本文介绍一种高效方法，利用 set 构建对象 id 的哈希查找表，再通过 filter 快速筛选出数组中未在对象中出现的 id 值，适用于中大型数据集，时间复杂度从 o(n×m) 优化至 o(n+m)。
在实际开发中，我们常需比对两类数据：一类是结构化对象数组（如带 id 字段的地点列表），另一类是纯数字 ID 数组。目标是快速定位「存在于 ID 数组中，但未在对象数组的 id 字段中出现」的值——即差集元素。
最直观的做法可能是嵌套循环或多次调用 Array.prototype.find() / includes()，但这类方案在数据量增大时性能急剧下降（时间复杂度为 O(n × m)）。更优解是借助 JavaScript 的 Set 实现 O(1) 平均查找时间的哈希映射。
核心思路分两步：
- 构建 ID 查找集合：从对象数组中提取所有 id，生成 Set；
- 过滤非匹配项：遍历原始 ID 数组，保留那些 !idLookup.has(id) 为 true 的值。
以下是完整可运行示例：
const itemList = [
{ id: 60, itemName: 'Main Location - 1100 Superior Road - Cleveland' },
{ id: 1456, itemName: 'Third Location - 107, West 20th Street, Manhattan - New York' }
];
const idList = [60, 1453, 1456];
// 步骤1：创建基于 id 的 Set 查找表（去重且高效）
const idLookup = new Set(itemList.map(({ id }) => id));
// 步骤2：筛选出不在对象列表中的 ID
const listOfNonMatchingIds = idList.filter(id => !idLookup.has(id));
console.log(listOfNonMatchingIds); // [1453]✅ 优势说明：
- Set 的 has() 方法平均时间复杂度为 O(1)，远优于 Array.includes() 的 O(n)；
- 整体复杂度降为 O(n + m)，其中 n 是对象数组长度，m 是 ID 数组长度；
- 代码简洁、语义清晰，易于维护与复用。
⚠️ 注意事项：
- Set 自动去重，若对象中存在重复 id 不影响结果；
- 确保 id 类型一致（如均为数字），避免因 1453 与 '1453' 类型不同导致误判；
- 若需返回多个缺失项，该方法天然支持；若仅需首个，可用 find() 替代 filter()。
此模式不仅适用于 ID 差集检测，还可扩展至任意字段的快速存在性校验，是前端数据比对场景中的高性能实践范式。
