原地去重必须用双指针，禁用erase；空数组需提前判；write_idx初始化为0并配合unordered_set查重，最后resize(write_idx)；有序数组可用相邻比较双指针优化至O(1)空间。
原地去重必须用双指针，别碰 erase
直接在 std::vector 上循环调用 erase 是最常见也最坑的写法——每次 erase 都要搬移后面所有元素，时间复杂度退化成 O(n²)，数组稍大就卡死。尤其当重复率高时（比如全是相同数字），性能断崖式下跌。
真正安全的原地去重，只靠两个索引：write_idx 记录下一个有效元素该放哪，i 正常遍历。两者互不干扰，避免覆盖未检查项。
- 空数组必须提前判，否则
seen.insert(arr[0])会越界 -
write_idx初始化为0，但第一次插入前不能直接赋值，得先确认元素没被见过 - 循环结束后一定要调用
arr.resize(write_idx)，否则尾部残留旧数据
std::unordered_set 是唯一靠谱的查重辅助
想 O(1) 平均查找、又不破坏顺序，只能靠 std::unordered_set。它不排序，只管“有没有见过”，且对 int、double、std::string 等内置/标准类型开箱即用。
别用 std::set：它强制排序，顺序全乱；也别手写哈希表——没必要，std::unordered_set::insert() 返回 std::pair<iterator, bool>，那个 bool 就是“是否首次插入”，比先 find 再 insert 少一次哈希计算。
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- 自定义类型要用
std::unordered_set，必须提供std::hash<T>特化和operator== - 对
std::string或大对象，插入时建议用seen.insert(std::move(x))避免深拷贝 - 如果确定去重后长度远小于原长，可提前
seen.reserve(估计容量)减少 rehash
有序数组有更快解法，但仅限“已排序”前提
如果输入数组本身是**非严格递增**的（比如 [1,1,2,2,3]），完全不用哈希表——直接双指针比对相邻值，空间压到 O(1)，连 std::unordered_set 都省了。
关键点是：慢指针 slow 指向当前唯一序列末尾，快指针 fast 扫描找第一个不同于 nums[slow] 的数，找到就 nums[++slow] = nums[fast]。全程无哈希、无额外容器。
- 这个方法对无序数组完全无效——
nums[fast] != nums[slow]不代表它是新元素 - 返回值是
slow + 1，不是vector.size()，别漏了加一 - 仍需最后调用
resize(slow + 1)截断，不然尾部脏数据还在
字符串或大对象去重要注意移动语义
std::vector<std::string> 去重时，反复 push_back 或赋值可能触发多次内存分配，尤其字符串很长。用 result.reserve(arr.size()) 预留空间能避免抖动；若知道去重后大概长度，预留更小值更省。
原地版本里，arr[write_idx++] = arr[i] 对 std::string 默认是拷贝赋值。改成 arr[write_idx++] = std::move(arr[i]) 可转为移动，避免复制底层字符缓冲区。
但注意：std::move 后 arr[i] 进入有效但未定义状态，不能再读——好在这儿你本来就不会再访问它。
真正容易被忽略的是：所有方案都依赖“元素可比较 + 可哈希”这个隐含前提，而自定义类一旦没正确定义 operator== 或哈希特化，运行时不会报错，只会静默失效。
