如何公平抽取抽奖获奖者，并展示抽选过程

要公平地选出获奖者，就要使用为安全设计的生成器，让每个参与者的中奖机会相同，并允许大家事后核对结果。简单抽选工具的不公平，大多源于两个地方：随机源太弱，或者一个叫做取模偏差的小算术错误。两者都是可以修复的。公开参与名单并保存抽选记录，是证明没有人能操控获奖者的最好依据。

随机抽取公平地抽出获胜者免费使用

真随机与伪随机

真随机源的不可预测性来自物理过程，例如电子噪声。伪随机生成器则是一套公式。它从一个种子开始，按确定的步骤运算，产生看起来随机的数列。这个数列完全由种子决定，所以只要知道种子和公式，就能预测每一个数字。

大多数软件使用伪随机生成器，用来打乱播放列表或随机生成游戏关卡，完全没有问题。但对于有奖品的抽选，关键问题是有没有人可能预测或影响结果。速度快却可以预测的生成器，并不适合这种场合。

使用浏览器的密码学生成器

在 JavaScript 中，Math.random() 是一个速度很快的伪随机生成器。它的文档也说明，它不适合用于密码学。而奖品抽选属于对安全性敏感的场景。Web Crypto 提供的 crypto.getRandomValues() 会用操作系统的密码学随机源填充数组，应当使用它。随机抽选工具每次抽选都使用它，包括抛硬币和掷骰子。如果一个工具没有说明自己使用什么随机源，就很难让人信任，所以在依赖它之前先问清楚。

取模偏差，举个例子

假设你的随机源给出一个随机字节，即 0 到 255 之间的整数，而你要从三个参与者中选一个。最简单的做法是把它除以 3 取余数。这看上去很公平，但 256 无法被 3 整除。

• 0、3、6 等一直到 255 的数，余数为 0。这样的数共有 86 个。
• 余数为 1 的数有 85 个，余数为 2 的数也有 85 个。

因此，在 256 个数中，参与者 0 出现的概率是 86/256，约为 33.6%，而参与者 1 和 2 各出现 85 次，约为 33.2%。差距虽小，却是真实存在的。当参与者数量相对于随机源的范围变大时，这种偏差也会随之增大。

解决办法是拒绝采样。抽取一个数，如果它落在不均匀的剩余部分，就重新抽取。以字节为例，你要舍弃 255，只接受 0 到 254，因为这些数可以被 3 整除。若使用 32 位随机数，剩余部分只占约四十三亿分之一，对于抽奖来说偏差可以忽略。不过严谨的抽选工具仍然会处理这一问题，因为同样的错误在范围缩小时会变得更严重。

不重复的抽选

如果需要抽出多名获奖者，连续三次抽取随机索引，可能会抽到同一个参与者两次。两种简洁的方法可以避免这一点：

1. 每抽出一名获奖者，就把他从名单中移除，然后在剩下的人中再抽。
2. 用 Fisher–Yates 洗牌法把整个名单打乱一次，然后从顶部依次取出获奖者。

Fisher–Yates 从名单末尾开始，把每个位置与它当前位置或之前某个随机选中的位置交换。只要随机选择是公平的，它就能让每种排列出现的概率相等。这种方法简短、广为人知，也容易向参与者解释。工具中的“移除获奖者”和“不重复”选项，分别对应这两种方法。

让抽选可以核对

公平的抽选，是任何人都能验证的抽选。抽选前：

• 将参与者列为编号名单，并公布谁有资格参与的规则。
• 公布该名单的 SHA-256 指纹。任何 SHA-256 工具都可以生成，例如哈希生成器。只要名单中有一个条目改变，指纹就会完全不同，因此名单事后无法被悄悄修改。同样的核对方法也适用于下载文件，如何核对下载文件的 SHA-256 校验值中有具体步骤。

抽选过程中和抽选结束后：

• 从开始使用抽选工具，到显示结果，全程录屏。
• 公布附有获奖编号的最终名单，方便大家重新计算指纹，确认名单没有被改动。
• 说明获奖者是如何选出的，例如“使用基于浏览器的抽选工具，该工具采用操作系统的密码学随机源”。

不同平台的抽奖规则各不相同，而奖品抽选还可能受到所在地法律的约束。开展活动前，请查看平台的促销规则，并了解当地法律。本文仅提供一般性指导，不构成法律建议。准备好之后，就可以用随机抽选工具选出获奖者。

在 fixmint 中的操作方法

1. 选择名称，然后将参与者粘贴到名称，每行一个中。
2. 将获奖人数设为奖品数量。勾选从名单中移除获奖者，确保同一个人不会中两次。
3. 如果要进行编号抽选，选择数字，设置最小值和最大值。如果每个号码只能中一次，勾选不重复。
4. 点击抽选获奖者，并从一开始就保持录屏运行。
5. 公布编号名单、SHA-256 指纹、获奖参与者，以及抽选工具的使用方式。

快速解答

Math.random() 适合用于抽奖吗？

适合用于游戏和洗牌，但不适合用于会被核对的抽奖，因为它的输出可以被预测。应当使用密码学随机源。

为什么不直接把随机数对参与者人数取模？

当范围不能被整除时，余数的分布就不均匀，某些参与者会稍微更容易中奖。拒绝采样可以消除这种偏差。

一次抽选能选出多名获奖者吗？

可以。每次抽出一名后将其移除再抽下一位，或者先打乱一次然后取前几名。无论哪种方式，都不会让同一个参与者中两次。