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:
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