随机洗牌算法之Knuth-Durstenfeld Shuffle

问题

设计一个公平的洗牌算法

问题分解

• 首先，必然明确这是一个随机算法

• 其次，要考虑公平

问题剖析

关于随机

看到随机我们大多数时候想起来的是，把所有的数都放到一个数组里，每次取两个数进行交换，随机 n 次。

那么此时又一个新的问题出现了，n 要取值为多少？如果数组中有 1000 个元素，随机 1000 次，还是 1000000 次？

显然 n 不应该取一个固定的值。而我们通常自然而然会将 n 与数组元素大小相关起来，比如将 n 取为数组大小。那么我们现在再来思考第二个问题，这么做公平吗？

关于公平

细化问题

对于这个问题，显然公平是最重要的。如何定义这个公平是我们要先思考的问题。

在概率学上这并不是一个难的问题，一副牌有 n 个元素，那么最终洗牌能得到的结果排列应一共有 n!个，很显然，公平的洗牌算法应该做到可以等概率地获取到这 n!个结果中的任意一个。

解决实现

暴力方式

在定义完公平后，最简单的实现就是暴力算法了：生成所有的 n!个排列结果，然后随机取出一个作为结果。

这么做绝对是公平的，但是也有个显而易见的问题————算法的复杂度相当高，为 O(n!)。n 个元素一共有 n!种排列，我们要求出所有的排列至少需要 n！的时间。我们都知道指数爆炸，n!在 n>=4 开始，就能以极快的速度超越 2n，毕竟 n!是 n 个数字相乘，除了 1 以外所有的数字都是大于等于 2 的。所以我们在此可以看出虽然暴力算法公平，但其时间复杂度过高。

换位思考

对于公平我们同样可以转变一下思维，对于最后的排列结果，每一个元素都可以等概率的出现在任何一个位置。这个思想逻辑上要更为简单，我们使用一个循环就可以解决：

for (int i=n-1;i>=0;i--){	
    swap(arr[i],arr[rand()%(i+1)])	
}

这个算法已经可以保证每一个位置都能等概率地放置每个元素。从后向前，每次随机[0…i]之间的元素，然后将其与 arr[i]交换。rand()%(i+1)是为了使元素索引保持在 0~i 之间。这就是著名的 Knuth-Durstenfeld Shuffle 随机洗牌算法。

算法原理

接下来我们来证明一下为什么该算法能保证随机的公平性。以下过程将让你感觉到简单到泪流。

我们使用 5 个数字进行模拟说明：

我们从最后一位 5 开始，

3 出现在最后一个位置的概率显然是1/5，任意一个数出现在最后一位的概率都是1/5的

那么最后一位到此为止，我们接下来要管的是前 4 位。

假设出现在倒数第二个位置的是 5，则 5 和 4 进行交换，计算方式中，5 逃出了第一轮的筛选，第一轮有 5 个元素，概率是4/5，但没逃过第二轮的筛选，第二轮有 4 个元素，被选中的概率是1/4。故 5 出现在倒数第二个位置的概率是1/5，如图：

后续的计算过程和原理同下图：

本期文章就到这里啦，祝大家清凉一夏