四种洗牌算法

(1).简单来说就是从原始数据中随机剔除一个数据，并将剔除的数据加入到新的列表中

官方点的话如下:

Fisher–Yates Shuffle 算法思想就是从原始数组中随机抽取一个新的数字到新数组中。

算法描述如下：

1. 从还没处理的数组（假如还剩k个）中，随机产生一个[0, k]之间的数字p（假设数组从0开 始）；

2. 从剩下的k个数中把第p个数取出；

3. 重复步骤2和3直到数字全部取完；

4. 从步骤3取出的数字序列便是一个打乱了的数列。

 

比较好的代码写法如下：

#简单写法
import random
def shuffle(lis):
    #新列表
    result=[]
    while lis:
        p=random.randrange(0,len(lis))  #设置随机下标范围,左闭右开
        result.append(lis.pop(p))       #实现随机剔除数据，并将剔除的数据加入到新的列表中
    return result
lis=[1,2,2,3,3,4,5,10]
result=shuffle(lis)
print("洗完牌后的顺序为：",result)

一般的代码写法如下：

import random
def shuffle(lis):
    #新列表
    result=[]
    while lis:
        p=random.randrange(0,len(lis))  #设置随机下标范围,左闭右开
        value=lis[p]
        result.append(value)
        del lis[p]                         #lis.remove(lis[p]) ,remove在结果上没问题，但是在逻辑上有问题，因为如果有两个相同的2，想移除的是第一个2但是有可能会移除第二个2，不合逻辑。但是不影响结果。
    return result
lis=[1,2,2,3,3,4,5,10]
result=shuffle(lis)
print("洗完牌后的顺序为：",result)

缺点：创建新列表，浪费存储空间

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（2）就像自己平时洗扑克牌一样，从上面排中随机抽出一张牌，然后放在最底下，然后从除了最后一张牌之外的牌中随机抽一张，放到最底下。再从除了最下面两张牌之外的牌中随机抽出一张，放在最底下，依次类推。

Knuth 和Durstenfeld 在Fisher 等人的基础上对算法进行了改进。每次从未处理的数据中随 机取出一个数字，然后把该数字放在数组的尾部，即数组尾部存放的是已经处理过的数字。这是一 个原地打乱顺序的算法，算法时间复杂度也从Fisher算法的O(n2)提升到了O(n)。

代码如下：

#原地打乱
import random
def shuffle(lis):
    for i in range(len(lis),0,-1):
        p=random.randrange(0,i)           #从0到i随机取值，0到i的范围逐渐缩小
        lis.append(lis.pop(p))            #把随机取出的值加在最后
    return lis
lis=[1,2,2,3,3,4,5,10]
result=shuffle(lis)
print("洗完牌后的顺序为",result)

缺点：在原始数据上打乱的，想看原始数据的话就看不到了。

（3）python下面自带的洗牌算法

其内部实现正是使用Knuth­Durstenfeld Shuffle算法。

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

自带的洗牌算法见（4）

（4）Knuth­Durstenfeld Shuffle 是一个in­place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。Inside­Out 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。

代码如下：

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)