C# 高级去重指南：从基础语法到 2026 年工程化实践

在 C# 中从数组删除重复值，这是我们日常开发中非常常见的任务。虽然基础语法简单，但在 2026 年的今天，我们在编写代码时不仅要考虑功能的实现，更要关注性能极致优化、可读性以及AI 辅助下的开发效率。

在 2026 年的现代开发范式下，我们不仅要写出能运行的代码，还要利用像 Cursor 或 GitHub Copilot 这样的 AI 工具来审查代码的逻辑漏洞。在这篇文章中，我们将深入探讨几种去除重复值的方法，并分析它们背后的原理，以及我们在企业级项目中的实战经验。

1. Distinct() 函数：声明式编程的首选

LINQ 提供了 Distinct() 方法，这是最符合现代声明式编程风格的做法。当我们说“我们只要唯一值”时，代码直接表达了我们的意图。

语法：

> array_name.Distinct()

让我们来看一个结合了 2026 年编码风格的完整示例。请注意代码中的 XML 文档注释，这在 AI 辅助编程中至关重要，它帮助大语言模型（LLM）更好地理解我们的代码上下文。

示例：

using System;
using System.Linq;

/// 

/// 演示如何使用 Distinct 方法从数组中检索唯一值。
/// 在高性能场景下，需注意 Distinct 会产生额外的内存分配。
/// 
class Program {
    static void Main()
    {
        int[] arr = { 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5 };

        // 使用 Distinct 获取唯一值
        // 注意：Distinct() 默认使用默认的相等比较器
        int[] distinct = arr.Distinct().ToArray();

        foreach(int x in distinct)
        {
            Console.Write(x + " ");
        }
    }
}

输出

1 2 3 4 5

深度解析：

我们在生产环境中发现，INLINECODE384c038e 方法内部实际上使用了一个 INLINECODE0a3839b7 来筛选元素。这意味着虽然它写起来很简洁，但在内存分配上并不是“零开销”的。它负责移除重复项，而 ToArray() 将结果转换回数组格式。对于小型数组，这种开销微乎其微，我们强烈使用这种方法以提高代码可读性。

2. 使用 HashSet：性能与灵活的平衡

HashSet 类是我们处理唯一性的利器。它基于哈希算法，提供接近 O(1) 的查找速度。如果你对性能极其敏感，或者你需要对去重过程进行更细粒度的控制（例如自定义去重逻辑），这通常是最佳选择。

语法：

> HashSet s = new HashSet(array);

让我们看一个更复杂的例子，假设我们正在处理一个高并发的数据流服务。

示例：

// C# 程序：演示如何使用 HashSet 从数组中检索唯一值。
using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main()
    {
        int[] arr = { 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5 };
        
        // HashSet 在构造时会自动过滤重复项
        // 这种方式通常比 Distinct() 稍微快一点，因为它避免了 LINQ 的委托调用开销
        HashSet set = new HashSet(arr);
        
        foreach (int num in set)
        {
            Console.Write(num + " ");
        }
    }
}

输出：

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工程化解读：

在我们最近的一个涉及物联网传感器数据的项目中，我们通过将原始数组直接传入 HashSet 构造函数，节省了一次循环遍历。这个微小的优化在每秒处理百万级消息时产生了显著的收益。我们可以利用这一点来优化关键路径。

3. 使用循环：底层逻辑的掌控

虽然 LINQ 很方便，但在某些极度敏感的热代码路径中，我们可能需要完全掌控内存分配。使用循环允许我们实现“原地去重”或者使用 Span 来减少堆分配。

我们可以使用循环来遍历数组，仅当元素尚未添加到列表中时才将其添加进去。

示例：

// C# 程序：演示如何使用 List 从数组中检索唯一值
using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main()
    {
        int[] arr = { 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5 };
        List distinctList = new List();

        foreach (int num in arr)
        {
            // Contains 对于 List 来说是 O(n) 操作
            // 这使得整体复杂度变为 O(n^2)
            // 仅建议在数据量极小时使用，或者在需要特定插入逻辑时使用
            if (!distinctList.Contains(num))
            {
                distinctList.Add(num);
            }
        }
        foreach (int num in distinctList)
        {
            Console.Write(num + " ");
        }
    }
}

输出：

1 2 3 4 5

性能陷阱警示：

你可能会注意到，上面的代码中 INLINECODE1840bb69 是一个线性操作。如果我们有 10,000 个项目，这可能会导致明显的性能滞后。这就是为什么我们通常建议在 INLINECODE3b92b1b6 场景下谨慎使用这种方法，除非数据集非常小。在 2026 年，随着 CPU 缓存的重要性日益增加，我们需要更加注意算法的缓存友好性。

4. 性能优化与现代基准测试

作为一名经验丰富的开发者，我们必须谈论基准测试。在 2026 年，我们不再凭感觉优化，而是依赖于像 BenchmarkDotNet 这样的工具进行科学测量。

让我们思考一下这个场景：如果我们的数组已经是有序的怎么办？

#### 4.1 利用排序优化（针对有序数组）

如果我们知道输入数组是有序的，我们可以使用双指针法来实现“原地去重”，这不需要额外的 HashSet 内存分配，是空间复杂度 O(1) 的最佳方案。

// 针对有序数组的高性能去重算法
using System;

class Program
{
    static void Main()
    {
        int[] arr = { 1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5 }; // 必须已排序
        int n = arr.Length;
        
        if (n == 0) return;

        // index 指向当前唯一元素的末尾
        int index = 0;
        
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            // 如果当前元素与 index 处的元素不同，说明遇到了新的唯一值
            if (arr[i] != arr[index])
            {
                index++;
                arr[index] = arr[i];
            }
        }
        
        // 输出前 index + 1 个元素
        for (int i = 0; i <= index; i++)
        {
            Console.Write(arr[i] + " ");
        }
    }
}

关键点：

这种方法在边缘计算或资源受限的设备上非常有用，因为它几乎不需要额外的内存。

#### 4.2 使用 Span 进行零拷贝操作

在追求极致性能的现代 C# 开发中，我们尽量避免分配新的数组。Span 允许我们在不复制数据的情况下操作内存。

using System;
using System.Linq;

class Program
{
    static void Main()
    {
        int[] arr = { 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5 };
        
        // 使用 Span 包装数组，不产生分配
        ReadOnlySpan inputSpan = arr.AsSpan();
        
        // 这里仅为演示，实际去重 Span 比较复杂，因为 Span 长度不可变
        // 通常我们需要先计算去重后的长度，再创建新的 Span 或数组
        var distinctData = arr.Distinct().ToArray(); 
        
        // 但我们可以使用 Span 来安全地遍历结果，避免越界检查
        ReadOnlySpan resultSpan = distinctData.AsSpan();
        
        foreach (int num in resultSpan)
        {
            Console.Write(num + " ");
        }
    }
}

5. 2026 年技术展望：AI 辅助与云原生去重

随着我们步入 2026 年，开发方式正在经历深刻的变革。

#### 5.1 AI 辅助去重决策

在我们最近的项目中，我们开始让 AI（如 Copilot）帮助我们编写去重逻辑。我们不再手写循环，而是写下注释：

// TODO: 使用最安全的方式从内存流中去除重复的传感器 ID，忽略大小写

然后，AI 会生成使用 INLINECODEeb1c11e7 的 INLINECODEb51799d4 实现。我们（作为人类开发者）的工作变成了审查和验证这段代码，而不是从头编写它。这就是 Vibe Coding（氛围编程） 的核心理念——让开发者专注于业务逻辑，而不是语法细节。

#### 5.2 处理大数据流

当我们面对数百万条数据时，将所有数据加载到数组或内存中调用 Distinct 可能会导致 OutOfMemoryException。在现代云原生应用中，我们更倾向于流式处理。

// 模拟流式处理：我们不存储所有数据，而是边读边过滤
using System;
using System.Collections.Generic;

public class StreamingDataProcessor
{
    private HashSet _seenIds = new HashSet();

    public void ProcessIncomingData(long id)
    {
        // 只有当 ID 是新的时候才进行处理
        if (_seenIds.Add(id))
        {
            // 这是一个新的 ID，执行业务逻辑
            Console.WriteLine($"Processing new ID: {id}");
        }
        else
        {
            // 重复数据，直接丢弃或记录日志
            // Console.WriteLine($"Duplicate ID ignored: {id}");
        }
    }
}

这种方法在 Serverless 架构中至关重要，因为它控制了内存使用，防止因内存峰值导致的云成本激增。

总结

在这篇文章中，我们深入探讨了从数组中删除重复值的各种方法。从简单的 INLINECODE302176cf 到高性能的 INLINECODE77f2d35e，再到针对特定场景的优化算法，选择哪种方法完全取决于你的具体需求。

我们的建议是：

• 99% 的情况：使用 Distinct()。它清晰、简洁，且易于维护。
• 高性能或复杂逻辑：使用 HashSet。
• 极低延迟或有序数据：考虑手动循环或双指针法。
• 大数据流：使用流式处理，不要一次性加载所有数据。

希望这些分享能帮助你在 2026 年写出更高效、更健壮的代码！