对于单元测试，我实现了一个模拟随机数生成器。我相信这是一个有效的UniformBitGenerator实现(mock实际上使用googlemock来设置operator()的返回，但它的行为相同(。
struct RNG
{
using result_type = size_t;
static result_type min() { return 0; }
static result_type max() { return std::numeric_limits<result_type>::max(); }
result_type operator()() { return max(); }
};
现在，我使用这个mock从[a, b], a == b范围内的std::uniform_int_distribution进行采样。我相信这是允许的，我在这里发现的对分布参数的唯一限制是b >= a。所以我希望下面的程序打印5。
int main()
{
auto rng = RNG();
auto dist = std::uniform_int_distribution<>(5, 5);
printf("%dn", dist(rng));
return 0;
}
相反，它进入STL内部的无限循环，重复从生成器中提取数字，但未能找到指定范围内的数字。我在不同的版本中测试了不同的(当前的(编译器(包括clang、gcc、icc(。RNG::max也可以返回其他值(例如42(，不会改变任何内容。
我正在测试的真实代码将一个随机索引绘制到一个容器中，该容器可能只包含一个元素。检查这种情况很容易，但这是一种罕见的情况，我想避免它。
我是不是在STL中的RNG规范中遗漏了什么？如果在所有编译器中发现一个错误，我会很惊讶。。。
通常通过拒绝采样来实现均匀分布。你一直在请求随机数字，直到你得到一个符合标准的数字。你已经设置了一个无法满足标准的情况，因为你的随机数生成器是非常非随机的，所以它会导致无限循环。
标准说([rand.dist.uni.int](：
CCD_ 7随机数分布产生随机整数i，a≤i≤b，根据常数离散概率函数分布
P(i|a，b(=1/(b−a+1(
explicit uniform_int_distribution(IntType a = 0, IntType b = numeric_limits<IntType>::max());需要：
a ≤ b。
所以uniform_int_distribution<>(5,5)应该以1/1的概率返回5。
相反，进入无限循环的实现有一个错误。
然而，您的模拟RNG总是生成相同的值，不满足统一随机位生成器的要求：
类型为g的统一随机位生成器g是返回无符号整数值的函数对象，使得可能结果范围内的每个值(理想情况下(返回的概率相等[注：g的结果接近理想的程度通常是通过统计确定的。--尾注]
参见[Rreq.genl]/p1.b:
在整个子条款[rand]中，实例化模板的效果：
b( 具有名为
URBG的模板类型参数的是未定义的，除非相应的模板参数是cv不合格的并且满足统一随机位生成器的要求。
当然，有了标准RNG，它就可以工作了：
#include <iostream>
#include <random>
int main() {
std::mt19937_64 rng;
std::uniform_int_distribution<> dist(5, 5);
std::cout << dist(rng) << "n";
}
打印：
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