Python實現隨機打亂列表的方法

一、random庫函數shuffle()

Python中的random庫提供了shuffle()函數，可以直接對列表進行隨機打亂，這種方法是最簡單易用的。

<python>
import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(list1)
print(list1)
>

執行以上代碼，會輸出隨機打亂過的列表[4, 5, 3, 1, 2]。

需要注意的是，shuffle()函數直接改變了原來的列表，使用之前需要備份原來的列表。

二、sorted函數結合random庫函數random()實現

Python中sorted()函數可以將列表排序，配合random庫函數random()進行隨機排序。

<python>
import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = sorted(list1, key=lambda x: random.random())
print(list2)
>

執行以上代碼，會輸出隨機打亂過的列表，例如[1, 5, 4, 2, 3]。

在這個方法中，key參數指定了sorted()函數按照random()函數生成的隨機數進行排序，進而實現了隨機排序的效果。需要注意的是，該方法每次執行結果都會不同，具有隨機性。

三、numpy庫函數random.permutation()

numpy是Python的第三方庫，提供了很多常用的數學、科學計算函數。numpy庫中的permutation()函數可以對給定長度的序列進行隨機操作。

<python>
import numpy as np
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = np.random.permutation(list1)
print(list2)
>

執行以上代碼，會輸出隨機打亂過的列表，例如[5, 1, 3, 2, 4]。

需要注意的是，numpy庫中的random.permutation()函數返回的是一個新列表，原始列表不變。

四、Fisher–Yates演算法

Fisher–Yates演算法，也稱為Knuth洗牌演算法，是一種常用的隨機打亂列表的演算法。該演算法可以保證整個序列都是完全隨機的。

<python>
import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(len(list1) - 1, 0, -1):
    j = random.randint(0, i)
    list1[i], list1[j] = list1[j], list1[i]
print(list1)
>

執行以上代碼，會輸出隨機打亂過的列表，例如[2, 4, 3, 5, 1]。

該演算法的原理是從最後一個數開始，隨機生成一個位置j（範圍在[0,i]），將第i個數與第j個數交換；然後將倒數第二個數進行相同的操作，以此類推，直到第一個位置。這個演算法可以保證整個序列都是完全隨機的。

五、小結

本篇文章介紹了Python實現隨機打亂列表的四種方法：使用random庫函數shuffle()、使用sorted函數結合random庫函數random()、使用numpy庫函數random.permutation()、使用Fisher–Yates演算法。可以根據實際情況選擇相應的方法，實現隨機打亂列表。