洗牌算法是我们常见的随机问题，在玩游戏、随机排序时经常会碰到，本质是让一个数组内的元素随机排列，即数组乱序。

Fisher–Yates Shuffle

关于数组乱序，正确的解法应该是 Fisher–Yates Shuffle，复杂度 O(n)。

其实它的思想非常的简单，遍历数组元素，将其与之前的任意元素交换。因为遍历有从前向后和从后往前两种方式，所以该算法大致也有两个版本的实现。

从后往前的版本：

function shuffle(array) {
  var _array = array.concat();

  for (var i = _array.length; i--; ) {
    var j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
    var temp = _array[i];
    _array[i] = _array[j];
    _array[j] = temp;
  }
  
  return _array;
}

underscore 中采用从前往后遍历元素的方式，实现如下：

// Shuffle a collection, using the modern version of the
// [Fisher-Yates shuffle](http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher–Yates_shuffle).
_.shuffle = function(obj) {
  var set = isArrayLike(obj) ? obj : _.values(obj);
  var length = set.length;
  var shuffled = Array(length);
  for (var index = 0, rand; index < length; index++) {
    rand = _.random(0, index);
    if (rand !== index) shuffled[index] = shuffled[rand];
    shuffled[rand] = set[index];
  }
  return shuffled;
};

将其解耦分离出来，如下：

function shuffle(a) {
  var length = a.length;
  var shuffled = Array(length);

  for (var index = 0, rand; index < length; index++) {
    rand = ~~(Math.random() * (index + 1));
    if (rand !== index) 
      shuffled[index] = shuffled[rand];
    shuffled[rand] = a[index];
  }

  return shuffled;
}

跟前面一样，做了下数据图表，猛戳 http://hanzichi.github.io/test-case/shuffle/Fisher-Yates/。

关于证明，引用自月影老师的文章：

随机性的数学归纳法证明

对 n 个数进行随机：

首先我们考虑 n = 2 的情况，根据算法，显然有 1/2 的概率两个数交换，有 1/2 的概率两个数不交换，因此对 n = 2 的情况，元素出现在每个位置的概率都是 1/2，满足随机性要求。
假设有 i 个数， i >= 2 时，算法随机性符合要求，即每个数出现在 i 个位置上每个位置的概率都是 1/i。
对于 i + 1 个数，按照我们的算法，在第一次循环时，每个数都有 1/(i+1) 的概率被交换到最末尾，所以每个元素出现在最末一位的概率都是 1/(i+1) 。而每个数也都有 i/(i+1) 的概率不被交换到最末尾，如果不被交换，从第二次循环开始还原成 i 个数随机，根据 2. 的假设，它们出现在 i 个位置的概率是 1/i。因此每个数出现在前 i 位任意一位的概率是 (i/(i+1)) * (1/i) = 1/(i+1)，也是 1/(i+1)。
综合 1. 2. 3. 得出，对于任意 n >= 2，经过这个算法，每个元素出现在 n 个位置任意一个位置的概率都是 1/n。