前言

介绍几种随机打乱数组的方法，及其利弊。

正文

一、Array.prototype.sort 排序

注意一下，sort() 方法会改变原数组，看代码：

// ES6 写法
function randomShuffle(arr) {
  return arr.sort(() => Math.random() - 0.5)
}
// ES5 写法
function randomShuffle(arr) {
  var compareFn = function () {
    return Math.random() - 0.5
  }
  return arr.sort(compareFn)
}

但实际上这种方法并不能真正的随机打乱数组。在多次执行后，每个元素有很大几率还在它原来的位置附近出现。可看下这篇文章：常用的 sort 打乱数组方法真的有用？

二、Fisher–Yates shuffle 经典洗牌算法

这种算法思想，目前有两种稍有不同的实现方式，这里我把它们都算入 Fisher–Yates shuffle。分别是 Fisher–Yates shuffle 和 Knuth-Durstenfeld Shuffle。

著名的 Lodash 库的方法 _.shuffle() 也是使用了该算法。

1. Fisher–Yates shuffle（Fisher and Yates' original method）

由 Ronald Fisher 和 Frank Yates 提出的 Fisher–Yates shuffle 算法思想，通俗来说是这样的：

假设有一个长度为 N 的数组

1. 从第 1 个到剩余的未删除项（包含）之间选择一个随机数 k。
2. 从剩余的元素中将第 k 个元素删除并取出，放到新数组中。
3. 重复第 1、2 步直到所有元素都被删除。
4. 最终将新数组返回

实现

function shuffle(arr) {
  var random
  var newArr = []
  while (arr.length) {
    random = Math.floor(Math.random() * arr.length)
    newArr.push(arr[random])
    arr.splice(random, 1)
  }
  return newArr
}

举例

假设我们有 1 ~ 8 的数字

表格每列分别表示：范围、随机数（被移除数的位置）、剩余未删除的数、已随机排列的数。

现在，我们从 1 ~ 8 中随机选择一个数，得到随机数 k 为 3，然后在 Scratch 上删除第 k 个数字（即数字 3），并将其放到 Result 中：

现在我们从 1 ~ 7 选择第二个随机数 k 为 4，然后在 Scratch 上删除第 k 个数字（即数字 5），并将其放到 Result 中：

现在我们从 1 ~ 6 选择下一个随机数，然后从 1 ~ 5 选择依此类推，总是重复上述过程：

2. Knuth-Durstenfeld Shuffle（The modern algorithm）

Richard Durstenfeld 于 1964 年推出了现代版本的 Fisher–Yates shuffle，并由 Donald E. Knuth 在 The Art of Computer Programming 以 “Algorithm P (Shuffling)” 进行了推广。Durstenfeld 所描述的算法与 Fisher 和 Yates 所给出的算法有很小的差异，但意义重大。

-- To shuffle an array a of n elements (indices 0..n-1):  
for i from n−1 downto 1 do  // 数组从 n-1 到 0 循环执行 n 次
  j ← random integer such that 0 ≤ j ≤ i  // 生成一个 0 到 n-1 之间的随机索引
  exchange a[j] and a[i] // 将交换之后剩余的序列中最后一个元素与随机选取的元素交换

Durstenfeld 的解决方案是将“删除”的数字移至数组末尾，即将每个被删除数字与最后一个未删除的数字进行交换。

实现

// ES6 写法
function shuffle(arr) {
  let i = arr.length
  while (--i) {
    let j = Math.floor(Math.random() * i)
    ;[arr[j], arr[i]] = [arr[i], arr[j]]
  }
  return arr
}
// ES5 写法
function shuffle(arr) {
  var i = arr.length
  var j
  var t
  while (--i) {
    j = Math.floor(Math.random() * i)
    t = arr[i]
    arr[i] = arr[j]
    arr[j] = t
  }
  return arr
}

Knuth-Durstenfeld Shuffle 将算法的时间复杂度降低到 O(n)，而 Fisher–Yates shuffle 的时间复杂度为 O(n2)。后者在计算机实现过程中，将花费不必要的时间来计算每次剩余的数字（可以理解成数组长度）。

举例

同样，假设我们有 1 ~ 8 的数字

表格每列分别表示：范围、当前随机数（即随机交互的位置）、剩余未交换的数、已随机排列的数。

我们从 1 ~ 8 中随机选择一个数，得到随机数 k 为 6，然后交换 Scratch 中的第 6 和第 8 个数字：

接着，从 1 ~ 7 中随机选择一个数，得到随机数 k 为 2，然后交换 Scratch 中的第 2 和第 7 个数字：

继续，下一个随机数是1 ~ 6，得到的随机数恰好是 6，这意味着我们将列表中的第 6 个数字保留下来（经过上面的交换，现在是 8），然后移到下一个步。同样，我们以相同的方式进行操作，直到完成排列：

因此，结果是 7 5 4 3 1 8 2 6。

三、总结

若要实现随机打乱数组的需求，不要再使用 arr.sort(() => Math.random() - 0.5) 这种方法了。目前用得较多的是 Knuth-Durstenfeld Shuffle 算法。

四、参考

• 常用的 sort 打乱数组方法真的有用？
• Fisher–Yates Shuffle 可视化
• Fisher–Yates shuffle wiki
• 洗牌算法（shuffle）的 js 实现