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【go】slice元素去重

news 2025/8/2 7:34:03

在 Go 语言中，slice（切片）本身没有内置的去重方法，但可以通过一些常见的方法手动实现去重。以下是几种常用的去重方式，以及它们的优缺点和适用场景。

一、使用 map 去重（推荐）

利用 map 的键唯一性，可以高效地对 slice 进行去重。这种方法的时间复杂度为 O(n)，适用于大多数场景。

示例代码：

package main
import "fmt"
func removeDuplicates(nums []int) []int {seen := make(map[int]bool)result := []int{}for _, num := range nums {if !seen[num] {seen[num] = trueresult = append(result, num)}}return result
}
func main() {nums := []int{1, 2, 2, 3, 4, 4, 5}uniqueNums := removeDuplicates(nums)fmt.Println(uniqueNums) // 输出: [1 2 3 4 5]
}

优点：

时间复杂度为 O(n)，效率高。
适用于任何可比较的类型（如 int、string 等）。

缺点：

需要额外的空间存储 map。

二、使用双重循环去重

如果不希望使用额外的空间，可以通过双重循环的方式去重。这种方法的时间复杂度为 O(n²)，适用于小规模数据。

示例代码：

package main
import "fmt"
func removeDuplicates(nums []int) []int {result := []int{}for _, num := range nums {duplicate := falsefor _, v := range result {if num == v {duplicate = truebreak}}if !duplicate {result = append(result, num)}}return result
}
func main() {nums := []int{1, 2, 2, 3, 4, 4, 5}uniqueNums := removeDuplicates(nums)fmt.Println(uniqueNums) // 输出: [1 2 3 4 5]
}

优点：

不需要额外的空间存储 map。
适用于小规模数据。

缺点：

时间复杂度为 O(n²)，效率较低，不适合大规模数据。

三、使用 sort.Slice + 遍历去重

如果 slice 是有序的，或者可以接受排序后的结果，可以先对 slice 排序，然后遍历去重。这种方法的时间复杂度为 O(n log n)（排序） + O(n)（遍历） = O(n log n)。

示例代码：

package main
import ("fmt""sort"
)
func removeDuplicates(nums []int) []int {if len(nums) == 0 {return nums}sort.Ints(nums) // 排序result := []int{nums[0]}for i := 1; i < len(nums); i++ {if nums[i] != nums[i-1] {result = append(result, nums[i])}}return result
}
func main() {nums := []int{1, 2, 2, 3, 4, 4, 5}uniqueNums := removeDuplicates(nums)fmt.Println(uniqueNums) // 输出: [1 2 3 4 5]
}

优点：

适用于需要排序后去重的场景。
时间复杂度比双重循环低。

缺点：

会改变原始 slice 的顺序。
需要排序操作，可能不适用于所有场景。

四、使用第三方库

如果项目中允许使用第三方库，可以使用一些现成的工具库（如 github.com/samber/lo）来简化去重操作。

示例代码：

package main
import ("fmt""github.com/samber/lo"
)
func main() {nums := []int{1, 2, 2, 3, 4, 4, 5}uniqueNums := lo.Uniq(nums)fmt.Println(uniqueNums) // 输出: [1 2 3 4 5]
}

优点：

代码简洁，适合快速开发。
支持多种数据类型和复杂操作。

缺点：

需要引入第三方库，可能增加项目依赖。

五、去重方法的对比

方法	时间复杂度	空间复杂度	是否改变顺序	适用场景
map 去重	O(n)	O(n)	不改变	通用场景，推荐
双重循环去重	O(n²)	O(1)	不改变	小规模数据，无额外空间
sort + 遍历去重	O(n log n)	O(1)	改变	需要排序后去重
第三方库（如 lo）	O(n)	O(n)	不改变	快速开发，允许依赖