洗牌算法一:
生成一個不重復的隨機序列，將隨機序列綁定到nums[]，然后對隨機序列做一次排序。
洗牌算法二：（經典洗牌算法）
for(int i=nums.length-1; i>=1; i--) Swap(nums[i], nums[rand()%(i+1)]);
經典算法的證明：
對於nums[i],洗牌后在第n-1個位置的概率是1/n（第一次交換的隨機數為i）
在n-2個位置概率是[(n-1)/n] * [1/(n-1)] = 1/n，（第一次交換的隨機數不為i，第二次為nums[i]所在的位置（注意，若i=n-1，第一交換nums[n-1]會被換到一個隨機的位置））
在第n-k個位置的概率是[(n-1)/n] * [(n-2)/(n-1)] *...* [(n-k+1)/(n-k+2)] *[1/(n-k+1)] = 1/n
（第一個隨機數不要為i，第二次不為nums[i]所在的位置(隨着交換有可能會變)……第n-k次為nums[i]所在的位置）
洗牌算法三：（inside-out算法，可用於未知牌數）
類似於蓄水池抽樣算法。
int i=0;
while(nums[i]存在)
{
int k = rand()%(i + 1);
res[i] = res[k];
res[k] = nums[i++];
}
上面是偽代碼，如果知道nums的lenght的話，可以改為for循環，由於是從前往后遍歷，所以可以應對nums[]數目未知的情況，或者nums[]是一個動態增加的情況。
證明如下：
原數組的第 i 個元素在新數組的前 i 個位置的概率都是：(1/i) * [i/(i+1)] * [(i+1)/(i+2)] *...* [(n-1)/n] = 1/n，（即第i次剛好隨機放到了該位置，在后面的n-i 次選擇中該數字不被選中）
原數組的第 i 個元素在新數組的 i+1 （包括i + 1）以后的位置（假設是第k個位置）的概率是：(1/k) * [k/(k+1)] * [(k+1)/(k+2)] *...* [(n-1)/n] = 1/n（即第k次剛好隨機放到了該位置，在后面的n-k次選擇中該數字不被選中）
蓄水池抽樣：
問題：如何隨機從n個對象中選擇一個對象，這n個對象是按序排列的，但是在此之前你是不知道n的值的。
解法：我們總是選擇第一個對象，以1/2的概率選擇第二個，以1/3的概率選擇第三個，以此類推，以1/m的概率選擇第m個對象。當該過程結束時，每一個對象具有相同的選中概率，即1/n.