자바스크립트 배열 셔플, `sort`의 함정을 피하고 피셔-예이츠 알고리즘으로 완벽한 무작위성 확보하기

핵심 기술

자바스크립트에서 배열을 무작위로 섞을 때 발생하는 sort 메소드의 통계적 편향 문제를 지적하고, 이를 해결하기 위한 검증된 피셔-예이츠 셔플(Fisher-Yates Shuffle) 알고리즘의 원리와 구현 방법을 설명합니다.

기술적 세부사항

• 문제점: arr.sort(() => Math.random() - 0.5) 방식은 sort의 일관성 요구사항과 Math.random()의 불규칙성이 충돌하여 통계적으로 편향된 결과를 초래하므로 실제 프로젝트에서 사용하면 안 됩니다.
• 피셔-예이츠 셔플의 핵심 원리: 배열을 뒤에서부터 순회하며, 현재 위치의 요소를 아직 섞이지 않은 부분의 무작위 요소와 자리를 바꿉니다. 이를 통해 모든 요소가 모든 위치에 올 확률이 동일하게 보장됩니다.
• 현대적 구현 방식: 배열의 마지막 요소부터 시작하여 (i는 arr.length - 1부터 1까지) i 이하의 무작위 인덱스 j를 선택하여 arr[i]와 arr[j]의 값을 교환합니다.
  • i + 1: 섞어야 할 범위의 크기를 나타냅니다.
  • Math.floor(Math.random() * (i + 1)): 0부터 i까지의 무작위 정수 인덱스를 생성합니다.
• 구현 코드 예시:
  javascript function shuffle(arr) { for (let i = arr.length - 1; i > 0; i--) { let j = Math.floor(Math.random() * (i + 1)); [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]]; } return arr; }

개발 임팩트

• 통계적으로 편향되지 않은 공정한 무작위 셔플을 구현하여 데이터의 예측 불가능성을 높입니다.
• 카드 게임, 데이터 샘플링, 무작위 순서로 항목 표시 등 다양한 시나리오에서 신뢰성 있는 결과를 보장합니다.
• 잘못된 구현으로 인한 잠재적인 버그 및 복잡한 디버깅을 사전에 방지합니다.

커뮤니티 반응

• sort와 Math.random() 조합을 사용하는 것은 '버그'로 간주될 정도로 널리 알려진 잘못된 방식이며, 피셔-예이츠 셔플이 표준으로 권장된다는 점을 강조합니다.

톤앤매너

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