首先，在这里查看javascript中不同排序方法的视觉比较。

其次，如果您快速查看上面的链接，您会发现与其他方法相比，随机顺序排序的性能似乎相对较好，同时实现起来非常简单和快速，如下所示：

function shuffle(array) {
  var random = array.map(Math.random);
  array.sort(function(a, b) {
    return random[array.indexOf(a)] - random[array.indexOf(b)];
  });
}

编辑：正如@gregers所指出的，比较函数是用值而不是索引来调用的，这就是为什么需要使用indexOf的原因。注意，由于indexOf在O（n）时间内运行，此更改使代码不太适合较大的数组。

使用排序方法和数学方法：

var arr =  ["HORSE", "TIGER", "DOG", "CAT"];
function shuffleArray(arr){
  return arr.sort( () => Math.floor(Math.random() * Math.floor(3)) - 1)  
}

// every time it gives random sequence
shuffleArr(arr);
// ["DOG", "CAT", "TIGER", "HORSE"]
// ["HORSE", "TIGER", "CAT", "DOG"]
// ["TIGER", "HORSE", "CAT", "DOG"]

递归解决方案：

function shuffle(a,b){
    return a.length==0?b:function(c){
        return shuffle(a,(b||[]).concat(c));
    }(a.splice(Math.floor(Math.random()*a.length),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。

警告不建议将此答案用于随机化大型阵列、密码学或任何其他需要真正随机性的应用程序，因为其存在偏差且效率低下。元素的位置只是半随机的，它们将倾向于保持更接近其原始位置。看见https://stackoverflow.com/a/18650169/28234.

可以使用Math.random任意决定是否返回1:-1：

[1, 2, 3, 4].sort(() => (Math.random() > 0.5) ? 1 : -1)

尝试运行以下示例：

常量数组=[1，2，3，4]；//基于Math.Random返回的值，//任意决定是否返回1:-1const shuffeled=array.sort（（）=>{const randomTrueOrFalse=数学random（）>0.5；return randomTrueOrFalse？1 : -1});console.log（shuffeled）；

Array.prototype.shuffle=function(){
   var len = this.length,temp,i
   while(len){
    i=Math.random()*len-- |0;
    temp=this[len],this[len]=this[i],this[i]=temp;
   }
   return this;
}