(self, obj):
        self.obj = obj
    def __eq__(self, obj):
        return self.obj == obj
    def __hash__(self):
        try:
            return hash(self.obj)
        except:
            return id(self.obj)

class OrderedCounter(Counter, OrderedDict):
     'Counter that remembers the order elements are first encountered'

     def __repr__(self):
         return '%s(%r)' % (self.__class__.__name__, OrderedDict(self))

     def __reduce__(self):
         return self.__class__, (OrderedDict(self),)
    
def remd(sequence):
    cnt = Counter()
    for x in sequence:
        cnt[Container(x)] += 1
    return [item.obj for item in cnt]

def oremd(sequence):
    cnt = OrderedCounter()
    for x in sequence:
        cnt[Container(x)] += 1
    return [item.obj for item in cnt]

Remd为非有序排序，oremd为有序排序。你可以清楚地看出哪个更快，但我还是会解释的。非有序排序稍微快一些，因为它不存储条目的顺序。

现在，我还想展示每个答案的速度比较。我现在就做。

哪个函数是最快的?

为了去除重复，我从几个答案中收集了10个函数。我计算了每个函数的速度，并使用matplotlib.pyplot将其放入一个图形中。

我把它分成三轮画图。hashable是任何可以哈希的对象，unhashable是任何不能哈希的对象。有序序列是保持有序的序列，无序序列不保持有序。现在，这里有更多的术语:

Unordered Hashable适用于任何删除重复项的方法，它不一定要保持顺序。它不需要为不可hashables工作，但它可以。

Ordered Hashable适用于任何保持列表中元素顺序的方法，但它不一定适用于unhashables，但它可以。

Ordered Unhashable是任何保持列表中项目顺序的方法，适用于unhashables。

y轴是花费的秒数。

x轴是函数作用的数字。

我用以下理解为无序哈希和有序哈希生成序列:[list(range(x)) + list(range(x)) for x in range(0,1000,10)]

对于有序的不可哈希对象:[[list(range(y)) + list(range(y)) For y in range(x)] For x in range(0,1000,10)]

请注意，在范围内有一个步骤，因为如果没有它，这将花费10倍的时间。也因为在我个人看来，我认为它可能看起来更容易阅读。

还要注意，图例上的键是我试图猜测的函数实现中最重要的部分。至于哪个功能是最好的还是最差的呢?图表说明了一切。

解决了这个问题，下面是图表。

无序Hashables

(放大)

命令Hashables

(放大)

命令Unhashables

(放大)