如果您有一个固定的数字(75)，您可以创建一个包含75个元素的数组，然后枚举您的列表，将元素移动到数组中的随机位置。您可以使用Fisher-Yates shuffle生成列表号到数组索引的映射。

我们可以为List使用扩展方法，并使用线程安全的随机生成器组合。我在NuGet上打包了一个改进的版本，并在GitHub上提供源代码。NuGet版本包含可选的密码强随机。

Pre -。NET 6.0版本:

[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
public static void Shuffle<T>(this IList<T> list)
{
    if (list == null) throw new ArgumentNullException(nameof(list));
    int n = list.Count;
    while (n > 1)
    {
        int k = ThreadSafeRandom.Instance.Next(n--);
        (list[n], list[k]) = (list[k], list[n]);
    }
}

internal class ThreadSafeRandom
{
    public static Random Instance => _local.Value;

    private static readonly Random _global = new Random();
    private static readonly ThreadLocal<Random> _local = new ThreadLocal<Random>(() =>
    {
        int seed;
        lock (_global)
        {
            seed = _global.Next();
        }
        return new Random(seed);
    });
}

在。net 6.0或更高版本上:

[MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]
public static void Shuffle<T>(this IList<T> list)
{
    ArgumentNullException.ThrowIfNull(list);
    int n = list.Count;
    while (n > 1)
    {
        int k = Random.Shared.Next(n--);
        (list[n], list[k]) = (list[k], list[n]);
    }
}

通过NuGet安装库以获得更多功能。

通过使用元组进行交换，可以使Fisher-Yates shuffle更加简洁和富有表现力。

private static readonly Random random = new Random();

public static void Shuffle<T>(this IList<T> list)
{
    int n = list.Count;
    while (n > 1)
    {
        n--;
        int k = random.Next(n + 1);
        (list[k], list[n]) = (list[n], list[k]);
    }
}

实现:

public static class ListExtensions
{
    public static void Shuffle<T>(this IList<T> list, Random random)
    {
        for (var i = list.Count - 1; i > 0; i--)
        {
            int indexToSwap = random.Next(i + 1);
            (list[indexToSwap], list[i]) = (list[i], list[indexToSwap]);
        }
    }
}

例子:

var random = new Random();
var array = new [] { 1, 2, 3 };
array.Shuffle(random);
foreach (var item in array) {
    Console.WriteLine(item);
}

.NET小提琴演示

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!