决策轮盘

决策转盘会从输入列表中随机选择一个选项，把小型选择变成可见、共享的过程。它适合课堂活动、团队互动、吃什么、演示顺序、轻量抽奖、头脑风暴，以及多个选项都差不多可接受的场景。它的价值在于减少选择疲劳，让抽选过程更透明。但当选项之间存在不同风险、成本、公平规则或责任时，转盘不能替代判断。用于正式抽奖时，应提前明确参与名单、权重、排除条件和记录方式，保证结果可解释。它最适合低风险、大家都接受随机性的决定。

转盘是基于 Canvas 2D 绘制与确定性随机选取的结合。每个扇区通过 ctx.beginPath(); ctx.moveTo(cx, cy); ctx.arc(cx, cy, r, startAngle, endAngle); ctx.fill() 渲染，其中 N 个等分选项各占 2π/N 弧度——十五个扇区即每个 24° 弧度，这也是输入上限为 15 个以保持标签可读的原因。中奖扇区在动画开始前确定：通过 crypto.getRandomValues(new Uint32Array(1))[0] 生成一个 32 位无符号整数，对 N 取模，该整数即为结果。动画随后计算目标旋转角度 fullSpins × 2π + (2π − winnerIndex × sliceAngle − sliceAngle/2)，使画布顶部的指针最终指向所选扇区的中心，并在 requestAnimationFrame 中使用缓动曲线（如 easeOutCubic f(t) = 1 − (1−t)³，或 easeOutBack 带有小幅度超调来模拟物理转盘减速）进行补间动画。crypto.getRandomValues 是 Web Crypto CSPRNG（在 Web Crypto API 中指定），由操作系统熵池播种，因此与 Math.random 不同，结果无法通过读取页面状态来预测。加权变体构建长度为 N 的累积概率数组，并在 O(log N) 时间内对随机抽取进行二分搜索。输出完全是视觉和临时性的——不会记录任何内容，因此任何审计轨迹（时间戳、选项列表、截图）必须在页面刷新前从外部捕获。

• Canvas 渲染：每个扇区为 ctx.arc(cx, cy, r, startAngle, endAngle)，sliceAngle = 2π / N——15 个选项时每个扇区 24°，这是实际可读性的上限。
• 中奖选择使用 crypto.getRandomValues(new Uint32Array(1))[0] % N——Web Crypto CSPRNG，由操作系统熵播种，适合一次性公平抽取，但不适合可重现的抽奖（无审计轨迹）。
• 动画在 requestAnimationFrame 中以显示刷新率（通常 60 Hz）运行，使用 easeOutCubic f(t) = 1 − (1−t)³ 或 easeOutBack 带轻微超调——曲线是装饰性的，中奖者已事先确定。
• 最终旋转角度为 targetRotation = fullSpins × 2π + (2π − winnerIndex × sliceAngle − sliceAngle/2)，使顶部指针落在扇区中心而非边缘。
• 加权选项模式构建权重的前缀和数组，使用二分搜索将均匀随机数映射到扇区，O(log N)——等价于逆 CDF 采样。
• 模偏差在 N ≤ 15 且抽取范围为 2³² 时可以忽略（偏差 ≈ N / (2 × 2³²) ≈ 1.7×10⁻⁹），因此无需拒绝采样循环。
• 每次旋转是独立同分布的——连续旋转可以重复同一选项，这是正确的均匀行为而非 bug；跨旋转去重需要外部记录。