我有一个这样的数组:
var arr1 = ["a", "b", "c", "d"];
我如何随机化/打乱它?
我有一个这样的数组:
var arr1 = ["a", "b", "c", "d"];
我如何随机化/打乱它?
当前回答
函数shuffleArray(数组){//在参数中创建具有给定数组长度的新数组const newArray=array.map(()=>null);//创建一个新数组,其中每个索引都包含索引值const arrayReference=array.map((项,索引)=>索引);//对参数中给定的数组进行迭代array.forEach(随机化);return newArray;函数随机化(项){const randomIndex=getRandomIndex();//替换新数组中的值newArray[arrayReference[randomIndex]]=项;//在数组引用中删除使用的索引arrayReference拼接(randomIndex,1);}//返回介于0和当前数组引用长度之间的数字函数getRandomIndex(){常量最小值=0;const max=arrayReference.length;return Math.floor(Math.random()*(max-min))+min;}}控制台日志(shuffleArray([10,20,30,40,60,70,80,90100]);
其他回答
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。
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)!
Fisher Yates的另一个实现,使用严格模式:
function shuffleArray(a) {
"use strict";
var i, t, j;
for (i = a.length - 1; i > 0; i -= 1) {
t = a[i];
j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
a[i] = a[j];
a[j] = t;
}
return a;
}
所有其他答案都基于Math.random(),它很快,但不适用于密码级别的随机化。
下面的代码使用了众所周知的Fisher Yates算法,同时利用Web Cryptography API实现了随机化的加密级别。
变量d=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];函数洗牌(a){var x,t,r=新Uint32Array(1);对于(var i=0,c=a.length-1,m=a.length;i<c;i++,m-){crypto.getRandomValues(r);x=数学楼层(r/65536/65536*m)+i;t=a[i],a[i]=a[x],a[x]=t;}返回a;}console.log(shuffle(d));
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]
)
}