Ferramenta de Seleção Aleatória

Um seletor aleatório escolhe um item de uma lista sem que uma pessoa decida manualmente. Ele é útil para participação em sala, ordem de fala em reuniões, sorteios simples, distribuição de tarefas, escolha de almoço, dinâmicas de equipe e qualquer situação em que uma escolha neutra visível ajuda a evitar viés. Esta página trabalha com uma lista linha por linha, pode animar o sorteio, manter histórico local e evitar repetições removendo itens já escolhidos do conjunto restante. A aleatoriedade pode tornar a escolha justa em sentido estatístico, mas não valida identidades, não remove automaticamente nomes duplicados e não fornece prova auditável. Para sorteios oficiais, elegibilidade ou entrega de prêmios, use um processo com registros e regras.

O seletor aleatório é construído sobre a Web Crypto API (W3C, WHATWG), especificamente crypto.getRandomValues(typedArray), que é a única fonte de aleatoriedade criptograficamente segura exposta nos navegadores. Internamente, o navegador chama o CSPRNG do sistema operacional: CryptGenRandom no Windows (AES-256 em modo CTR-DRBG desde o Windows 10), getrandom(2) no Linux (que lê do mesmo pool baseado em ChaCha20 que alimenta o /dev/urandom do kernel), SecRandomCopyBytes no macOS e o equivalente no iOS, Android e BSD. A saída é adequada para geração de chaves, nonces, salts, IVs e qualquer lugar onde a previsibilidade seria um problema de segurança. A distinção 'nível criptográfico' é importante. Math.random() no V8 usa xorshift128+ (um algoritmo rápido e de baixa entropia) e retorna um float de 64 bits em [0, 1); um ator malicioso que observa algumas saídas pode em princípio reconstruir o estado de 128 bits e prever todos os valores futuros. O mesmo vale para SpiderMonkey e JavaScriptCore. Isso torna o Math.random() inadequado para qualquer uso onde o resultado deve ser imprevisível — seleção justa de um vencedor, um token, uma senha de uso único, uma mão de cartas, uma amostra de auditoria. crypto.getRandomValues(typedArray) é a única opção para esses casos. Mapear inteiros uniformes de 32 bits em um índice uniforme em [0, N) sem viés de módulo é o segundo detalhe de engenharia que separa o correto do incorreto. De forma ingênua, idx = randomUint32 % N está errado: se N não divide 2³², os primeiros 2³² mod N valores são ligeiramente mais prováveis. O algoritmo correto é amostragem por rejeição: calcular limit = 2³² - (2³² mod N); sortear um valor de 32 bits r; se r >= limit, sortear novamente; caso contrário retornar r % N. O viés cai de O(N / 2³²) para zero. Para N = 2 ou N potência de 2 o módulo é exato, mas a amostragem por rejeição é o padrão seguro e custa no máximo um novo sorteio em média (e sempre termina). O seletor armazena resultados no localStorage com uma chave versionada, para que uma sessão sobreviva a uma atualização de página e o usuário possa revisar o histórico de sorteios. O histórico não é criptografado ou assinado — é local, não sensível e fácil de limpar. Para o modo sem repetição, o algoritmo sorteia sem reposição usando um embaralhamento parcial Fisher-Yates: na etapa k de N, troca o elemento k com um elemento escolhido uniformemente em [k, N) e trava o elemento k como sorteado. Isso é O(N) de tempo, O(1) de espaço extra, e dá a cada permutação probabilidade igual, que é a garantia combinatória correta. (O ingênuo 'sortear N vezes, rejeitando repetições' também é correto mas O(N²) e pode travar em sessões longas.) Para escolhas ponderadas (cada opção tem sua própria probabilidade), o algoritmo padrão é amostragem por CDF inverso com array de soma de prefixo: construir uma soma de prefixo dos pesos, sortear um real uniforme em [0, total) e fazer busca binária para o menor i tal que prefix[i] >= u. Isso é O(log N) por sorteio, e a soma de prefixo é construída uma vez por alteração. O método alias (Walker-Vose) oferece O(1) por sorteio ao custo de O(N) de configuração, o que vale a pena apenas quando N é grande e a distribuição é fixa.

• Fonte de aleatoriedade: crypto.getRandomValues(typedArray) — a única RNG criptograficamente segura nos navegadores, respaldada pelo CSPRNG do sistema operacional (AES-256 CTR-DRBG no Windows 10+, ChaCha20 no Linux/macOS/iOS/Android).
• Math.random() é xorshift128+ no V8 (e variantes em outros motores): rápido mas previsível. Nunca use para seleção justa, tokens, OTPs ou amostras de auditoria — apenas para ruído visual, animações ou amostragem não segura.
• Mapeamento de índice sem viés: amostragem por rejeição, não módulo. Calcular limit = 2³² - (2³² mod N); se o uint32 aleatório >= limit, sortear novamente; senão retornar r % N. Evita o clássico 'viés de módulo' onde índices de faixa curta aparecem com mais frequência.
• Sorteios sem repetição usam embaralhamento parcial Fisher-Yates em O(N) de tempo, O(1) de espaço: na etapa k troca o elemento k com um elemento uniforme em [k, N), depois trava k. Toda permutação é igualmente provável.
• Escolhas ponderadas usam amostragem por CDF inverso: construir uma soma de prefixo dos pesos uma vez, sortear um real uniforme em [0, total), fazer busca binária para o menor prefix[i] >= u. O(log N) por sorteio.
• O histórico de sorteios é persistido no localStorage com uma chave versionada, então uma sessão sobrevive a uma atualização de página. O histórico é apenas local e não é sensível em termos de segurança — limpe-o pela interface quando terminar.
• Fisher-Yates vs 'sortear N vezes com rejeição': ambos são corretos em distribuição, mas Fisher-Yates é O(N) no total e O(1) de memória, enquanto a rejeição ingênua é O(N²) no pior caso (muitas repetições perto do final de uma lista longa).
• Intervalo de saída e tipos: getRandomValues aceita Int8Array, Uint8Array, Int16Array, Uint16Array, Int32Array, Uint32Array, BigInt64Array, BigUint64Array — e a página sempre usa Uint32Array para alimentar a etapa de mapeamento de índice.