随机推送或取消推送（在开头添加）。

['a', 'b', 'c', 'd'].reduce((acc, el) => {
  Math.random() > 0.5 ? acc.push(el) : acc.unshift(el);
  return acc;
}, []);

// Create a places array which holds the index for each item in the
// passed in array.
// 
// Then return a new array by randomly selecting items from the
// passed in array by referencing the places array item. Removing that
// places item each time though.
function shuffle(array) {
    let places = array.map((item, index) => index);
    return array.map((item, index, array) => {
      const random_index = Math.floor(Math.random() * places.length);
      const places_value = places[random_index];
      places.splice(random_index, 1);
      return array[places_value];
    })
}

Array.prototype.shuffle=function(){
   var len = this.length,temp,i
   while(len){
    i=Math.random()*len-- |0;
    temp=this[len],this[len]=this[i],this[i]=temp;
   }
   return this;
}

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。

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
};

//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());