核心思想

洗牌算法（Knuth shuffle算法）：对于有n个元素的数组来说，为了保证洗牌的公平性，应该要能够等概率的洗出n!种结果。
举例解释如下：

开始数组中有五个元素；
在前五个数中随机选一个数与第五个数进行交换，每个数都有五分之一的概率被交换到最后一个位置；
在前四个数中随机选一个数与第四个数进行交换，每个数都有五分之一的概率被交换到第四个位置；
在前三个数中随机选一个数与第三个数进行交换，每个数都有五分之一的概率被交换到第三个位置；
综上所述，每个数都有相等的概率被放到任意一个位置中，即每个位置中出现任意一个数的概率都是相同的。这，就是洗牌算法。

题目

384. 打乱数组

复杂度

时间复杂度为

O

(

n

)

O(n)

O(n)，空间复杂度为

O

(

n

)

O(n)

O(n)

代码

class Solution {
public:
    vector<int> a;
    Solution(vector<int>& nums) {
        a = nums;
    }
    
    vector<int> reset() {
        return a;
    }
    
    vector<int> shuffle() {
        auto b = a;
        int n = a.size();
        for (int i = 0; i < n; i ++) {
            swap(b[i], b[i + rand() % (n - i)]);
        }
        return b;
    }
};

/**
 * Your Solution object will be instantiated and called as such:
 * Solution* obj = new Solution(nums);
 * vector<int> param_1 = obj->reset();
 * vector<int> param_2 = obj->shuffle();
 */

参考

Knuth 洗牌算法