基准

让我们先看看结果，然后看看下面的每个shuffle实现-

拼接速度慢

在循环中使用拼接或移位的任何解决方案都将非常缓慢。当我们增加阵列的大小时，这一点尤其明显。在天真的算法中，我们-

获取输入数组t中的rand位置i将t[i]添加到输出来自阵列t的拼接位置i

为了夸大缓慢的效果，我们将在一百万个元素的数组上演示这一点。以下脚本大约30秒-

常量洗牌=t=>数组起始（样本（t，t.length））函数*样本（t，n）｛let r=数组.from（t）而（n>0&&r.length）{const i=rand（r.length）//1产量r[i]//2r.拼接（i，1）//3n=n-1}}常量rand=n=>0|数学随机（）*n函数交换（t，i，j）{设q=t[i]t[i]=t[j]t[j]=q返回t}常量大小=1e6const bigarray=Array.from（数组（大小），（_，i）=>i）console.time（“通过拼接洗牌”）常量结果=无序排列（大数组）console.timeEnd（“通过拼接洗牌”）document.body.textContent=JSON.stringify（结果，null，2）正文：：之前{内容：“通过拼接100万个元素”；字号：粗体；显示：块；}

流行音乐很快

诀窍不是拼接，而是使用超高效的pop。为此，代替典型的拼接调用-

选择要拼接的位置，i用最后一个元素t[t.length-1]替换t[i]将t.pop（）添加到结果中

现在，我们可以在不到100毫秒的时间内清理一百万个元素-

常量洗牌=t=>数组起始（样本（t，t.length））函数*样本（t，n）｛let r=数组.from（t）而（n>0&&r.length）{const i=rand（r.length）//1交换（r，i，r.length-1）//2产量r.pop（）//3n=n-1}}常量rand=n=>0|数学随机（）*n函数交换（t，i，j）{设q=t[i]t[i]=t[j]t[j]=q返回t}常量大小=1e6const bigarray=Array.from（数组（大小），（_，i）=>i）console.time（“通过pop洗牌”）常量结果=无序排列（大数组）console.timeEnd（“通过pop进行洗牌”）document.body.textContent=JSON.stringify（结果，null，2）正文：：之前{内容：“100万元素通过流行音乐”；字号：粗体；显示：块；}

甚至更快

上面的两个shuffle实现产生了一个新的输出数组。未修改输入数组。这是我的首选工作方式，但你可以通过原地洗牌来提高速度。

在不到10毫秒内洗牌一百万个元素-

函数洗牌（t）{让last=t.length设nwhile（last>0）｛n=兰特（最后一个）交换（t，n，--last）}}常量rand=n=>0|数学随机（）*n函数交换（t，i，j）{设q=t[i]t[i]=t[j]t[j]=q返回t}常量大小=1e6const bigarray=Array.from（数组（大小），（_，i）=>i）console.time（“shuffle in place”）洗牌（大数组）console.timeEnd（“shuffle in place”）document.body.textContent=JSON.stringify（bigarray，null，2）正文：：之前{内容：“100万元素到位”；字号：粗体；显示：块；}

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])

最短的arrayShuffle函数

function arrayShuffle(o) {
    for(var j, x, i = o.length; i; j = parseInt(Math.random() * i), x = o[--i], o[i] = o[j], o[j] = x);
    return o;
}

$=（m）=>控制台日志（m）；//----将此方法添加到Array类Array.prototype.shuffle=函数（）{return this.sort（（）=>.5-Math.random（））；};$（[1,65,87,45101,33,9].shuffle（））；$（[1,65,87,45101,33,9].shuffle（））；$（[1,65,87,45101,33,9].shuffle（））；$（[1,65,87,45101,33,9].shuffle（））；$（[1,65,87,45101,33,9].shuffle（））；

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。

使用ES6功能的现代短内联解决方案：

['a','b','c','d'].map(x => [Math.random(), x]).sort(([a], [b]) => a - b).map(([_, x]) => x);

（出于教育目的）