这里是Fisher-Yates shuffle的实现，允许指定返回的元素数量;因此，在获取所需数量的元素之前，没有必要首先对整个集合进行排序。

交换元素的顺序与默认值相反;从第一个元素到最后一个元素，因此检索集合的一个子集与洗牌整个集合产生相同的(部分)序列:

collection.TakeRandom(5).SequenceEqual(collection.Shuffle().Take(5)); // true

该算法基于Durstenfeld在维基百科上的(现代)Fisher-Yates shuffle。

public static IList<T> TakeRandom<T>(this IEnumerable<T> collection, int count, Random random) => shuffle(collection, count, random);
public static IList<T> Shuffle<T>(this IEnumerable<T> collection, Random random) => shuffle(collection, null, random);
private static IList<T> shuffle<T>(IEnumerable<T> collection, int? take, Random random)
{
    var a = collection.ToArray();
    var n = a.Length;
    if (take <= 0 || take > n) throw new ArgumentException("Invalid number of elements to return.");
    var end = take ?? n;
    for (int i = 0; i < end; i++)
    {
        var j = random.Next(i, n);
        (a[i], a[j]) = (a[j], a[i]);
    }

    if (take.HasValue) return new ArraySegment<T>(a, 0, take.Value);
    return a;
}

这是我最喜欢的shuffle方法，当不需要修改原始的时候。它是Fisher-Yates“由内到外”算法的变体，适用于任何可枚举序列(源的长度不需要从一开始就知道)。

public static IList<T> NextList<T>(this Random r, IEnumerable<T> source)
{
  var list = new List<T>();
  foreach (var item in source)
  {
    var i = r.Next(list.Count + 1);
    if (i == list.Count)
    {
      list.Add(item);
    }
    else
    {
      var temp = list[i];
      list[i] = item;
      list.Add(temp);
    }
  }
  return list;
}

该算法还可以通过分配一个从0到length - 1的范围来实现，并通过将随机选择的索引与最后一个索引交换来随机耗尽索引，直到所有索引都被选中一次。上面的代码完成了完全相同的事情，但没有额外的分配。非常简洁。

With regards to the Random class it's a general purpose number generator (and If I was running a lottery I'd consider using something different). It also relies on a time based seed value by default. A small alleviation of the problem is to seed the Random class with the RNGCryptoServiceProvider or you could use the RNGCryptoServiceProvider in a method similar to this (see below) to generate uniformly chosen random double floating point values but running a lottery pretty much requires understanding randomness and the nature of the randomness source.

var bytes = new byte[8];
_secureRng.GetBytes(bytes);
var v = BitConverter.ToUInt64(bytes, 0);
return (double)v / ((double)ulong.MaxValue + 1);

生成随机双精度(仅在0和1之间)的目的是用于扩展到整数解。如果你需要从一个基于随机双x的列表中选择一个东西，它总是0 <= x && x < 1是很简单的。

return list[(int)(x * list.Count)];

享受吧!

如果我们只需要以完全随机的顺序洗牌项目(只是在一个列表中混合项目)，我更喜欢这个简单而有效的代码，按guid排序项目…

var shuffledcards = cards.OrderBy(a => Guid.NewGuid()).ToList();

正如人们在评论中指出的那样，guid不能保证是随机的，所以我们应该使用真正的随机数生成器:

private static Random rng = new Random();
...
var shuffledcards = cards.OrderBy(a => rng.Next()).ToList();

这里是Fisher-Yates shuffle的实现，允许指定返回的元素数量;因此，在获取所需数量的元素之前，没有必要首先对整个集合进行排序。

交换元素的顺序与默认值相反;从第一个元素到最后一个元素，因此检索集合的一个子集与洗牌整个集合产生相同的(部分)序列:

collection.TakeRandom(5).SequenceEqual(collection.Shuffle().Take(5)); // true

该算法基于Durstenfeld在维基百科上的(现代)Fisher-Yates shuffle。

public static IList<T> TakeRandom<T>(this IEnumerable<T> collection, int count, Random random) => shuffle(collection, count, random);
public static IList<T> Shuffle<T>(this IEnumerable<T> collection, Random random) => shuffle(collection, null, random);
private static IList<T> shuffle<T>(IEnumerable<T> collection, int? take, Random random)
{
    var a = collection.ToArray();
    var n = a.Length;
    if (take <= 0 || take > n) throw new ArgumentException("Invalid number of elements to return.");
    var end = take ?? n;
    for (int i = 0; i < end; i++)
    {
        var j = random.Next(i, n);
        (a[i], a[j]) = (a[j], a[i]);
    }

    if (take.HasValue) return new ArraySegment<T>(a, 0, take.Value);
    return a;
}

编辑 RemoveAt是我以前版本的一个弱点。这个解决方案克服了这个问题。

public static IEnumerable<T> Shuffle<T>(
        this IEnumerable<T> source,
        Random generator = null)
{
    if (generator == null)
    {
        generator = new Random();
    }

    var elements = source.ToArray();
    for (var i = elements.Length - 1; i >= 0; i--)
    {
        var swapIndex = generator.Next(i + 1);
        yield return elements[swapIndex];
        elements[swapIndex] = elements[i];
    }
}

请注意可选的Random生成器，如果Random的基本框架实现不是线程安全的，或者加密性不够强，您可以将您的实现注入到操作中。

在这个答案中可以找到线程安全的加密强随机实现的合适实现。

这里有一个想法，以一种(希望)有效的方式扩展IList。

public static IEnumerable<T> Shuffle<T>(this IList<T> list)
{
    var choices = Enumerable.Range(0, list.Count).ToList();
    var rng = new Random();
    for(int n = choices.Count; n > 1; n--)
    {
        int k = rng.Next(n);
        yield return list[choices[k]];
        choices.RemoveAt(k);
    }

    yield return list[choices[0]];
}

这里有一个线程安全的方法来做到这一点:

public static class EnumerableExtension
{
    private static Random globalRng = new Random();

    [ThreadStatic]
    private static Random _rng;

    private static Random rng 
    {
        get
        {
            if (_rng == null)
            {
                int seed;
                lock (globalRng)
                {
                    seed = globalRng.Next();
                }
                _rng = new Random(seed);
             }
             return _rng;
         }
    }

    public static IEnumerable<T> Shuffle<T>(this IEnumerable<T> items)
    {
        return items.OrderBy (i => rng.Next());
    }
}