三种公平洗牌算法

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​斗地主相信大家都玩过

每次输了之后都要仔细认真的洗牌

确保自己下一局拿到的牌是公平的

对牌局来说，洗牌洗的越乱越随机

那么对每个参与游戏的人来说越公平

小编在编程过程中

经常会遇到这样的操作

给定以下一串数组

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怎么得到1-7的乱序全排列呢

起初，我的想法是

任意交换两个元素的位置

循环N次……使劲打乱顺序

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这样做每个元素被选中的概率似乎一样

但是这个循环次数N要该怎么取值合理呢

当序列长度过长时，时间复杂度也会爆炸

那么

电脑中的洗牌算法是怎样实现

又是怎么保证公平的呢

接下来就介绍三种简单常用

而且保证公平的洗牌算法

1.Fisher_Yates_Shuffle算法

简单来说就是“取出法”

将序列中的元素随机取出

原序列中的该元素被剔除

被取出的元素按顺序排列

依次生成新的序列

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代码非常简单

void Fisher_Yates_Shuffle()
{
      vectornumy_of_Fisher;
      int counter=num;
      for(int i=0;i

2.Knuth_Durstenfeld_Shuffle算法

“倒序交换法”

跟我之前的想法有些类似

所谓倒序就是从最后一个位点开始

随机生成除最后一位的位点

交换最后一个位点和生成位点的元素

接着固定最后一位不变

随机生成倒数第二位之前的位点

交换倒数第二位点和生成位点元素

直到遍历完所有元素

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代码：

void Knuth_Durstenfeld_Shuffle()
{
    int counter=num;
    for(int i=num;i>0;--i)
    {
       int N=rand()%i;
       swap(numy[N],numy[i-1]);
    }
    for(int i=0;i

3.Inside_Out_Algorithm

“内部交换法”

与第二种方法遍历顺序相反

该方法正序遍历元素

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代码：

void Inside_Out_Algorithm()
{
    vector numy_of_Inside;
    numy_of_Inside.assign(numy.size(),0);
    copy(numy.begin(),numy.end(),numy_of_Inside.begin());
    int k;
    for(int i=0;i

其实对比完这三种算法之后

发现原理都大同小异

甚至觉得

都没我设计的XJB操作来的简单直接

简单归简单，一用就完蛋

完整代码请移步后台留言

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