Monte Carlo方法常常用来求解一些问题(往往很难得到其精确解)的近似结果,而其精度跟实验的重复次数有关。由于Monte Carlo方法原理简单并且容易实现,从而被广泛应用于各个领域。Monte Carlo方法实现的关键点是构造目标样本空间的一个(近似)均匀采样器,即在每次实验中每个样本点以相同的概率出现,这将保证Monte Carlo方法结果的精确性。本文旨在设计一个大小为n!样本空间上的近似均匀采样器,并讨论基于该类型采样器的应用及前景。本论文采用MCMC方法构造所需的采样器,即构造一个平稳分布为目标样本空间上均匀分布的一个Markov链,然后按照一定规则对其进行采样。为此,本文提出了一种新型的洗牌方式,该洗牌法满足所需的分布。同时,利用耦合技术可以证明该洗牌方法只需经过多项式时间即可近似于到达平稳状态,从而说明以此构造出来的(近似)均匀采样器在理论上是高效的。另外,本文还通过一个具体的例子说明了该类型采样器的应用性,并指出其还可应用于很多潜在的问题场景。