我找不到我喜欢的。这是我想出的解决方案。我没有使用太多无意义的变量，因为这是我现在的编码方式。

Array.prototype.shuffle = function() {
    for (let i in this) {
        if (this.hasOwnProperty(i)) {
            let index = Math.floor(Math.random() * i);
            [
                this[i],
                this[index]
            ] = [
                this[index],
                this[i]
            ];
        }
    }

    return this;
}

让arrayA=[“item1”、“item2”、“item3”、“Item 4”、“Items5”];Array.prototype.shuffle=函数（）{为了（让我进来）{如果（this.hasOwnProperty（i））{让index=Math.floor（Math.random（）*i）；[这个[i]，此[索引]] = [该[索引]，本[i]];}}返回此；}console.log（arrayA.shuffle（））；

我希望这能帮助那些可能不太理解这一点的人。

您可以通过以下方式轻松完成：

//阵列var fruits=[“香蕉”、“橙色”、“苹果”、“芒果”]；//随机的，随机的fruits.sort（函数（a，b）{return 0.5-Math.random（）}）；//输出console.log（水果）；

请参考JavaScript排序数组

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。

使用递归JS。

这不是最好的实现，但它是递归的，并且尊重不变性。

const randomizer = (array, output = []) => {
    const arrayCopy = [...array];
    if (arrayCopy.length > 0) {    
        const idx = Math.floor(Math.random() * arrayCopy.length);
        const select = arrayCopy.splice(idx, 1);
        output.push(select[0]);
        randomizer(arrayCopy, output);
    }
    return output;
};

 const arr = [
  { index: 0, value: "0" },
  { index: 1, value: "1" },
  { index: 2, value: "2" },
  { index: 3, value: "3" },
];
let shuffle = (arr) => {
  let set = new Set();
  while (set.size != arr.length) {
    let rand = Math.floor(Math.random() * arr.length);
    set.add(arr[rand]);
  }
  console.log(set);
};
shuffle(arr);

社区表示arr.sort（（a，b）=>0.5-Math.random（））不是100%随机的！对我测试并建议不要使用此方法！

let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
arr.sort((a, b) => 0.5 - Math.random());

但我不确定。所以我写了一些代码来测试！。。。你也可以试试！如果你足够感兴趣！

让data_base=[]；对于（设i=1；i<=100；i++）{//将100次新的rendom arr推送到data_base！数据基础推送([1，2，3，4，5，6]排序（（a，b）=>{return Math.random（）-0.5；//使用了社区禁止的方法！：-）}));}//console.log（data_base）；//如果你想看数据！让分析＝{}；for（设i=1；i<=6；i++）{analysis[i]=阵列（6）.填充（0）；}for（假设num=0；num<6；num++）{for（设i=1；i<=100；i++）{let plus=数据基[i-1][num]；分析[`${num+1}`][plus-1]++；}}console.log（分析）；//分析结果

在100个不同的随机阵列中。（我的分析结果）

{ player> 1   2   3  4   5   6
   '1': [ 36, 12, 17, 16, 9, 10 ],
   '2': [ 15, 36, 12, 18, 7, 12 ],
   '3': [ 11, 8, 22, 19, 17, 23 ],
   '4': [ 9, 14, 19, 18, 22, 18 ],
   '5': [ 12, 19, 15, 18, 23, 13 ],
   '6': [ 17, 11, 15, 11, 22, 24 ]
}  
// player 1 got > 1(36 times),2(15 times),...,6(17 times)
// ... 
// ...
// player 6 got > 1(10 times),2(12 times),...,6(24 times)

正如你所看到的，这不是那么随机！苏。。。不要使用此方法！如果你测试多次，你会看到玩家1获得了很多次（1号）！而球员6在大多数时候都获得了（第6名）！