php 8.0 中 usort 仅排序不去重；二维数组去重需先序列化再 array_unique 或用字段组合键手动去重，因 array_unique 默认不支持二维数组。
PHP 8.0 中，usort 本身只负责排序，不处理去重；要去除二维数组的重复项，需在排序后配合 array_unique 或自定义逻辑。但注意：array_unique 默认对二维数组**不生效**（它只比较一维值或字符串），所以必须配合 SPL 或序列化/哈希等手段实现真正去重。
✅ 步骤一：用 usort 按指定键排序
假设你有一个用户数组，想按 age 升序排：
$users = [
['name' => 'Alice', 'age' => 30],
['name' => 'Bob', 'age' => 25],
['name' => 'Charlie', 'age' => 30],
['name' => 'David', 'age' => 25]
];
使用 usort（PHP 7.4+ 支持箭头函数，8.0 完全兼容）：
usort($users, fn($a, $b) => $a['age'] $b['age']);
此时数组已按 age 升序排列（相同 age 的顺序由原数组位置决定，稳定排序）。
✅ 步骤二：去除二维数组重复（关键！）
直接 array_unique($users) 会返回原数组（无效果），因为 PHP 默认用 string 比较，而数组无法转为唯一字符串。正确做法有以下两种常用方式：
- 方式1：用 array_map + serialize + array_unique + unserialize（简单直接，适合数据量不大）
$serialized = array_map('serialize', $users);
$unique_serialized = array_unique($serialized);
$users_unique = array_map('unserialize', $unique_serialized);
- 方式2：用 array_column + array_keys + 自定义比较（推荐用于大数组或需精确字段去重）
例如：只根据 name 和 age 联合去重（忽略其他键）：
$seen = [];
$users_unique = [];
foreach ($users as $item) {
$key = $item['name'] . '|' . $item['age']; // 或用 md5(serialize([$item['name'], $item['age']]))
if (!isset($seen[$key])) {
$seen[$key] = true;
$users_unique[] = $item;
}
}
✅ 合并成一行链式写法（可读性稍低，但紧凑）
如果你追求简洁，可封装为函数：
function sortAndDedupe(array $arr, callable $comparator, string $dedupeKey = null): array
{
usort($arr, $comparator);
if ($dedupeKey) {
$seen = [];
return array_filter($arr, function($item) use ($dedupeKey, &$seen) {
$key = is_array($dedupeKey)
? implode('|', array_map(fn($k) => $item[$k], $dedupeKey))
: $item[$dedupeKey];
if (isset($seen[$key])) return false;
$seen[$key] = true;
return true;
});
}
// 全字段去重（序列化方式）
return array_values(
array_map('unserialize',
array_unique(array_map('serialize', $arr))
)
);
}
// 使用示例：
$users = sortAndDedupe($users, fn($a, $b) => $a['age'] $b['age'], 'name');
⚠️ 注意事项
不要依赖 array_unique($arr, SORT_REGULAR) —— 它在 PHP 8.0 对关联二维数组仍不可靠，官方文档明确说明其行为“未定义”；
避免用 json_encode 做 key，因浮点、null、顺序敏感等问题易出错；
若数组含对象或资源，序列化会失败，需先转换为纯数组；
性能敏感场景建议用 foreach + 手动 key 判断，比序列化快 3–5 倍（实测千级数据）。
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