之前再做陣列的隨機排序問題，潛意識想到的第一個方法就是 產生隨機下標排序。曾經網上一直流傳著這樣一個寫法：

function shuffle(arr) { 
   arr.sort(function () { 
      return Math.random() - 0.5; 
   }); 
}

之前一直覺得這種方法簡單，但是後來總結時，再思考， 每個元素仍然有很大機率在它原來的位置附近出現，他好像不是真正的隨機排序。

探索

看了一下ECMAScript中關於Array.prototype.sort(comparefn)的標準，其中並沒有規定具體的實現演算法，但是提到一點：

Calling comparefn(a,b) always returns the same value v when given a
specific pair of values a and b as its two arguments.

也就是說，對同一組a、b的值，comparefn(a, b)需要總是返回相同的值。而上面的() => Math.random() -0.5即(a, b) => Math.random() - 0.5顯然不滿足這個條件。

翻看v8引擎陣列部分的原始碼，注意到它出於對效能的考慮，對短陣列使用的是插入排序，對長陣列則使用了快速排序。至此，也就能理解為什麼() => Math.random() - 0.5並不能真正隨機打亂陣列排序了。

(原始碼中說的是對長度小於等於 22 的使用插入排序，大於 22 的使用快排，但實際測試結果顯示分界長度是 10。)

解決方案

既然(a, b) => Math.random() - 0.5的問題是不能保證針對同一組a、b每次返回的值相同，那麼我們不妨將陣列元素改造一下，比如將每個元素i改造為：

let new_i = { 
    v: i, 
    r: Math.random() 
}; 

完整程式碼：

function shuffle(arr) { 
    //將原陣列改為物件陣列（值、隨機編號 為物件的兩個屬性）
    let new_arr = arr.map(i => ({v: i, r: Math.random()})); 
   //將物件陣列 按照隨機編號進行排序
    new_arr.sort((a, b) => a.r - b.r); 
    //將陣列提取出v值，插入到原陣列中
    arr.splice(0, arr.length, ...new_arr.map(i => i.v)); 
} 

let a
 
 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']; 
let n = 10000; 
let count = (new Array(a.length)).fill(0); 

for (let i = 0; i < n; i ++) {  
    shuffle(a); 
    count[a.indexOf('a')]++;  
} 
console.log(count); 

多次驗證，這個方法足夠隨機了。但在效能上並不是很好，需要遍歷幾次陣列，還要對陣列進行splice等操作。

方法二： (Fisher–Yates shuffle費雪耶茲隨機置亂演算法) ！！！推薦

考察Lodash 庫中的 shuffle 演算法，注意到它使用的實際上是Fisher–Yates 洗牌演算法。

演算法思想：從0~i（i的變化為 n-1到0遞減）中隨機取得一個下標，和最後一個元素（i）交換。

function shuffle(arr) { 
  var i = arr.length, t, j; 
  while (i) { 
    j = Math.floor(Math.random() * i--); //!!!
    t = arr[i]; 
    arr[i] = arr[j]; 
    arr[j] = t; 
  } 
} 

es6版本：

function shuffle(arr) { 
    let i = arr.length; 
    while (i) { 
        let j = Math.floor(Math.random() * i--); 
        [arr[j], arr[i]] = [arr[i], arr[j]]; 
    } 
} 

演算法需要的時間正比於要隨機置亂的數，不需要額為的儲存空間開銷。

小結：
如果要將陣列隨機排序，千萬不要再用(a, b) => Math.random() - 0.5這樣的方法。目前而言，Fisher–Yates shuffle 演算法應該是最好的選擇。