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。

所有其他答案都基于Math.random（），它很快，但不适用于密码级别的随机化。

下面的代码使用了众所周知的Fisher Yates算法，同时利用Web Cryptography API实现了随机化的加密级别。

变量d=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]；函数洗牌（a）{var x，t，r=新Uint32Array（1）；对于（var i=0，c=a.length-1，m=a.length；i<c；i++，m-）{crypto.getRandomValues（r）；x=数学楼层（r/65536/65536*m）+i；t=a[i]，a[i]=a[x]，a[x]=t；}返回a；}console.log（shuffle（d））；

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;
}

使用array.splice（）随机化数组

function shuffleArray(array) {
   var temp = [];
   var len=array.length;
   while(len){
      temp.push(array.splice(Math.floor(Math.random()*array.length),1)[0]);
      len--;
   }
   return temp;
}
//console.log("Here >>> "+shuffleArray([4,2,3,5,8,1,0]));

demo

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。

可以（但不应该）将其用作Array中的原型：

来自ChristopheD：

Array.prototype.shuffle = function() {
  var i = this.length, j, temp;
  if ( i == 0 ) return this;
  while ( --i ) {
     j = Math.floor( Math.random() * ( i + 1 ) );
     temp = this[i];
     this[i] = this[j];
     this[j] = temp;
  }
  return this;
}