通用功能方法

以下是ES2015的通用和严格功能方法：

//小型、可重复使用的辅助功能常量应用=f=>a=>f（a）；常量flip=f=>b=>a=>f（a）（b）；常量未修正=f=>（a，b）=>f（a）（b）；常量push=x=>xs=>（xs.push（x），xs）；常量foldl=f=>acc=>xs=>xs.reduce（uncurry（f），acc）；常量some=f=>xs=>xs.some（apply（f））；//实际的重复数据消除功能常量uniqueBy=f=>foldl(acc=>x=>一些（f（x））（acc）? 应收账款：推（x）（acc）) ([]);//比较器常量eq=y=>x=>x===y；//字符串相等不区分大小写：D常量seqCI=y=>x=>x.toLowerCase（）===y.toLowerCase（）；//模拟数据常量xs=[1,2,3,1,2,3,4]；常量ys=[“a”、“b”、“c”、“a”、“b”、“c”、“D”]；console.log（uniqueBy（eq）（xs））；console.log（uniqueBy（seqCI）（ys））；

我们可以很容易地从unqiueBy中派生出唯一的，或者使用Sets更快地实现：

const unqiue = uniqueBy(eq);

// const unique = xs => Array.from(new Set(xs));

此方法的优点：

使用单独比较器函数的通用解决方案声明性和简洁的实现其他小型通用函数的重用

性能注意事项

uniqueBy不如具有循环的命令式实现快，但由于它的泛型性，它更具表现力。

如果您确定uniqueBy是应用程序中具体性能损失的原因，请用优化的代码替换它。也就是说，首先以功能性、声明性的方式编写代码。之后，如果您遇到性能问题，请尝试在导致问题的位置优化代码。

内存消耗和垃圾收集

uniqueBy利用隐藏在其体内的突变（push（x）（acc））。它重用累加器，而不是在每次迭代后丢弃它。这减少了内存消耗和GC压力。由于这种副作用被包装在函数内部，所以外部的一切都保持纯净。

像这样使用Array.filter（）

var actualArr=[苹果'，苹果'，香蕉'，芒果'，草莓'，香蕉]；console.log（'实际数组：'+actualArr）；var filteredArr=actualArr.filter（函数（项，索引）{if（actualArr.indexOf（item）==索引）退货项目；});console.log（'FilteredArray:'+filtedArr）；

这可以在ES6中缩短到

actualArr.filter((item,index,self) => self.indexOf(item)==index);

下面是Array.filter（）的详细解释

使用jQuery快速而肮脏：

var names = ["Mike","Matt","Nancy","Adam","Jenny","Nancy","Carl"];
var uniqueNames = [];
$.each(names, function(i, el){
    if($.inArray(el, uniqueNames) === -1) uniqueNames.push(el);
});

如果您自己创建数组，可以在插入数据时进行检查，从而为自己保存一个循环和额外的唯一过滤器；

var values = [];
$.each(collection, function() {
    var x = $(this).value;
    if (!$.inArray(x, values)) {
        values.push(x);
    }
});

我已经在其他问题上对消除重复进行了详细的比较，但注意到这是真实的地方，我也想在这里分享一下。

我相信这是最好的方法

var-myArray=[100，200，100，100，200，200，200]，reduced=Object.keys（myArray.reduce（（p，c）=>（p[c]=true，p），{}））；console.log（减少）；

好啊尽管这一个是O（n），其他是O（n^2），但我很好奇地看到这个reduce/look up表和filter/indexOf组合之间的基准比较（我选择了非常好的Jetendras实现https://stackoverflow.com/a/37441144/4543207). 我准备了一个100K的项目数组，其中填充了0-9999范围内的随机正整数，并删除了重复项。我重复了10次测试，结果的平均值表明他们在性能上不匹配。

在firefox v47中，reduce和lut:14.85ms vs filter和indexOf:2836ms在铬v51中，reduce和lut:23.90ms vs filter和indexOf:1066ms

好吧，到目前为止还不错。但是，让我们这次在ES6风格中正确地完成它。看起来很酷。。！但到目前为止，它将如何对抗强大的lut解决方案对我来说是一个谜。让我们先看看代码，然后对其进行基准测试。

var-myArray=[100，200，100，100，200，200，200]，reduce=[…myArray.reduce（（p，c）=>p.set（c，true），new Map（））.keys（）]；console.log（减少）；

哇，太短了。。！但表演怎么样。。？它很美。。。由于过滤器/indexOf的重量超过了我们的肩，现在我可以测试范围为0..9999的1M个正整数随机项，以获得10次连续测试的平均值。我可以说这一次是真正的比赛。亲自查看结果：）

var ranar=[]，red1=a=>Object.keys（a.reduce（（p，c）=>（p[c]=true，p），{}）），red2=a=>reduced=[…a.reduce（（p，c）=>p.set（c，true），new Map（））.keys（）]，avg1＝[]，avg2=[]，ts＝0，te＝0，res1＝[]，res2＝[]，计数=10；for（变量i=0；i<count；i++）{ranar=（new Array（1000000）.fill（true））.map（e=>Math.floor（Math.random（）*100000））；ts=performance.now（）；res1=红色1（ranar）；te=performance.now（）；平均推力（te ts）；ts=performance.now（）；res2=red2（ranar）；te=performance.now（）；平均推力（te ts）；}avg1=avg1。减少（（p，c）=>p+c）/计数；avg2=avg2.减少（（p，c）=>p+c）/计数；console.log（“reduce&luttake:”+avg1+“msec”）；console.log（“map&spread take:”+avg2+“msec”）；

你会用哪一个。。？别那么快。。。！不要上当受骗。贴图处于置换状态。现在看。。。在上述所有情况下，我们用范围<n的数字填充一个大小为n的数组。如果我们用随机数0..9999填充大小为100的数组。现在让我们在家看地图游戏。这一次是一个100K项的数组，但随机数范围为0..10M。我们将进行100次连续测试，以平均结果。好的，让我们看看赌注……！<-没有错别字

var ranar=[]，red1=a=>Object.keys（a.reduce（（p，c）=>（p[c]=true，p），{}）），red2=a=>reduced=[…a.reduce（（p，c）=>p.set（c，true），new Map（））.keys（）]，avg1＝[]，avg2=[]，ts＝0，te＝0，res1＝[]，res2＝[]，计数=100；for（变量i=0；i<count；i++）{ranar=（new Array（100000）.fill（true））.map（e=>Math.floor（Math.random（）*1000000））；ts=performance.now（）；res1=红色1（ranar）；te=performance.now（）；平均推力（te ts）；ts=performance.now（）；res2=red2（ranar）；te=performance.now（）；平均推力（te ts）；}avg1=avg1。减少（（p，c）=>p+c）/计数；avg2=avg2.减少（（p，c）=>p+c）/计数；console.log（“reduce&luttake:”+avg1+“msec”）；console.log（“map&spread take:”+avg2+“msec”）；

现在，这是Map（）的惊人回归。。！也许现在，当你想删除重复时，你可以做出更好的决定。

好吧，我们现在都很开心。但主角总是在一些掌声中走到最后。我相信你们中的一些人想知道Set对象会做什么。既然我们对ES6开放，而且我们知道Map是前几场比赛的赢家，那么让我们将Map与Set进行比较作为决赛。这是一场典型的皇家马德里vs巴塞罗那的比赛。。。还是这样？让我们看看谁会赢得el classico：）

var ranar=[]，red1=a=>reduce=[…a.reduce（（p，c）=>p.set（c，true），new Map（））.keys（）]，red2=a=>Array.from（新集合（a）），avg1＝[]，avg2=[]，ts＝0，te＝0，res1＝[]，res2＝[]，计数=100；for（变量i=0；i<count；i++）{ranar=（new Array（100000）.fill（true））.map（e=>Math.floor（Math.random（）*100000））；ts=performance.now（）；res1=红色1（ranar）；te=performance.now（）；平均推力（te ts）；ts=performance.now（）；res2=red2（ranar）；te=performance.now（）；平均推力（te ts）；}avg1=avg1。减少（（p，c）=>p+c）/计数；avg2=avg2.减少（（p，c）=>p+c）/计数；console.log（“map&spread take:”+avg1+“msec”）；console.log（“set&A.from take:”+avg2+“msec”）；

哇！成年男子出乎意料的是，它根本就不是一个古典音乐。更像巴塞罗那FC对阵CA Osasuna：））

这是这个问题的简单答案。

var names = ["Alex","Tony","James","Suzane", "Marie", "Laurence", "Alex", "Suzane", "Marie", "Marie", "James", "Tony", "Alex"];
var uniqueNames = [];

    for(var i in names){
        if(uniqueNames.indexOf(names[i]) === -1){
            uniqueNames.push(names[i]);
        }
    }