我在网上找到了一个有趣的解决办法。

礼貌:https://improveandrepeat.com/2018/08/a-simple-way-to-shuffle-your-lists-in-c/

var shuffled = myList。OrderBy(x => Guid.NewGuid()).ToList();

    public static List<T> Randomize<T>(List<T> list)
    {
        List<T> randomizedList = new List<T>();
        Random rnd = new Random();
        while (list.Count > 0)
        {
            int index = rnd.Next(0, list.Count); //pick a random item from the master list
            randomizedList.Add(list[index]); //place it at the end of the randomized list
            list.RemoveAt(index);
        }
        return randomizedList;
    }

对已接受答案的简单修改，返回一个新的列表，而不是原地工作，并像许多其他Linq方法一样接受更通用的IEnumerable<T>。

private static Random rng = new Random();

/// <summary>
/// Returns a new list where the elements are randomly shuffled.
/// Based on the Fisher-Yates shuffle, which has O(n) complexity.
/// </summary>
public static IEnumerable<T> Shuffle<T>(this IEnumerable<T> list) {
    var source = list.ToList();
    int n = source.Count;
    var shuffled = new List<T>(n);
    shuffled.AddRange(source);
    while (n > 1) {
        n--;
        int k = rng.Next(n + 1);
        T value = shuffled[k];
        shuffled[k] = shuffled[n];
        shuffled[n] = value;
    }
    return shuffled;
}

可以使用morelinq包中的Shuffle扩展方法，它适用于IEnumerables

安装包morelinq

using MoreLinq;
...    
var randomized = list.Shuffle();

你的问题是如何随机化一个列表。这意味着:

所有独特的组合都应该是可能发生的 所有唯一的组合应该出现在相同的分布(也就是无偏倚)。

由于“随机”，这个问题的大量答案不满足上述两个要求。

下面是一个紧凑的、无偏倚的伪随机函数，遵循Fisher-Yates shuffle方法。

public static void Shuffle<T>(this IList<T> list, Random rnd)
{
    for (var i = list.Count-1; i > 0; i--)
    {
        var randomIndex = rnd.Next(i + 1); //maxValue (i + 1) is EXCLUSIVE
        list.Swap(i, randomIndex); 
    }
}

public static void Swap<T>(this IList<T> list, int indexA, int indexB)
{
   var temp = list[indexA];
   list[indexA] = list[indexB];
   list[indexB] = temp;
}

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;
}