这是一个Durstenfeld shuffle的JavaScript实现，这是Fisher Yates的优化版本：

/* Randomize array in-place using Durstenfeld shuffle algorithm */
function shuffleArray(array) {
    for (var i = array.length - 1; i > 0; i--) {
        var j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
        var temp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = temp;
    }
}

它为每个原始数组元素选择一个随机元素，并将其排除在下一次抽奖中，就像从一副牌中随机选择一样。

这种巧妙的排除将拾取的元素与当前元素交换，然后从剩余元素中拾取下一个随机元素，向后循环以获得最佳效率，确保简化随机拾取（始终可以从0开始），从而跳过最终元素。

算法运行时间为O（n）。请注意，洗牌是在适当的位置完成的，因此如果您不想修改原始数组，请首先使用.sslice（0）复制它。

编辑：更新至ES6/ECMAScript 2015

新的ES6允许我们一次分配两个变量。当我们想要交换两个变量的值时，这特别方便，因为我们可以在一行代码中完成。下面是使用此功能的同一函数的简短形式。

function shuffleArray(array) {
    for (let i = array.length - 1; i > 0; i--) {
        const j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
        [array[i], array[j]] = [array[j], array[i]];
    }
}

考虑将其应用于本地或新的不可变数组，遵循其他解决方案，以下是建议的实现：

Array.prototype.shuffle = function(local){
  var a = this;
  var newArray = typeof local === "boolean" && local ? this : [];
  for (var i = 0, newIdx, curr, next; i < a.length; i++){
    newIdx = Math.floor(Math.random()*i);
    curr = a[i];
    next = a[newIdx];
    newArray[i] = next;
    newArray[newIdx] = curr;
  }
  return newArray;
};

随机化数组

 var arr = ['apple','cat','Adam','123','Zorro','petunia']; 
 var n = arr.length; var tempArr = [];

 for ( var i = 0; i < n-1; i++ ) {

    // The following line removes one random element from arr 
     // and pushes it onto tempArr 
     tempArr.push(arr.splice(Math.floor(Math.random()*arr.length),1)[0]);
 }

 // Push the remaining item onto tempArr 
 tempArr.push(arr[0]); 
 arr=tempArr; 

使用Ramda的功能解决方案。

const {map, compose, sortBy, prop} = require('ramda')

const shuffle = compose(
  map(prop('v')),
  sortBy(prop('i')),
  map(v => ({v, i: Math.random()}))
)

shuffle([1,2,3,4,5,6,7])

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;
}

社区表示arr.sort（（a，b）=>0.5-Math.random（））不是100%随机的！对我测试并建议不要使用此方法！

let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
arr.sort((a, b) => 0.5 - Math.random());

但我不确定。所以我写了一些代码来测试！。。。你也可以试试！如果你足够感兴趣！

让data_base=[]；对于（设i=1；i<=100；i++）{//将100次新的rendom arr推送到data_base！数据基础推送([1，2，3，4，5，6]排序（（a，b）=>{return Math.random（）-0.5；//使用了社区禁止的方法！：-）}));}//console.log（data_base）；//如果你想看数据！让分析＝{}；for（设i=1；i<=6；i++）{analysis[i]=阵列（6）.填充（0）；}for（假设num=0；num<6；num++）{for（设i=1；i<=100；i++）{let plus=数据基[i-1][num]；分析[`${num+1}`][plus-1]++；}}console.log（分析）；//分析结果

在100个不同的随机阵列中。（我的分析结果）

{ player> 1   2   3  4   5   6
   '1': [ 36, 12, 17, 16, 9, 10 ],
   '2': [ 15, 36, 12, 18, 7, 12 ],
   '3': [ 11, 8, 22, 19, 17, 23 ],
   '4': [ 9, 14, 19, 18, 22, 18 ],
   '5': [ 12, 19, 15, 18, 23, 13 ],
   '6': [ 17, 11, 15, 11, 22, 24 ]
}  
// player 1 got > 1(36 times),2(15 times),...,6(17 times)
// ... 
// ...
// player 6 got > 1(10 times),2(12 times),...,6(24 times)

正如你所看到的，这不是那么随机！苏。。。不要使用此方法！如果你测试多次，你会看到玩家1获得了很多次（1号）！而球员6在大多数时候都获得了（第6名）！