set去重快于filter+indexof，因其基于哈希表实现平均o(1)查找，而indexof每次遍历导致o(n²)；set还正确处理nan、保持顺序且语义更可靠。
Set 在大型数据去重时比 filter + indexOf 快，核心在于查重机制不同：Set 用哈希表实现平均 O(1) 查找，而 indexOf 每次都要从头遍历数组，导致整体 O(n²)。
查重方式决定时间复杂度差异
Set 底层是哈希表结构。往 Set 中添加一个值时，它通过哈希计算快速判断该值是否已存在，平均只需一次操作（O(1)）。遍历百万个元素，总开销就是约一百万次操作。
indexOf 则完全不同：对数组中每个元素，都得调用 arr.indexOf(item)，而这个方法会从索引 0 开始逐个比对，直到找到或遍历完。外层循环 n 次，内层平均也执行 n/2 次，总操作量接近 n²/2 —— 百万级数据下就是约 5000 亿次比较。
- Set：O(n)，100 万数据 ≈ 10⁶ 次操作
- filter + indexOf：O(n²)，100 万数据 ≈ 10¹² 次操作
实际性能差距有多明显
在真实测试中，对 10 万条随机重复数据：
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你接手一个需求时，是不是经常这样："改一个小字段 → 结果把不相关的代码也改了"、"需求说得很模糊 → 做着做着发现跑偏了"、"数据库加个字段 → 上线才发现漏了数据兼容"、"做了个新功能 → 一个月后自己都忘了当时怎么设计的"、"写到一半被中断 → 再回来不知道从哪继续"；这个 Skill 就是专门解决这些问题的。 它会自动探测你的项目环境（JDK、Spring Boot、ORM、数据库、前端框架），记在
- Set 方案通常耗时 几十毫秒
- filter + indexOf 方案普遍需要 几秒甚至更久
数据量翻倍时，Set 耗时基本线性增长；而 indexOf 方案的耗时会呈平方级飙升，浏览器容易卡顿或触发长任务警告。
Set 还额外解决了几个隐性问题
除了快，Set 在语义和边界处理上也更可靠：
- 能正确识别
NaN：Set 认为两个 NaN 相等，indexOf却因NaN !== NaN总是返回 -1，导致 NaN 被重复保留 - 使用 SameValueZero 算法比较，与
===行为一致（除 NaN 外），逻辑更符合直觉 - 天然保持首次出现顺序，无需额外维护索引逻辑
注意它的适用边界
Set 高效的前提是处理基本类型（数字、字符串、布尔值等）：
- 对对象、数组等引用类型，Set 比较的是内存地址，不是内容。两个字段完全相同的对象仍被视为不同元素
- 若需对象去重，应改用 Map（按某字段作 key）或手动序列化+Set，但要注意性能与精度取舍
- IE11 及更早版本不支持 Set，如需兼容旧环境，得降级方案
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