シャッフルに JavaScript の Array.sort() を使用するのは本当に良いアイデアなのでしょうか?

JavaScript でのシャッフルに Array.sort() を使用する際の欠陥

JavaScript の組み込み Array に依存することが適切かどうかという疑問が生じます配列をシャッフルするための .sort() メソッド。最初の印象にもかかわらず、このアプローチには、その正しさに疑問を投げかける本質的な欠陥があります。

ソート アルゴリズムと不均等分布

Array.sort() は、次の条件に応じて異なるソート アルゴリズムを使用します。実装。これらのアルゴリズムでは、シャッフルされた要素が不均一に分散される可能性があります。 Mergesort などの一部のアルゴリズムは均等に分散しますが、Quicksort や Heapsort などのアルゴリズムでは均等なマッピングが保証されていません。これにより、場合によっては不均一なシャッフルや無限ループが発生する可能性があります。

有限確率分布

Array.sort() メソッドは Math.random() を使用します。比較結果を生成するために、擬似ランダム値の有限セットを提供します。これにより、特に配列のサイズが乱数精度の上限に近づいた場合、確率分布が歪む可能性があります。

Array.sort() の代替手段

Array.sort() に依存する代わりに、配列をシャッフルするためのより堅牢で信頼性の高い方法は、Fisher-Yates アルゴリズムです。これは O(n) の時間計算量を提供し、シャッフルされた要素の均等な分散を保証します。その実装は次のとおりです。

function shuffle(array) {
    var tmp, current, top = array.length;

    if(top) while(--top) {
        current = Math.floor(Math.random() * (top + 1));
        tmp = array[current];
        array[current] = array[top];
        array[top] = tmp;
    }

    return array;
}

結論

Array.sort() は場合によってはシャッフルに便利な選択肢のように見えるかもしれませんが、固有の制限があります。望ましい結果に影響を与えます。信頼性と一貫性のあるシャッフルを実現するには、均等な分散を提供し、Array.sort() に関連する潜在的な落とし穴を回避する、Fisher-Yates のような代替アルゴリズムを採用することをお勧めします。

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