const arr = [
  { index: 0, value: "0" },
  { index: 1, value: "1" },
  { index: 2, value: "2" },
  { index: 3, value: "3" },
];
let shuffle = (arr) => {
  let set = new Set();
  while (set.size != arr.length) {
    let rand = Math.floor(Math.random() * arr.length);
    set.add(arr[rand]);
  }
  console.log(set);
};
shuffle(arr);

警告不建议使用这种算法，因为它效率低且具有强烈的偏见；参见注释。它被留在这里供将来参考，因为这种想法并不罕见。

[1,2,3,4,5,6].sort( () => .5 - Math.random() );

这https://javascript.info/array-methods#shuffle-阵列教程直接解释了这些差异。

对于我们这些不是很有天赋但能接触到洛达什奇迹的人来说，有一种叫做洛达什·舒夫的东西。

使用Fisher Yates shuffle算法和ES6：

// Original array
let array = ['a', 'b', 'c', 'd'];

// Create a copy of the original array to be randomized
let shuffle = [...array];

// Defining function returning random value from i to N
const getRandomValue = (i, N) => Math.floor(Math.random() * (N - i) + i);

// Shuffle a pair of two elements at random position j
shuffle.forEach( (elem, i, arr, j = getRandomValue(i, arr.length)) => [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]] );

console.log(shuffle);
// ['d', 'a', 'b', 'c']

//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());

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。