为了完整起见，除了Fischer Yates的Durstenfeld变体外，我还要指出Sattolo的算法，它只需要一个微小的变化，就会导致每个元素都发生变化。

function sattoloCycle(arr) {
   for (let i = arr.length - 1; 0 < i; i--) {
      const j = Math.floor(Math.random() * i);
      [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
   }
   return arr
}

不同之处在于如何计算随机索引j，Math.random（）*i与Math.random*（i+1）。

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。

对CoolAJ86答案的简单修改，不修改原始数组：

 /**
 * Returns a new array whose contents are a shuffled copy of the original array.
 * @param {Array} The items to shuffle.
 * https://stackoverflow.com/a/2450976/1673761
 * https://stackoverflow.com/a/44071316/1673761
 */
const shuffle = (array) => {
  let currentIndex = array.length;
  let temporaryValue;
  let randomIndex;
  const newArray = array.slice();
  // While there remains elements to shuffle...
  while (currentIndex) {
    randomIndex = Math.floor(Math.random() * currentIndex);
    currentIndex -= 1;
    // Swap it with the current element.
    temporaryValue = newArray[currentIndex];
    newArray[currentIndex] = newArray[randomIndex];
    newArray[randomIndex] = temporaryValue;
  }
  return newArray;
};

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。

虽然已经建议了许多实现，但我觉得我们可以使用forEach循环使其更短、更容易，因此我们不必担心计算数组长度，也可以安全地避免使用临时变量。

var myArr = ["a", "b", "c", "d"];

myArr.forEach((val, key) => {
  randomIndex = Math.ceil(Math.random()*(key + 1));
  myArr[key] = myArr[randomIndex];
  myArr[randomIndex] = val;
});
// see the values
console.log('Shuffled Array: ', myArr)

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））；