우리는 Toolz 출시를 위해 작은 경품을 실행했고, 나는 게으른 방법으로 그림을 그렸습니다: 나는 참가자 목록을 스프레드 시트에 붙여 넣었고, 의 열을 추가했습니다 =RAND(),그리고 그것에 의해 정렬. 그것은 작동하지만,생계를위한 통계를하는 친구는 내 어깨 너머로보고 말했다, "당신은 그것이 실제로 균일하지 않다는 것을 알고있다,그렇지?" 그는 정확했고,내가 그날 저녁에 떨어 토끼 구멍은 왜 Toolz 지금 적절한을 가지고 큰 부분이다 목록 랜덤마이저 그것이 올바른 방법으로 셔플을합니다. 이 가이드는 제가 배운 것입니다. 모자에서 이름을 꺼내야하고 모자가 정직하기를 원하는 사람을 위해 작성되었습니다.
TL;DR: 리스트 랜덤마이저는 전체 리스트를 랜덤으로 재정렬하거나 (셔플), 또는 그것으로부터 랜덤 샘플을 뽑습니다 (픽). 좋은 것들은 Fisher-Yates 셔플과 암호화 랜덤 소스를 사용하므로 모든 주문이 동일하게 이루어집니다. 턴 오더와 시팅에 셔플을 사용하고 경품과 샘플에 픽을 사용합니다. 이 도구는 클라이언트 측을 실행하고 기본적으로 교체없이 추첨하므로 승자는 고유하며 목록이 보유한 것보다 더 많은 고유 항목을 추첨하는 것을 거부합니다.
나는 Laravel 과 React 에 SaaS 제품을 구축,그래서 나는 여기에 두 가지에 대한 관심: 바로 수학을 받고,당신은 무승부가 공정했는지 여부를 궁금해하지 않을 정도로 인터페이스를 명백하게 만드는 것은 둘 다 소리보다 더 중요한 것으로 밝혀.
리스트 랜덤라이저란?
리스트 랜덤마이저는 한 줄에 하나씩 항목의 리스트를 가져와서 무작위로 재배열하거나 샘플링합니다. 공정한 셔플은 옳아 보이는 오답으로 해결된 문제입니다: 무작위 키로 정렬하는 것은 편향된 반면,피셔-예이츠 셔플은 그렇지 않으며,브라우저는 편향되지 않은 비트를 통해 공급합니다 crypto.getRandomValues(). 이름,상금, 작업,팀 또는 아이디어를 붙여 넣으면 전체 목록을 섞은 순서로 다시 전달하거나 요청한 우승자 수를 선택합니다. 인간이 "randomly"를 선택하려고 할 때 소개하는 조용한 편견을 제거한다는 장점과 함께 그릇에서 접힌 전표를 그리는 소프트웨어 버전입니다.
실제로 두 가지 작업 만 있으며 원하는 작업을 아는 것이 전체 기술입니다. 셔플은 당신이 준 모든 항목을 새로운 무작위 순서로 반환하므로 추가되거나 손실되지 않습니다. 픽은 풀에서 설정된 수의 항목을 그리는 하위 집합을 반환합니다. 추첨은 픽입니다. 스탠드 업에서 누가 먼저 제시하는지 결정하는 것은 셔플입니다. 대부분의 사람들은 적어도 한 번 잘못된 항목에 도달하며 일반적으로 "shuffle 을 시도하고 상위 three" 3 개로 계산 된 Pick 이 한 단계에서 동일한 작업을 수행 할 때.
공정한 셔플은 실제로 어떻게 작동합니까?
여기 내 통계학자 친구가 얻고 있던 부분이 있습니다. 스프레드시트 트릭,각 행에 임의의 숫자를 할당하고 정렬하는 것은 무작위로 느껴지지만 균일하지 않습니다. 정렬 알고리즘은 비교를 하고,두 개의 임의의 키가 우연히 가까울 때,동점과 비교가 결과로 누출을 해결하는 방법에 대한 작은 편향입니다. 작은 목록에서 왜곡은 작지만 실제이며 공정성이 핵심인 모든 것에 대해 "close enough"는 훌륭한 대답이 아닙니다.
올바른 방법은 Donald Knuth 가 현장 버전을 대중화한 이후 Knuth 셔플이라고도 불리는 Fisher-Yates 셔플입니다. 1938 년 Ronald Fisher 와 Frank Yates 가 설명했으며 1964 년 Richard Durstenfeld 가 현대적인 컴퓨터 형태를 부여하여 이 아이디어는 간단합니다. 마지막 항목부터 두 번째 항목까지 목록을 걸어보세요. 각 위치에서 목록 시작부터 현재 위치까지 무작위 인덱스를 선택한 다음 두 항목을 교환합니다. 각 스왑은 축소되고 잘 정의된 범위에서 도출되기 때문에 가능한 모든 순서는 정확히 동일한 확률로 나옵니다. 각 항목을 한 번 터치하는 선형 시간으로 실행되며 목록 자체 이외의 추가 메모리가 필요하지 않습니다.
X-1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 1000 X 10 목록 랜덤마이저 이 알고리즘을 직접 사용합니다. 교체 없이 선택하면,일찍 중지된 것과 같은 셔플입니다: 목록을 섞은 다음,첫 번째 N 항목을 가져갑니다. 이는 승자가 구별되고 가능한 모든 승자 그룹이 동등하게 가능성이 있음을 보장합니다.
무작위성은 어디에서 오는가?
알고리즘은 이를 공급하는 난수만큼만 공정합니다. 난수의 소스가 예측 가능하거나 편향된 경우 완벽한 셔플은 여전히 왜곡된 결과를 생성합니다. 여기서 브라우저는 유지 수익을 얻습니다.
최신 브라우저는 노출 crypto.getRandomValues는,운영 체제 엔트로피 수영장에서 그려진 암호로 고쳐 쓰는 강한 무작위 가치로 배열을 채우는 W3C 웹 암호 API 의 일부분입니다. 저것은 보다는 매우 더 강한 근원입니다 Math.random예측 가능성이 중요한 어떤 것에도 의도되지 않은 빠른 의사 난수 생성기입니다. 랜덤마이저가 선호합니다 crypto.getRandomValues 그리고 오직 로 돌아갑니다 Math.random 현재 브라우저에서는 암호화 소스를 실제로 사용할 수 없는 경우입니다.
제가 바로 잡아야 했던 미묘함이 하나 더 있습니다. 임의의 32 비트 숫자를 0 에서 N 빼기 1 까지의 편향되지 않은 인덱스로 바꾸려면 N 으로 나눈 후 나머지를 그냥 가져갈 수 없습니다. 왜냐하면 N 이 범위로 균등하게 나눈 것이 아니라면 낮은 인덱스가 약간 더 자주 오기 때문입니다. 수정 사항은 거부 샘플링입니다: 범위에 맞는 N 의 가장 큰 배수를 계산하고,그 컷오프 위에 무승부가 떨어지면 버리고 다시 그립니다. 무시할 수 있는 수의 추가 무승부가 발생하고 편향을 완전히 제거합니다. 이 도구는 선택한 모든 인덱스에서 이 작업을 수행하며,이는 누락될 때까지 아무도 알아차리지 못하는 종류의 세부 사항입니다.
랜덤라이저는 어떻게 사용하나요?
인터페이스에는 하나의 버튼과 몇 가지 선택 사항이 있습니다. 여기에 내가 실행하는 방법이 있습니다.
목록을 입력 상자에 한 줄에 한 항목씩 붙여넣습니다. 스프레드시트에서 쉼표로 구분된 셀을 복사한 경우 입력 구분 기호를 쉼표로 전환하면 대신 쉼표로 분할됩니다. 트리밍 및 드롭 빈 동작은 기본적으로 켜져 있으므로 빈 줄을 벗어나거나 실수로 선행하는 공백은 팬텀 항목이 되지 않습니다.
모드를 선택하십시오. 모든 것을 다시 정렬하십시오. Pick draws 우승자를 선택하십시오. Pick 을 선택하면 그릴 수와 반복 허용 여부를 설정하는 작은 패널이 나타납니다. 경품을 위해 반복을 남겨 두면 각 우승자가 다른 사람이됩니다. 예를 들어 주사위와 같은 무승부를 시뮬레이션하고 동일한 값이 합법적으로 반복 될 수있는 경우와 같이 실제로 교체로 샘플링을 원할 때만 반복을 켭니다.
무작위화를 클릭합니다. 매번 신선하고 독립적인 결과를 얻을 수 있으므로 다시 그리려면 다시 클릭하면 됩니다. 한 번의 클릭으로 출력을 복사하여 발표,티켓 또는 결과가 있어야 하는 곳에 붙여넣습니다. 목록에서 제공할 수 있는 것보다 더 많은 고유한 우승자를 요청하는 경우 도구는 다른 도구가 만드는 것을 본 실수인 짧거나 반복되는 목록을 조용히 반환하는 대신 알려줍니다.
실제로,내가 붙여 넣는 목록은지도 전체에 있습니다. 어떤 날은 경품 추첨을위한 고객 이메일 열이고,다른 날은 다음 풀 요청을 검토하는 사람에 대한 내 팀의 이름이며,한 번은 아무도 점심을 결정할 수 없었기 때문에 도보 거리에있는 모든 레스토랑이되었습니다. 이 도구는 항목이 무엇인지 신경 쓰지 않고 깨끗하게 분리되는 것만 신경 씁니다. 그렇기 때문에 입력 옵션은 두 번째주의를 기울일 가치가 있습니다: 소스가 스프레드 시트 셀 인 경우 쉼표 구분 기호는 손 편집에서 당신을 구하고 빈 행이있는 지저분한 복사 붙여 넣기 인 경우 드롭 빈 기본값은 추첨 전에 조용히 정리합니다. 입력을 포맷하는 데 소비 된 1 분은 길 잃은 빈 줄이 항목으로 계산되는지 여부에 대해 논쟁하지 않는 분입니다.
언제 셔플해야하며, 언제 골라야합니까?
두 가지 모드는 서로 다른 작업을 다루며 아래 표는 시작할 때 가지고 싶었던 치트 시트입니다.
| 당신은 원한다... | 사용 | 반복 | 왜 |
|---|---|---|---|
| 말하기 또는 순서 돌리기 결정 | 셔플 | n/a | 모두들 머물러 있어, 질서는 공평해 |
| 경품 당첨자 1 명 추첨 | 골라, 1을 세어보세요 | 끄다 | 단일 고유 결과 |
| 여러 상 수상자를 추첨합니다 | 선택, N을 세세요 | 끄다 | 뚜렷한 승자, 더블 디핑 없음 |
| 두 팀에 사람을 배정한다 | 섞은 다음 분할합니다 | n/a | 섞인 목록을 반으로 나누십시오 |
| 심을 대체하는 샘플입니다 | 선택, N을 세세요 | 에 | 동일한 항목이 설계상 반복될 수 있습니다 |
| 재생 목록이나 읽기 목록을 무작위로 지정합니다 | 셔플 | n/a | 아무것도 떨어뜨리지 않고 재정렬하세요 |
경험 법칙: 항목 수가 동일하게 유지되어야 한다면 섞으세요. 넣은 것보다 적은 수의 항목을 원한다면 선택하세요. 팀 할당은 사람들이 지나치게 생각하는 것입니다. 전체 목록을 섞은 다음 전반부를 A 팀으로,나머지는 B 팀으로 가져가고 두 팀 모두 무작위이며 크기가 균형을 이룹니다.
공개 경품을 운영하기에 충분히 공정한가?
예,그리고 그 이유는 분명히 말할 가치가 있습니다 왜냐하면 "fair"는 도구의 전체 가치입니다. Fisher-Yates 셔플,암호화 된 무작위 소스 및 거부 샘플링의 조합은 모든 참가자가 동일한 기회를 가지며 가능한 모든 승자 집합이 동등하게 가능성이 있음을 의미합니다. 이는 실책 크기,접기 및 그릇이 얼마나 잘 혼합되어 있는지 모두 편견을 유발하는 물리적 무승부보다 더 강력한 보증입니다.
추첨은 전적으로 브라우저에서 실행되기 때문에 스트림이나 회의 중에 화면에서 실시간으로 진행할 수 있으며,이는 공개 추첨에서 사람들이 원하는 투명성입니다. 서버로 전송되는 것은 없으므로 클릭과 발표 사이에 결과가 변조될 수 있는 숨겨진 단계가 없습니다. 감사 추적을 원한다면 추첨을 화면 녹화하십시오: 참가자 목록이 표시되고 클릭이 표시되며 당첨자가 즉시 나타납니다.
내 목록은 비공개인가요?
사람들이 무작위로 만든 목록은 공개되지 않는 경우가 많기 때문에 처음 나타나는 것보다 더 중요합니다. 후보자 후보 목록,내부 팀 이름,고객 항목 및 이메일 목록은 모두 민감합니다. 랜덤마이저는 일반 JavaScript 로 로컬에서 모든 목록을 업로드하거나 기록하거나 저장하지 않으며,랜덤화를 클릭하면 요청이 전혀 발생하지 않는 브라우저 네트워크 탭에서 확인할 수 있습니다. 또한 페이지가 로드되면 오프라인으로 계속 작동합니다.
이는 Toolz 전반에 걸쳐 의도적인 입장이며, 나는 메모에 그 추론에 대해 썼습니다 온라인 도구의 데이터 개인 정보 보호. 랜덤마이저는 중요한 이유의 좋은 예입니다: 입력은 종종 실제 사람들의 목록이며, 실제 사람들의 목록은 감사 한 적이없는 일부 서버의 요청 로그에 앉아 싶지 않은 종류의 것입니다.
드로우를 더 깨끗하게 만드는 몇 가지 습관
그리기 전에 목록을 정리합니다. 한 사람이 두 번 나타날 수 있는 경우 중복 제거를 켜서 이중 항목이 비밀리에 확률을 두 배로 늘리지 않습니다. 빈 줄을 놓는 것은 기본적으로 켜져 있지만 뒤에 오는 빈 줄이 계산되지 않았는지 한눈에 살펴볼 가치가 있습니다.
카운트를 경품과 일치시킵니다. Pick 모드에서는 필요한 정확한 당첨자 수로 카운트를 설정하고 반복을 남겨 둡니다. 경품이 3 개인 경우 단일 추첨을 3 번 클릭하는 대신 한 번에 3 개를 추첨하면 별도의 클릭에서 동일한 이름이 두 번 나타나는 어색한 경우를 피할 수 있습니다.
비밀리에가 아니라 공개적으로 다시 그리세요. 만약 우승자가 자격이 없다면,그들을 제거하고 보고 있는 사람 앞에서 다시 그리세요. 공정성은 첫 번째 클릭에서 최종 결과가 나오는 것이 아니라,과정이 보이는 데서 나옵니다.
브라우저에 보관하십시오. 내가 배송하는 모든 도구와 마찬가지로 로컬 처리는 더 빠르고 비공개이기 때문에 기본값입니다. 작은 유틸리티의 개인 키트를 조립하는 경우 난수 생성기 숫자 추첨을 위해 랜덤라이저와 자연스럽게 쌍을 이루며 더 넓어집니다 개발자 생산성 도구 roundup은 브라우저 우선 도구 상자를 만들 가치가 있는 이유를 설명합니다.
볼만한 가치가있는 관련 도구
무작위 선택이 반복적으로 필요한 경우 몇 명의 이웃이 가까이 앉아 있습니다. 그만큼 난수 생성기 동일한 암호화 등급 무작위성을 가진 범위에서 숫자를 그립니다. 이는 목록에서 항목이 아닌 값이 선택할 때 원하는 것입니다. 그만큼 UUID 생성기 기록 및 테스트 데이터에 대한 고유 식별자를 생성합니다. The 암호 생성기 안전한 암호를 생성하기 위하여 동일한 강한 무작위 근원을 적용한다. 3 개은 모두 아무 가입도 없이 브라우저에서 실행된다,정확히 무작위 자와 같이,나는 그 가족의 식별자 측을 안으로 덮는다 비밀번호 생성기 가이드.
자주 묻는 질문
랜덤라이저 목록은 어떻게 작동합니까?
이 도구는 한 줄에 한 항목의 항목을 읽은 다음 모든 항목을 재정렬하거나 요청한 우승자를 추첨합니다. Shuffling은 목록을 한 번 걷고 각 항목을 무작위로 선택한 이전 위치로 교체하여 균일하게 무작위 순서를 생성하는 Fisher-Yates 알고리즘을 사용합니다. 임의의 위치는 브라우저 암호화 생성기에서 나오므로 결과는 진정으로 편향되지 않습니다.
무작위화는 실제로 공정합니까?
예. 최신 브라우저에 내장된 암호화 랜덤 소스인 crypto.getRandomValues 에서 가져온 것이며,거부 샘플링을 사용하므로 다른 것보다 조금이라도 더 가능성이 높은 인덱스는 없습니다. Fisher-Yates 셔플과 결합하면 목록의 가능한 모든 순서가 동일한 기회를 가지며,이는 수동 셔플링이나 랜덤 키가 있는 스프레드시트 정렬보다 더 공정합니다.
이름 목록에서 무작위 당첨자를 어떻게 선택합니까?
한 줄에 이름을 하나씩 붙여넣고 선택 모드로 전환하고 개수를 1로 설정하고 무작위화를 클릭합니다. 도구는 하나의 임의의 이름을 반환합니다. 한 번에 여러 명의 우승자를 추첨하려면 카운트를 더 높게 설정하고 반복을 비활성화하여 각 승자가 고유하도록 설정하십시오.
셔플과 픽의 차이점은 무엇입니까?
Shuffle은 전체 목록을 새로운 임의의 순서로 반환하므로 추가 또는 제거되지 않고 재배열만 됩니다. 선택은 목록에서 지정한 당첨자 수를 가져와 하위 집합을 반환합니다. 턴 순서나 좌석에 셔플을 사용하고 경품, 샘플을 선택하거나 더 큰 그룹에서 몇 사람을 선택하십시오.
같은 항목을 두 번 이상 선택할 수 있습니까?
반복을 사용하도록 설정한 경우에만 가능합니다. 기본적으로 Pick 모드는 교체 없이 추첨되므로 모든 우승자는 다른 아이템이 되며,이는 추첨 또는 경품 행사에 필요한 것입니다. 반복을 켜면 동일한 아이템이 다시 나타날 수 있는 교체로 샘플링이 가능하므로 시뮬레이션에 유용합니다.
내 목록보다 더 고유한 항목을 선택할 수 없는 이유는 무엇입니까?
반복하지 않으면 각 우승자는 고유한 항목이어야 하므로 8명의 목록에서 10명의 고유 우승자를 뽑을 수 없습니다. 그런 일이 발생하면 도구는 잘못된 결과를 반환하는 대신 알려줍니다. 목록 크기와 일치하도록 개수를 낮추거나 항목을 재사용할 수 있도록 반복을 활성화합니다.
내 목록이 서버에 업로드되었습니까?
아니요. 모든 구문 분석 및 무작위화는 일반 JavaScript 로 브라우저에서 로컬로 실행되며,아무것도 전송,로그 또는 저장되지 않습니다. 무작위화를 클릭해도 요청이 이루어지지 않는 브라우저 네트워크 탭에서 이를 확인할 수 있습니다. 페이지가 로드되면 오프라인에서도 작동합니다.
추첨이나 경품으로 사용할 수 있나요?
네. 한 줄에 한 줄에 하나씩 붙여넣고, 반복이 비활성화된 상태에서 선택 모드를 사용하고, 상품 수를 개수로 설정합니다. 클릭할 때마다 신선하고 독립적인 고유한 우승자가 있습니다. 무승부는 편향되지 않고 클라이언트 측에서 발생하기 때문에 투명성을 위해 화면에서 라이브로 실행할 수 있습니다.
