Set方法实现原理
- add方法：
- 原理：Set 内部维护一个存储元素的数据结构（通常是哈希表）。当调用
add 方法时，会先计算要添加元素的哈希值，通过哈希值找到对应的存储位置。如果该位置为空，则直接将元素存储；如果该位置已有元素，且该元素与要添加的元素相同（通过 SameValueZero 算法比较），则不重复添加，否则通过冲突解决策略（如链地址法）处理冲突并存储元素。
- 时间复杂度：平均情况下为 $O(1)$，在最坏情况下（哈希冲突严重）为 $O(n)$，$n$ 为 Set 中元素的数量。
- 空间复杂度：$O(n)$，其中 $n$ 是 Set 中元素的数量，用于存储这些元素。
- delete方法：
- 原理：同样根据要删除元素的哈希值找到对应的存储位置，然后查找该位置及冲突链上是否存在该元素（通过
SameValueZero 算法比较），如果存在则将其删除。
- 时间复杂度：平均情况下为 $O(1)$，最坏情况下为 $O(n)$。
- 空间复杂度：$O(1)$，因为操作过程中不额外占用与元素数量相关的空间。
- has方法：
- 原理：计算要检查元素的哈希值，找到对应的存储位置，然后在该位置及冲突链上查找是否存在该元素（通过
SameValueZero 算法比较）。
- 时间复杂度：平均情况下为 $O(1)$，最坏情况下为 $O(n)$。
- 空间复杂度：$O(1)$，不额外占用与元素数量相关的空间。
Map方法实现原理
- set方法：
- 原理：Map 通常也是基于哈希表实现。当调用
set 方法时，先计算键的哈希值，根据哈希值找到存储位置。如果该位置为空，则存储键值对；如果有冲突，通过冲突解决策略（如链地址法）存储键值对。
- 时间复杂度：平均情况下为 $O(1)$，最坏情况下为 $O(n)$，$n$ 为 Map 中键值对的数量。
- 空间复杂度：$O(n)$，用于存储键值对。
- get方法：
- 原理：计算键的哈希值，找到对应的存储位置，然后在该位置及冲突链上查找与键匹配的键值对（通过
SameValueZero 算法比较键），如果找到则返回对应的值。
- 时间复杂度：平均情况下为 $O(1)$，最坏情况下为 $O(n)$。
- 空间复杂度：$O(1)$，不额外占用与元素数量相关的空间。
- has方法：
- 原理：计算键的哈希值，找到对应存储位置，在该位置及冲突链上查找是否存在匹配的键（通过
SameValueZero 算法比较）。
- 时间复杂度：平均情况下为 $O(1)$，最坏情况下为 $O(n)$。
- 空间复杂度：$O(1)$，不额外占用与元素数量相关的空间。
对包含大量元素的Set进行去重和排序
- 利用Set去重：由于 Set 本身就具有去重特性，所以无需额外操作，直接将数据添加到 Set 中，就已经完成去重。
- 排序：
- 方法一：转换为数组后排序：将 Set 转换为数组（如
Array.from(set) 或 [...set]），然后使用数组的 sort 方法进行排序。sort 方法在 V8 引擎下平均时间复杂度为 $O(n log n)$，空间复杂度为 $O(n)$。示例代码如下：
let set = new Set([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]);
let sortedArray = Array.from(set).sort((a, b) => a - b);
console.log(sortedArray);
- **方法二：使用TreeSet（需自行实现）**：JavaScript 原生没有 `TreeSet`，但可以自己实现一个基于二叉搜索树的 `TreeSet`。插入操作时间复杂度平均为 $O(log n)$，排序可以通过中序遍历二叉搜索树实现，时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(n)$。实现相对复杂，但对于大规模数据且频繁插入和排序操作时性能较好。
