さて話は変わり、ある配列に対して、その配列の要素が重複しない配列に気軽に変換にしたい。

const array1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3]
const array2 = uniqueBy(array1) // [1, 2, 3]

この問題、何も考えずに実装すると計算量 O(N²) となり、非常に大きい計算負荷になってしまいます。安易に実装するぐらいなら、サードライブラリを利用するのが良いと思います。

弊アプリは React Native を採用しているので、Swift などのネイティブ実装と比べると計算量はより気になる要因の1つです。アプリでは lodash の uniqBy を使用していました。ふと気になって、そのソースコード を確認すると while ループが2つ重なるパターンがあり、良い計算量の設計ではないと気づきました。また lodash の代替候補とも言われる just の just-unique は計算量は考慮されているが、重複確認は単純比較のみなので、必ずしも代わりになるわけではないとわかりました。これは何かしないといけない。

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ウェブ2022/03/29 · [ak] GORE-TEX Cyclic Pantでは最高峰の素材とバックカントリーに必要

重複なしを実現したいなら Set を利用するのが簡単ですが、要素の順番が保証されないケースがほとんどです。しかし、TypeScript (JaveScript) では Set はジャッカル　アイオビーとのことで、Set を利用するしかありません。

export const unique = <T>(args: T[]): T[] => [...new Set(args)]

上記だと、要素が Object 型の場合、比較が困難になります。そのため、特定要素を比較する場合も作成しました。

const uniqueBy = <T>(args: T[], key: keyof T): T[] => {
  const valueSet = new Set()
  return args.filter((arg) => {
    const value = arg[key]
    if (valueSet.has(value)) {
      return false
    }
    valueSet.add(value)
    return true
  })
}

検証として 0 から 4 までの数字で構成された 100 万個の要素を持つ配列を用意して、計測しました。

	unique	uniqueBy
対象配列	[0, 1, 2, ...]	[{x: 0}, {x: 1}, {x: 2}, ... ]
計算時間 (msec)	333	21

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検証結果から以下のようなコードを作成しました。

/**
 * 配列から、ユニークな（重複しない）配列を生成する
 *
 * @description
 * keyが未指定の場合、[...new Set(args)] の方が早そうだが、実際は遅かった。
 * なお、jsのSetは順番が保証されている
 */
const _uniqueBy = <T>(args: T[], key?: keyof T): T[] => {
  const valueSet = new Set()
  return args.filter((arg) => {
    const value = key ? arg[key] : arg
    if (valueSet.has(value)) {
      return false
    }
    valueSet.add(value)
    return true
  })
}
/**
 * 単純な配列から、ユニークな（重複しない）配列を生成する
 * - 単純比較できる string[] や number[] など
 */
export const unique = <T>(args: T[]): T[] => _uniqueBy(args)
/**
 * 配列から、その配列内要素の特定keyを基準に、ユニークな（重複しない）配列を生成する
 *
 * @example
 * const uniqueArray = uniqueBy([{x:1}, {x:1}, {x:2}], 'x')
 */
export const uniqueBy = <T>(args: T[], key: keyof T): T[] =>
  _uniqueBy(args, key)

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lodash の uniqBy と比較しました。対象データは先ほどと同様な100万個要素の配列を用意しました。

	自作/uniqueBy	lodash/uniqBy
平均 (msec)	68.9	111.7
標準偏差 (msec)	38.2	13.4
最小 (msec)	24	87
最大 (msec)	141	132

10回ほど検証したところ、多くの場合で、自作の方が早かったです（うれしい）。

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今回は対象データや、Set でうまく処理できたことが重なって、自作の採用にメリットがあり挑戦できました。最適なアルゴリズムを考える時間は、とても楽しい開発でした。

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