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javascript數(shù)組去重方法匯總

 更新時(shí)間:2015年04月23日 10:21:57   投稿:hebedich  
數(shù)組去重復(fù)是一個(gè)常見的需求,我們暫時(shí)考慮同類型的數(shù)組去重復(fù)。主要是理清思路和考慮下性能。以下方法,網(wǎng)上基本都有,這里只是簡(jiǎn)單地總結(jié)一下。

javascript數(shù)組去重方法匯總

Array.prototype.unique1 = function () {
 var n = []; //一個(gè)新的臨時(shí)數(shù)組
 for (var i = 0; i < this.length; i++) //遍歷當(dāng)前數(shù)組
 {
  //如果當(dāng)前數(shù)組的第i已經(jīng)保存進(jìn)了臨時(shí)數(shù)組,那么跳過,
  //否則把當(dāng)前項(xiàng)push到臨時(shí)數(shù)組里面
  if (n.indexOf(this[i]) == -1) n.push(this[i]);
 }
 return n;
};
Array.prototype.unique2 = function()
{
  var n = {},r=[]; //n為hash表,r為臨時(shí)數(shù)組
  for(var i = 0; i < this.length; i++) //遍歷當(dāng)前數(shù)組
  {
    if (!n[this[i]]) //如果hash表中沒有當(dāng)前項(xiàng)
    {
      n[this[i]] = true; //存入hash表
      r.push(this[i]); //把當(dāng)前數(shù)組的當(dāng)前項(xiàng)push到臨時(shí)數(shù)組里面
    }
  }
  return r;
};
Array.prototype.unique3 = function()
{
  var n = [this[0]]; //結(jié)果數(shù)組
  for(var i = 1; i < this.length; i++) //從第二項(xiàng)開始遍歷
  {
    //如果當(dāng)前數(shù)組的第i項(xiàng)在當(dāng)前數(shù)組中第一次出現(xiàn)的位置不是i,
    //那么表示第i項(xiàng)是重復(fù)的,忽略掉。否則存入結(jié)果數(shù)組
    if (this.indexOf(this[i]) == i) n.push(this[i]);
  }
  return n;
};
Array.prototype.unique4 = function()
{
  this.sort();
  var re=[this[0]];
  for(var i = 1; i < this.length; i++)
  {
    if( this[i] !== re[re.length-1])
    {
      re.push(this[i]);
    }
  }
  return re;
};
var arr = [1,2,2,2,3,3,4,5];
console.log(arr.unique1()); // [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.unique2()); // [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.unique3()); // [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.unique4()); // [1, 2, 3, 4, 5]

其中第1種和第3種方法都用到了數(shù)組的indexOf方法。此方法的目的是尋找存入?yún)?shù)在數(shù)組中第一次出現(xiàn)的位置。很顯然,js引擎在實(shí)現(xiàn)這個(gè)方法的時(shí)候會(huì)遍歷數(shù)組直到找到目標(biāo)為止。所以此函數(shù)會(huì)浪費(fèi)掉很多時(shí)間。 而第2中方法用的是hash表。把已經(jīng)出現(xiàn)過的通過下標(biāo)的形式存入一個(gè)object內(nèi)。下標(biāo)的引用要比用indexOf搜索數(shù)組快的多。

第四種方法的思路是先把數(shù)組排序,然后比較相鄰的兩個(gè)值。 排序的時(shí)候用的JS原生的sort方法,JS引擎內(nèi)部應(yīng)該是用的快速排序吧。 最終測(cè)試的結(jié)果是此方法運(yùn)行時(shí)間平均是第二種方法的三倍左右,不過比第一種和第三種方法快了不少。

以上所述就是本文的全部內(nèi)容了,希望大家能夠喜歡。

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