为了更灵活，可以添加另一个参数。在这种情况下，可以从数组中获取一个随机数组，并指定新数组的长度：

  function shuffle(array, len = array.length) {
        for (let i = array.length - 1; i > 0; i--) {
            let j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
            [array[i], array[j]] = [array[j], array[i]];
        }

        return array.slice(0, len);
    }

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。

无序排列到位

function shuffleArr (array){
    for (var i = array.length - 1; i > 0; i--) {
        var rand = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
        [array[i], array[rand]] = [array[rand], array[i]]
    }
}

ES6纯，迭代

const getShuffledArr = arr => {
    const newArr = arr.slice()
    for (let i = newArr.length - 1; i > 0; i--) {
        const rand = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
        [newArr[i], newArr[rand]] = [newArr[rand], newArr[i]];
    }
    return newArr
};

可靠性和性能测试

本页上的一些解决方案不可靠（它们只是部分随机化了阵列）。其他解决方案的效率明显较低。使用testShuffleArrayFun（见下文），我们可以测试阵列洗牌功能的可靠性和性能。

function testShuffleArrayFun(getShuffledArrayFun){
    const arr = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

    var countArr = arr.map(el=>{
        return arr.map(
            el=> 0
        )
    }) //   For each possible position in the shuffledArr and for 
       //   each possible value, we'll create a counter. 
    const t0 = performance.now()
    const n = 1000000
    for (var i=0 ; i<n ; i++){
        //   We'll call getShuffledArrayFun n times. 
        //   And for each iteration, we'll increment the counter. 
        var shuffledArr = getShuffledArrayFun(arr)
        shuffledArr.forEach(
            (value,key)=>{countArr[key][value]++}
        )
    }
    const t1 = performance.now()
    console.log(`Count Values in position`)
    console.table(countArr)

    const frequencyArr = countArr.map( positionArr => (
        positionArr.map(  
            count => count/n
        )
    )) 

    console.log("Frequency of value in position")
    console.table(frequencyArr)
    console.log(`total time: ${t1-t0}`)
}

其他解决方案

其他解决方案只是为了好玩。

ES6纯，递归

const getShuffledArr = arr => {
    if (arr.length === 1) {return arr};
    const rand = Math.floor(Math.random() * arr.length);
    return [arr[rand], ...getShuffledArr(arr.filter((_, i) => i != rand))];
};

ES6纯使用array.map

function getShuffledArr (arr){
    return [...arr].map( (_, i, arrCopy) => {
        var rand = i + ( Math.floor( Math.random() * (arrCopy.length - i) ) );
        [arrCopy[rand], arrCopy[i]] = [arrCopy[i], arrCopy[rand]]
        return arrCopy[i]
    })
}

ES6纯使用array.reduce

function getShuffledArr (arr){
    return arr.reduce( 
        (newArr, _, i) => {
            var rand = i + ( Math.floor( Math.random() * (newArr.length - i) ) );
            [newArr[rand], newArr[i]] = [newArr[i], newArr[rand]]
            return newArr
        }, [...arr]
    )
}

我自己写了一个shuffle函数。这里的区别是它永远不会重复一个值（检查代码）：-

function shuffleArray(array) {
 var newArray = [];
 for (var i = 0; i < array.length; i++) {
     newArray.push(-1);
 }

 for (var j = 0; j < array.length; j++) {
    var id = Math.floor((Math.random() * array.length));
    while (newArray[id] !== -1) {
        id = Math.floor((Math.random() * array.length));
    }

    newArray.splice(id, 1, array[j]);
 }
 return newArray; }

Fisher Yates的这种变体稍微更有效，因为它避免了元素与自身的交换：

function shuffle(array) {
  var elementsRemaining = array.length, temp, randomIndex;
  while (elementsRemaining > 1) {
    randomIndex = Math.floor(Math.random() * elementsRemaining--);
    if (randomIndex != elementsRemaining) {
      temp = array[elementsRemaining];
      array[elementsRemaining] = array[randomIndex];
      array[randomIndex] = temp;
    }
  }
  return array;
}

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；}