Gerador de Números Aleatórios

Rifas e sorteios são o caso mais óbvio. Numere cada inscrição de 1 a N, desligue duplicados e sorteie tantos vencedores quantos prêmios houver. O resultado é replicável o suficiente para defender — capture em tela o intervalo, a quantidade e a saída — e imprevisível o bastante para que ninguém possa manipular.

Professores usam para chamar alunos sem viés, definir a ordem de apresentação, dividir turmas em grupos e gerar listas de exercícios. Pesquisadores usam para amostrar uma população numerada, alocar participantes em grupos controle e tratamento ou embaralhar a ordem das perguntas para controlar o efeito de ordem.

Designers de jogos e jogadores de mesa usam como substituto no navegador para dados físicos. Um d20 é apenas um inteiro aleatório de 1 a 20; um dado percentual, de 1 a 100. Mestres podem pré-rolar um lote de checagens antes da sessão para que o jogo não trave.

Desenvolvedores recorrem para valores-semente de testes, dados de exemplo ou uma porta aleatória em desenvolvimento local. Times de marketing usam para atribuição de bucket A/B quando não querem a sobrecarga de uma plataforma de experimentação completa.

O gerador usa crypto.getRandomValues() da Web Crypto API quando disponível. É a mesma fonte que os navegadores expõem para gerar chaves criptográficas, tokens de sessão e códigos únicos, e bebe do gerador de números aleatórios criptograficamente seguro do sistema operacional (CSPRNG) — /dev/urandom no Linux, BCryptGenRandom no Windows, SecRandomCopyBytes no macOS.

A cada sorteio o gerador pede ao CSPRNG um inteiro de 32 bits sem sinal e o mapeia ao intervalo desejado com aritmética modular. A saída de 32 bits tem cerca de 4,3 bilhões de valores possíveis, então para qualquer intervalo de até alguns milhões o viés modular é insignificante — bem abaixo de uma parte em mil.

O caminho alternativo usa Math.random(), um PRNG semeado por uma fonte não especificada (tipicamente jitter de relógio e estado do processo). É adequado para jogos e amostragem, mas não para nada que um adversário determinado tente prever — chave criptográfica, token de sessão ou sorteio de alto valor.

O modo 'sem reposição' usa um Set para registrar valores já sorteados e amostragem por rejeição para pular duplicados. Quando a quantidade pedida se aproxima do tamanho do intervalo, pode ficar um pouco mais lento, mas no uso típico (10 vencedores entre 500 inscrições) o custo extra é invisível.

Fixe os parâmetros antes de sortear. Capture em tela o intervalo, a quantidade e o ajuste de duplicados junto com o resultado, para que os participantes vejam exatamente o que foi sorteado. Alterar o intervalo depois — mesmo em um número — invalida a lisura do sorteio aos olhos do público.

Para concursos com peso legal (sweepstakes, promoções regidas por lei), use um serviço de RNG certificado por terceiro ou uma extração física registrada em cartório. As diretrizes da FTC e a maioria das leis estaduais de promoção exigem aleatorização documentada e à prova de adulteração para prêmios acima de certos limites.

Para sala de aula ou equipes, gere todos os sorteios no início da sessão em um único lote e compartilhe a lista. Isso impede que alguém re-sorteie até conseguir um resultado favorável — a razão número um pela qual sorteios informais deixam de parecer aleatórios.

Se precisar semear uma simulação de Monte Carlo e obter o mesmo resultado depois, esta ferramenta não serve — ela é intencionalmente sem semente. Use um RNG no nível da linguagem (numpy.random.default_rng(seed=42), por exemplo) para que as execuções sejam reprodutíveis.