shuffle过程

Shuffle过程

Shuffle（随机重排）是计算机科学中用于将序列元素随机重新排列的过程。其核心目标是保证每个元素出现在任一位置的概率均等，即对于长度为n的序列，每个元素最终位于第i个位置的概率为\\frac{1}{n}。

Shuffle的本质基于磁盘划分来解决分布式大数据量的**全局分组、全局排序、重新分区【增大】**的问题。

经典算法：费雪耶茨洗牌（Fisher-Yates Shuffle）

该算法通过逐步交换元素实现高效随机化：

1. 从最后一个元素开始向前遍历
2. 对当前元素i（从n-1到0），随机选择索引j（0 \\leq j \\leq i）
3. 交换位置i与j的元素

数学表达： $$ P(\text{元素移至位置}k) = \prod_{m=k}^{n-1} \frac{m}{m+1} \times \frac{1}{k} = \frac{1}{n} $$

import random

def fisher_yates_shuffle(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n-1, 0, -1):
        j = random.randint(0, i)
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    return arr

特性：

• 时间复杂度：O(n)
• 空间复杂度：O(1)
• 无偏性：每个排列出现的概率均为\\frac{1}{n!}

应用场景

1. 机器学习数据集随机化
2. 卡牌游戏发牌
3. 随机实验分组
4. 密码学中的随机序列生成

注意：实际实现需使用密码学安全的随机数生成器（如CSPRNG）以保证不可预测性。