摘要:比如元素大概率出现在数组的头部,元素大概率出现在数组的尾部,所有元素大概率停留在自己初始位置。当目标数组长度小于时,使用插入排序反之,使用快排。而在排序算法中,大多数情况都不会满足这样的条件。
最近看了一篇非常有趣的文章:关于JavaScript的数组随机排序,其作者为oldj前辈。文中指出我们用来“将一个数组随机排序”的经典写法所存在的问题,获益匪浅。
本文将以更加详尽的材料和更多样的code demo进行阐述。并尝试用“Fisher–Yates shuffle”洗牌算法进行终极解答。
多个熟悉的场景将一个数组进行乱序处理,是一个非常简单但是非常常用的需求。
比如,“猜你喜欢”、“点击换一批”、“中奖方案”等等,都可能应用到这样的处理。包括我自己在写代码的时候,也确实遇到过。
一般比较经典且流行的方案为:对对象数组采用array.sort()方法,并传入一个比较函数(comparison function),这个比较函数随机返回一个介于[-0.5, 0.5]之间的数值:
var numbers = [12,4,16,3]; numbers.sort(function() { return .5 - Math.random(); });
关于这么做的理论基础这里不再进行阐释。如果您不明白,可以了解一下JS中sort函数的使用方法。
有毒的array.sort方法正像oldj前辈文章指出的那样,其实使用这个方法乱序一个数组是有问题的。
为此,我写了一个脚本进行验证。并进行了可视化处理。强烈建议读者去Github围观一下,clone下来自己试验。
脚本中,我对
var letters = ["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J"];
letters这样一个数组使用array.sort方法进行了10000次乱序处理,并把乱序的每一次结果存储在countings当中。
结果在页面上进行输出:
var countings = [ {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0} ]; var letters=["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J"]; for (var i = 0; i < 10000; i++) { var r = ["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J"].sort(function() { return .5 - Math.random(); }); for(var j = 0; j <= 9; j++) { countings[j][r[j]]++; } } for(var i = 0; i <= 9;i++) { for(var j = 0;j <= 9;j++) { document.getElementById("results").rows[i + 1].cells[j + 1].firstChild.data = countings[i][letters[j]]; } }
得到结果如图:
这个结果对数组中的每一项元素在乱序后的结果进行了统计。
如果点击“recalculate”按钮,可以进行多次10000次取样试验。
不管点击按钮几次,你都会发现整体乱序之后的结果绝对不是“完全随机”。
比如A元素大概率出现在数组的头部,J元素大概率出现在数组的尾部,所有元素大概率停留在自己初始位置。
由此可以先粗暴地得出结论:
使用array.sort方法进行乱序处理,绝对是有问题的。
但是为什么会有问题呢?这需要从array.sort方法排序底层说起。
在Chrome v8引擎源码中,可以清晰看到,
v8在处理sort方法时,使用了插入排序和快排两种方案。当目标数组长度小于10时,使用插入排序;反之,使用快排。
Chrome’s v8 uses a combination of InsertionSort and QuickSort. That is, if the array is less than 10 elements in length, it uses an InsertionSort.
其实不管用什么排序方法,大多数排序算法的时间复杂度介于O(n)到O(n2)之间,元素之间的比较次数通常情况下要远小于n(n-1)/2,也就意味着有一些元素之间根本就没机会相比较(也就没有了随机交换的可能),这些 sort 随机排序的算法自然也不能真正随机。
怎么理解上边这句话呢?其实我们想使用array.sort进行乱序,理想的方案或者说纯乱序的方案是数组中每两个元素都要进行比较,这个比较有50%的交换位置概率。这样一来,总共比较次数一定为n(n-1)。
而在sort排序算法中,大多数情况都不会满足这样的条件。因而当然不是完全随机的结果了。
顺便说一下,关于v8引擎的排序方案,源码使用JS实现的,非常利于前端程序员阅读。其中,对应不同的数组长度,使用了快排和插入排序不同方法。同时使用了大量的性能优化技巧,尤其是关于快排的pivot选择上十分有意思。感兴趣的读者不妨研究一下。
真正意义上的乱序要想实现真正意义上的乱序,其实不难。我们首先要规避不稳定的array.sort方法。
在计算机科学中,有一个专门的:洗牌算法Fisher–Yates shuffle。如果你对算法天生迟钝,也不要慌张。这里我一步一步来实现,相信您一定要得懂。
先来整体看一下所有代码实现,一共也就10行:
Array.prototype.shuffle = function() { var input = this; for (var i = input.length-1; i >=0; i--) { var randomIndex = Math.floor(Math.random()*(i+1)); var itemAtIndex = input[randomIndex]; input[randomIndex] = input[i]; input[i] = itemAtIndex; } return input; } var tempArray = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ] tempArray.shuffle(); console.log(tempArray);
解析:
首先我们有一个已经排好序的数组:
Step1:
第一步需要做的就是,从数组末尾开始,选取最后一个元素。
在数组一共9个位置中,随机产生一个位置,该位置元素与最后一个元素进行交换。
Step2:
上一步中,我们已经把数组末尾元素进行随机置换。
接下来,对数组倒数第二个元素动手。在除去已经排好的最后一个元素位置以外的8个位置中,随机产生一个位置,该位置元素与倒数第二个元素进行交换。
Step3:
理解了前两部,接下来就是依次进行,如此简单。
以上方法,是基于Fisher–Yates shuffle洗牌算法。下面,我们就需要自己开动脑筋,完成一个乱序方案。
其实这并不难,关键在于如何生产真正的乱序。因为往往生成的并不是完全意义上的乱序,关于这一点,读者可以参考The Danger of Naïveté一文。
我们来看一下社区上刘哇勇的一系列进阶方案:
function shuffle (array) { var copy = [], n = array.length, i; while (n) { i = Math.floor(Math.random() * array.length); if (i in array) { copy.push(array[i]); delete array[i]; n--; } } return copy; }
关于这种方案,也给出了分析:
我们创建了一个copy数组,然后遍历目标数组,将其元素复制到copy数组里,同时将该元素从目标数组中删除,这样下次遍历的时候就可以跳过这个序号。而这一实现的问题正在于此,即使一个序号上的元素已经被处理过了,由于随机函数产生的数是随机的,所有这个被处理过的元素序号可能在之后的循环中不断出现,一是效率问题,另一个就是逻辑问题了,存在一种可能是永远运行不完。
改进的方案为:
function shuffle(array) { var copy = [], n = array.length, i; while (n) { i = Math.floor(Math.random() * n--); copy.push(array.splice(i, 1)[0]); } return copy; }
改进的做法就是处理完一个元素后,用Array的splice()方法将其从目标数组中移除,同时也更新了目标数组的长度。如此一来下次遍历的时候是从新的长度开始,不会重复处理的情况了。
当然这样的方案也有不足之处:比如,我们创建了一个copy数组进行返回,在内存上开辟了新的空间。
不过,这可以完全避免:
function shuffle(array) { var m = array.length, t, i; while (m) { i = Math.floor(Math.random() * m--); t = array[m]; array[m] = array[i]; array[i] = t; } return array; }
有趣的是,这样的实现已经完全等同于上文洗牌算法Fisher–Yates shuffle的方案了。
总结本文剖析了“数组乱序”这么一个简单,但是有趣的需求场景。
对这个场景的深入分析,让我们认识到JS和计算机算法中的一些玄妙。
文章简要提到了V8引擎对array.sort的处理、洗牌算法Fisher–Yates等内容。希望对读者有所启发。
Happy Coding!
PS: 作者Github仓库,欢迎通过代码各种形式交流。
最近看了一篇非常有趣的文章:关于JavaScript的数组随机排序,其作者为oldj前辈。文中指出我们用来“将一个数组随机排序”的经典写法所存在的问题,获益匪浅。
本文将以更加详尽的材料和更多样的code demo进行阐述。并尝试用“Fisher–Yates shuffle”洗牌算法进行终极解答。
多个熟悉的场景将一个数组进行乱序处理,是一个非常简单但是非常常用的需求。
比如,“猜你喜欢”、“点击换一批”、“中奖方案”等等,都可能应用到这样的处理。包括我自己在写代码的时候,也确实遇到过。
一般比较经典且流行的方案为:对对象数组采用array.sort()方法,并传入一个比较函数(comparison function),这个比较函数随机返回一个介于[-0.5, 0.5]之间的数值:
var numbers = [12,4,16,3]; numbers.sort(function() { return .5 - Math.random(); });
关于这么做的理论基础这里不再进行阐释。如果您不明白,可以了解一下JS中sort函数的使用方法。
有毒的array.sort方法正像oldj前辈文章指出的那样,其实使用这个方法乱序一个数组是有问题的。
为此,我写了一个脚本进行验证。并进行了可视化处理。强烈建议读者去Github围观一下,clone下来自己试验。
脚本中,我对
var letters = ["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J"];
letters这样一个数组使用array.sort方法进行了10000次乱序处理,并把乱序的每一次结果存储在countings当中。
结果在页面上进行输出:
var countings = [ {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0}, {A:0,B:0,C:0,D:0,E:0,F:0,G:0,H:0,I:0,J:0} ]; var letters=["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J"]; for (var i = 0; i < 10000; i++) { var r = ["A","B","C","D","E","F","G","H","I","J"].sort(function() { return .5 - Math.random(); }); for(var j = 0; j <= 9; j++) { countings[j][r[j]]++; } } for(var i = 0; i <= 9;i++) { for(var j = 0;j <= 9;j++) { document.getElementById("results").rows[i + 1].cells[j + 1].firstChild.data = countings[i][letters[j]]; } }
得到结果如图:
这个结果对数组中的每一项元素在乱序后的结果进行了统计。
如果点击“recalculate”按钮,可以进行多次10000次取样试验。
不管点击按钮几次,你都会发现整体乱序之后的结果绝对不是“完全随机”。
比如A元素大概率出现在数组的头部,J元素大概率出现在数组的尾部,所有元素大概率停留在自己初始位置。
由此可以先粗暴地得出结论:
使用array.sort方法进行乱序处理,绝对是有问题的。
但是为什么会有问题呢?这需要从array.sort方法排序底层说起。
在Chrome v8引擎源码中,可以清晰看到,
v8在处理sort方法时,使用了插入排序和快排两种方案。当目标数组长度小于10时,使用插入排序;反之,使用快排。
Chrome’s v8 uses a combination of InsertionSort and QuickSort. That is, if the array is less than 10 elements in length, it uses an InsertionSort.
其实不管用什么排序方法,大多数排序算法的时间复杂度介于O(n)到O(n2)之间,元素之间的比较次数通常情况下要远小于n(n-1)/2,也就意味着有一些元素之间根本就没机会相比较(也就没有了随机交换的可能),这些 sort 随机排序的算法自然也不能真正随机。
怎么理解上边这句话呢?其实我们想使用array.sort进行乱序,理想的方案或者说纯乱序的方案是数组中每两个元素都要进行比较,这个比较有50%的交换位置概率。这样一来,总共比较次数一定为n(n-1)。
而在sort排序算法中,大多数情况都不会满足这样的条件。因而当然不是完全随机的结果了。
顺便说一下,关于v8引擎的排序方案,源码使用JS实现的,非常利于前端程序员阅读。其中,对应不同的数组长度,使用了快排和插入排序不同方法。同时使用了大量的性能优化技巧,尤其是关于快排的pivot选择上十分有意思。感兴趣的读者不妨研究一下。
真正意义上的乱序要想实现真正意义上的乱序,其实不难。我们首先要规避不稳定的array.sort方法。
在计算机科学中,有一个专门的:洗牌算法Fisher–Yates shuffle。如果你对算法天生迟钝,也不要慌张。这里我一步一步来实现,相信您一定要得懂。
先来整体看一下所有代码实现,一共也就10行:
Array.prototype.shuffle = function() { var input = this; for (var i = input.length-1; i >=0; i--) { var randomIndex = Math.floor(Math.random()*(i+1)); var itemAtIndex = input[randomIndex]; input[randomIndex] = input[i]; input[i] = itemAtIndex; } return input; } var tempArray = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ] tempArray.shuffle(); console.log(tempArray);
解析:
首先我们有一个已经排好序的数组:
Step1:
第一步需要做的就是,从数组末尾开始,选取最后一个元素。
在数组一共9个位置中,随机产生一个位置,该位置元素与最后一个元素进行交换。
Step2:
上一步中,我们已经把数组末尾元素进行随机置换。
接下来,对数组倒数第二个元素动手。在除去已经排好的最后一个元素位置以外的8个位置中,随机产生一个位置,该位置元素与倒数第二个元素进行交换。
Step3:
理解了前两部,接下来就是依次进行,如此简单。
以上方法,是基于Fisher–Yates shuffle洗牌算法。下面,我们就需要自己开动脑筋,完成一个乱序方案。
其实这并不难,关键在于如何生产真正的乱序。因为往往生成的并不是完全意义上的乱序,关于这一点,读者可以参考The Danger of Naïveté一文。
我们来看一下社区上刘哇勇的一系列进阶方案:
function shuffle (array) { var copy = [], n = array.length, i; while (n) { i = Math.floor(Math.random() * array.length); if (i in array) { copy.push(array[i]); delete array[i]; n--; } } return copy; }
关于这种方案,也给出了分析:
我们创建了一个copy数组,然后遍历目标数组,将其元素复制到copy数组里,同时将该元素从目标数组中删除,这样下次遍历的时候就可以跳过这个序号。而这一实现的问题正在于此,即使一个序号上的元素已经被处理过了,由于随机函数产生的数是随机的,所有这个被处理过的元素序号可能在之后的循环中不断出现,一是效率问题,另一个就是逻辑问题了,存在一种可能是永远运行不完。
改进的方案为:
function shuffle(array) { var copy = [], n = array.length, i; while (n) { i = Math.floor(Math.random() * n--); copy.push(array.splice(i, 1)[0]); } return copy; }
改进的做法就是处理完一个元素后,用Array的splice()方法将其从目标数组中移除,同时也更新了目标数组的长度。如此一来下次遍历的时候是从新的长度开始,不会重复处理的情况了。
当然这样的方案也有不足之处:比如,我们创建了一个copy数组进行返回,在内存上开辟了新的空间。
不过,这可以完全避免:
function shuffle(array) { var m = array.length, t, i; while (m) { i = Math.floor(Math.random() * m--); t = array[m]; array[m] = array[i]; array[i] = t; } return array; }
有趣的是,这样的实现已经完全等同于上文洗牌算法Fisher–Yates shuffle的方案了。
总结本文剖析了“数组乱序”这么一个简单,但是有趣的需求场景。
对这个场景的深入分析,让我们认识到JS和计算机算法中的一些玄妙。
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摘要:比如元素大概率出现在数组的头部,元素大概率出现在数组的尾部,所有元素大概率停留在自己初始位置。当目标数组长度小于时,使用插入排序反之,使用快排。而在排序算法中,大多数情况都不会满足这样的条件。 最近看了一篇非常有趣的文章:关于JavaScript的数组随机排序,其作者为oldj前辈。文中指出我们用来将一个数组随机排序的经典写法所存在的问题,获益匪浅。 本文将以更加详尽的材料和更多样的c...
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