riffle shuffle 算法过于机械且可预测。我们如何添加一些随机性，就像真人洗牌但仍然使用 Riffle 方法一样？
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在 Aldous 和 Diaconis 的论文《洗牌和停止时间》(来自《美国数学月刊》，93:5，第 333-348 页)中，作者研究了如何需要多次洗牌才能随机化一副牌。该论文的第 4 部分是对 Riffle Shuffle 的分析，他们讨论了(非完美的)纸牌洗牌的一些等效公式。
特别是，他们引用了随机洗牌的模型，该模型模拟“真实”的人如何洗牌。本质上，这副牌根据二项式分布被分成两部分，将 c 卡放在一只手上，将 n-c 放在另一只手上。然后，这些牌将“以与数据包大小成正比的概率从给定手中掉落”。
因此，一个简单的应用程序是假设您的牌组最初被分成两个相等的部分，然后以 a/(a+b) 的概率重复从哪张牌中选择下一张牌它来自尺寸a的 block 和当前尺寸b的 block 的b/(a+b)概率。
关于algorithm - 具有随机性的 Riffle 洗牌算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21039928/