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作者简介：
本文作者
A闪
本文原地址：
http://www.ashan.org/archives/925
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jingle bells, jingle bells, jingle all the way!
今天是圣诞节，开篇先祝各位节日快乐，单身狗都脱单，节日也不要忘了学习一下，希望各位受用，
文中有关于圣诞老人的问题，知道的请留言，前三名有红包
哦！文末不要忘了打赏或留言哦~
最近和同事讨论棋牌类游戏中的一些算法技巧和网络通信技巧，说到抽牌算法。如何每次洗牌更加平均，这是一个比较容易出问题的地方。我们有非常多的算法可以使用，算非常容易想到，使用一个随机数即可。但当你做千次以及上万次测试时会发现，概率并非平均分布，游戏数字出现几率非常高，而一些数字出现几率很低。如何解决这个问题。网上搜了一下，还真有不少方法，一些高级方法基于概率学，但通常情况下速度不理想。最终发现一个名为“Fisher–Yates”的算法，大概介绍如下：
Fisher–Yates随机置乱算法也被称做高纳德置乱算法，通俗说就是生成一个有限集合的随机排列。Fisher-Yates随机置乱算法是无偏的，所以每个排列都是等可能的，当前使用的Fisher-Yates随机置乱算法是相当有效的，需要的时间正比于要随机置乱的数，不需要额为的存储空间开销。
算法的过程如下：
需要随机置乱的n个元素的数组a
从0到n开始循环，循环变量为i
生成随机数K，K为0到n之间的随机数
交换i位和K位的值
使用JavaScript代码实现如下：
运行结果：
看上去还可以，顺序被打乱了，我们来连续执行1000次，看一下各个数值的分布情况。
列代表对应位出现的次数，行代码数字。
我们可以看到，数组中一共10个数字，共执行1000次，如平均分布的话，出现次数为100次，根据表中的最大值计算，误差为20%左右。结果相对比较理想。我们再来做10000次运算测试。
10000次平均值应为1000，结果中误差为5%左右。圣诞老人送出的第一份礼物是什么，当我们在服务器中进行大量随机元算时，此方法相对比较理想。
最后贴一下测试用例代码：
关于Fisher-Yates算法，可以参考这里
https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%E2%80%93Yates_shuffle
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