数组随机排序
如何将一个数组随机排序?
这个题目很有意思,我在直播的时候看的,大家讨论如何将一个数组进行随机排序。然后我想到的是sort+Math.random()
也就是下面这样:
function shuffle(array) {
return array.sort(() => Math.random() - 0.5)
}
利用数组的sort算法,比较函数返回一个-0.5到0.5的随机数,这个方法看似可行,其实有很大的问题。
V8 sort
从v8 blogv8.dev/blog/array-…上可以看到,v8 sort现在是采用Timsort算法,TimSort算法是一种起源于归并排序和插入排序的混合排序算法;而在以前,则是采用插入排序(长度小于10时)+快排的算法.
既然怎样都跑不开插入排序,那就以插入排序为排序算法,以数组[1, 2, 3]
为样例,计算得出通过random sort后得到[1, 2, 3]
的概率为25%(第一次插入得到[1, 2]
概率为50%,得到[1, 2]
后3直接插入队尾的概率为50%),而我们知道,真正的随机算法得到[1, 2, 3]
的概率应该为1/6.
除了插入排序,其他排序算法也会有这些问题,可以在这个网站上测试你的随机排序算法:bost.ocks.org/mike/shuffl…
改进
function shuffle(array) {
const random = {}
array.forEach(item => {
random[item] = Math.random()
})
return array.sort((a, b) => {
return random[a] - random[b]
})
}
这样做解决了上述问题,每个数在比较时的概率不再独立。但也有缺点:会有额外的空间,时间复杂度为O(nlogn),有没有更好的方法呢?
再次改进:Fisher–Yates算法
Fisher–Yates算法是由Ronald Fisher和Frank Yates共同提出,其用js的实现如下:
function shuffle(array) {
let n = array.length;
while (n > 0) {
const i = Math.floor(Math.random() * n--)
const tmp = array[i]
array[i] = array[n]
array[n] = tmp
}
return array
}
核心思想:每次从剩余的项里随机取一个项,记录并剔除该项再进入下次循环.
Fisher–Yates算法做到了不额外申请空间&O(n)的时间复杂度,可以说是最优的随机排序算法了.
再次优化一下
function shuffle(array) {
for (let i = array.length; i>= 0; i--) {
let curIndex = Math.floor(i * Math.ramdon())
[array[i], array[curIndex]] = [array[curIndex], array[i]]
}
return array
}
这样可以利用数组解构方法, 少一个中间变量, 这就是最终版本了, 还有其他更好的办法吗?欢迎大家评论区讨论一下?
转载自:https://juejin.cn/post/7367607757208682530