我找不到我喜欢的。这是我想出的解决方案。我没有使用太多无意义的变量，因为这是我现在的编码方式。

Array.prototype.shuffle = function() {
    for (let i in this) {
        if (this.hasOwnProperty(i)) {
            let index = Math.floor(Math.random() * i);
            [
                this[i],
                this[index]
            ] = [
                this[index],
                this[i]
            ];
        }
    }

    return this;
}

让arrayA=[“item1”、“item2”、“item3”、“Item 4”、“Items5”];Array.prototype.shuffle=函数（）{为了（让我进来）{如果（this.hasOwnProperty（i））{让index=Math.floor（Math.random（）*i）；[这个[i]，此[索引]] = [该[索引]，本[i]];}}返回此；}console.log（arrayA.shuffle（））；

我希望这能帮助那些可能不太理解这一点的人。

只是为了在馅饼里插一根手指。在这里，我介绍了Fisher Yates shuffle的递归实现（我认为）。它给出了统一的随机性。

注意：~~（双颚化符运算符）实际上与正实数的Math.floor（）类似。这只是一条捷径。

var shuffle=a=>a.length？a.splice（~~（Math.random（）*a.length），1）.contat（shuffle（a））：a；console.log（JSON.stringify（shuffle（[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]））；

编辑：由于使用了.splice（），上面的代码是O（n^2），但我们可以通过交换技巧消除O（n）中的拼接和混洗。

var shuffle=（a，l=a.length，r=~~（Math.random（）*l））=>l？（[a[r]，a[l-1]]=[a[l-1]，a[r]]，shuffle（a，l-1））：a；var arr=Array.from（{length:3000}，（_，i）=>i）；console.time（“shuffle”）；洗牌（arr）；console.timeEnd（“shuffle”）；

问题是，JS无法与大型递归合作。在这种特殊的情况下，数组大小会受到限制，大约为3000~7000，这取决于浏览器引擎和一些未知的事实。

//doesn change array
Array.prototype.shuffle = function () {
    let res = [];
    let copy = [...this];

    while (copy.length > 0) {
        let index = Math.floor(Math.random() * copy.length);
        res.push(copy[index]);
        copy.splice(index, 1);
    }

    return res;
};

let a=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];
console.log(a.shuffle());

var shuffle = function(array) {
   temp = [];
   originalLength = array.length;
   for (var i = 0; i < originalLength; i++) {
     temp.push(array.splice(Math.floor(Math.random()*array.length),1));
   }
   return temp;
};

您可以轻松地使用地图和排序：

让unshuffled＝['hello'，'a'，'t'，'q'，1，2，3，{cats:true}]让洗牌.map（value=>（｛value，sort:Math.random（）｝））.sort（（a，b）=>a.sort-b.sort）.map（（｛value｝）=>值）console.log（混洗）

我们将数组中的每个元素放在一个对象中，并给它一个随机排序键我们使用随机键排序我们取消映射以获取原始对象

您可以对多态数组进行排序，排序就像Math.random一样随机，这对于大多数目的来说都足够好。

由于元素是根据每次迭代都不会重新生成的一致键进行排序的，并且每次比较都来自相同的分布，因此Math.random分布中的任何非随机性都会被取消。

速度

时间复杂度为O（N log N），与快速排序相同。空间复杂度为0（N）。这不像Fischer Yates洗牌那样高效，但在我看来，代码明显更短，功能更强大。如果你有一个大数组，你当然应该使用Fischer Yates。如果您有一个包含几百个项目的小数组，您可以这样做。

从理论的角度来看，在我看来，最优雅的方法是得到一个介于0和n之间的随机数-并计算从{0，1，…，n！-1}到（0，1、2，…，n-1）的所有置换的一对一映射。只要你能使用一个足够可靠的（伪）随机发生器来获得这样一个数字而没有任何明显的偏差，你就有足够的信息来实现你想要的，而不需要其他几个随机数。

当使用IEEE754双精度浮点数计算时，您可以期望随机生成器提供大约15个小数。既然你有15岁=1307674368000（带13位数字），您可以对最多包含15个元素的数组使用以下函数，并假设最多包含14个元素的阵列不会有明显的偏差。如果您正在处理一个固定大小的问题，需要多次计算该洗牌操作，您可能需要尝试以下代码，因为它只使用Math.random一次（但它涉及多次复制操作），因此可能比其他代码更快。

下面的函数不会被使用，但我还是给出了它；它根据此消息中使用的一对一映射（枚举排列时最自然的映射）返回给定排列（0，1，2，…，n-1）的索引；它打算与多达16个元件一起工作：

function permIndex(p) {
    var fact = [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880, 3628800, 39916800, 479001600, 6227020800, 87178291200, 1307674368000];
    var tail = [];
    var i;
    if (p.length == 0) return 0;
    for(i=1;i<(p.length);i++) {
        if (p[i] > p[0]) tail.push(p[i]-1);
        else tail.push(p[i]);
    }
    return p[0] * fact[p.length-1] + permIndex(tail);
}

上一个函数的倒数（您自己的问题需要）如下：；它打算与多达16个元件一起工作；它返回（0，1，2，…，s-1）的n阶排列：

function permNth(n, s) {
    var fact = [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880, 3628800, 39916800, 479001600, 6227020800, 87178291200, 1307674368000];
    var i, j;
    var p = [];
    var q = [];
    for(i=0;i<s;i++) p.push(i);
    for(i=s-1; i>=0; i--) {
        j = Math.floor(n / fact[i]);
        n -= j*fact[i];
        q.push(p[j]);
        for(;j<i;j++) p[j]=p[j+1];
    }
    return q;
}

现在，你想要的只是：

function shuffle(p) {
    var fact = [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320, 362880, 3628800, 39916800, 479001600, 6227020800, 87178291200, 1307674368000, 20922789888000];
    return permNth(Math.floor(Math.random()*fact[p.length]), p.length).map(
            function(i) { return p[i]; });
}

它应该适用于多达16个元素，但有一点理论偏差（尽管从实际角度看不明显）；它可以被视为完全可用于15个元件；对于包含少于14个元素的数组，您可以放心地认为绝对没有偏差。