是非选择器

使用方法

1. 要一个答案就点「抽一次」，大字号结果区给出「是」或「否」。这一步不读任何输入框，所以任何状态下都能点。
2. 要一串结果就在「批量生成条数」里填数量，示例 10，合法范围 1 到 200；点「批量生成」后逐行列出每一条。
3. 在条数输入框里按裸 Enter 等同于点「批量生成」。页面打开时已经预置了 10 条示例，直接可用。
4. 批量结果下方给出三个统计量：是/否各多少条、各占百分比、本轮最长连续同向出现了几次。
5. 「复制结果」把整批结果写入剪贴板；「导出概率表 CSV」下载带 BOM 的 15 行概率表；「复制概率表 TSV」复制成制表符文本。
6. 「加载更多」把概率表从 12 行展开到 15 行，方便查更大的连续次数。

这个是非选择器能解决什么问题

第一个用途是替自己做一次无偏好选择。中午吃什么、要不要现在去健身房、这个方案 A 和 B 先试哪个——当你反复权衡还是拿不定主意时，真正缺的不是更多分析，而是一个不偏向任何一方的触发器。是非选择器 给的就是这个触发器。

第二个用途是多人决策的公平抽签。正反两方各执一词时，让工具给出结果比自己拍板更容易被双方接受；点一次就能当众验证，不存在「谁偷偷改了结果」的空间。

第三个用途是教学与直觉校准。很多人以为「随机」应该看起来交错、均匀，一旦看到连续出现 5 个「是」就觉得机器坏了。本页把连续同向的概率表直接摆在下面：100 次里出现一次连续 5 次同向的概率是 97.17%，几乎是必然——这就是校准直觉最直观的一组数字。

这个是非选择器 不做的事也要说清楚：它不做三态判定（「是/否/可能」属于随机转盘那一类，本页严格二元）；不做多人投票的统计汇总；不记录历史结果，刷新即清空；也不做加密级随机，见下一节的说明。

原理与规则说明

判定只用到一行逻辑：取一个 Math.random() 的返回值 r，它落在 [0, 1) 区间上，然后判断 r < 0.5 就是「是」，否则是「否」。

阈值为什么取 0.5 而不是别的数：因为 0.5 在二进制里可以被精确表示（它是 2 的负一次方），而 Math.random() 的输出是按双精度浮点生成的、在 [0, 1) 上近似均匀的 53 位有效数字。用 0.5 切下去，两个区间长度完全相等，各占 50%，不会像「先用百分数取整再比较」那样在边界上引入一丁点偏差。

随机源本身需要说清性质。Math.random() 是伪随机数生成器，不是加密级随机源：ECMAScript 规范只要求它「近似均匀分布」，并不要求不可预测。以 V8 为例，底层是 xorshift128+ 算法，内部状态 128 位、周期约 2 的 128 次方减一；它在统计上看不出规律，但只要知道内部状态，后续输出就完全可推算。

因此本页明确声明：判定结果不可预测，但不具备密码学强度。日常的选择、抽签、破冰完全够用；一旦涉及抽奖发奖、发放密码或验证码、密钥生成这类「必须不可预测」的场景，要改用 crypto.getRandomValues()——那是按 NIST SP 800-90A 一类标准实现的密码学安全随机源。这也是本页与「随便找个随机数网页」的差别：把能力边界写在页面上，而不是让你误以为它什么都能担。

批量模式的完整链路是：每条独立取一次随机数并判定 → 顺序拼接成列表 → 遍历统计是/否条数、计算百分比、跟踪当前连续同向长度并记录最大值。每次判定互相独立，所以批量的第 n 条不受前 n−1 条影响。

「连续同向」这件事值得单独算一笔。恰好连续 k 次同向的概率是 2 × (1/2)^k，也就是 2 的 (1−k) 次方：连续 2 次的概率是 50%，连续 5 次是 6.2500%，连续 10 次是 0.1953%。但「在 100 次里至少出现一次连续 k 次」是另一回事，不能用简单乘法相乘——那些连续段会互相重叠。本页用动态规划逐位推进状态（当前连续长度 1 到 k−1 的概率分布）算出精确值：100 次里至少出现一次连续 5 次同向的概率高达 97.1690%，连续 7 次也有 54.2337%，直到连续 10 次才降到 8.6659%。下表的第二列就是这个精确值。

完整示例（数值仅作演示）

默认设置是批量条数 10，与页面预置的 10 行结果、以及统计行三处一致。预置结果依次是：是、否、是、是、否、否、是、否、是、否。

• 统计：是 5 条、否 5 条，各占 50.0%；
• 最长连续同向：第 3、4 条连续两个「是」，第 5、6 条连续两个「否」，最大值 2；
• 这 10 条的不同排列共有 2 的 10 次方 = 1024 种，所以「刚好 5 比 5」并不是最可能出现的比例，出现 6 比 4 或 4 比 6 反而更常见；
• 把条数改成 100，出现至少一次连续 5 次同向的概率是 97.1690%——这就是为什么长序列里冒出「连续五六个同一面」完全属于正常波动。

再看一条最容易误解的边界：已经连续出现 5 个「是」之后，第 6 条仍然是「是」的概率还是 0.5，与前面出现过什么无关。而「连续 6 条全是是」的前验概率是 2 的负 6 次方 = 1.5625%，这两个数字不矛盾：前者是条件概率（已知前 5 条），后者是整段序列从头开始的概率。把两者混为一谈，就是典型的赌徒谬误。

输入范围与对照表

全页只有一个输入框：批量条数接受 1 到 200 的整数。下面这张表是连续同向的概率参考，第一列的第二行起对应「恰好连续 k 次同向」，第三列是「在 100 次投掷中至少出现一次连续 k 次同向」的精确值。

点「导出概率表 CSV」得到 15 行明细（带 BOM，Excel 打开不乱码）；点「复制概率表 TSV」复制成制表符文本，可直接贴进表格软件。

输入范围、边界与精度说明

批量条数的合法区间是 1 到 200，且必须是整数。空值提示「不能留空」，非数字提示「要填数字」，小数提示「要填整数」，0、负数与超过 200 的取值分别提示「至少为 1」与「超出上限 200」——每一条都会写出你实际填的内容，不会静默取整或悄悄按上限执行。

「抽一次」没有任何前置条件，也不读输入框，所以在任何输入状态下都能得到结果；这是刻意的设计，否则用户填错一个数字就连单次判定都用不了。

结果的不可复现性是设计而不是缺陷：本页使用 Math.random()，不提供种子（seed）输入，因此同一台设备连续两次结果不同，也无法重放上一次的结果。需要可复现的随机序列，得改用带种子的伪随机算法，那不属于本页的用途。

概率精度方面，表里的百分比保留四位小数。例如连续 15 次同向是 0.0061%，这已经是「基本不可能在一次会话里看到」的量级；而 100 次内至少出现一次连续 4 次同向却有 99.9715%，几乎必然出现。两个数字并列，正好说明「单点概率极小」与「长序列里几乎必然出现」可以同时成立。

三条常见误用：把「已经连续 5 个是」当成「下一个更可能是否」——每一次判定都独立，条件概率仍是 0.5；把本页当成预测工具——它不分析任何数据，只做均匀抽样；把伪随机当成加密随机去抽奖发奖——需要不可预测性时必须换成 crypto.getRandomValues()。

常见问题

相关工具

是非选择器 只做「二元无偏好判定」，需要更多选项时下面这些页面各有分工。

• D20骰子滚轴——需要 1 到 20 的数值结果时用它，本页只出「是」或「否」。
• 抽奖抽取生成器——从名单里抽人，比二元判定多一层「从集合中选」的逻辑。
• 随机队伍生成器——把一群人随机分成若干队，适合活动分组。
• 列表随机器——把一列选项随机排序，决定顺序而不是决定是非。
• 随机分组生成——按人数或组数均衡切分名单。
• 宾果卡号生成器——生成不重复的号码格，用来做聚会游戏。
• 彩票数字生成器——生成一组号码，同样是均匀抽样但结果空间大得多。