让我提出一个类似于斯科特·加德纳的答案，但使用了更简洁的reduce语法。 此解决方案从自定义对象数组中删除重复项(保持初始顺序)

// Custom Struct. Can be also class. 
// Need to be `equitable` in order to use `contains` method below
struct CustomStruct : Equatable {
      let name: String
      let lastName : String
    }

// conform to Equatable protocol. feel free to change the logic of "equality"
func ==(lhs: CustomStruct, rhs: CustomStruct) -> Bool {
  return (lhs.name == rhs.name && lhs.lastName == rhs.lastName)
}

let categories = [CustomStruct(name: "name1", lastName: "lastName1"),
                  CustomStruct(name: "name2", lastName: "lastName1"),
                  CustomStruct(name: "name1", lastName: "lastName1")]
print(categories.count) // prints 3

// remove duplicates (and keep initial order of elements)
let uniq1 : [CustomStruct] = categories.reduce([]) { $0.contains($1) ? $0 : $0 + [$1] }
print(uniq1.count) // prints 2 - third element has removed

如果你想知道这个约简魔法是如何工作的，这里是完全相同的，只是使用了更扩展的约简语法

let uniq2 : [CustomStruct] = categories.reduce([]) { (result, category) in
  var newResult = result
  if (newResult.contains(category)) {}
  else {
    newResult.append(category)
  }
  return newResult
}
uniq2.count // prints 2 - third element has removed

你可以简单地复制粘贴这段代码到Swift Playground中。

Daniel Krom的Swift 2答案的更简洁的语法版本，使用了一个尾随闭包和简写参数名，这似乎是基于Airspeed Velocity的原始答案:

func uniq<S: SequenceType, E: Hashable where E == S.Generator.Element>(source: S) -> [E] {
  var seen = [E: Bool]()
  return source.filter { seen.updateValue(true, forKey: $0) == nil }
}

实现一个可以与uniq(_:)一起使用的自定义类型的示例(必须符合Hashable，因此符合Equatable，因为Hashable扩展了Equatable):

func ==(lhs: SomeCustomType, rhs: SomeCustomType) -> Bool {
  return lhs.id == rhs.id // && lhs.someOtherEquatableProperty == rhs.someOtherEquatableProperty
}

struct SomeCustomType {

  let id: Int

  // ...

}

extension SomeCustomType: Hashable {

  var hashValue: Int {
    return id
  }

}

在上面的代码中…

在==重载中使用的id可以是任何Equatable类型(或返回Equatable类型的方法，例如someMethodThatReturnsAnEquatableType())。注释掉的代码演示了扩展相等性检查，其中someOtherEquatableProperty是Equatable类型的另一个属性(但也可以是返回Equatable类型的方法)。

在hashValue计算属性中使用的id(必须符合Hashable)可以是任何Hashable(因此是Equatable)属性(或返回Hashable类型的方法)。

使用uniq(_:)的示例:

var someCustomTypes = [SomeCustomType(id: 1), SomeCustomType(id: 2), SomeCustomType(id: 3), SomeCustomType(id: 1)]

print(someCustomTypes.count) // 4

someCustomTypes = uniq(someCustomTypes)

print(someCustomTypes.count) // 3

包含相等性检查，而插入检查哈希，最安全的检查方式如下:

extension Array where Element: Hashable {

    /// Big O(N) version. Updated since @Adrian's comment. 
    var uniques: Array {
        // Go front to back, add element to buffer if it isn't a repeat.
         var buffer: [Element] = []
         var dictionary: [Element: Int] = [:]
         for element in self where dictionary[element] == nil {
             buffer.append(element)
             dictionary[element] = 1
         }
         return buffer
    }
}

另一种(如果不是最优的)解决方案是使用不可变类型而不是变量:

func deleteDuplicates<S: ExtensibleCollectionType where S.Generator.Element: Equatable>(seq:S)-> S {
    let s = reduce(seq, S()){
        ac, x in contains(ac,x) ? ac : ac + [x]
    }
    return s
}

包括对比Jean-Pillippe的命令式方法和函数式方法。

作为奖励，这个函数不仅可以处理数组，还可以处理字符串!

编辑:这个答案是在2014年为Swift 1.0编写的(在Set在Swift中可用之前)。它不需要Hashable一致性，并且在二次时间内运行。

现在不需要写扩展了。

Apple终于在其算法包中引入了unique()方法，可以在符合Sequence协议的任何类型上使用。

import Algorithms

let numbers = [1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 1]
print(numbers.uniqued()) // prints [1, 2, 3]

更多信息https://github.com/apple/swift-algorithms/blob/main/Guides/Unique.md

像函数式程序员一样思考:)

要根据元素是否已经出现来筛选列表，需要索引。可以使用enumeration获取索引，并使用map返回值列表。

let unique = myArray
    .enumerated()
    .filter{ myArray.firstIndex(of: $0.1) == $0.0 }
    .map{ $0.1 }

这保证了秩序。如果你不介意顺序，那么Array(Set(myArray))的现有答案更简单，可能更有效。

更新:一些关于效率和正确性的注意事项

一些人对效率进行了评论。我肯定是先写正确而简单的代码，然后再找出瓶颈，尽管我知道这是否比Array(Set(Array))更清楚是有争议的。

这个方法比Array(Set(Array))慢很多。正如评论中所指出的，它确实保持了顺序，并对非Hashable的元素起作用。

然而，@Alain T的方法也保持了秩序，也快得多。所以除非你的元素类型是不可哈希的，或者你只是需要一个快速的一行，那么我建议采用他们的解决方案。

以下是MacBook Pro(2014)在Xcode 11.3.1 (Swift 5.1)发布模式下的一些测试。

profiler函数和两个比较方法:

func printTimeElapsed(title:String, operation:()->()) {
    var totalTime = 0.0
    for _ in (0..<1000) {
        let startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent()
        operation()
        let timeElapsed = CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime
        totalTime += timeElapsed
    }
    let meanTime = totalTime / 1000
    print("Mean time for \(title): \(meanTime) s")
}

func method1<T: Hashable>(_ array: Array<T>) -> Array<T> {
    return Array(Set(array))
}

func method2<T: Equatable>(_ array: Array<T>) -> Array<T>{
    return array
    .enumerated()
    .filter{ array.firstIndex(of: $0.1) == $0.0 }
    .map{ $0.1 }
}

// Alain T.'s answer (adapted)
func method3<T: Hashable>(_ array: Array<T>) -> Array<T> {
    var uniqueKeys = Set<T>()
    return array.filter{uniqueKeys.insert($0).inserted}
}

以及少量的测试输入:

func randomString(_ length: Int) -> String {
  let letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789"
  return String((0..<length).map{ _ in letters.randomElement()! })
}

let shortIntList = (0..<100).map{_ in Int.random(in: 0..<100) }
let longIntList = (0..<10000).map{_ in Int.random(in: 0..<10000) }
let longIntListManyRepetitions = (0..<10000).map{_ in Int.random(in: 0..<100) }
let longStringList = (0..<10000).map{_ in randomString(1000)}
let longMegaStringList = (0..<10000).map{_ in randomString(10000)}

给出输出:

Mean time for method1 on shortIntList: 2.7358531951904296e-06 s
Mean time for method2 on shortIntList: 4.910230636596679e-06 s
Mean time for method3 on shortIntList: 6.417632102966309e-06 s
Mean time for method1 on longIntList: 0.0002518167495727539 s
Mean time for method2 on longIntList: 0.021718120217323302 s
Mean time for method3 on longIntList: 0.0005312927961349487 s
Mean time for method1 on longIntListManyRepetitions: 0.00014377200603485108 s
Mean time for method2 on longIntListManyRepetitions: 0.0007293639183044434 s
Mean time for method3 on longIntListManyRepetitions: 0.0001843773126602173 s
Mean time for method1 on longStringList: 0.007168249964714051 s
Mean time for method2 on longStringList: 0.9114790915250778 s
Mean time for method3 on longStringList: 0.015888616919517515 s
Mean time for method1 on longMegaStringList: 0.0525397013425827 s
Mean time for method2 on longMegaStringList: 1.111266262292862 s
Mean time for method3 on longMegaStringList: 0.11214958941936493 s