大家好，我是IT修真院北京分院第7期的学员林健凡，一枚正直纯洁善良的WEB前端程序员。
一、背景介绍
洗牌算法(Shuffling Algorithm)，顾名思义，它的产生是用来解决类似洗牌这种场景的问题的，目的是产生一串等概率的随机列，使得很难去预测牌的顺序。
现在的各种牌类游戏都有自己的洗牌算法，为了保证游戏的趣味性，各自的实现中都有自己考虑的因素添加在其中。
1999年，一个很流行的在线扑克平台的开发者开发的洗牌软件，带有很微小但很致命的漏洞，导致了灾难性的结果。
黑客只要知道手中的两张牌和3张公用牌，就可以猜出转牌和河牌时会来什么牌，以及其他玩家的牌。
洗牌算法的应用也很广，比如三国杀游戏、斗地主游戏等等。讲一个最常见的场景，就是播放器的随机播放。 有些播放器的随机播放，是每次产生一个随机数来选择播放的歌曲，这样就有可能还没有听完所有的歌前，又听到已经听过的歌。 另一种就是利用洗牌算法，把待播放的歌曲列表shuffle。 如何判断使用的是哪一种方案呢？ 很简单，如果点上一首还能回去，则利用的是洗牌算法，如果点上一首又是另外一首歌，则说明使用的是随机产生方法。
二、知识剖析
FISHER–YATES SHUFFLE
其算法思想就是 从原始数组中随机抽取一个新的元素到新数组中
从还没处理的数组中，产生一个[0, n]之间的随机数 random
从剩下的n个元素中把第 random 个元素取出到新数组中
删除原数组第random个元素
重复第 2 3 步直到所有元素取完
最终返回一个新的打乱的数组
KNUTH-DURSTENFELD SHUFFLE
每次从未处理的数组中随机取一个元素，然后把该元素放到数组的尾部，即数组的尾部放的就是已经处理过的元素，这是一种原地打乱的算法，每个元素随机概率也相等，时间复杂度从 Fisher 算法的 O(n2)提升到了 O(n)
选取数组(长度n)中最后一个元素(arr[length-1])，将其与n个元素中的任意一个交换，此时最后一个元素已经确定
选取倒数第二个元素(arr[length-2])，将其与n-1个元素中的任意一个交换
重复第 1 2 步，直到剩下1个元素为止
INSIDE-OUT ALGORITHM
Knuth-Durstenfeld Shuffle 是一个in-place算法，原始数据被直接打乱，有些应用中可能需要保留原始数据，因此需要开辟一个新数组来存储打乱后的序列。 Inside-Out Algorithm 算法的基本思想是设一游标i从前向后扫描原始数据的拷贝，在[0, i]之间随机一个下标j，然后用位置j的元素替换掉位置i的数字，再用原始数据位置i的元素替换掉拷贝数据位置j的元素。其作用相当于在拷贝数据中交换i与j位置处的值。
三、常见问题
Fisher–Yates Shuffle是如何实现的？
四、解决方案
FISHER–YATES SHUFFLE的JS实现
五、拓展思考
怎么保证这个算法得到的数组是完全随机的（即等概）？
使用程序得到的一般是伪随机数
六、参考文献
参考一：洗牌算法怎样才够乱
参考四：随机问题之--洗牌算法
鸣谢
感谢观看
BY ︱林健凡
课后讨论环节：
问：arr.splice(rnd,1);是什么意思？
答：在arr数组中去除从第rnd个数开始之后的1个数，也就是第rnd个数他本身啦，
问：this在FISHER–YATES SHUFFL算法中是什么意思？
答：他指代了整个函数
问：demo的时候很酷炫的动画是在哪找到的？
答：http://runjs.cn/
ppt链接：https://it-xzy.github.io/WEB-NEW/1021-js-02.html#/
视频链接：https://v.qq.com/x/page/g0622lmtg6c.html
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