Set简介
阮一峰：“Set类似于数组，但是成员的值都是唯一的，没有重复的值。”
Set如何实现元素不重复？
Array能不能实现元素不重复？
Array实现Set特性
Array只要稍微封装一下就能实现Set特性。
但是用数组实现的缺点是低效。数组基于值查找的时间复杂度是O(n)，低效的原因来源于其底层数据结构，Array是按索引存储的。
Array的存储方式
数组的底层数据结构是一个线性表，即在内存上体现为一段连续的内存。
数组按索引查找的方式：起始地址 + 索引。按索引查找的时间复杂度是O(1)
数组的优势：根据索引号来查找数组元素，速度块，效率高。
数组的劣势：按值查找时，只能根据索引遍历出每一个数组元素，然后和要查找的数据元素进行对比，再优化一点就需要使用算法了，比如二分查找，排序
后二分查找。
Set的底层实现：哈希表
为了优化按值查找，Set 使用了哈希表。
哈希表在内存上，也是开辟一段连续内存用来存储数据，但是有别于数组，哈希表不会将元素按照添加顺序依次存入连续内存中，元素在内存中存储位置是由哈希算法计算得出的。
哈希算法：将【元素值】和【哈希表长度】经过一种算法，计算出元素在哈希表中的存储位置。最简单的哈希算法：哈希值 % 哈希表长度。
哈希表不使用索引，也不会产出索引，而是直接根据元素计算出其内存地址。所以没有数组中的 get(index)，只有has(value)
哈希表的缺陷：哈希冲突
哈希冲突举例：abc bca cab
哈希表处理哈希冲突的方式是拉链法，即哈希表每一个存储位置可以看出一个桶，当需要在一个存储位置上存储多个值的话，就相当于像桶中放数据，而在数据结构上，这个桶就是单向链表。所以哈希表数据结构可以看出是（数组+单向链表），每个数组元素位置上可以拉一条单向链表存储多个值，一次来解决哈希冲突的元素的存放问题。
当哈希表某一个位置发生的哈希冲突次数很多时，会导致该位置拉出来的单向链表越来越长。
当我们在哈希表上查找的值，刚好在某个位置的单向链表上的话，那么此时该值的查询效率就会骤降，因为单向链表的长处在于元素的插入删除，而不在于元素的查询，我们可以将单向链表的查询操作的时间复杂度看成O(n)，差不多和数组一样。
所以Set没有length，只有size属性。
Set总结
对于 Array 和 Set 底层数据结构的探究，我们再来回顾Set特性：
“Set 成员的值都是唯一的，没有重复的值”
就会发现，这是很浅的理解，Set 比较 Array 的最大不同就是：Set 的值查找效率要比 Array 快的多，原因就是 Set 底层是哈希表，它查找元素，不是真的找，而是根据哈希算法，算出元素在哈希表中位置。
如何记住存储的顺序？
答：维护一条插入链表。
Set.entries()
Set 的 entries 应当理解为插入链，而不是数组的索引
Map简介
Map 和 Object 其实都是存储的键值对（以下称为属性 Properties），但是 Map 比 Object 对象最明显的区别是Object 对象的 key 只能是字符串，就算
设置 Object 对象的 key 为对象，最终也会调用 key 的 toString 方法将其转为字符串，而 Map 的 key 可以是任意类型的数据。
主要区别：实现属性唯一的方法不同。
我们可以思考一下 Object 的属性是如何保证唯一的？我们访问一个 Object 的属性的值时，是如何查询到属性的？
要实现Object的属性唯一，那么最简单就是哈希表！
Object的存储结构（小于128）
但是 Object 并没有首选哈希表来存储属性，而是当属性个数小于 128 时，新增了一个 searchCache 缓存。
每次新增属性都要去这个缓存中找一找是否已存在，若已存在，则将属性值覆盖（覆盖采用顺序查找/二分查找）到 FixedArray 的同名属性中，若不存在，
则将属性哈希值保存进 searchCache，并将属性的键值对加入 FixedArray 中。FixedArray 是 v8 实现的一个类似于数组的类，它表示一段连续的内存。
Object的存储结构（大于128）
当属性个数大于128时，就会使用哈希表（按值存储）代替 searchCache 来保证属性唯一性，而键值对依旧保存在 FixedArray 中。
思考
为什么在小于128个属性的时候要专门搞一个 searchCache 呢，是因为 searchCache 比哈希表快么？
答：快。searchCache 和 hashMap 两种存储方式背区分为快属性/慢属性
快是一方面，我想另一方面在于 searchCache 不会冲突，每次都是直接定位，而哈希表如果冲突了需要不断地找下一个元素，增加了比较次数。当属性比较少，并且有几个属性经常被用到的时候，searchCache 应该会有明显的优势。
Object的其余场景
再考虑key为整数的情况。
当key为整数的时候，这些对象整数属性的属性值会保存带一个elements有序数组中，且保存位置就是整数属性对应的element数组索引号，这样就可以根据索引号是属性唯一，并且可以实现根据索引号快速查询属性值。缺点就是，会造成内存浪费，因为数组的容量必须大于数组元素个数，且随着元素个数不断增加会扩容。
{ 0: ‘a’, 1: ‘b’, 4: ’c’ } ——有序数组存储
{ 0: ‘a , 10000: ‘b’} ——哈希表存储
可以看见Object对象将属性查询和存储搞得很复杂。
而 ES6 的 Map 就简单了，单纯使用哈希表来保证属性唯一。
那么二者在属性查找性能上的对比，考虑储存简单类型的情况：
如果属性个数 <=128，那么 Object 对象是 searchCache 查找，Map 是哈希表查找，考虑到可能存在哈希冲突的情况，Object更快一点。
如果属性个数 >128，那么 Object 是哈希表查找，Map 也是哈希表查找，区别不大。
如果属性是整数属性，且分布均匀，那Object对象会将整数属性当成数组索引查找，而Map还是使用哈希表查找，这个时候应该看Map的哈希算法对于整数属性的哈希值计算快不快了，但是应该还是没有Object对象直接当成数组索引来查快，因为一个要计算得到位置，一个直接当成位置。
（完）