d3.js提供了Fisher–Yates shuffle的内置版本：

console.log（d3.shuffle（[“a”，“b”，“c”，“d”]）；<script src=“http://d3js.org/d3.v5.min.js“></script>

d3.洗牌（array[，lo[，hi]]）<>使用Fisher–Yates混洗随机化指定阵列的顺序。

var shuffledArray = function(inpArr){
    //inpArr - is input array
    var arrRand = []; //this will give shuffled array
    var arrTempInd = []; // to store shuffled indexes
    var max = inpArr.length;
    var min = 0;
    var tempInd;
    var i = 0;

    do{
        //generate random index between range
        tempInd = Math.floor(Math.random() * (max - min));
        //check if index is already available in array to avoid repetition
        if(arrTempInd.indexOf(tempInd)<0){
            //push character at random index
            arrRand[i] = inpArr[tempInd];
            //push random indexes
            arrTempInd.push(tempInd);
            i++;
        }
    }
    // check if random array length is equal to input array length
    while(arrTempInd.length < max){
        return arrRand; // this will return shuffled Array
    }
};

只需将数组传递给函数，然后得到经过洗牌的数组

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。

//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());

重建整个阵列，逐个将每个元素放在一个随机位置。

[1,2,3].reduce((a,x,i)=>{a.splice(Math.floor(Math.random()*(i+1)),0,x);return a},[])

变量ia=[1,2,3]；var it=1000；var f=（a，x，i）=>｛a.splice（Math.floor（Math.random（）*（i+1）），0，x）；返回a｝；var a=新数组（it）.fill（ia）.map（x=>x.reduce（f，[]））；var r=新数组（ia.length）.fill（0）.map（（x，i）=>a.reduce（（i2，x2）=>x2[i]+i2,0）/it）console.log（“这些值应该相当相等：”，r）；

添加到@Laurens Holsts的答案。这是50%的压缩。

function shuffleArray(d) {
  for (var c = d.length - 1; c > 0; c--) {
    var b = Math.floor(Math.random() * (c + 1));
    var a = d[c];
    d[c] = d[b];
    d[b] = a;
  }
  return d
};