Collections.shuffle() 函數在 Java 中用于將列表中的元素隨機排序
Collections.shuffle() 函數的時間復雜度為 O(n)，其中 n 是列表的大小。這是因為該函數使用的是 Fisher-Yates 算法（也稱為 Knuth 洗牌算法），該算法需要遍歷整個列表并對每個元素進行交換。
在大多數情況下，Collections.shuffle() 函數的性能是足夠的。然而，如果你需要處理非常大的數據集或者對性能有嚴格要求，你可以考慮以下方法來提高效率：
使用更高效的隨機數生成器：Collections.shuffle() 函數使用的是默認的 Random 類實例。你可以考慮使用更高效的隨機數生成器，如 ThreadLocalRandom 或 SplittableRandom。
使用并行處理：如果你的硬件支持并行處理，你可以嘗試將列表分成多個部分，并在不同的線程上對這些部分進行隨機排序。最后，將這些部分合并成一個完整的隨機排序列表。
使用其他排序算法：根據你的具體需求，你可以尋找其他適用于特定場景的排序算法。但請注意，這可能需要深入了解算法的時間復雜度和空間復雜度，以確保它們滿足你的性能要求。
總之，Collections.shuffle() 函數在大多數情況下都能提供良好的性能。但如果你需要處理非常大的數據集或對性能有嚴格要求，可以考慮上述方法來提高效率。
