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Fisher-Yates洗牌算法的逆向解析

智谱 GLM,支持多语言、多任务推理。从写作到代码生成,从搜索到知识问答,AI 生产力的中国解法。

文章探讨了经典的Fisher-Yates洗牌算法,指出其标准实现以反向循环进行,但提出了一个更简单的正向版本。作者通过数学证明和代码示例,展示了正向洗牌算法同样能产生均匀随机排列,且与原算法互为逆操作。文章还讨论了算法效率、实现细节以及与“inside-out”版本的关系,为算法优化提供了新视角。该内容对计算机科学、AI领域的研究者和开发者具有实用价值,强调了算法实现的简洁性和正确性。

原文链接:Hacker News

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