那些代码量很少却很牛X算法——洗牌算法

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首先,出一个简单的题目:有一个大小为100的数组,里面的元素是从 1 到 100,怎样随机从里面选择 1 个数呢?

很简单,利用 Math.random() * 100 ,就可以拿到一个 0 到 99 的随机数,然后去数组找对应的位置就行了。

下面难度提高一点哈! 有一个大小为100的数组,里面的元素是从 1 到 100,怎样随机从里面选择 50 个数呢?注意!不能重复。

如果根据上面的思路,你一定想到了:是不是随机 50 次就行了?

那么问题来了,这 50 次你是不能保证都是不能重复的,对吧!

嗯,你是不是又有灵感了,弄一个数组,把每一次随机的数都放到数组里,下一次随机就看这个数组里面有没有这数,有的话就继续随机,直到这个数组里面有 50 个数字就停止。完美!

嗯,讲道理的话,这样做也没有问题,肯定可以实现题目要求。但是如果我们想一下,就会发现问题:如果我们考虑极限,就比如拿 99 个数字(你不要跟我说:那就考虑相反的情况,拿 1 个数字,把这个数字去掉就行>。< ),是不是越往后重复的概率越高,那么需要重复随机的次数也越大?

是的,小老弟,你很聪明,一下子就理解了。我们可以看下代码:

var idxArr = []while(idxArr.length < 99){
    let idx = parseInt(Math.random()*100)
    var time = 0
    while(idxArr.includes(idx)) {
        idx = parseInt(Math.random()*100)
        console.log('time', time++)
    }
    idxArr.push(idx);}

代码很简单,如果随机的数字不在数组里面,就 push 进去,否则就重新随机。这里用了一个 times 来计算每一个数需要随机的次数。可以看下输出:

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可以看到,一开始基本是没有重复的,但是到了后面最后一个,要拿到一个没有出现过的随机数需要多达 65 次。

如果你把数组再放大一点,结果会更加夸张。当然,现实里不会有这么极端的情况,就像你说的,要拿 99 个数就反过来剔除 1 个数就行了。但是呢,就算没有 99 也可能有 50 对吧,这个性质还是一样的,就是可能重复较多。

这个时候就需要换一个思路,如果先将数组里面的元素打乱,那么按顺序选择前 50 个不就可以了?

是的!

但我们得注意什么叫乱?

一副扑克有 54 张牌,有 54! 种排列方式。所谓的打乱指的是,你所执行的操作,应该能够 等概率地生成 这 54! 种结果中的一种。

所以呢,进入主题了:洗牌算法。

原理很简单:最后一个数和前面任意 n-1 个数中的一个交换,然后倒数第二个数和前面任意 n-2 个数中的一个交换。。。依次下去就行了。

洗牌算法

直接看代码:

public void shuffle(int[] array) {
    int length = array.length;
    Random random = new Random();
    int temp;
    while (length > 0) {
        int index = random.nextInt(length);
        temp = array[index];
        array[index] = array[length -1];
        array[length -1] = temp;
        length--;
    }
}
​
//[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
//输出[6 1 7 8 5 2 4 9 3 ]

在整个过程中,这个算法保证了每一个元素出现在每一个位置的概率是相等的。

这个算法真的很牛逼很经典,而且代码很少。

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