对这个问题的研究始于一次在群里看到朋友发的洗牌面试题。当时也不知道具体的解法如何,于是随口回了一句:每次从剩下的数字中随机一个。过后找相关资料了解了下,洗牌算法大致有3种,按发明时间先后顺序如下:
一、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。算法英文描述如下:
python实现代码如下:
#Fisher–Yates Shuffle ''' 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。 ''' import random def shuffle(lis): result = [] while lis: p = random.randrange(0, len(lis)) result.append(lis[p]) lis.pop(p) return result r = shuffle([1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 10]) print(r)
二、Knuth-Durstenfeld Shuffle
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)。算法伪代码如下:
以下两种实现方式的差异仅仅在于遍历的方向而已。下面用python实现前一个:
#Knuth-Durstenfeld Shuffle def shuffle(lis): for i in range(len(lis) - 1, 0, -1): p = random.randrange(0, i + 1) lis[i], lis[p] = lis[p], lis[i] return lis r = shuffle([1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 10]) print(r)
三、Inside-Out Algorithm
Knuth-Durstenfeld Shuffle 是一个in-place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。Inside-Out 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。伪代码如下:
python代码实现如下:
#Inside-Out Algorithm def shuffle(lis): result = lis[:] for i in range(1, len(lis)): j = random.randrange(0, i) result[i] = result[j] result[j] = lis[i] return result r = shuffle([1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 10]) print(r)
四、后话
前面用python实现了三种洗牌算法,其实python random模块也有个shuffle方法,用法如下:
其内部实现正是使用Knuth-Durstenfeld Shuffle算法,不信您看代码:-):
参考:
http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher-Yates_shuffle
from: http://www.cnblogs.com/tudas/p/3-shuffle-algorithm.html