JavaScript数组去重的5种高效方法

### JavaScript数组去重的5种高效方法

#### 1. 使用Set数据结构

```javascript

function uniqueWithSet(arr) {

return [...new Set(arr)];

}

```

Set是ES6新增的数据结构,它只存储唯一值。通过将数组转换为Set,再使用扩展运算符转回数组,即可实现快速去重。

#### 2. 使用filter和indexOf

```javascript

function uniqueWithFilter(arr) {

return arr.filter((item, index) => arr.indexOf(item) === index);

}

```

利用indexOf方法返回第一个匹配项的索引特性,配合filter筛选出首次出现的元素。

#### 3. 使用reduce方法

```javascript

function uniqueWithReduce(arr) {

return arr.reduce((acc, current) => {

if (!acc.includes(current)) {

acc.push(current);

}

return acc;

}, []);

}

```

通过reduce方法累积不重复的元素,结合includes方法判断元素是否已存在。

#### 4. 使用对象键值对

```javascript

function uniqueWithObject(arr) {

let obj = {};

return arr.filter(item => {

return obj.hasOwnProperty(typeof item + item) ? false : (obj[typeof item + item] = true);

});

}

```

利用对象的键名不可重复的特性,通过类型+值的组合作为键名来标识唯一性。

#### 5. 使用Map数据结构

```javascript

function uniqueWithMap(arr) {

let map = new Map();

return arr.filter(item => !map.has(item) && map.set(item, true));

}

```

Map可以存储任意类型的键,通过has方法检查元素是否存在,set方法添加新元素。

性能比较:

- Set方法:性能最佳,代码最简洁

- Map方法:性能接近Set,兼容性稍好

- 对象方法:适合处理基本数据类型

- filter方法:代码直观但性能一般

- reduce方法:灵活性高但性能较低

根据实际需求选择合适的去重方法,对于大数据量推荐使用Set或Map,小数据量可使用filter等更直观的方法。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注理论分析与仿真验证相结合。
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