我有一个这样的数组:
var arr1 = ["a", "b", "c", "d"];
我如何随机化/打乱它?
我有一个这样的数组:
var arr1 = ["a", "b", "c", "d"];
我如何随机化/打乱它?
当前回答
事实上的无偏洗牌算法是Fisher Yates(又名Knuth)shuffle。
你可以在这里看到一个很棒的可视化效果(以及链接到此的原始帖子)
函数洗牌(数组){let currentIndex=array.length,randomIndex;//而还有一些元素需要洗牌。while(currentIndex!=0){//拾取剩余的元素。randomIndex=数学地板(Math.random()*当前索引);当前索引--;//并将其与当前元素交换。[array[currentIndex],array[randomIndex]]=[array[randomIndex],array[currentIndex]];}返回数组;}//如此使用var arr=[2,11,37,42];洗牌(arr);控制台日志(arr);
有关所用算法的更多信息。
其他回答
虽然已经建议了许多实现,但我觉得我们可以使用forEach循环使其更短、更容易,因此我们不必担心计算数组长度,也可以安全地避免使用临时变量。
var myArr = ["a", "b", "c", "d"];
myArr.forEach((val, key) => {
randomIndex = Math.ceil(Math.random()*(key + 1));
myArr[key] = myArr[randomIndex];
myArr[randomIndex] = val;
});
// see the values
console.log('Shuffled Array: ', myArr)
Fisher Yates的另一个实现,使用严格模式:
function shuffleArray(a) {
"use strict";
var i, t, j;
for (i = a.length - 1; i > 0; i -= 1) {
t = a[i];
j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
a[i] = a[j];
a[j] = t;
}
return a;
}
不改变源数组的shuffle函数
更新:这里我建议使用一种相对简单(不是从复杂性角度)和较短的算法,它可以很好地处理小型阵列,但在处理大型阵列时,它的成本肯定要比经典的Durstenfeld算法高得多。你可以在对这个问题的回答中找到杜斯滕菲尔德。
原答覆:
如果您不希望shuffle函数改变源数组,可以将其复制到本地变量,然后使用简单的shuffle逻辑完成其余操作。
function shuffle(array) {
var result = [], source = array.concat([]);
while (source.length) {
let index = Math.floor(Math.random() * source.length);
result.push(source[index]);
source.splice(index, 1);
}
return result;
}
疏解逻辑:选取一个随机索引,然后将相应的元素添加到结果数组中,然后从源数组副本中删除它。重复此操作,直到源阵列变为空。
如果你真的想要简短的话,下面是我能做到的程度:
function shuffle(array) {
var result = [], source = array.concat([]);
while (source.length) {
let index = Math.floor(Math.random() * source.length);
result.push(source.splice(index, 1)[0]);
}
return result;
}
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。
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。