交付：选型 + 实现 + Benchmark + 优化
这是这条路线、也是整个数据结构领域的最终作品。把选型、实现、对比数据、边界处理全写出来，然后一次验完五条： choose("判重还要保序") 给出「集合加列表」，表外的需求给出「还
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第四步：优化之后行为不能变
慢版（列表判重）和快版（集合判重）各跑一遍，比较结果是否完全相同。 相同输出 结果一致，否则输出 结果不一致。
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第三步：出一份对比数据
补全 report：格式是列表版次数/集合版次数/倍数。 算 200 条的情况——没有这三个数，"我的方案更好"就只是一句口号。
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第二步：按选型实现
照着上一步的选型写出来：集合判重、列表保序。 把去重后的三个词拼起来输出（用 / 隔开）。
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第一步：写下选型
最终作品第一步：补全 choose，按需求给出该用哪种做法（表外的返回 还得再想想）。 需求是「判重还要保序」。
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这批词去重之后剩几个
运行下面这段程序： print(len(set(["苹果", "香蕉", "苹果", "梨", "香蕉&quo
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交付时最该写清楚的一件事
把方案交给别人时，最该写清楚的是【0】。
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一份完整的方案要包含什么
交付一份数据结构方案，至少要包含【0】。
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三条边界一起验
把三条边界一次验完：空输入得 0、五个相同的得 1、一万条（1000 个不同值）得 1000。 三条全过输出 边界通过，否则输出 有失败。
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一万条也不能退化
同一个 distinct，这次喂 10000 条（其中只有 1000 个不同的值）。 ⚠️ 用集合写的话瞬间就出来；写成 x in 列表 的话，这道题会跑很久。
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