随机打乱数组及 Fisher–Yates shuffle 算法详解
介绍几种随机打乱数组的方法,及其利弊。
一、Array.prototype.sort 排序
注意一下,sort()
方法会改变原数组,看代码:
// ES6 写法 function randomShuffle(arr) { return arr.sort(() => Math.random() - 0.5) } // ES5 写法 function randomShuffle(arr) { var compareFn = function () { return Math.random() - 0.5 } return arr.sort(compareFn) }
但实际上这种方法并不能真正的随机打乱数组。在多次执行后,每个元素有很大几率还在它原来的位置附近出现。可看下这篇文章:常用的 sort 打乱数组方法真的有用?
二、Fisher–Yates shuffle 经典洗牌算法
这种算法思想,目前有两种稍有不同的实现方式,这里我把它们都算入 Fisher–Yates shuffle。分别是 Fisher–Yates shuffle
和 Knuth-Durstenfeld Shuffle
。
著名的 Lodash 库的方法 _.shuffle()
也是使用了该算法。
1. Fisher–Yates shuffle(Fisher and Yates' original method)
由 Ronald Fisher 和 Frank Yates 提出的 Fisher–Yates shuffle 算法思想,通俗来说是这样的:
假设有一个长度为 N 的数组
- 从第 1 个到剩余的未删除项(包含)之间选择一个随机数 k。
- 从剩余的元素中将第 k 个元素删除并取出,放到新数组中。
- 重复第 1、2 步直到所有元素都被删除。
- 最终将新数组返回
实现
function shuffle(arr) { var random var newArr = [] while (arr.length) { random = Math.floor(Math.random() * arr.length) newArr.push(arr[random]) arr.splice(random, 1) } return newArr }
举例
假设我们有 1 ~ 8 的数字
表格每列分别表示:范围、随机数(被移除数的位置)、剩余未删除的数、已随机排列的数。
Range | Roll | Scratch | Result |
---|---|---|---|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
现在,我们从 1 ~ 8 中随机选择一个数,得到随机数 k 为 3,然后在 Scratch 上删除第 k 个数字(即数字 3),并将其放到 Result 中:
Range | Roll | Scratch | Result |
---|---|---|---|
1 - 8 | 3 | 1 2 | 3 |
现在我们从 1 ~ 7 选择第二个随机数 k 为 4,然后在 Scratch 上删除第 k 个数字(即数字 5),并将其放到 Result 中:
Range | Roll | Scratch | Result |
---|---|---|---|
1 - 7 | 4 | 1 2 | 3 5 |
现在我们从 1 ~ 6 选择下一个随机数,然后从 1 ~ 5 选择依此类推,总是重复上述过程:
Range | Roll | Scratch | Result |
---|---|---|---|
1–6 | 5 | 1 2 | 3 5 7 |
1–5 | 3 | 1 2 | 3 5 7 4 |
1–4 | 4 | 1 2 | 3 5 7 4 8 |
1–3 | 1 | 3 5 7 4 8 1 | |
1–2 | 2 | 3 5 7 4 8 1 6 | |
3 5 7 4 8 1 6 2 |
2. Knuth-Durstenfeld Shuffle(The modern algorithm)
Richard Durstenfeld 于 1964 年推出了现代版本的 Fisher–Yates shuffle,并由 Donald E. Knuth 在 The Art of Computer Programming 以 “Algorithm P (Shuffling)” 进行了推广。Durstenfeld 所描述的算法与 Fisher 和 Yates 所给出的算法有很小的差异,但意义重大。
-- To shuffle an array a of n elements (indices 0..n-1):
for i from n−1 downto 1 do // 数组从 n-1 到 0 循环执行 n 次
j ← random integer such that 0 ≤ j ≤ i // 生成一个 0 到 n-1 之间的随机索引
exchange a[j] and a[i] // 将交换之后剩余的序列中最后一个元素与随机选取的元素交换
Durstenfeld 的解决方案是将“删除”的数字移至数组末尾,即将每个被删除数字与最后一个未删除的数字进行交换。
实现
// ES6 写法 function shuffle(arr) { let i = arr.length while (--i) { let j = Math.floor(Math.random() * i) ;[arr[j], arr[i]] = [arr[i], arr[j]] } return arr } // ES5 写法 function shuffle(arr) { var i = arr.length var j var t while (--i) { j = Math.floor(Math.random() * i) t = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = t } return arr }
Knuth-Durstenfeld Shuffle 将算法的时间复杂度降低到 O(n)
,而 Fisher–Yates shuffle 的时间复杂度为 O(n2)
。后者在计算机实现过程中,将花费不必要的时间来计算每次剩余的数字(可以理解成数组长度)。
举例
同样,假设我们有 1 ~ 8 的数字
表格每列分别表示:范围、当前随机数(即随机交互的位置)、剩余未交换的数、已随机排列的数。
Range | Roll | Scratch | Result |
---|---|---|---|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
我们从 1 ~ 8 中随机选择一个数,得到随机数 k 为 6,然后交换 Scratch 中的第 6 和第 8 个数字:
Range | Roll | Scratch | Result |
---|---|---|---|
1 - 8 | 6 | 1 2 3 4 5 8 7 | 6 |
接着,从 1 ~ 7 中随机选择一个数,得到随机数 k 为 2,然后交换 Scratch 中的第 2 和第 7 个数字:
Range | Roll | Scratch | Result |
---|---|---|---|
1 - 7 | 6 | 1 7 3 4 5 8 | 2 6 |
继续,下一个随机数是1 ~ 6,得到的随机数恰好是 6,这意味着我们将列表中的第 6 个数字保留下来(经过上面的交换,现在是 8),然后移到下一个步。同样,我们以相同的方式进行操作,直到完成排列:
Range | Roll | Scratch | Result |
---|---|---|---|
1 - 6 | 6 | 1 7 3 4 5 | 8 2 6 |
1 - 5 | 1 | 5 7 3 4 | 1 8 2 6 |
1 - 4 | 3 | 5 7 4 | 3 1 8 2 6 |
1 - 3 | 3 | 5 7 | 4 3 1 8 2 6 |
1 - 2 | 1 | 7 | 5 4 3 1 8 2 6 |
因此,结果是 7 5 4 3 1 8 2 6
。
三、总结
若要实现随机打乱数组的需求,不要再使用 arr.sort(() => Math.random() - 0.5)
这种方法了。目前用得较多的是 Knuth-Durstenfeld Shuffle 算法。
四、参考
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