四種洗牌演算法

官方點的話如下:

fisher–yates shuffle 演算法思想就是從原始陣列中隨機抽取乙個新的數字到新陣列中。

演算法描述如下：

1. 從還沒處理的陣列（假如還剩k個）中，隨機產生乙個[0, k]之間的數字p（假設陣列從0開 始）；

2. 從剩下的k個數中把第p個數取出；

3. 重複步驟2和3直到數字全部取完；

4. 從步驟3取出的數字序列便是乙個打亂了的數列。

比較好的**寫法如下：

#簡單寫法

import random
def shuffle(lis):
#新列表
result=
while lis:
p=random.randrange(0,len(lis))  #設定隨機下標範圍,左閉右開
return result
lis=[1,2,2,3,3,4,5,10]
result=shuffle(lis)
print("洗完牌後的順序為：",result)

import random

def shuffle(lis):
#新列表
result=
while lis:
p=random.randrange(0,len(lis))  #設定隨機下標範圍,左閉右開
value=lis[p]
del lis[p]                         #lis.remove(lis[p]) ,remove在結果上沒問題，但是在邏輯上有問題，因為如果有兩個相同的2，想移除的是第乙個2但是有可能會移除第二個2，不合邏輯。但是不影響結果。
return result
lis=[1,2,2,3,3,4,5,10]
result=shuffle(lis)
print("洗完牌後的順序為：",result)

knuth 和durstenfeld 在fisher 等人的基礎上對演算法進行了改進。每次從未處理的資料中隨 機取出乙個數字，然後把該數字放在陣列的尾部，即陣列尾部存放的是已經處理過的數字。這是一 個原地打亂順序的演算法，演算法時間複雜度也從fisher演算法的o(n2)提公升到了o(n)。

**如下：

#原地打亂

import random
def shuffle(lis):
for i in range(len(lis),0,-1):
p=random.randrange(0,i)           #從0到i隨機取值，0到i的範圍逐漸縮小
return lis
lis=[1,2,2,3,3,4,5,10]
result=shuffle(lis)
print("洗完牌後的順序為",result)

其內部實現正是使用knuth­durstenfeld shuffle演算法。

import random

lis=[1,2,2,3,3,4,5,10]
random.shuffle(lis)
print(lis)

import random

def shuffle(lis):
result=lis[:]
for i in range(1,len(lis)):
j=random.randrange(0,i)
result[i],result[j]=result[j],result[i]
return result
r=shuffle([1,2,2,3,3,4,5,10])
print(r)

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