全体起立！给我讲讲洗牌算法和它的应用场景吧！
The following article is from 程序猿石头 Author 码农唐磊
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有一次参加面试，面试官问我：“会玩牌吧？”
内心：“咋滴，这是要玩德州扑克（或者炸金花），赢了他就能通过面试么？”
结果……
没想到面试官的下一句话：“给我讲讲洗牌算法以及它的应用场景吧！”
背景
本文产生背景是看到了 一枝花算不算浪漫 同学的这篇 Eureka注册中心集群如何实现客户端请求负载及故障转移？文章想到的。其实本人觉得那篇文中提到的负责均衡的重点就是本文要说的洗牌算法。
好了，回到题目上来。
这确实也是一道面试题，我曾经多次面试中都有遇到这个题目或者这个题目的变种。
你不妨花 1 秒，想想？
什么是洗牌算法
从名字上来看，就是给你一副牌让你洗呗，用怎样的方法才能洗得均匀呢？请大佬表演一下。
其实洗牌算法就是一种随机算法，你在斗地主的时候，随机把牌的顺序打乱就行。一个足够好的洗牌算法最终结果应该是可以让牌的顺序足够随机。好像有点绕~
这么来说吧，一副牌大家斗地主的话用 54 张（不考虑你们打配配牌的情形哈），那么这 54 张牌的顺序的话，按照排列组合算法，应该是有 54! 这么多种，然后你的洗牌算法就是从这 54! 种排列中，随机选 1 种。
无聊的石头算了一下，54 的阶乘有多大呢？大概就是这么大一长串数字，2308436973392413804720927448683027581083278564571807941132288000000000000L，准确答案看下图：
我们还是以 4 张牌作为例子吧。
4 张牌，JQKA，所有的排列有 4!=4*3*2*1=24 种，分别如下：
('J', 'Q', 'K', 'A')
('J', 'Q', 'A', 'K')
('J', 'K', 'Q', 'A')
('J', 'K', 'A', 'Q')
('J', 'A', 'Q', 'K')
('J', 'A', 'K', 'Q')
('Q', 'J', 'K', 'A')
('Q', 'J', 'A', 'K')
('Q', 'K', 'J', 'A')
('Q', 'K', 'A', 'J')
('Q', 'A', 'J', 'K')
('Q', 'A', 'K', 'J')
('K', 'J', 'Q', 'A')
('K', 'J', 'A', 'Q')
('K', 'Q', 'J', 'A')
('K', 'Q', 'A', 'J')
('K', 'A', 'J', 'Q')
('K', 'A', 'Q', 'J')
('A', 'J', 'Q', 'K')
('A', 'J', 'K', 'Q')
('A', 'Q', 'J', 'K')
('A', 'Q', 'K', 'J')
('A', 'K', 'J', 'Q')
('A', 'K', 'Q', 'J')
那么，一个均匀的洗牌算法，就是每次洗牌完后，获得上面每种顺序的概率是相等的，都等于1/24。感觉已经出来了一种算法了，那就是先像前文所述把所有的排列情况都枚举出来，分别标上号 1-24 号，然后从 24 中随机取一个数字（先不考虑如何能做到随机取了，这个话题好像也没那么容易），获取其中这个数字对应的号的排列。
这个算法复杂度是多少？假设为 N 张牌的话，应该就是 1/N!（注意是阶乘，这里可不是感叹号），显然复杂度太高了。
有没有更好的方法呢？答案当然是肯定的。
经典的洗牌算法
洗牌算法实际上是一个很经典的算法，在经典书籍《算法导论》里面很靠前的部分就有讲解和分析。
我们把这个洗牌过程用更加“程序员”的语言描述一下，就是假设有一个 n 个元素的数组 Array[n]，通过某种方式，随机产生一个另外一个序列Array'[n]让数组的每个元素 Array[i] 在数组中的每个位置出现的概率都是1/n。
其实方法可以这样，依次从 Array 中随机选择 1 个，依次放到 Array' 中即可。证明一下：
Array[0]，在新数组的第 0 个位置处的概率为：1/n，因为随机选，只能是1/n的概率能选中；Array[1]，在新数组的第 1 个位置处的概率为：1/n，因为 第一次没选中Array[1]的概率为n-1/n，再结合第二次（只剩下n-1个了，所以分母为n-1）选中的概率为：1/n-1，因此概率为： 。依此类推，可以证明前述问题。
其实，我们也可以不用另外找个数组来存结果，Array'也可以理解为还是前面的这个 Array，只不过里面元素的顺序变化了。
这其实可以理解为一个 “排序”（其实是乱序） 过程，算法如下：
void shuffle(List list) {
int n = list.size();
for (int i = 0; i < n; i++) {
int j = random(i, n); // 随机产生 [i, n) 中的一个数，每个概率一致
// list 中第 i 个元素和 第 j 个元素互换位置
swap(list[i], list[j]);
}
}
接下来是如何证明呢？不能你说随机就随机吧，你说等概率就等概率吧。下面还是跟着石头哥一起来看看如何证明吧（这也是面试中的考察点）。
我们假设经过排序后，某个元素 Array[x] 恰好排在位置 x 处的概率为 ， 则该元素恰好排在第 x 处的概率是前 x-1 次时都没有被随机到，并且第 x 次时，恰好 random(x, n) = x了。
还是在循环中列举几项，更好理解一些（写完，才发现跟前面的解释差不多）：
i = 0,random(0, n)没有返回 x，共n个数，肯定返回了其他n-1个中的一个，因此概率为i = 1,ramdom(1, n)没有返回 x，共n - 1个数，肯定返回了其他n-2个中的一个，即该为依此类推…… i = x-1,random(x-1, n)没有返回 x，共n - (x-1)个数，肯定返回了其他n-(x-1)-1个中的一个，即为i = x，random(x, n)恰好返回了 x，共n-x个数，概率为
因此，到这算是简单证明了任何元素出现在任何位置的概率是相等的。
注意说明一下，这是理论上的值，概率类的问题在量不大的情况下很有可能有随机性的。就像翻硬币，正反面理论上的值都是一半一半的，但你不能说一定是正反面按照次序轮着来。
看看 JDK 中的实现
我们还是来看看 JDK 中的实现。JDK 中 Collections 中有如下的实现方法 shuffle：
public static void shuffle(List<?> list, Random rnd) {
int size = list.size();
// 石头备注：本机特定版本中的常量 SHUFFLE_THRESHOLD=5
if (size < SHUFFLE_THRESHOLD || list instanceof RandomAccess) {
for (int i=size; i>1; i--)
swap(list, i-1, rnd.nextInt(i));
} else {
Object arr[] = list.toArray();
// Shuffle array
for (int i=size; i>1; i--)
swap(arr, i-1, rnd.nextInt(i));
ListIterator it = list.listIterator();
for (int i=0; i<arr.length; i++) {
it.next();
it.set(arr[i]);
}
}
}
基本上能看懂大概，不过是不是看看源码还是能获得新技能的。
上面条件分支大概分两类：
如果是数组类型，就是可以 O(1)随机访问的List；或者传入的 list 小于SHUFFLE_THRESHOLD。否则的话不能随机访问的链表类型，则花 O(n)转成数组，再 shuffle，最后又回滚回链表。转成数组的目的很简单，可以快速定位某个下标的元素。
第一步的这个 SHUFFLE_THRESHOLD 其实就是一个经验调优值，即便假设不能通过快速下标定位某个元素（即需要遍历的方式定位），当输入的 size 比较小的时候，和先花 O(n)转成数组最后又转回成链表 相比，也能有更快的速度。
另外多说一句，其实这种参数化调优方式在各种语言实现的时候很常见的，比如你去看排序算法的实现中，比如 Java 中 Arrays.sort 就是用的 DualPivotQuicksort（源码在java.util.DualPivotQuicksort中），里面实现逻辑中，当数组大小较小时也是用的其他如 的插入排序，如下图所示。
洗牌算法的应用
肝到 凌晨 2 点了，明天继续写吧....
回到本篇标题说的应用场景上来，比如开篇提到的 Eureka 注册中心的 Client 就是通过把server 的 IPList 打乱顺序，然后挨个取来实现理论上的均匀的负载均衡。
代码（在 github: Netflix/eureka 中，公众号就不单独贴出来了）在这里com.netflix.discovery.shared.resolver.ResolverUtils。看代码如下，是不是跟前文的算法差不多？（具体写法不一样而已）
public static <T extends EurekaEndpoint> List<T> randomize(List<T> list) {
List<T> randomList = new ArrayList<>(list);
if (randomList.size() < 2) {
return randomList;
}
Random random = new Random(LOCAL_IPV4_ADDRESS.hashCode());
int last = randomList.size() - 1;
for (int i = 0; i < last; i++) {
int pos = random.nextInt(randomList.size() - i);
if (pos != i) {
Collections.swap(randomList, i, pos);
}
}
return randomList;
}
其实，在任何需要打乱顺序的场景里面都可以用这个算法，举个例子，播放器一般都有随机播放的功能，比如你自己有个歌单 list，但想随机播放里面的歌曲，就也可以用这个方法来实现。
还有，就比如名字中的“洗牌”，那些棋牌类的游戏，当然会用到名副其实的“洗牌”算法了。其实在各种游戏的随机场景中应该都可以用这个算法的。
扩展一下，留道作业题
跟这个问题类似的，还有一些常见的面试题，本人之前印象中也被问到过（石头特地去翻了翻当年校招等找工作的时候收集和积累的面试题集）。
以下题目来源于网络，因为是当初准备面试时候收集的，具体来源不详了。
题目 1
给你一个文本文件，设计一个算法随机从文本文件中抽取一行，要保证每行被抽取到的概率一样。
最简单的思路其实就是：先把文件每一行读取出来，假设有 n 行，这个时候随机从 1-n生成一个数，读取对应的行即可。
这种方法当然可以解决，咱们加深一下难度，假设文件很大很大很大呢，或者直接要求只能遍历该文件内容一遍，怎么做到呢？
题目 2
其实题目 1 还可以扩展一下，不是选择 1 行了，是选择 k 行，又应该怎么做呢？
好，文章结束了。本人才疏学浅，如果有不对的地方，还望大家指出。
欢迎大家留言讨论文末的两个小问题的解决思路和方法。
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