1 .问题描述洗牌算法是一个常见的随机问题，它可以抽象为m以内所有自然数的随机序列。
常见问题解答说明：
1 .将自然数1 ~ 100随机插入尺寸为100的排列中，无重复要素
2 .洗牌2. 1 ~ 52张扑克牌
什么是好的洗牌算法：
洗牌后，如果能够确保每个数出现在所有位置的概率相等，则该算法在满足要求的前提下尽量降低时间和空间复杂度。
2 .算法实现第一个算法：
随机抽取一张卡，检查是否抽取了这张卡，如果抽取了，重新抽取，重复这个知道找到了没有抽取的卡的过程，知道所有的卡都被抽取了。
该算法适用于大脑的直观思维。 该算法有两种形式。
1 .每次随机抽取后，取出抽取的卡片，此时剩下的卡片为(N-1 )。 该算法避免了重复抽取，但每次抽取一张卡后，都有删除操作，需要从原始数组中删除随机选择的卡() (可通过Hashtable实现)。
2 .每次随机抽取后，标记符合抽取要求的卡片，但不删除； 与1相比，省略了删除操作，但外部存储标志可能会增加空间，从而每次都可以提取以前抽的卡
这种方法时间/空间复杂度差。
第二种算法：
每次随机取出两张卡进行更换，更换一定次数后结束：
voidshuffle(int*Array，int len ) { const int suff_time=len； for(intidx=0； i suff_time； I ) intI=rand(%Len； intj=rand(%len； int temp=array[i]； array[i]=array[j]； array[j]=temp； }
这是常见的洗牌算法，但是如何确定合适的更换次数？
假设更换m这个的话，某个卡永远不会被更换的概率是(n-2 )/n )-2 )/n，) (n-2 )/n=(n-2 )/n ) ^m； 期待该概率比触摸的值小，求出m的解。假设概率小于1/1000，则相对于n=52，m约为176，实际上远远大于数组的长度。
第三个算法：
FisherYates shuffle算法
该算法每次随机选择一个数，并与数组中的最后(或第一个)元素进行交换。 如果随机选择的是最后/第一个元素，则表示没有进行交换)。 然后缩小选定数组的范围，删除最后一个元素，也就是以前随机提取的数量。 重复上述步骤，直到剩下的数组大小为1，即只有一个元素。
voidshuffle(int*Array，int len ) int len； int j=0； int temp==0； if(I==0) {返回； (while(-I ) { j=rand ) % ) I1 )； temp=array[i]； array[i]=array[j]； array[j]=temp； }
该算法的数学证明见具体论文或博文；
该算法的复杂度为o(n )，各元素的随机概率相等。