只是想建议使用IComparer<T>和List.Sort()的变体:

public class RandomIntComparer : IComparer<int>
{
    private readonly Random _random = new Random();
    
    public int Compare(int x, int y)
    {
        return _random.Next(-1, 2);
    }
}

用法:

list.Sort(new RandomIntComparer());

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

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!

肯定是旧帖子，但我只是使用GUID。

Items = Items.OrderBy(o => Guid.NewGuid().ToString()).ToList();

GUID总是唯一的，因为它每次都会重新生成，所以每次结果都会改变。

如果你不介意使用两个list，那么这可能是最简单的方法，但可能不是最有效或最不可预测的方法:

List<int> xList = new List<int>() { 1, 2, 3, 4, 5 };
List<int> deck = new List<int>();

foreach (int xInt in xList)
    deck.Insert(random.Next(0, deck.Count + 1), xInt);