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。

考虑将其应用于本地或新的不可变数组，遵循其他解决方案，以下是建议的实现：

Array.prototype.shuffle = function(local){
  var a = this;
  var newArray = typeof local === "boolean" && local ? this : [];
  for (var i = 0, newIdx, curr, next; i < a.length; i++){
    newIdx = Math.floor(Math.random()*i);
    curr = a[i];
    next = a[newIdx];
    newArray[i] = next;
    newArray[newIdx] = curr;
  }
  return newArray;
};

// 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];
    })
}

不改变源数组的shuffle函数

更新：这里我建议使用一种相对简单（不是从复杂性角度）和较短的算法，它可以很好地处理小型阵列，但在处理大型阵列时，它的成本肯定要比经典的Durstenfeld算法高得多。你可以在对这个问题的回答中找到杜斯滕菲尔德。

原答覆：

如果您不希望shuffle函数改变源数组，可以将其复制到本地变量，然后使用简单的shuffle逻辑完成其余操作。

function shuffle(array) {
  var result = [], source = array.concat([]);

  while (source.length) {
    let index = Math.floor(Math.random() * source.length);
    result.push(source[index]);
    source.splice(index, 1);
  }

  return result;
}

疏解逻辑：选取一个随机索引，然后将相应的元素添加到结果数组中，然后从源数组副本中删除它。重复此操作，直到源阵列变为空。

如果你真的想要简短的话，下面是我能做到的程度：

function shuffle(array) {
  var result = [], source = array.concat([]);

  while (source.length) {
    let index = Math.floor(Math.random() * source.length);
    result.push(source.splice(index, 1)[0]);
  }

  return result;
}

var shuffle = function(array) {
   temp = [];
   originalLength = array.length;
   for (var i = 0; i < originalLength; i++) {
     temp.push(array.splice(Math.floor(Math.random()*array.length),1));
   }
   return temp;
};