JavaScript专题之乱序

JavaScript 专题系列第十九篇,讲解数组乱序,重点探究 Math.random() 为什么不能真正的乱序?

乱序

乱序的意思就是将数组打乱。

嗯,没有了,直接看代码吧。

Math.random

一个经常会遇见的写法是使用 Math.random():

var values = [1, 2, 3, 4, 5];

values.sort(function(){
    return Math.random() - 0.5;
});

console.log(values)

Math.random() - 0.5 随机得到一个正数、负数或是 0,如果是正数则降序排列,如果是负数则升序排列,如果是 0 就不变,然后不断的升序或者降序,最终得到一个乱序的数组。

看似很美好的一个方案,实际上,效果却不尽如人意。不信我们写个 demo 测试一下:

var times = [0, 0, 0, 0, 0];

for (var i = 0; i < 100000; i++) {
    
    let arr = [1, 2, 3, 4, 5];
    
    arr.sort(() => Math.random() - 0.5);
    
    times[arr[4]-1]++;

}

console.log(times)

测试原理是:将 [1, 2, 3, 4, 5] 乱序 10 万次,计算乱序后的数组的最后一个元素是 1、2、3、4、5 的次数分别是多少。

一次随机的结果为:

[30636, 30906, 20456, 11743, 6259]

该结果表示 10 万次中,数组乱序后的最后一个元素是 1 的情况共有 30636 次,是 2 的情况共有 30906 次,其他依此类推。

我们会发现,最后一个元素为 5 的次数远远低于为 1 的次数,所以这个方案是有问题的。

可是我明明感觉这个方法还不错呐?初见时还有点惊艳的感觉,为什么会有问题呢?

是的!我很好奇!

插入排序

如果要追究这个问题所在,就必须了解 sort 函数的原理,然而 ECMAScript 只规定了效果,没有规定实现的方式,所以不同浏览器实现的方式还不一样。

为了解决这个问题,我们以 v8 为例,v8 在处理 sort 方法时,当目标数组长度小于 10 时,使用插入排序;反之,使用快速排序和插入排序的混合排序。

所以我们来看看 v8 的源码,因为是用 JavaScript 写的,大家也是可以看懂的。

源码地址:https://github.com/v8/v8/blob/master/src/js/array.js

为了简化篇幅,我们对 [1, 2, 3] 这个数组进行分析,数组长度为 3,此时采用的是插入排序。

插入排序的源码是:

function InsertionSort(a, from, to) {
    for (var i = from + 1; i < to; i++) {
        var element = a[i];
        for (var j = i - 1; j >= from; j--) {
            var tmp = a[j];
            var order = comparefn(tmp, element);
            if (order > 0) {
                a[j + 1] = tmp;
            } else {
                break;
            }
        }
        a[j + 1] = element;
    }
};

其原理在于将第一个元素视为有序序列,遍历数组,将之后的元素依次插入这个构建的有序序列中。

我们来个简单的示意图:

JavaScript专题之乱序_第1张图片

具体分析

明白了插入排序的原理,我们来具体分析下 [1, 2, 3] 这个数组乱序的结果。

演示代码为:

var values = [1, 2, 3];

values.sort(function(){
    return Math.random() - 0.5;
});

注意此时 sort 函数底层是使用插入排序实现,InsertionSort 函数的 from 的值为 0,to 的值为 3。

我们开始逐步分析乱序的过程:

因为插入排序视第一个元素为有序的,所以数组的外层循环从 i = 1 开始,a[i] 值为 2,此时内层循环遍历,比较 compare(1, 2),因为 Math.random() - 0.5 的结果有 50% 的概率小于 0 ,有 50% 的概率大于 0,所以有 50% 的概率数组变成 [2, 1, 3],50% 的结果不变,数组依然为 [1, 2, 3]。

假设依然是 [1, 2, 3],我们再进行一次分析,接着遍历,i = 2,a[i] 的值为 3,此时内层循环遍历,比较 compare(2, 3)

有 50% 的概率数组不变,依然是 [1, 2, 3],然后遍历结束。

有 50% 的概率变成 [1, 3, 2],因为还没有找到 3 正确的位置,所以还会进行遍历,所以在这 50% 的概率中又会进行一次比较,compare(1, 3),有 50% 的概率不变,数组为 [1, 3, 2],此时遍历结束,有 50% 的概率发生变化,数组变成 [3, 1, 2]。

综上,在 [1, 2, 3] 中,有 50% 的概率会变成 [1, 2, 3],有 25% 的概率会变成 [1, 3, 2],有 25% 的概率会变成 [3, 1, 2]。

另外一种情况 [2, 1, 3] 与之分析类似,我们将最终的结果汇总成一个表格:

数组 i = 1 i = 2 总计
[1, 2, 3] 50% [1, 2, 3] 50% [1, 2, 3] 25% [1, 2, 3]
25% [1, 3, 2] 12.5% [1, 3, 2]
25% [3, 1, 2] 12.5% [3, 1, 2]
50% [2, 1, 3] 50% [2, 1, 3] 25% [2, 1, 3]
25% [2, 3, 1] 12.5% [2, 3, 1]
25% [3, 2, 1] 12.5% [3, 2, 1]

为了验证这个推算是否准确,我们写个 demo 测试一下:

var times = 100000;
var res = {};

for (var i = 0; i < times; i++) {
    
    var arr = [1, 2, 3];
    arr.sort(() => Math.random() - 0.5);
    
    var key = JSON.stringify(arr);
    res[key] ? res[key]++ :  res[key] = 1;
}

// 为了方便展示,转换成百分比
for (var key in res) {
    res[key] = res[key] / times * 100 + '%'
}

console.log(res)

这是一次随机的结果:

Math random 效果演示

我们会发现,乱序后,3 还在原位置(即 [1, 2, 3] 和 [2, 1, 3]) 的概率有 50% 呢。

所以根本原因在于什么呢?其实就在于在插入排序的算法中,当待排序元素跟有序元素进行比较时,一旦确定了位置,就不会再跟位置前面的有序元素进行比较,所以就乱序的不彻底。

那么如何实现真正的乱序呢?而这就要提到经典的 Fisher–Yates 算法。

Fisher–Yates

为什么叫 Fisher–Yates 呢? 因为这个算法是由 Ronald Fisher 和 Frank Yates 首次提出的。

话不多说,我们直接看 JavaScript 的实现:

function shuffle(a) {
    var j, x, i;
    for (i = a.length; i; i--) {
        j = Math.floor(Math.random() * i);
        x = a[i - 1];
        a[i - 1] = a[j];
        a[j] = x;
    }
    return a;
}

原理很简单,就是遍历数组元素,然后将当前元素与以后随机位置的元素进行交换,从代码中也可以看出,这样乱序的就会更加彻底。

如果利用 ES6,代码还可以简化成:

function shuffle(a) {
    for (let i = a.length; i; i--) {
        let j = Math.floor(Math.random() * i);
        [a[i - 1], a[j]] = [a[j], a[i - 1]];
    }
    return a;
}

还是再写个 demo 测试一下吧:

var times = 100000;
var res = {};

for (var i = 0; i < times; i++) {
    var arr = shuffle([1, 2, 3]);

    var key = JSON.stringify(arr);
    res[key] ? res[key]++ :  res[key] = 1;
}

// 为了方便展示,转换成百分比
for (var key in res) {
    res[key] = res[key] / times * 100 + '%'
}

console.log(res)

这是一次随机的结果:

Fisher–Yates 效果演示

真正的实现了乱序的效果!

专题系列

JavaScript专题系列目录地址:https://github.com/mqyqingfeng/Blog。

JavaScript专题系列预计写二十篇左右,主要研究日常开发中一些功能点的实现,比如防抖、节流、去重、类型判断、拷贝、最值、扁平、柯里、递归、乱序、排序等,特点是研(chao)究(xi) underscore 和 jQuery 的实现方式。

如果有错误或者不严谨的地方,请务必给予指正,十分感谢。如果喜欢或者有所启发,欢迎 star,对作者也是一种鼓励。

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