洗牌算法(Shuffling Algorithm)，顾名思义，它的产生是用来解决类似洗牌这种场景的问题的，目的是产生一串等概率的随机列，使得很难去预测牌的顺序。

现在的各种牌类游戏都有自己的洗牌算法，为了保证游戏的趣味性，各自的实现中都有自己考虑的因素添加在其中。
1999年，一个很流行的在线扑克平台的开发者开发的洗牌软件，带有很微小但很致命的漏洞，导致了灾难性的结果。
黑客只要知道手中的两张牌和3张公用牌，就可以猜出转牌和河牌时会来什么牌，以及其他玩家的牌。

洗牌算法的应用也很广，比如三国杀游戏、斗地主游戏等等。讲一个最常见的场景，就是播放器的随机播放。 有些播放器的随机播放，是每次产生一个随机数来选择播放的歌曲，这样就有可能还没有听完所有的歌前，又听到已经听过的歌。 另一种就是利用洗牌算法，把待播放的歌曲列表shuffle。 如何判断使用的是哪一种方案呢？ 很简单，如果点上一首还能回去，则利用的是洗牌算法，如果点上一首又是另外一首歌，则说明使用的是随机产生方法。

Fisher–Yates Shuffle

其算法思想就是 从原始数组中随机抽取一个新的元素到新数组中

• 从还没处理的数组中，产生一个[0, n]之间的随机数 random
• 从剩下的n个元素中把第 random 个元素取出到新数组中
• 删除原数组第random个元素
• 重复第 2 3 步直到所有元素取完
• 最终返回一个新的打乱的数组

Knuth-Durstenfeld Shuffle

每次从未处理的数组中随机取一个元素，然后把该元素放到数组的尾部，即数组的尾部放的就是已经处理过的元素，这是一种原地打乱的算法，每个元素随机概率也相等，时间复杂度从 Fisher 算法的 O(n2)提升到了 O(n)

• 选取数组(长度n)中最后一个元素(arr[length-1])，将其与n个元素中的任意一个交换，此时最后一个元素已经确定
• 选取倒数第二个元素(arr[length-2])，将其与n-1个元素中的任意一个交换
• 重复第 1 2 步，直到剩下1个元素为止

sort（）方法

上面介绍的便是在各语言中都广为实现的Fisher-Yates乱序算法。但具体到JavaScript，我们其实可以结合数组自带的sort（）方法编写出更简洁的代码来达到目的。