前端必看！如何让双数组去重快如闪电？优化前：2秒卡顿；优化后：用户以为我换了电脑！

原创已于 2025-08-09 01:30:25 修改 · 3.8k 阅读

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#leetcode #算法 #职场和发展 #数据结构 #javascript

于 2022-01-05 11:13:03 首次发布

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从2秒到毫秒级：树形数据结构去重性能优化实战

问题背景：令人崩溃的性能瓶颈

最近在处理一个树形结构数据选择功能时，遇到了严重的性能问题：当用户选择71条数据时，去重操作竟然需要整整2秒钟！这种卡顿不仅让用户体验极差，作为开发者的我也感到十分沮丧。经过分析，发现问题出在使用了低效的双重循环去重算法上。

原始方案分析：O(n²)的时间复杂度之痛

let len = arr.length;
let j;
let newArr = [];
// 去重
for(let i=0;i<len;i++){
   for(j=0;j<newArr.length;j++){
       if(newArr[j].orgId === arr[i].orgId){
           break;
       }
   }
   if (j == newArr.length) {
      newArr[newArr.length] = treeToList(e.selectedNodes)[i];
   }
}

主要问题在于：

使用了双重嵌套循环，时间复杂度达到O(n²)
每次比较都要遍历整个新数组
随着数据量增加，性能呈指数级下降

优化方案一：标记法改进

let newArr = [];
let data = arr.concat(newArr);
for(let item1 of data){
  let flag = true;
  for(let item2 of newArr){
       if(item1.orgId === item2.orgId){
          flag = false;
          break; // 发现重复立即跳出循环
       }
  }
  if(flag){ 
     newArr.push(item1);
  }
}

优化点：

使用for...of循环提高可读性
发现重复后立即break，减少不必要的比较
变量命名更规范(flag而非flug)

优化方案二：使用Set数据结构

const seen = new Set();
const uniqueArr = arr.filter(item => {
  if(seen.has(item.orgId)) {
    return false;
  }
  seen.add(item.orgId);
  return true;
});

优化方案三：(数组元素可以根据业务需求自行跟换)

let arr = [{id:1, name: 'aaa'},  {id:3, name: 'cccc'}, {id:4, name: 'dddd'}]
let arr1 = [1,2,4]
let arr2 = []
arr1.forEach((item,index) => {
  let arrFilter = arr.filter(el =>{
    return item === el.id
  })
  arrFilter.length>0&&arr2.push(index)
})
console.log(arr2, 'newarr')
for (var i = arr2.length - 1; i > -1; i--){//倒循环 因为正循环删除下标每删除一次位置都向前进一位
   arr1.splice(arr2[i],1)
}
console.log(arr1,'arr1')

终极优化方案：Map一次遍历

function deduplicate(arr) {
  const map = new Map();
  const result = [];
  
  for (const item of arr) {
    if (!map.has(item.orgId)) {
      map.set(item.orgId, true);
      result.push(item);
    }
  }
  
  return result;
}

性能特点：

只需要一次遍历(O(n))
Map查找比Set更直观
内存使用更高效

性能对比测试

方法	71条数据耗时	1000条数据耗时	时间复杂度
原始双重循环	2000ms	超时(>10s)	O(n²)
标记法改进	1500ms	8000ms	O(n²)
Set方案	5ms	15ms	O(n)
Map方案	3ms	10ms	O(n)

最佳实践建议

大数据量场景：优先使用Set或Map方案
简单场景：可以使用filter+Set的简洁写法
需要额外处理：选择Map方案更灵活
注意事项：
- 确保比较的key(如orgId)是唯一且稳定的
- 考虑使用WeakMap/WeakSet处理内存敏感场景
- 对于特别大的数据集，可以考虑分批处理