摘要:源碼地址為了簡化篇幅,我們對這個數組進行分析,數組長度為,此時采用的是插入排序。插入排序的源碼是其原理在于將第一個元素視為有序序列,遍歷數組,將之后的元素依次插入這個構建的有序序列中。
亂序JavaScript 專題系列第十九篇,講解數組亂序,重點探究 Math.random() 為什么不能真正的亂序?
亂序的意思就是將數組打亂。
嗯,沒有了,直接看代碼吧。
Math.random一個經常會遇見的寫法是使用 Math.random():
var values = [1, 2, 3, 4, 5]; values.sort(function(){ return Math.random() - 0.5; }); console.log(values)
Math.random() - 0.5 隨機得到一個正數、負數或是 0,如果是正數則降序排列,如果是負數則升序排列,如果是 0 就不變,然后不斷的升序或者降序,最終得到一個亂序的數組。
看似很美好的一個方案,實際上,效果卻不盡如人意。不信我們寫個 demo 測試一下:
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)
測試原理是:將 [1, 2, 3, 4, 5] 亂序 10 萬次,計算亂序后的數組的最后一個元素是 1、2、3、4、5 的次數分別是多少。
一次隨機的結果為:
[30636, 30906, 20456, 11743, 6259]
該結果表示 10 萬次中,數組亂序后的最后一個元素是 1 的情況共有 30636 次,是 2 的情況共有 30906 次,其他依此類推。
我們會發現,最后一個元素為 5 的次數遠遠低于為 1 的次數,所以這個方案是有問題的。
可是我明明感覺這個方法還不錯吶?初見時還有點驚艷的感覺,為什么會有問題呢?
是的!我很好奇!
插入排序如果要追究這個問題所在,就必須了解 sort 函數的原理,然而 ECMAScript 只規定了效果,沒有規定實現的方式,所以不同瀏覽器實現的方式還不一樣。
為了解決這個問題,我們以 v8 為例,v8 在處理 sort 方法時,當目標數組長度小于 10 時,使用插入排序;反之,使用快速排序和插入排序的混合排序。
所以我們來看看 v8 的源碼,因為是用 JavaScript 寫的,大家也是可以看懂的。
源碼地址:https://github.com/v8/v8/blob/master/src/js/array.js
為了簡化篇幅,我們對 [1, 2, 3] 這個數組進行分析,數組長度為 3,此時采用的是插入排序。
插入排序的源碼是:
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; } };
其原理在于將第一個元素視為有序序列,遍歷數組,將之后的元素依次插入這個構建的有序序列中。
我們來個簡單的示意圖:
具體分析明白了插入排序的原理,我們來具體分析下 [1, 2, 3] 這個數組亂序的結果。
演示代碼為:
var values = [1, 2, 3]; values.sort(function(){ return Math.random() - 0.5; });
注意此時 sort 函數底層是使用插入排序實現,InsertionSort 函數的 from 的值為 0,to 的值為 3。
我們開始逐步分析亂序的過程:
因為插入排序視第一個元素為有序的,所以數組的外層循環從 i = 1 開始,a[i] 值為 2,此時內層循環遍歷,比較 compare(1, 2),因為 Math.random() - 0.5 的結果有 50% 的概率小于 0 ,有 50% 的概率大于 0,所以有 50% 的概率數組變成 [2, 1, 3],50% 的結果不變,數組依然為 [1, 2, 3]。
假設依然是 [1, 2, 3],我們再進行一次分析,接著遍歷,i = 2,a[i] 的值為 3,此時內層循環遍歷,比較 compare(2, 3):
有 50% 的概率數組不變,依然是 [1, 2, 3],然后遍歷結束。
有 50% 的概率變成 [1, 3, 2],因為還沒有找到 3 正確的位置,所以還會進行遍歷,所以在這 50% 的概率中又會進行一次比較,compare(1, 3),有 50% 的概率不變,數組為 [1, 3, 2],此時遍歷結束,有 50% 的概率發生變化,數組變成 [3, 1, 2]。
綜上,在 [1, 2, 3] 中,有 50% 的概率會變成 [1, 2, 3],有 25% 的概率會變成 [1, 3, 2],有 25% 的概率會變成 [3, 1, 2]。
另外一種情況 [2, 1, 3] 與之分析類似,我們將最終的結果匯總成一個表格:
數組 | i = 1 | i = 2 | 總計 |
---|---|---|---|
[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] |
為了驗證這個推算是否準確,我們寫個 demo 測試一下:
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; } // 為了方便展示,轉換成百分比 for (var key in res) { res[key] = res[key] / times * 100 + "%" } console.log(res)
這是一次隨機的結果:
我們會發現,亂序后,3 還在原位置(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?其實就在于在插入排序的算法中,當待排序元素跟有序元素進行比較時,一旦確定了位置,就不會再跟位置前面的有序元素進行比較,所以就亂序的不徹底。
那么如何實現真正的亂序呢?而這就要提到經典的 Fisher–Yates 算法。
Fisher–Yates為什么叫 Fisher–Yates 呢? 因為這個算法是由 Ronald Fisher 和 Frank Yates 首次提出的。
話不多說,我們直接看 JavaScript 的實現:
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; }
原理很簡單,就是遍歷數組元素,然后將當前元素與以后隨機位置的元素進行交換,從代碼中也可以看出,這樣亂序的就會更加徹底。
如果利用 ES6,代碼還可以簡化成:
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; }
還是再寫個 demo 測試一下吧:
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; } // 為了方便展示,轉換成百分比 for (var key in res) { res[key] = res[key] / times * 100 + "%" } console.log(res)
這是一次隨機的結果:
真正的實現了亂序的效果!
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JavaScript專題系列預計寫二十篇左右,主要研究日常開發中一些功能點的實現,比如防抖、節流、去重、類型判斷、拷貝、最值、扁平、柯里、遞歸、亂序、排序等,特點是研(chao)究(xi) underscore 和 jQuery 的實現方式。
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