通过js随机函数Math.random实现乱序

网络编程 2024/12/23 佚名

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乱序的意思想必没有不知道：就是将数组打乱。听到乱序一般都会想到js的随机函数Math.random();

var values = [1, 2, 3, 4, 5];
values.sort(function() {
  return Math.random() - 0.5;
});
console.log(values)

利用数组的sort方法，判断随机出来的0~1值与0.5的大小，实现排序。看似一个很不错的方案，代码逻辑也没毛病，一般情况下也确实能够做到乱序。但是，这是一个伪排序，是的还有但是（我也是今天才知道的，不求甚解的毛病啊~），为什么呢？先看看这个乱序的结果吧：

var times = [0, 0, 0, 0, 0];
for (var i = 0; i < 100000; i++) {
  let arr = [1, 2, 3, 4, 5];
  arr.sort(() => Math.random() - 0.5);
  times[arr[4] - 1]++;
};
console.log(times)

测试的原理是：将[1, 2, 3, 4, 5]乱序10万次，计算乱序后数组的最后一个元素是1,2,3,4,5的次数分别是多少。

运行几次得到的结果为：

由这几次运行得到的结果可以看出：2出现的最后的次数明显少于其他数字，不是随机吗？按理说概率应该是相差不多才对啊！
其实问题是在sort方法，各个浏览器对sort的实现方式不一样。

Chrome的sort

基于V8引擎，它的排序算进行了很多的优化，但是核心是小于等于10的数组用插入排序（稳定），大于10的采用了quickSort（不稳定）

FireFox的sort

基于SpiderMonkey引擎，采用了归并排序（稳定）

Safari的sort

基于Nitro（JavaScriptCore ）引擎，如果没有自定义的排序规则传入，采用桶排序（不一定稳定，桶排序的稳定性取决于桶内排序的稳定性, 因此其稳定性不确定。），传入自定义规则，采用归并排序（稳定）

Microsoft Edge/IE9+

基于Chakra引擎，采用快排（不稳定）

以下用chrome测试乱序各种结果的概率：

var times = 100000;
var res = {};
for(var i = 0; i < times; i++){
  var arr = [1, 2, 3];
  arr.sort(() => Match.random() - 0.5);
  var key = JSON.stringify(arr);
  res[key] "" src="/UploadFiles/2021-04-02/2020051911064822.png">
几种结果出现的概率相差很大...所以说不是一个真正的乱序。


Fisher-Yates算法【也叫“洗牌算法”】：为什么叫 Fisher–Yates 呢？ 因为这个算法是由 Ronald Fisher 和 Frank Yates 首次提出的。代码如下：




function shuffle(a) {
  var j, x, i;
  for (i = a.length; i; i--) {
    j = Math.floor(Math.random() * i);
    x = a[i-1];
    a[i - 1] = a[j];
    a[j] = x;
  }
  return a;
}


其原理就是：遍历数组元素，然后将当前元素与以后随机位置的元素进行交换，这样乱序更加彻底。


如果用ES6的写法还能精简成：




function shuffle(a) {
  for(let i = a.length; i; i--) {
    let j = Math.floor(Math.random() * i);
    [a[i - 1], a[j]] = [a[j], a[i - 1]];
  }
  return a;
}


再用上面的demo测试一下：




var times = 100000;
var res = {};

for (var i = 0; i < times; i++) {
  var arr = shuffle([1, 2, 3]);

  var key = JSON.stringify(arr);
  res[key] "text-align: center">
各种结果的概率都基本相同了，所以真正实现了乱序的效果！
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。