如何使用 Set 来提高程式码的效能
为了保证的可读性，本文采用意译而非直译。
我确信有很多开发人员坚持使用基本的全域性物件：数字，字串，物件，阵列和布林值。对于许多用例，这些都是需要的。 但是如果想让你的程式码尽可能快速和可扩充套件，那么这些基本型别并不总是足够好。
在本文中，我们将讨论JS 中Set物件如何让程式码更快—特别扩充套件性方便。 Array 和Set工作方式存在大量的交叉。但是使用Set会比Array在程式码执行速度更有优势。
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Set 有何不同
最根本的区别是阵列是一个索引集合，这说明阵列中的资料值按索引排序。
const arr = [A, B, C, D];
console.log(arr.indexOf(A)); // Result: 0
console.log(arr.indexOf(C)); // Result: 2
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相比之下，set是一个键的集合。set不使用索引，而是使用键对资料排序。set 中的元素按插入顺序是可迭代的，它不能包含任何重复的资料。换句话说，set中的每一项都必须是惟一的。
主要的好处是什么
set 相对于阵列有几个优势，特别是在执行时间方面：
检视元素：使用indexOf()或includes()检查阵列中的项是否存在是比较慢的。删除元素:在Set中，可以根据每项的的 value 来删除该项。在阵列中，等价的方法是使用基于元素的索引的splice()。与前一点一样，依赖于索引的速度很慢。储存 NaN：不能使用indexOf()或 includes() 来查询值 NaN，而 Set 可以储存此值。删除重复项:Set物件只储存惟一的值,如果不想有重复项存在，相对于阵列的一个显著优势，因为阵列需要额外的程式码来处理重复。时间复杂度？
阵列用来搜寻元素的方法时间复杂度为0(N)。换句话说，执行时间的增长速度与资料大小的增长速度相同。
相比之下，Set用于搜寻、删除和插入元素的方法的时间复杂度都只有O(1)，这意味着资料的大小实际上与这些方法的执行时间无关。
Set 究竟有多快？
虽然执行时间可能会有很大差异，具体取决于所使用的系统，所提供资料的大小以及其他变数，但我希望我的测试结果能够让你真实地了解Set的速度。 我将分享三个简单的测试和我得到的结果。
准备测试
在执行任何测试之前，建立一个数组和一个 Set，每个阵列和 Set 都有100万个元素。为了简单起见，我从0开始，一直数到999999。
let arr = [], set = new Set(), n = 1000000;
for (let i = 0; i arr.push(i);
set.add(i);
}
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测试1：查询元素
我们搜寻数字123123
let result;
console.time(\Array\);
result = arr.indexOf(123123) !== -1;
console.timeEnd(\Array\);
console.time(\Set\);
result = set.has(123123);
console.timeEnd(\Set\);
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Array: 0.173msSet: 0.023msSet 速度快了7.54倍
测试2：新增元素
console.time(\Array\);
arr.push(n);
console.timeEnd(\Array\);
console.time(\Set\);
set.add(n);
console.timeEnd(\Set\);
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Array: 0.018msSet: 0.003msSet 速度快了6.73倍
测试3：删除元素
最后，删除一个元素，由于阵列没有内建方法，首先先建立一个辅助函式：
const deleteFromArr = (arr, item) => {
let index = arr.indexOf(item);
return index !== -1 && arr.splice(index, 1);
};
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这是测试的程式码：
console.time(\Array\);
deleteFromArr(arr, n);
console.timeEnd(\Array\);
console.time(\Set\);
set.delete(n);
console.timeEnd(\Set\);
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Array: 1.122msSet: 0.015msSet 速度快了74.13倍
总的来说，我们可以看到，使用Set 极大地改善执行时间。再来看看一些Set有用的实际例子。
案例1:从阵列中删除重复的值
如果想快速地从阵列中删除重复的值，可以将其转换为一个 Set。这是迄今为止过滤惟一值最简洁的方法:
const duplicateCollection = [\A\, \B\, \B\, \C\, \D\, \B\, \C\];
// 将阵列转换为 Set
let uniqueCollection = new Set(duplicateCollection);
console.log(uniqueCollection) // Result: Set(4) {A, B, C, D}
// 值储存在阵列中
let uniqueCollection = [...new Set(duplicateCollection)];
console.log(uniqueCollection) // Result: [A, B, C, D]
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案例2：Google面试问题
问题：
给定一个整数无序阵列和变数 sum，如果存在阵列中任意两项和使等于 sum 的值，则返回true。否则,返回false。例如，阵列[3,5,1,4]和 sum = 9，函式应该返回true，因为4 + 5 = 9。
解答
解决这个问题的一个很好的方法是遍历阵列，建立 Set储存相对差值。
当我们遇到3时，我们可以把6加到Set中, 因为我们知道我们需要找到9的和。然后，每当我们接触到阵列中的新值时，我们可以检查它是否在 Set 中。当遇到5时，在 Set 加上4。最后，当我们最终遇到4时，可以在Set中找到它，就返回true。
const findSum = (arr, val) => {
let searchValues = new Set();
searchValues.add(val - arr[0]);
for (let i = 1, length = arr.length; i let searchVal = val - arr[i];
if (searchValues.has(arr[i])) {
return true;
} else {
searchValues.add(searchVal);
}
};
return false;
};
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简洁的版本：
const findSum = (arr, sum) =>
arr.some((set => n => set.has(n) !set.add(sum - n))(new Set));
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因为Set.prototype.has()的时间复杂度仅为O(1)，所以使用 Set 来代替阵列，最终使整个解决方案的线性执行时为O(N)。
如果使用 Array.prototype.indexOf()或Array.prototype.includes()，它们的时间复杂度都为 O(N)，则总执行时间将为O(N²)，慢得多！
