来自知乎的一个问题，【如何将一个 JavaScript 数组打乱顺序？】，有一个答主：Lucas HC的回答，
1) 首先，毫无疑问：@顾轶灵 轶灵大佬给出的 Fisher–Yates shuffle 洗牌算法 是最完美乱序的算法/方法之一了，正解无疑。
2) 同时，很多答案提到了：
[12,4,16,3].sort(function() { return .5 - Math.random();});
这样使用 sort 的方法。某些场景下，这样的方法可以使用。但是这不是真正意义上的完全乱序，一些需求中（比如抽奖）这样的写法会出大问题。
3) 也有答案提到了优秀的 lodash 库 _.shuffle 方法。这也是正解，事实上翻开 lodash 源码相关部分，这个方法正是采用了 Fisher–Yates shuffle 洗牌算法。感兴趣的同学可以进行参阅。
到此，这个回答应该已经有了相对完善的解释。但是最为优秀的码农，还是可以继续“追根问底”。正好现在有点时间，我来针对这几点，稍微解释并拓展一下。
1) 为什么借助 sort 方法不是真正意义上的完全乱序？
先证明不完全性。为此实现一个脚本，我对
var letters = ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J'];
letters 这样一个数组使用 array.sort 方法进行了 10000 次乱序处理，并把乱序的每一次结果可视化输出。每个元素（ABCD...）出现的位置次数进行记录:
具体脚本实现：HOUCe/shuffle-array
不管点击按钮几次，你都会发现整体乱序之后的结果绝对不是“完全随机”。
比如 A 元素大概率出现在数组的头部，J 元素大概率出现在数组的尾部，所有元素大概率停留在自己初始位置。
究其原因，在Chrome v8引擎源码中，可以清晰看到，
v8 在处理 sort 方法时，使用了插入排序和快排两种方案。当目标数组长度小于10时，使用插入排序；反之，使用快排。
其实不管用什么排序方法，大多数排序算法的时间复杂度介于 O(n) 到 O(n2) 之间，元素之间的比较次数通常情况下要远小于 n(n-1)/2，也就意味着有一些元素之间根本就没机会相比较（也就没有了随机交换的可能），这些 sort 随机排序的算法自然也不能真正随机。
通俗的说，其实我们使用 array.sort 进行乱序，理想的方案或者说纯乱序的方案是：数组中每两个元素都要进行比较，这个比较有 50% 的交换位置概率。如此一来，总共比较次数一定为 n(n-1)。
而在 sort 排序算法中，大多数情况都不会满足这样的条件。因而当然不是完全随机的结果了。
2) Fisher–Yates shuffle 洗牌算法是什么，为什么满足需求？
这里，我们简单借助图形来理解，非常简单直观。你接下来就会明白为什么这是理论上的完全乱序（图片来源于网络）。
首先我们有一个已经排好序的数组：
Step1：
第一步需要做的就是，从数组末尾开始，选取最后一个元素。
在数组一共 9 个位置中，随机产生一个位置，该位置元素与最后一个元素进行交换。
Step2：
上一步中，我们已经把数组末尾元素进行随机置换。
接下来，对数组倒数第二个元素动手。在除去已经排好的最后一个元素位置以外的8个位置中，随机产生一个位置，该位置元素与倒数第二个元素进行交换。
Step3：
理解了前两部，接下来就是依次进行，如此简单。
最后，我们实现代码：
Array.prototype.shuffle = function() { var array = this; var m = array.length, t, i; while (m) { i = Math.floor(Math.random() * m--); t = array[m]; array[m] = array[i]; array[i] = t; } return array;}
当然这种代码不是纯净的，这就属于另一层面的问题了。纯函数与非纯，开发者可以依照自己的开发模式和习惯，自行考虑。
以上，前三段进行了总结。后面大篇幅进行了解释。读者可以根据需要进行阅读。很多内容都是拾人牙慧，探究精神对于程序员来说还是很必要的。
