关于JavaScript的数组随机排序

开发 前端
如果要将数组随机排序,千万不要再用(a, b) => Math.random() - 0.5这样的方法。目前而言,Fisher–Yates shuffle 算法应该是最好的选择。

JavaScript 开发中有时会遇到要将一个数组随机排序(shuffle)的需求,一个常见的写法是这样:

  1. function shuffle(arr) { 
  2.  
  3.    arr.sort(function () { 
  4.  
  5.       return Math.random() - 0.5; 
  6.  
  7.    }); 
  8.  

 

或者使用更简洁的 ES6 的写法:

  1. function shuffle(arr) { 
  2.  
  3.     arr.sort(() => Math.random() - 0.5); 
  4.  

 

我也曾经经常使用这种写法,不久前才意识到,这种写法是有问题的,它并不能真正地随机打乱数组。

问题

看下面的代码,我们生成一个长度为 10 的数组['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],使用上面的方法将数组乱序,执行多次后,会发现每个元素仍然有很大机率在它原来的位置附近出现。

  1. let n = 10000; 
  2.  
  3. let count = (new Array(10)).fill(0); 
  4.  
  5.   
  6.  
  7. for (let i = 0; i < n; i ++) { 
  8.  
  9.     let arr = ['a''b''c''d''e''f''g''h''i''j']; 
  10.  
  11.     arr.sort(() => Math.random() - 0.5); 
  12.  
  13.     count[arr.indexOf('a')]++; 
  14.  
  15.  
  16.   
  17.  
  18. console.log(count); 

 

在 Node.JS 6 中执行,输出[ 2891, 2928, 1927, 1125, 579, 270, 151, 76, 34, 19 ](带有一定随机性,每次结果都不同,但大致分布应该一致),即进行 10000 次排序后,字母'a'(数组中的***个元素)有约 2891 次出现在***个位置、2928 次出现在第二个位置,与之对应的只有 19 次出现在***一个位置。如果把这个分布绘制成图像,会是下面这样:

 

 

类似地,我们可以算出字母'f'(数组中的第六个元素)在各个位置出现的分布为[ 312, 294, 579, 1012, 1781, 2232, 1758, 1129, 586, 317 ],图像如下:

 

 

如果排序真的是随机的,那么每个元素在每个位置出现的概率都应该一样,实验结果各个位置的数字应该很接近,而不应像现在这样明显地集中在原来位置附近。因此,我们可以认为,使用形如arr.sort(() => Math.random() - 0.5)这样的方法得到的并不是真正的随机排序。

另外,需要注意的是上面的分布仅适用于数组长度不超过 10 的情况,如果数组更长,比如长度为 11,则会是另一种分布。比如:

  1. let a = ['a''b''c''d''e''f''g''h''i''j''k']; // 长度为11 
  2.  
  3. let n = 10000; 
  4.  
  5. let count = (new Array(a.length)).fill(0); 
  6.  
  7.   
  8.  
  9. for (let i = 0; i < n; i ++) { 
  10.  
  11.     let arr = [].concat(a); 
  12.  
  13.     arr.sort(() => Math.random() - 0.5); 
  14.  
  15.     count[arr.indexOf('a')]++; 
  16.  
  17.  
  18.   
  19.  
  20. console.log(count); 

 

在 Node.JS 6 中执行,结果为[ 785, 819, 594, 679, 941, 1067, 932, 697, 624, 986, 1876 ],其中***个元素'a'的分布图如下:

sort_03

分布不同的原因是 v8 引擎中针对短数组和长数组使用了不同的排序方法(下面会讲)。可以看到,两种算法的结果虽然不同,但都明显不够均匀。

国外有人写了一个Shuffle算法可视化的页面,在上面可以更直观地看到使用arr.sort(() => Math.random() - 0.5)的确是很不随机的。

探索

看了一下ECMAScript中关于Array.prototype.sort(comparefn)的标准,其中并没有规定具体的实现算法,但是提到一点:

Calling comparefn(a,b) always returns the same value v when given a specific pair of values a and b as its two arguments.

也就是说,对同一组a、b的值,comparefn(a, b)需要总是返回相同的值。而上面的() => Math.random() - 0.5(即(a, b) => Math.random() - 0.5)显然不满足这个条件。

翻看v8引擎数组部分的源码,注意到它出于对性能的考虑,对短数组使用的是插入排序,对长数组则使用了快速排序,至此,也就能理解为什么() => Math.random() - 0.5并不能真正随机打乱数组排序了。(有一个没明白的地方:源码中说的是对长度小于等于 22 的使用插入排序,大于 22 的使用快排,但实际测试结果显示分界长度是 10。)

解决方案

知道问题所在,解决方案也就比较简单了。

方案一

既然(a, b) => Math.random() - 0.5的问题是不能保证针对同一组a、b每次返回的值相同,那么我们不妨将数组元素改造一下,比如将每个元素i改造为:

  1. let new_i = { 
  2.  
  3.     v: i, 
  4.  
  5.     r: Math.random() 
  6.  
  7. }; 

 

即将它改造为一个对象,原来的值存储在键v中,同时给它增加一个键r,值为一个随机数,然后排序时比较这个随机数:

  1. arr.sort((a, b) => a.r - b.r); 

完整代码如下:

  1. function shuffle(arr) { 
  2.  
  3.     let new_arr = arr.map(i => ({v: i, r: Math.random()})); 
  4.  
  5.     new_arr.sort((a, b) => a.r - b.r); 
  6.  
  7.     arr.splice(0, arr.length, ...new_arr.map(i => i.v)); 
  8.  
  9.  
  10.   
  11.  
  12. let a = ['a''b''c''d''e''f''g''h''i''j']; 
  13.  
  14. let n = 10000; 
  15.  
  16. let count = (new Array(a.length)).fill(0); 
  17.  
  18.   
  19.  
  20. for (let i = 0; i < n; i ++) { 
  21.  
  22.     shuffle(a); 
  23.  
  24.     count[a.indexOf('a')]++; 
  25.  
  26.  
  27.   
  28.  
  29. console.log(count); 

 

一次执行结果为:[ 1023, 991, 1007, 967, 990, 1032, 968, 1061, 990, 971 ]。多次验证,同时在这儿查看shuffle(arr)函数结果的可视化分布,可以看到,这个方法可以认为足够随机了。

方案二(Fisher–Yates shuffle)

需要注意的是,上面的方法虽然满足随机性要求了,但在性能上并不是很好,需要遍历几次数组,还要对数组进行splice等操作。

考察Lodash 库中的 shuffle 算法,注意到它使用的实际上是Fisher–Yates 洗牌算法,这个算法由 Ronald Fisher 和 Frank Yates 于 1938 年提出,然后在 1964 年由 Richard Durstenfeld 改编为适用于电脑编程的版本。用伪代码描述如下:

  1. -- To shuffle an array a of n elements (indices 0..n-1): 
  2.  
  3. for i from n−1 downto 1 do 
  4.  
  5.      j ← random integer such that 0 ≤ j ≤ i 
  6.  
  7.      exchange a[j] and a[i] 

 

一个实现如下(ES6):

  1. function shuffle(arr) { 
  2.  
  3.     let i = arr.length; 
  4.  
  5.     while (i) { 
  6.  
  7.         let j = Math.floor(Math.random() * i--); 
  8.  
  9.         [arr[j], arr[i]] = [arr[i], arr[j]]; 
  10.  
  11.     } 
  12.  

 

或者对应的 ES5 版本:

  1. function shuffle(arr) { 
  2.  
  3.   var i = arr.length, t, j; 
  4.  
  5.   while (i) { 
  6.  
  7.     j = Math.floor(Math.random() * i--); 
  8.  
  9.     t = arr[i]; 
  10.  
  11.     arr[i] = arr[j]; 
  12.  
  13.     arr[j] = t; 
  14.  
  15.   } 
  16.  

 

小结

如果要将数组随机排序,千万不要再用(a, b) => Math.random() - 0.5这样的方法。目前而言,Fisher–Yates shuffle 算法应该是***的选择。 

责任编辑:庞桂玉 来源: 前端大全
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