وصف الأداة

أداة لفرز عشوائي لعناصر مصفوفة JavaScript باستخدام خوارزمية خلط Fisher-Yates. سواء كنت بحاجة إلى عشوائية بيانات مصفوفة JS للاختبار أو خلط المجموعات للاستخدام الإنتاجي، توفر هذه الأداة طريقة فعّالة وغير متحيزة لخلط المصفوفات. يضمن خلط Fisher-Yates توزيعًا عشوائيًا موحدًا للعناصر، مما يجعله المعيار الذهبي لعشوائية المصفوفات.

الميزات

  • Fisher-Yates Algorithm: يطبق خوارزمية خلط Fisher-Yates المثبتة (المعروفة أيضًا باسم خلط Knuth) لتوفير عشوائية غير متحيزة
  • Random Sort Array JavaScript: عشوائية فعّالة لعناصر مصفوفة JS مع توزيع موحد مضمون
  • JSON Array Input: يقبل المصفوفات بصيغة JSON مع أي نوع بيانات JavaScript صالح
  • Real-time Shuffling: يخلط المصفوفة تلقائيًا أثناء الكتابة
  • Manual Shuffle Button: انقر زر الخلط لتوليد ترتيب عشوائي جديد
  • Preserves Data Types: يحافظ على جميع أنواع البيانات الأصلية (سلاسل، أرقام، قيم منطقية، كائنات، مصفوفات، null)
  • Error Handling: رسائل خطأ واضحة للـ JSON غير صالح أو المدخلات غير المصفوفية

حالات الاستخدام

  • Testing and Development: توليد ترتيبات عشوائية لبيانات الاختبار للاختبارات الوحدوية واختبارات التكامل باستخدام عشوائية مصفوفة JavaScript
  • Game Development: فرز عشوائي لعناصر مصفوفة JavaScript لتكوين مجموعات بطاقات مختلطة، أسئلة اختبار عشوائية، أو إنشاء ترتيبات لقاءات عشوائية
  • Data Analysis: عشوائية مجموعات بيانات مصفوفة JS لأخذ عينات إحصائية أو اختبار A/B
  • UI/UX Design: إنشاء قوائم عشوائية لعرض الشرائح، قوائم تشغيل مختلطة، أو خلاطات محتوى عشوائية
  • Algorithm Learning: دراسة وفهم خوارزمية خلط Fisher-Yates عمليًا
  • Security: توليد ترتيبات عشوائية لمجموعات أحرف كلمات المرور أو رموز الأمان

ما هي خوارزمية Fisher-Yates؟

خوارزمية خلط Fisher-Yates (المعروفة أيضًا باسم خلط Knuth) هي الطريقة القياسية في الصناعة لعشوائية عناصر مصفوفة JS وفرز عشوائي لمصفوفات بيانات JavaScript. تعمل في زمن O(n) وتثبت رياضيًا أنها تنتج خلطًا غير متحيز حيث يكون كل تبديل محتملًا بنفس الاحتمال.

تعمل الخوارزمية عن طريق المرور عبر المصفوفة من العنصر الأخير إلى الأول، وفي كل موضع تقوم بتبديل العنصر الحالي مع عنصر مختار عشوائيًا من الجزء المتبقي غير المعالج من المصفوفة (بما في ذلك نفسه). يضمن هذا النهج عشوائية حقيقية دون تحيز، مما يجعله الخيار المفضل لأي تطبيق يتطلب خلطًا عادلًا للمصفوفات.