Subversion Repositories Kolibri OS

Rev

Go to most recent revision | Blame | Last modification | View Log | RSS feed

  1. // random number generation (out of line) -*- C++ -*-
  2.  
  3. // Copyright (C) 2009-2013 Free Software Foundation, Inc.
  4. //
  5. // This file is part of the GNU ISO C++ Library.  This library is free
  6. // software; you can redistribute it and/or modify it under the
  7. // terms of the GNU General Public License as published by the
  8. // Free Software Foundation; either version 3, or (at your option)
  9. // any later version.
  10.  
  11. // This library is distributed in the hope that it will be useful,
  12. // but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  13. // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  14. // GNU General Public License for more details.
  15.  
  16. // Under Section 7 of GPL version 3, you are granted additional
  17. // permissions described in the GCC Runtime Library Exception, version
  18. // 3.1, as published by the Free Software Foundation.
  19.  
  20. // You should have received a copy of the GNU General Public License and
  21. // a copy of the GCC Runtime Library Exception along with this program;
  22. // see the files COPYING3 and COPYING.RUNTIME respectively.  If not, see
  23. // <http://www.gnu.org/licenses/>.
  24.  
  25. /** @file bits/random.tcc
  26.  *  This is an internal header file, included by other library headers.
  27.  *  Do not attempt to use it directly. @headername{random}
  28.  */
  29.  
  30. #ifndef _RANDOM_TCC
  31. #define _RANDOM_TCC 1
  32.  
  33. #include <numeric> // std::accumulate and std::partial_sum
  34.  
  35. namespace std _GLIBCXX_VISIBILITY(default)
  36. {
  37.   /*
  38.    * (Further) implementation-space details.
  39.    */
  40.   namespace __detail
  41.   {
  42.   _GLIBCXX_BEGIN_NAMESPACE_VERSION
  43.  
  44.     // General case for x = (ax + c) mod m -- use Schrage's algorithm
  45.     // to avoid integer overflow.
  46.     //
  47.     // Preconditions:  a > 0, m > 0.
  48.     //
  49.     // Note: only works correctly for __m % __a < __m / __a.
  50.     template<typename _Tp, _Tp __m, _Tp __a, _Tp __c>
  51.       _Tp
  52.       _Mod<_Tp, __m, __a, __c, false, true>::
  53.       __calc(_Tp __x)
  54.       {
  55.         if (__a == 1)
  56.           __x %= __m;
  57.         else
  58.           {
  59.             static const _Tp __q = __m / __a;
  60.             static const _Tp __r = __m % __a;
  61.  
  62.             _Tp __t1 = __a * (__x % __q);
  63.             _Tp __t2 = __r * (__x / __q);
  64.             if (__t1 >= __t2)
  65.               __x = __t1 - __t2;
  66.             else
  67.               __x = __m - __t2 + __t1;
  68.           }
  69.  
  70.         if (__c != 0)
  71.           {
  72.             const _Tp __d = __m - __x;
  73.             if (__d > __c)
  74.               __x += __c;
  75.             else
  76.               __x = __c - __d;
  77.           }
  78.         return __x;
  79.       }
  80.  
  81.     template<typename _InputIterator, typename _OutputIterator,
  82.              typename _Tp>
  83.       _OutputIterator
  84.       __normalize(_InputIterator __first, _InputIterator __last,
  85.                   _OutputIterator __result, const _Tp& __factor)
  86.       {
  87.         for (; __first != __last; ++__first, ++__result)
  88.           *__result = *__first / __factor;
  89.         return __result;
  90.       }
  91.  
  92.   _GLIBCXX_END_NAMESPACE_VERSION
  93.   } // namespace __detail
  94.  
  95. _GLIBCXX_BEGIN_NAMESPACE_VERSION
  96.  
  97.   template<typename _UIntType, _UIntType __a, _UIntType __c, _UIntType __m>
  98.     constexpr _UIntType
  99.     linear_congruential_engine<_UIntType, __a, __c, __m>::multiplier;
  100.  
  101.   template<typename _UIntType, _UIntType __a, _UIntType __c, _UIntType __m>
  102.     constexpr _UIntType
  103.     linear_congruential_engine<_UIntType, __a, __c, __m>::increment;
  104.  
  105.   template<typename _UIntType, _UIntType __a, _UIntType __c, _UIntType __m>
  106.     constexpr _UIntType
  107.     linear_congruential_engine<_UIntType, __a, __c, __m>::modulus;
  108.  
  109.   template<typename _UIntType, _UIntType __a, _UIntType __c, _UIntType __m>
  110.     constexpr _UIntType
  111.     linear_congruential_engine<_UIntType, __a, __c, __m>::default_seed;
  112.  
  113.   /**
  114.    * Seeds the LCR with integral value @p __s, adjusted so that the
  115.    * ring identity is never a member of the convergence set.
  116.    */
  117.   template<typename _UIntType, _UIntType __a, _UIntType __c, _UIntType __m>
  118.     void
  119.     linear_congruential_engine<_UIntType, __a, __c, __m>::
  120.     seed(result_type __s)
  121.     {
  122.       if ((__detail::__mod<_UIntType, __m>(__c) == 0)
  123.           && (__detail::__mod<_UIntType, __m>(__s) == 0))
  124.         _M_x = 1;
  125.       else
  126.         _M_x = __detail::__mod<_UIntType, __m>(__s);
  127.     }
  128.  
  129.   /**
  130.    * Seeds the LCR engine with a value generated by @p __q.
  131.    */
  132.   template<typename _UIntType, _UIntType __a, _UIntType __c, _UIntType __m>
  133.     template<typename _Sseq>
  134.       typename std::enable_if<std::is_class<_Sseq>::value>::type
  135.       linear_congruential_engine<_UIntType, __a, __c, __m>::
  136.       seed(_Sseq& __q)
  137.       {
  138.         const _UIntType __k0 = __m == 0 ? std::numeric_limits<_UIntType>::digits
  139.                                         : std::__lg(__m);
  140.         const _UIntType __k = (__k0 + 31) / 32;
  141.         uint_least32_t __arr[__k + 3];
  142.         __q.generate(__arr + 0, __arr + __k + 3);
  143.         _UIntType __factor = 1u;
  144.         _UIntType __sum = 0u;
  145.         for (size_t __j = 0; __j < __k; ++__j)
  146.           {
  147.             __sum += __arr[__j + 3] * __factor;
  148.             __factor *= __detail::_Shift<_UIntType, 32>::__value;
  149.           }
  150.         seed(__sum);
  151.       }
  152.  
  153.   template<typename _UIntType, _UIntType __a, _UIntType __c, _UIntType __m,
  154.            typename _CharT, typename _Traits>
  155.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  156.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  157.                const linear_congruential_engine<_UIntType,
  158.                                                 __a, __c, __m>& __lcr)
  159.     {
  160.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  161.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  162.  
  163.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  164.       const _CharT __fill = __os.fill();
  165.       __os.flags(__ios_base::dec | __ios_base::fixed | __ios_base::left);
  166.       __os.fill(__os.widen(' '));
  167.  
  168.       __os << __lcr._M_x;
  169.  
  170.       __os.flags(__flags);
  171.       __os.fill(__fill);
  172.       return __os;
  173.     }
  174.  
  175.   template<typename _UIntType, _UIntType __a, _UIntType __c, _UIntType __m,
  176.            typename _CharT, typename _Traits>
  177.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  178.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  179.                linear_congruential_engine<_UIntType, __a, __c, __m>& __lcr)
  180.     {
  181.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  182.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  183.  
  184.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  185.       __is.flags(__ios_base::dec);
  186.  
  187.       __is >> __lcr._M_x;
  188.  
  189.       __is.flags(__flags);
  190.       return __is;
  191.     }
  192.  
  193.  
  194.   template<typename _UIntType,
  195.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  196.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  197.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  198.            _UIntType __f>
  199.     constexpr size_t
  200.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  201.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::word_size;
  202.  
  203.   template<typename _UIntType,
  204.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  205.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  206.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  207.            _UIntType __f>
  208.     constexpr size_t
  209.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  210.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::state_size;
  211.  
  212.   template<typename _UIntType,
  213.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  214.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  215.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  216.            _UIntType __f>
  217.     constexpr size_t
  218.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  219.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::shift_size;
  220.  
  221.   template<typename _UIntType,
  222.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  223.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  224.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  225.            _UIntType __f>
  226.     constexpr size_t
  227.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  228.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::mask_bits;
  229.  
  230.   template<typename _UIntType,
  231.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  232.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  233.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  234.            _UIntType __f>
  235.     constexpr _UIntType
  236.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  237.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::xor_mask;
  238.  
  239.   template<typename _UIntType,
  240.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  241.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  242.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  243.            _UIntType __f>
  244.     constexpr size_t
  245.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  246.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::tempering_u;
  247.    
  248.   template<typename _UIntType,
  249.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  250.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  251.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  252.            _UIntType __f>
  253.     constexpr _UIntType
  254.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  255.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::tempering_d;
  256.  
  257.   template<typename _UIntType,
  258.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  259.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  260.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  261.            _UIntType __f>
  262.     constexpr size_t
  263.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  264.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::tempering_s;
  265.  
  266.   template<typename _UIntType,
  267.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  268.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  269.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  270.            _UIntType __f>
  271.     constexpr _UIntType
  272.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  273.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::tempering_b;
  274.  
  275.   template<typename _UIntType,
  276.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  277.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  278.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  279.            _UIntType __f>
  280.     constexpr size_t
  281.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  282.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::tempering_t;
  283.  
  284.   template<typename _UIntType,
  285.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  286.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  287.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  288.            _UIntType __f>
  289.     constexpr _UIntType
  290.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  291.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::tempering_c;
  292.  
  293.   template<typename _UIntType,
  294.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  295.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  296.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  297.            _UIntType __f>
  298.     constexpr size_t
  299.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  300.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::tempering_l;
  301.  
  302.   template<typename _UIntType,
  303.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  304.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  305.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  306.            _UIntType __f>
  307.     constexpr _UIntType
  308.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  309.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::
  310.                                               initialization_multiplier;
  311.  
  312.   template<typename _UIntType,
  313.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  314.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  315.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  316.            _UIntType __f>
  317.     constexpr _UIntType
  318.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  319.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::default_seed;
  320.  
  321.   template<typename _UIntType,
  322.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  323.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  324.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  325.            _UIntType __f>
  326.     void
  327.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  328.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::
  329.     seed(result_type __sd)
  330.     {
  331.       _M_x[0] = __detail::__mod<_UIntType,
  332.         __detail::_Shift<_UIntType, __w>::__value>(__sd);
  333.  
  334.       for (size_t __i = 1; __i < state_size; ++__i)
  335.         {
  336.           _UIntType __x = _M_x[__i - 1];
  337.           __x ^= __x >> (__w - 2);
  338.           __x *= __f;
  339.           __x += __detail::__mod<_UIntType, __n>(__i);
  340.           _M_x[__i] = __detail::__mod<_UIntType,
  341.             __detail::_Shift<_UIntType, __w>::__value>(__x);
  342.         }
  343.       _M_p = state_size;
  344.     }
  345.  
  346.   template<typename _UIntType,
  347.            size_t __w, size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  348.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  349.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  350.            _UIntType __f>
  351.     template<typename _Sseq>
  352.       typename std::enable_if<std::is_class<_Sseq>::value>::type
  353.       mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  354.                               __s, __b, __t, __c, __l, __f>::
  355.       seed(_Sseq& __q)
  356.       {
  357.         const _UIntType __upper_mask = (~_UIntType()) << __r;
  358.         const size_t __k = (__w + 31) / 32;
  359.         uint_least32_t __arr[__n * __k];
  360.         __q.generate(__arr + 0, __arr + __n * __k);
  361.  
  362.         bool __zero = true;
  363.         for (size_t __i = 0; __i < state_size; ++__i)
  364.           {
  365.             _UIntType __factor = 1u;
  366.             _UIntType __sum = 0u;
  367.             for (size_t __j = 0; __j < __k; ++__j)
  368.               {
  369.                 __sum += __arr[__k * __i + __j] * __factor;
  370.                 __factor *= __detail::_Shift<_UIntType, 32>::__value;
  371.               }
  372.             _M_x[__i] = __detail::__mod<_UIntType,
  373.               __detail::_Shift<_UIntType, __w>::__value>(__sum);
  374.  
  375.             if (__zero)
  376.               {
  377.                 if (__i == 0)
  378.                   {
  379.                     if ((_M_x[0] & __upper_mask) != 0u)
  380.                       __zero = false;
  381.                   }
  382.                 else if (_M_x[__i] != 0u)
  383.                   __zero = false;
  384.               }
  385.           }
  386.         if (__zero)
  387.           _M_x[0] = __detail::_Shift<_UIntType, __w - 1>::__value;
  388.         _M_p = state_size;
  389.       }
  390.  
  391.   template<typename _UIntType, size_t __w,
  392.            size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  393.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  394.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  395.            _UIntType __f>
  396.     void
  397.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  398.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::
  399.     _M_gen_rand(void)
  400.     {
  401.       const _UIntType __upper_mask = (~_UIntType()) << __r;
  402.       const _UIntType __lower_mask = ~__upper_mask;
  403.  
  404.       for (size_t __k = 0; __k < (__n - __m); ++__k)
  405.         {
  406.           _UIntType __y = ((_M_x[__k] & __upper_mask)
  407.                            | (_M_x[__k + 1] & __lower_mask));
  408.           _M_x[__k] = (_M_x[__k + __m] ^ (__y >> 1)
  409.                        ^ ((__y & 0x01) ? __a : 0));
  410.         }
  411.  
  412.       for (size_t __k = (__n - __m); __k < (__n - 1); ++__k)
  413.         {
  414.           _UIntType __y = ((_M_x[__k] & __upper_mask)
  415.                            | (_M_x[__k + 1] & __lower_mask));
  416.           _M_x[__k] = (_M_x[__k + (__m - __n)] ^ (__y >> 1)
  417.                        ^ ((__y & 0x01) ? __a : 0));
  418.         }
  419.  
  420.       _UIntType __y = ((_M_x[__n - 1] & __upper_mask)
  421.                        | (_M_x[0] & __lower_mask));
  422.       _M_x[__n - 1] = (_M_x[__m - 1] ^ (__y >> 1)
  423.                        ^ ((__y & 0x01) ? __a : 0));
  424.       _M_p = 0;
  425.     }
  426.  
  427.   template<typename _UIntType, size_t __w,
  428.            size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  429.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  430.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  431.            _UIntType __f>
  432.     void
  433.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  434.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::
  435.     discard(unsigned long long __z)
  436.     {
  437.       while (__z > state_size - _M_p)
  438.         {
  439.           __z -= state_size - _M_p;
  440.           _M_gen_rand();
  441.         }
  442.       _M_p += __z;
  443.     }
  444.  
  445.   template<typename _UIntType, size_t __w,
  446.            size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  447.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  448.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  449.            _UIntType __f>
  450.     typename
  451.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  452.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::result_type
  453.     mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m, __r, __a, __u, __d,
  454.                             __s, __b, __t, __c, __l, __f>::
  455.     operator()()
  456.     {
  457.       // Reload the vector - cost is O(n) amortized over n calls.
  458.       if (_M_p >= state_size)
  459.         _M_gen_rand();
  460.  
  461.       // Calculate o(x(i)).
  462.       result_type __z = _M_x[_M_p++];
  463.       __z ^= (__z >> __u) & __d;
  464.       __z ^= (__z << __s) & __b;
  465.       __z ^= (__z << __t) & __c;
  466.       __z ^= (__z >> __l);
  467.  
  468.       return __z;
  469.     }
  470.  
  471.   template<typename _UIntType, size_t __w,
  472.            size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  473.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  474.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  475.            _UIntType __f, typename _CharT, typename _Traits>
  476.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  477.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  478.                const mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m,
  479.                __r, __a, __u, __d, __s, __b, __t, __c, __l, __f>& __x)
  480.     {
  481.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  482.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  483.  
  484.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  485.       const _CharT __fill = __os.fill();
  486.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  487.       __os.flags(__ios_base::dec | __ios_base::fixed | __ios_base::left);
  488.       __os.fill(__space);
  489.  
  490.       for (size_t __i = 0; __i < __n; ++__i)
  491.         __os << __x._M_x[__i] << __space;
  492.       __os << __x._M_p;
  493.  
  494.       __os.flags(__flags);
  495.       __os.fill(__fill);
  496.       return __os;
  497.     }
  498.  
  499.   template<typename _UIntType, size_t __w,
  500.            size_t __n, size_t __m, size_t __r,
  501.            _UIntType __a, size_t __u, _UIntType __d, size_t __s,
  502.            _UIntType __b, size_t __t, _UIntType __c, size_t __l,
  503.            _UIntType __f, typename _CharT, typename _Traits>
  504.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  505.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  506.                mersenne_twister_engine<_UIntType, __w, __n, __m,
  507.                __r, __a, __u, __d, __s, __b, __t, __c, __l, __f>& __x)
  508.     {
  509.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  510.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  511.  
  512.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  513.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  514.  
  515.       for (size_t __i = 0; __i < __n; ++__i)
  516.         __is >> __x._M_x[__i];
  517.       __is >> __x._M_p;
  518.  
  519.       __is.flags(__flags);
  520.       return __is;
  521.     }
  522.  
  523.  
  524.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r>
  525.     constexpr size_t
  526.     subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>::word_size;
  527.  
  528.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r>
  529.     constexpr size_t
  530.     subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>::short_lag;
  531.  
  532.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r>
  533.     constexpr size_t
  534.     subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>::long_lag;
  535.  
  536.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r>
  537.     constexpr _UIntType
  538.     subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>::default_seed;
  539.  
  540.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r>
  541.     void
  542.     subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>::
  543.     seed(result_type __value)
  544.     {
  545.       std::linear_congruential_engine<result_type, 40014u, 0u, 2147483563u>
  546.         __lcg(__value == 0u ? default_seed : __value);
  547.  
  548.       const size_t __n = (__w + 31) / 32;
  549.  
  550.       for (size_t __i = 0; __i < long_lag; ++__i)
  551.         {
  552.           _UIntType __sum = 0u;
  553.           _UIntType __factor = 1u;
  554.           for (size_t __j = 0; __j < __n; ++__j)
  555.             {
  556.               __sum += __detail::__mod<uint_least32_t,
  557.                        __detail::_Shift<uint_least32_t, 32>::__value>
  558.                          (__lcg()) * __factor;
  559.               __factor *= __detail::_Shift<_UIntType, 32>::__value;
  560.             }
  561.           _M_x[__i] = __detail::__mod<_UIntType,
  562.             __detail::_Shift<_UIntType, __w>::__value>(__sum);
  563.         }
  564.       _M_carry = (_M_x[long_lag - 1] == 0) ? 1 : 0;
  565.       _M_p = 0;
  566.     }
  567.  
  568.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r>
  569.     template<typename _Sseq>
  570.       typename std::enable_if<std::is_class<_Sseq>::value>::type
  571.       subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>::
  572.       seed(_Sseq& __q)
  573.       {
  574.         const size_t __k = (__w + 31) / 32;
  575.         uint_least32_t __arr[__r * __k];
  576.         __q.generate(__arr + 0, __arr + __r * __k);
  577.  
  578.         for (size_t __i = 0; __i < long_lag; ++__i)
  579.           {
  580.             _UIntType __sum = 0u;
  581.             _UIntType __factor = 1u;
  582.             for (size_t __j = 0; __j < __k; ++__j)
  583.               {
  584.                 __sum += __arr[__k * __i + __j] * __factor;
  585.                 __factor *= __detail::_Shift<_UIntType, 32>::__value;
  586.               }
  587.             _M_x[__i] = __detail::__mod<_UIntType,
  588.               __detail::_Shift<_UIntType, __w>::__value>(__sum);
  589.           }
  590.         _M_carry = (_M_x[long_lag - 1] == 0) ? 1 : 0;
  591.         _M_p = 0;
  592.       }
  593.  
  594.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r>
  595.     typename subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>::
  596.              result_type
  597.     subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>::
  598.     operator()()
  599.     {
  600.       // Derive short lag index from current index.
  601.       long __ps = _M_p - short_lag;
  602.       if (__ps < 0)
  603.         __ps += long_lag;
  604.  
  605.       // Calculate new x(i) without overflow or division.
  606.       // NB: Thanks to the requirements for _UIntType, _M_x[_M_p] + _M_carry
  607.       // cannot overflow.
  608.       _UIntType __xi;
  609.       if (_M_x[__ps] >= _M_x[_M_p] + _M_carry)
  610.         {
  611.           __xi = _M_x[__ps] - _M_x[_M_p] - _M_carry;
  612.           _M_carry = 0;
  613.         }
  614.       else
  615.         {
  616.           __xi = (__detail::_Shift<_UIntType, __w>::__value
  617.                   - _M_x[_M_p] - _M_carry + _M_x[__ps]);
  618.           _M_carry = 1;
  619.         }
  620.       _M_x[_M_p] = __xi;
  621.  
  622.       // Adjust current index to loop around in ring buffer.
  623.       if (++_M_p >= long_lag)
  624.         _M_p = 0;
  625.  
  626.       return __xi;
  627.     }
  628.  
  629.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r,
  630.            typename _CharT, typename _Traits>
  631.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  632.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  633.                const subtract_with_carry_engine<_UIntType,
  634.                                                 __w, __s, __r>& __x)
  635.     {
  636.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  637.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  638.  
  639.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  640.       const _CharT __fill = __os.fill();
  641.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  642.       __os.flags(__ios_base::dec | __ios_base::fixed | __ios_base::left);
  643.       __os.fill(__space);
  644.  
  645.       for (size_t __i = 0; __i < __r; ++__i)
  646.         __os << __x._M_x[__i] << __space;
  647.       __os << __x._M_carry << __space << __x._M_p;
  648.  
  649.       __os.flags(__flags);
  650.       __os.fill(__fill);
  651.       return __os;
  652.     }
  653.  
  654.   template<typename _UIntType, size_t __w, size_t __s, size_t __r,
  655.            typename _CharT, typename _Traits>
  656.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  657.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  658.                subtract_with_carry_engine<_UIntType, __w, __s, __r>& __x)
  659.     {
  660.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  661.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  662.  
  663.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  664.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  665.  
  666.       for (size_t __i = 0; __i < __r; ++__i)
  667.         __is >> __x._M_x[__i];
  668.       __is >> __x._M_carry;
  669.       __is >> __x._M_p;
  670.  
  671.       __is.flags(__flags);
  672.       return __is;
  673.     }
  674.  
  675.  
  676.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __p, size_t __r>
  677.     constexpr size_t
  678.     discard_block_engine<_RandomNumberEngine, __p, __r>::block_size;
  679.  
  680.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __p, size_t __r>
  681.     constexpr size_t
  682.     discard_block_engine<_RandomNumberEngine, __p, __r>::used_block;
  683.  
  684.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __p, size_t __r>
  685.     typename discard_block_engine<_RandomNumberEngine,
  686.                            __p, __r>::result_type
  687.     discard_block_engine<_RandomNumberEngine, __p, __r>::
  688.     operator()()
  689.     {
  690.       if (_M_n >= used_block)
  691.         {
  692.           _M_b.discard(block_size - _M_n);
  693.           _M_n = 0;
  694.         }
  695.       ++_M_n;
  696.       return _M_b();
  697.     }
  698.  
  699.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __p, size_t __r,
  700.            typename _CharT, typename _Traits>
  701.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  702.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  703.                const discard_block_engine<_RandomNumberEngine,
  704.                __p, __r>& __x)
  705.     {
  706.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  707.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  708.  
  709.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  710.       const _CharT __fill = __os.fill();
  711.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  712.       __os.flags(__ios_base::dec | __ios_base::fixed | __ios_base::left);
  713.       __os.fill(__space);
  714.  
  715.       __os << __x.base() << __space << __x._M_n;
  716.  
  717.       __os.flags(__flags);
  718.       __os.fill(__fill);
  719.       return __os;
  720.     }
  721.  
  722.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __p, size_t __r,
  723.            typename _CharT, typename _Traits>
  724.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  725.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  726.                discard_block_engine<_RandomNumberEngine, __p, __r>& __x)
  727.     {
  728.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  729.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  730.  
  731.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  732.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  733.  
  734.       __is >> __x._M_b >> __x._M_n;
  735.  
  736.       __is.flags(__flags);
  737.       return __is;
  738.     }
  739.  
  740.  
  741.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __w, typename _UIntType>
  742.     typename independent_bits_engine<_RandomNumberEngine, __w, _UIntType>::
  743.       result_type
  744.     independent_bits_engine<_RandomNumberEngine, __w, _UIntType>::
  745.     operator()()
  746.     {
  747.       typedef typename _RandomNumberEngine::result_type _Eresult_type;
  748.       const _Eresult_type __r
  749.         = (_M_b.max() - _M_b.min() < std::numeric_limits<_Eresult_type>::max()
  750.            ? _M_b.max() - _M_b.min() + 1 : 0);
  751.       const unsigned __edig = std::numeric_limits<_Eresult_type>::digits;
  752.       const unsigned __m = __r ? std::__lg(__r) : __edig;
  753.  
  754.       typedef typename std::common_type<_Eresult_type, result_type>::type
  755.         __ctype;
  756.       const unsigned __cdig = std::numeric_limits<__ctype>::digits;
  757.  
  758.       unsigned __n, __n0;
  759.       __ctype __s0, __s1, __y0, __y1;
  760.  
  761.       for (size_t __i = 0; __i < 2; ++__i)
  762.         {
  763.           __n = (__w + __m - 1) / __m + __i;
  764.           __n0 = __n - __w % __n;
  765.           const unsigned __w0 = __w / __n;  // __w0 <= __m
  766.  
  767.           __s0 = 0;
  768.           __s1 = 0;
  769.           if (__w0 < __cdig)
  770.             {
  771.               __s0 = __ctype(1) << __w0;
  772.               __s1 = __s0 << 1;
  773.             }
  774.  
  775.           __y0 = 0;
  776.           __y1 = 0;
  777.           if (__r)
  778.             {
  779.               __y0 = __s0 * (__r / __s0);
  780.               if (__s1)
  781.                 __y1 = __s1 * (__r / __s1);
  782.  
  783.               if (__r - __y0 <= __y0 / __n)
  784.                 break;
  785.             }
  786.           else
  787.             break;
  788.         }
  789.  
  790.       result_type __sum = 0;
  791.       for (size_t __k = 0; __k < __n0; ++__k)
  792.         {
  793.           __ctype __u;
  794.           do
  795.             __u = _M_b() - _M_b.min();
  796.           while (__y0 && __u >= __y0);
  797.           __sum = __s0 * __sum + (__s0 ? __u % __s0 : __u);
  798.         }
  799.       for (size_t __k = __n0; __k < __n; ++__k)
  800.         {
  801.           __ctype __u;
  802.           do
  803.             __u = _M_b() - _M_b.min();
  804.           while (__y1 && __u >= __y1);
  805.           __sum = __s1 * __sum + (__s1 ? __u % __s1 : __u);
  806.         }
  807.       return __sum;
  808.     }
  809.  
  810.  
  811.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __k>
  812.     constexpr size_t
  813.     shuffle_order_engine<_RandomNumberEngine, __k>::table_size;
  814.  
  815.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __k>
  816.     typename shuffle_order_engine<_RandomNumberEngine, __k>::result_type
  817.     shuffle_order_engine<_RandomNumberEngine, __k>::
  818.     operator()()
  819.     {
  820.       size_t __j = __k * ((_M_y - _M_b.min())
  821.                           / (_M_b.max() - _M_b.min() + 1.0L));
  822.       _M_y = _M_v[__j];
  823.       _M_v[__j] = _M_b();
  824.  
  825.       return _M_y;
  826.     }
  827.  
  828.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __k,
  829.            typename _CharT, typename _Traits>
  830.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  831.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  832.                const shuffle_order_engine<_RandomNumberEngine, __k>& __x)
  833.     {
  834.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  835.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  836.  
  837.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  838.       const _CharT __fill = __os.fill();
  839.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  840.       __os.flags(__ios_base::dec | __ios_base::fixed | __ios_base::left);
  841.       __os.fill(__space);
  842.  
  843.       __os << __x.base();
  844.       for (size_t __i = 0; __i < __k; ++__i)
  845.         __os << __space << __x._M_v[__i];
  846.       __os << __space << __x._M_y;
  847.  
  848.       __os.flags(__flags);
  849.       __os.fill(__fill);
  850.       return __os;
  851.     }
  852.  
  853.   template<typename _RandomNumberEngine, size_t __k,
  854.            typename _CharT, typename _Traits>
  855.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  856.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  857.                shuffle_order_engine<_RandomNumberEngine, __k>& __x)
  858.     {
  859.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  860.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  861.  
  862.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  863.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  864.  
  865.       __is >> __x._M_b;
  866.       for (size_t __i = 0; __i < __k; ++__i)
  867.         __is >> __x._M_v[__i];
  868.       __is >> __x._M_y;
  869.  
  870.       __is.flags(__flags);
  871.       return __is;
  872.     }
  873.  
  874.  
  875.   template<typename _IntType>
  876.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  877.       typename uniform_int_distribution<_IntType>::result_type
  878.       uniform_int_distribution<_IntType>::
  879.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  880.                  const param_type& __param)
  881.       {
  882.         typedef typename _UniformRandomNumberGenerator::result_type
  883.           _Gresult_type;
  884.         typedef typename std::make_unsigned<result_type>::type __utype;
  885.         typedef typename std::common_type<_Gresult_type, __utype>::type
  886.           __uctype;
  887.  
  888.         const __uctype __urngmin = __urng.min();
  889.         const __uctype __urngmax = __urng.max();
  890.         const __uctype __urngrange = __urngmax - __urngmin;
  891.         const __uctype __urange
  892.           = __uctype(__param.b()) - __uctype(__param.a());
  893.  
  894.         __uctype __ret;
  895.  
  896.         if (__urngrange > __urange)
  897.           {
  898.             // downscaling
  899.             const __uctype __uerange = __urange + 1; // __urange can be zero
  900.             const __uctype __scaling = __urngrange / __uerange;
  901.             const __uctype __past = __uerange * __scaling;
  902.             do
  903.               __ret = __uctype(__urng()) - __urngmin;
  904.             while (__ret >= __past);
  905.             __ret /= __scaling;
  906.           }
  907.         else if (__urngrange < __urange)
  908.           {
  909.             // upscaling
  910.             /*
  911.               Note that every value in [0, urange]
  912.               can be written uniquely as
  913.  
  914.               (urngrange + 1) * high + low
  915.  
  916.               where
  917.  
  918.               high in [0, urange / (urngrange + 1)]
  919.  
  920.               and
  921.        
  922.               low in [0, urngrange].
  923.             */
  924.             __uctype __tmp; // wraparound control
  925.             do
  926.               {
  927.                 const __uctype __uerngrange = __urngrange + 1;
  928.                 __tmp = (__uerngrange * operator()
  929.                          (__urng, param_type(0, __urange / __uerngrange)));
  930.                 __ret = __tmp + (__uctype(__urng()) - __urngmin);
  931.               }
  932.             while (__ret > __urange || __ret < __tmp);
  933.           }
  934.         else
  935.           __ret = __uctype(__urng()) - __urngmin;
  936.  
  937.         return __ret + __param.a();
  938.       }
  939.  
  940.  
  941.   template<typename _IntType>
  942.     template<typename _ForwardIterator,
  943.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  944.       void
  945.       uniform_int_distribution<_IntType>::
  946.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  947.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  948.                       const param_type& __param)
  949.       {
  950.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  951.         typedef typename _UniformRandomNumberGenerator::result_type
  952.           _Gresult_type;
  953.         typedef typename std::make_unsigned<result_type>::type __utype;
  954.         typedef typename std::common_type<_Gresult_type, __utype>::type
  955.           __uctype;
  956.  
  957.         const __uctype __urngmin = __urng.min();
  958.         const __uctype __urngmax = __urng.max();
  959.         const __uctype __urngrange = __urngmax - __urngmin;
  960.         const __uctype __urange
  961.           = __uctype(__param.b()) - __uctype(__param.a());
  962.  
  963.         __uctype __ret;
  964.  
  965.         if (__urngrange > __urange)
  966.           {
  967.             if (__detail::_Power_of_2(__urngrange + 1)
  968.                 && __detail::_Power_of_2(__urange + 1))
  969.               {
  970.                 while (__f != __t)
  971.                   {
  972.                     __ret = __uctype(__urng()) - __urngmin;
  973.                     *__f++ = (__ret & __urange) + __param.a();
  974.                   }
  975.               }
  976.             else
  977.               {
  978.                 // downscaling
  979.                 const __uctype __uerange = __urange + 1; // __urange can be zero
  980.                 const __uctype __scaling = __urngrange / __uerange;
  981.                 const __uctype __past = __uerange * __scaling;
  982.                 while (__f != __t)
  983.                   {
  984.                     do
  985.                       __ret = __uctype(__urng()) - __urngmin;
  986.                     while (__ret >= __past);
  987.                     *__f++ = __ret / __scaling + __param.a();
  988.                   }
  989.               }
  990.           }
  991.         else if (__urngrange < __urange)
  992.           {
  993.             // upscaling
  994.             /*
  995.               Note that every value in [0, urange]
  996.               can be written uniquely as
  997.  
  998.               (urngrange + 1) * high + low
  999.  
  1000.               where
  1001.  
  1002.               high in [0, urange / (urngrange + 1)]
  1003.  
  1004.               and
  1005.  
  1006.               low in [0, urngrange].
  1007.             */
  1008.             __uctype __tmp; // wraparound control
  1009.             while (__f != __t)
  1010.               {
  1011.                 do
  1012.                   {
  1013.                     const __uctype __uerngrange = __urngrange + 1;
  1014.                     __tmp = (__uerngrange * operator()
  1015.                              (__urng, param_type(0, __urange / __uerngrange)));
  1016.                     __ret = __tmp + (__uctype(__urng()) - __urngmin);
  1017.                   }
  1018.                 while (__ret > __urange || __ret < __tmp);
  1019.                 *__f++ = __ret;
  1020.               }
  1021.           }
  1022.         else
  1023.           while (__f != __t)
  1024.             *__f++ = __uctype(__urng()) - __urngmin + __param.a();
  1025.       }
  1026.  
  1027.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  1028.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1029.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1030.                const uniform_int_distribution<_IntType>& __x)
  1031.     {
  1032.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1033.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1034.  
  1035.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1036.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1037.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1038.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1039.       __os.fill(__space);
  1040.  
  1041.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  1042.  
  1043.       __os.flags(__flags);
  1044.       __os.fill(__fill);
  1045.       return __os;
  1046.     }
  1047.  
  1048.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  1049.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1050.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1051.                uniform_int_distribution<_IntType>& __x)
  1052.     {
  1053.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1054.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1055.  
  1056.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1057.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  1058.  
  1059.       _IntType __a, __b;
  1060.       __is >> __a >> __b;
  1061.       __x.param(typename uniform_int_distribution<_IntType>::
  1062.                 param_type(__a, __b));
  1063.  
  1064.       __is.flags(__flags);
  1065.       return __is;
  1066.     }
  1067.  
  1068.  
  1069.   template<typename _RealType>
  1070.     template<typename _ForwardIterator,
  1071.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1072.       void
  1073.       uniform_real_distribution<_RealType>::
  1074.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1075.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1076.                       const param_type& __p)
  1077.       {
  1078.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1079.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  1080.           __aurng(__urng);
  1081.         auto __range = __p.b() - __p.a();
  1082.         while (__f != __t)
  1083.           *__f++ = __aurng() * __range + __p.a();
  1084.       }
  1085.  
  1086.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1087.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1088.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1089.                const uniform_real_distribution<_RealType>& __x)
  1090.     {
  1091.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1092.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1093.  
  1094.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1095.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1096.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1097.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1098.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1099.       __os.fill(__space);
  1100.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  1101.  
  1102.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  1103.  
  1104.       __os.flags(__flags);
  1105.       __os.fill(__fill);
  1106.       __os.precision(__precision);
  1107.       return __os;
  1108.     }
  1109.  
  1110.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1111.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1112.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1113.                uniform_real_distribution<_RealType>& __x)
  1114.     {
  1115.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1116.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1117.  
  1118.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1119.       __is.flags(__ios_base::skipws);
  1120.  
  1121.       _RealType __a, __b;
  1122.       __is >> __a >> __b;
  1123.       __x.param(typename uniform_real_distribution<_RealType>::
  1124.                 param_type(__a, __b));
  1125.  
  1126.       __is.flags(__flags);
  1127.       return __is;
  1128.     }
  1129.  
  1130.  
  1131.   template<typename _ForwardIterator,
  1132.            typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1133.     void
  1134.     std::bernoulli_distribution::
  1135.     __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1136.                     _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1137.                     const param_type& __p)
  1138.     {
  1139.       __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1140.       __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1141.         __aurng(__urng);
  1142.       auto __limit = __p.p() * (__aurng.max() - __aurng.min());
  1143.  
  1144.       while (__f != __t)
  1145.         *__f++ = (__aurng() - __aurng.min()) < __limit;
  1146.     }
  1147.  
  1148.   template<typename _CharT, typename _Traits>
  1149.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1150.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1151.                const bernoulli_distribution& __x)
  1152.     {
  1153.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1154.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1155.  
  1156.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1157.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1158.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1159.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1160.       __os.fill(__os.widen(' '));
  1161.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1162.  
  1163.       __os << __x.p();
  1164.  
  1165.       __os.flags(__flags);
  1166.       __os.fill(__fill);
  1167.       __os.precision(__precision);
  1168.       return __os;
  1169.     }
  1170.  
  1171.  
  1172.   template<typename _IntType>
  1173.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1174.       typename geometric_distribution<_IntType>::result_type
  1175.       geometric_distribution<_IntType>::
  1176.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1177.                  const param_type& __param)
  1178.       {
  1179.         // About the epsilon thing see this thread:
  1180.         // http://gcc.gnu.org/ml/gcc-patches/2006-10/msg00971.html
  1181.         const double __naf =
  1182.           (1 - std::numeric_limits<double>::epsilon()) / 2;
  1183.         // The largest _RealType convertible to _IntType.
  1184.         const double __thr =
  1185.           std::numeric_limits<_IntType>::max() + __naf;
  1186.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1187.           __aurng(__urng);
  1188.  
  1189.         double __cand;
  1190.         do
  1191.           __cand = std::floor(std::log(1.0 - __aurng()) / __param._M_log_1_p);
  1192.         while (__cand >= __thr);
  1193.  
  1194.         return result_type(__cand + __naf);
  1195.       }
  1196.  
  1197.   template<typename _IntType>
  1198.     template<typename _ForwardIterator,
  1199.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1200.       void
  1201.       geometric_distribution<_IntType>::
  1202.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1203.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1204.                       const param_type& __param)
  1205.       {
  1206.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1207.         // About the epsilon thing see this thread:
  1208.         // http://gcc.gnu.org/ml/gcc-patches/2006-10/msg00971.html
  1209.         const double __naf =
  1210.           (1 - std::numeric_limits<double>::epsilon()) / 2;
  1211.         // The largest _RealType convertible to _IntType.
  1212.         const double __thr =
  1213.           std::numeric_limits<_IntType>::max() + __naf;
  1214.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1215.           __aurng(__urng);
  1216.  
  1217.         while (__f != __t)
  1218.           {
  1219.             double __cand;
  1220.             do
  1221.               __cand = std::floor(std::log(1.0 - __aurng())
  1222.                                   / __param._M_log_1_p);
  1223.             while (__cand >= __thr);
  1224.  
  1225.             *__f++ = __cand + __naf;
  1226.           }
  1227.       }
  1228.  
  1229.   template<typename _IntType,
  1230.            typename _CharT, typename _Traits>
  1231.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1232.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1233.                const geometric_distribution<_IntType>& __x)
  1234.     {
  1235.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1236.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1237.  
  1238.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1239.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1240.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1241.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1242.       __os.fill(__os.widen(' '));
  1243.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1244.  
  1245.       __os << __x.p();
  1246.  
  1247.       __os.flags(__flags);
  1248.       __os.fill(__fill);
  1249.       __os.precision(__precision);
  1250.       return __os;
  1251.     }
  1252.  
  1253.   template<typename _IntType,
  1254.            typename _CharT, typename _Traits>
  1255.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1256.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1257.                geometric_distribution<_IntType>& __x)
  1258.     {
  1259.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1260.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1261.  
  1262.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1263.       __is.flags(__ios_base::skipws);
  1264.  
  1265.       double __p;
  1266.       __is >> __p;
  1267.       __x.param(typename geometric_distribution<_IntType>::param_type(__p));
  1268.  
  1269.       __is.flags(__flags);
  1270.       return __is;
  1271.     }
  1272.  
  1273.   // This is Leger's algorithm, also in Devroye, Ch. X, Example 1.5.
  1274.   template<typename _IntType>
  1275.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1276.       typename negative_binomial_distribution<_IntType>::result_type
  1277.       negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1278.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  1279.       {
  1280.         const double __y = _M_gd(__urng);
  1281.  
  1282.         // XXX Is the constructor too slow?
  1283.         std::poisson_distribution<result_type> __poisson(__y);
  1284.         return __poisson(__urng);
  1285.       }
  1286.  
  1287.   template<typename _IntType>
  1288.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1289.       typename negative_binomial_distribution<_IntType>::result_type
  1290.       negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1291.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1292.                  const param_type& __p)
  1293.       {
  1294.         typedef typename std::gamma_distribution<double>::param_type
  1295.           param_type;
  1296.        
  1297.         const double __y =
  1298.           _M_gd(__urng, param_type(__p.k(), (1.0 - __p.p()) / __p.p()));
  1299.  
  1300.         std::poisson_distribution<result_type> __poisson(__y);
  1301.         return __poisson(__urng);
  1302.       }
  1303.  
  1304.   template<typename _IntType>
  1305.     template<typename _ForwardIterator,
  1306.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1307.       void
  1308.       negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1309.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1310.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  1311.       {
  1312.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1313.         while (__f != __t)
  1314.           {
  1315.             const double __y = _M_gd(__urng);
  1316.  
  1317.             // XXX Is the constructor too slow?
  1318.             std::poisson_distribution<result_type> __poisson(__y);
  1319.             *__f++ = __poisson(__urng);
  1320.           }
  1321.       }
  1322.  
  1323.   template<typename _IntType>
  1324.     template<typename _ForwardIterator,
  1325.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1326.       void
  1327.       negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1328.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1329.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1330.                       const param_type& __p)
  1331.       {
  1332.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1333.         typename std::gamma_distribution<result_type>::param_type
  1334.           __p2(__p.k(), (1.0 - __p.p()) / __p.p());
  1335.  
  1336.         while (__f != __t)
  1337.           {
  1338.             const double __y = _M_gd(__urng, __p2);
  1339.  
  1340.             std::poisson_distribution<result_type> __poisson(__y);
  1341.             *__f++ = __poisson(__urng);
  1342.           }
  1343.       }
  1344.  
  1345.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  1346.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1347.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1348.                const negative_binomial_distribution<_IntType>& __x)
  1349.     {
  1350.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1351.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1352.  
  1353.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1354.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1355.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1356.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1357.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1358.       __os.fill(__os.widen(' '));
  1359.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1360.  
  1361.       __os << __x.k() << __space << __x.p()
  1362.            << __space << __x._M_gd;
  1363.  
  1364.       __os.flags(__flags);
  1365.       __os.fill(__fill);
  1366.       __os.precision(__precision);
  1367.       return __os;
  1368.     }
  1369.  
  1370.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  1371.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1372.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1373.                negative_binomial_distribution<_IntType>& __x)
  1374.     {
  1375.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1376.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1377.  
  1378.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1379.       __is.flags(__ios_base::skipws);
  1380.  
  1381.       _IntType __k;
  1382.       double __p;
  1383.       __is >> __k >> __p >> __x._M_gd;
  1384.       __x.param(typename negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1385.                 param_type(__k, __p));
  1386.  
  1387.       __is.flags(__flags);
  1388.       return __is;
  1389.     }
  1390.  
  1391.  
  1392.   template<typename _IntType>
  1393.     void
  1394.     poisson_distribution<_IntType>::param_type::
  1395.     _M_initialize()
  1396.     {
  1397. #if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1398.       if (_M_mean >= 12)
  1399.         {
  1400.           const double __m = std::floor(_M_mean);
  1401.           _M_lm_thr = std::log(_M_mean);
  1402.           _M_lfm = std::lgamma(__m + 1);
  1403.           _M_sm = std::sqrt(__m);
  1404.  
  1405.           const double __pi_4 = 0.7853981633974483096156608458198757L;
  1406.           const double __dx = std::sqrt(2 * __m * std::log(32 * __m
  1407.                                                               / __pi_4));
  1408.           _M_d = std::round(std::max(6.0, std::min(__m, __dx)));
  1409.           const double __cx = 2 * __m + _M_d;
  1410.           _M_scx = std::sqrt(__cx / 2);
  1411.           _M_1cx = 1 / __cx;
  1412.  
  1413.           _M_c2b = std::sqrt(__pi_4 * __cx) * std::exp(_M_1cx);
  1414.           _M_cb = 2 * __cx * std::exp(-_M_d * _M_1cx * (1 + _M_d / 2))
  1415.                 / _M_d;
  1416.         }
  1417.       else
  1418. #endif
  1419.         _M_lm_thr = std::exp(-_M_mean);
  1420.       }
  1421.  
  1422.   /**
  1423.    * A rejection algorithm when mean >= 12 and a simple method based
  1424.    * upon the multiplication of uniform random variates otherwise.
  1425.    * NB: The former is available only if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1426.    * is defined.
  1427.    *
  1428.    * Reference:
  1429.    * Devroye, L. Non-Uniform Random Variates Generation. Springer-Verlag,
  1430.    * New York, 1986, Ch. X, Sects. 3.3 & 3.4 (+ Errata!).
  1431.    */
  1432.   template<typename _IntType>
  1433.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1434.       typename poisson_distribution<_IntType>::result_type
  1435.       poisson_distribution<_IntType>::
  1436.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1437.                  const param_type& __param)
  1438.       {
  1439.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1440.           __aurng(__urng);
  1441. #if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1442.         if (__param.mean() >= 12)
  1443.           {
  1444.             double __x;
  1445.  
  1446.             // See comments above...
  1447.             const double __naf =
  1448.               (1 - std::numeric_limits<double>::epsilon()) / 2;
  1449.             const double __thr =
  1450.               std::numeric_limits<_IntType>::max() + __naf;
  1451.  
  1452.             const double __m = std::floor(__param.mean());
  1453.             // sqrt(pi / 2)
  1454.             const double __spi_2 = 1.2533141373155002512078826424055226L;
  1455.             const double __c1 = __param._M_sm * __spi_2;
  1456.             const double __c2 = __param._M_c2b + __c1;
  1457.             const double __c3 = __c2 + 1;
  1458.             const double __c4 = __c3 + 1;
  1459.             // e^(1 / 78)
  1460.             const double __e178 = 1.0129030479320018583185514777512983L;
  1461.             const double __c5 = __c4 + __e178;
  1462.             const double __c = __param._M_cb + __c5;
  1463.             const double __2cx = 2 * (2 * __m + __param._M_d);
  1464.  
  1465.             bool __reject = true;
  1466.             do
  1467.               {
  1468.                 const double __u = __c * __aurng();
  1469.                 const double __e = -std::log(1.0 - __aurng());
  1470.  
  1471.                 double __w = 0.0;
  1472.  
  1473.                 if (__u <= __c1)
  1474.                   {
  1475.                     const double __n = _M_nd(__urng);
  1476.                     const double __y = -std::abs(__n) * __param._M_sm - 1;
  1477.                     __x = std::floor(__y);
  1478.                     __w = -__n * __n / 2;
  1479.                     if (__x < -__m)
  1480.                       continue;
  1481.                   }
  1482.                 else if (__u <= __c2)
  1483.                   {
  1484.                     const double __n = _M_nd(__urng);
  1485.                     const double __y = 1 + std::abs(__n) * __param._M_scx;
  1486.                     __x = std::ceil(__y);
  1487.                     __w = __y * (2 - __y) * __param._M_1cx;
  1488.                     if (__x > __param._M_d)
  1489.                       continue;
  1490.                   }
  1491.                 else if (__u <= __c3)
  1492.                   // NB: This case not in the book, nor in the Errata,
  1493.                   // but should be ok...
  1494.                   __x = -1;
  1495.                 else if (__u <= __c4)
  1496.                   __x = 0;
  1497.                 else if (__u <= __c5)
  1498.                   __x = 1;
  1499.                 else
  1500.                   {
  1501.                     const double __v = -std::log(1.0 - __aurng());
  1502.                     const double __y = __param._M_d
  1503.                                      + __v * __2cx / __param._M_d;
  1504.                     __x = std::ceil(__y);
  1505.                     __w = -__param._M_d * __param._M_1cx * (1 + __y / 2);
  1506.                   }
  1507.  
  1508.                 __reject = (__w - __e - __x * __param._M_lm_thr
  1509.                             > __param._M_lfm - std::lgamma(__x + __m + 1));
  1510.  
  1511.                 __reject |= __x + __m >= __thr;
  1512.  
  1513.               } while (__reject);
  1514.  
  1515.             return result_type(__x + __m + __naf);
  1516.           }
  1517.         else
  1518. #endif
  1519.           {
  1520.             _IntType     __x = 0;
  1521.             double __prod = 1.0;
  1522.  
  1523.             do
  1524.               {
  1525.                 __prod *= __aurng();
  1526.                 __x += 1;
  1527.               }
  1528.             while (__prod > __param._M_lm_thr);
  1529.  
  1530.             return __x - 1;
  1531.           }
  1532.       }
  1533.  
  1534.   template<typename _IntType>
  1535.     template<typename _ForwardIterator,
  1536.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1537.       void
  1538.       poisson_distribution<_IntType>::
  1539.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1540.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1541.                       const param_type& __param)
  1542.       {
  1543.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1544.         // We could duplicate everything from operator()...
  1545.         while (__f != __t)
  1546.           *__f++ = this->operator()(__urng, __param);
  1547.       }
  1548.  
  1549.   template<typename _IntType,
  1550.            typename _CharT, typename _Traits>
  1551.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1552.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1553.                const poisson_distribution<_IntType>& __x)
  1554.     {
  1555.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1556.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1557.  
  1558.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1559.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1560.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1561.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1562.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1563.       __os.fill(__space);
  1564.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1565.  
  1566.       __os << __x.mean() << __space << __x._M_nd;
  1567.  
  1568.       __os.flags(__flags);
  1569.       __os.fill(__fill);
  1570.       __os.precision(__precision);
  1571.       return __os;
  1572.     }
  1573.  
  1574.   template<typename _IntType,
  1575.            typename _CharT, typename _Traits>
  1576.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1577.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1578.                poisson_distribution<_IntType>& __x)
  1579.     {
  1580.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1581.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1582.  
  1583.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1584.       __is.flags(__ios_base::skipws);
  1585.  
  1586.       double __mean;
  1587.       __is >> __mean >> __x._M_nd;
  1588.       __x.param(typename poisson_distribution<_IntType>::param_type(__mean));
  1589.  
  1590.       __is.flags(__flags);
  1591.       return __is;
  1592.     }
  1593.  
  1594.  
  1595.   template<typename _IntType>
  1596.     void
  1597.     binomial_distribution<_IntType>::param_type::
  1598.     _M_initialize()
  1599.     {
  1600.       const double __p12 = _M_p <= 0.5 ? _M_p : 1.0 - _M_p;
  1601.  
  1602.       _M_easy = true;
  1603.  
  1604. #if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1605.       if (_M_t * __p12 >= 8)
  1606.         {
  1607.           _M_easy = false;
  1608.           const double __np = std::floor(_M_t * __p12);
  1609.           const double __pa = __np / _M_t;
  1610.           const double __1p = 1 - __pa;
  1611.  
  1612.           const double __pi_4 = 0.7853981633974483096156608458198757L;
  1613.           const double __d1x =
  1614.             std::sqrt(__np * __1p * std::log(32 * __np
  1615.                                              / (81 * __pi_4 * __1p)));
  1616.           _M_d1 = std::round(std::max(1.0, __d1x));
  1617.           const double __d2x =
  1618.             std::sqrt(__np * __1p * std::log(32 * _M_t * __1p
  1619.                                              / (__pi_4 * __pa)));
  1620.           _M_d2 = std::round(std::max(1.0, __d2x));
  1621.  
  1622.           // sqrt(pi / 2)
  1623.           const double __spi_2 = 1.2533141373155002512078826424055226L;
  1624.           _M_s1 = std::sqrt(__np * __1p) * (1 + _M_d1 / (4 * __np));
  1625.           _M_s2 = std::sqrt(__np * __1p) * (1 + _M_d2 / (4 * _M_t * __1p));
  1626.           _M_c = 2 * _M_d1 / __np;
  1627.           _M_a1 = std::exp(_M_c) * _M_s1 * __spi_2;
  1628.           const double __a12 = _M_a1 + _M_s2 * __spi_2;
  1629.           const double __s1s = _M_s1 * _M_s1;
  1630.           _M_a123 = __a12 + (std::exp(_M_d1 / (_M_t * __1p))
  1631.                              * 2 * __s1s / _M_d1
  1632.                              * std::exp(-_M_d1 * _M_d1 / (2 * __s1s)));
  1633.           const double __s2s = _M_s2 * _M_s2;
  1634.           _M_s = (_M_a123 + 2 * __s2s / _M_d2
  1635.                   * std::exp(-_M_d2 * _M_d2 / (2 * __s2s)));
  1636.           _M_lf = (std::lgamma(__np + 1)
  1637.                    + std::lgamma(_M_t - __np + 1));
  1638.           _M_lp1p = std::log(__pa / __1p);
  1639.  
  1640.           _M_q = -std::log(1 - (__p12 - __pa) / __1p);
  1641.         }
  1642.       else
  1643. #endif
  1644.         _M_q = -std::log(1 - __p12);
  1645.     }
  1646.  
  1647.   template<typename _IntType>
  1648.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1649.       typename binomial_distribution<_IntType>::result_type
  1650.       binomial_distribution<_IntType>::
  1651.       _M_waiting(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1652.                  _IntType __t, double __q)
  1653.       {
  1654.         _IntType __x = 0;
  1655.         double __sum = 0.0;
  1656.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1657.           __aurng(__urng);
  1658.  
  1659.         do
  1660.           {
  1661.             if (__t == __x)
  1662.               return __x;
  1663.             const double __e = -std::log(1.0 - __aurng());
  1664.             __sum += __e / (__t - __x);
  1665.             __x += 1;
  1666.           }
  1667.         while (__sum <= __q);
  1668.  
  1669.         return __x - 1;
  1670.       }
  1671.  
  1672.   /**
  1673.    * A rejection algorithm when t * p >= 8 and a simple waiting time
  1674.    * method - the second in the referenced book - otherwise.
  1675.    * NB: The former is available only if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1676.    * is defined.
  1677.    *
  1678.    * Reference:
  1679.    * Devroye, L. Non-Uniform Random Variates Generation. Springer-Verlag,
  1680.    * New York, 1986, Ch. X, Sect. 4 (+ Errata!).
  1681.    */
  1682.   template<typename _IntType>
  1683.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1684.       typename binomial_distribution<_IntType>::result_type
  1685.       binomial_distribution<_IntType>::
  1686.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1687.                  const param_type& __param)
  1688.       {
  1689.         result_type __ret;
  1690.         const _IntType __t = __param.t();
  1691.         const double __p = __param.p();
  1692.         const double __p12 = __p <= 0.5 ? __p : 1.0 - __p;
  1693.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1694.           __aurng(__urng);
  1695.  
  1696. #if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1697.         if (!__param._M_easy)
  1698.           {
  1699.             double __x;
  1700.  
  1701.             // See comments above...
  1702.             const double __naf =
  1703.               (1 - std::numeric_limits<double>::epsilon()) / 2;
  1704.             const double __thr =
  1705.               std::numeric_limits<_IntType>::max() + __naf;
  1706.  
  1707.             const double __np = std::floor(__t * __p12);
  1708.  
  1709.             // sqrt(pi / 2)
  1710.             const double __spi_2 = 1.2533141373155002512078826424055226L;
  1711.             const double __a1 = __param._M_a1;
  1712.             const double __a12 = __a1 + __param._M_s2 * __spi_2;
  1713.             const double __a123 = __param._M_a123;
  1714.             const double __s1s = __param._M_s1 * __param._M_s1;
  1715.             const double __s2s = __param._M_s2 * __param._M_s2;
  1716.  
  1717.             bool __reject;
  1718.             do
  1719.               {
  1720.                 const double __u = __param._M_s * __aurng();
  1721.  
  1722.                 double __v;
  1723.  
  1724.                 if (__u <= __a1)
  1725.                   {
  1726.                     const double __n = _M_nd(__urng);
  1727.                     const double __y = __param._M_s1 * std::abs(__n);
  1728.                     __reject = __y >= __param._M_d1;
  1729.                     if (!__reject)
  1730.                       {
  1731.                         const double __e = -std::log(1.0 - __aurng());
  1732.                         __x = std::floor(__y);
  1733.                         __v = -__e - __n * __n / 2 + __param._M_c;
  1734.                       }
  1735.                   }
  1736.                 else if (__u <= __a12)
  1737.                   {
  1738.                     const double __n = _M_nd(__urng);
  1739.                     const double __y = __param._M_s2 * std::abs(__n);
  1740.                     __reject = __y >= __param._M_d2;
  1741.                     if (!__reject)
  1742.                       {
  1743.                         const double __e = -std::log(1.0 - __aurng());
  1744.                         __x = std::floor(-__y);
  1745.                         __v = -__e - __n * __n / 2;
  1746.                       }
  1747.                   }
  1748.                 else if (__u <= __a123)
  1749.                   {
  1750.                     const double __e1 = -std::log(1.0 - __aurng());
  1751.                     const double __e2 = -std::log(1.0 - __aurng());
  1752.  
  1753.                     const double __y = __param._M_d1
  1754.                                      + 2 * __s1s * __e1 / __param._M_d1;
  1755.                     __x = std::floor(__y);
  1756.                     __v = (-__e2 + __param._M_d1 * (1 / (__t - __np)
  1757.                                                     -__y / (2 * __s1s)));
  1758.                     __reject = false;
  1759.                   }
  1760.                 else
  1761.                   {
  1762.                     const double __e1 = -std::log(1.0 - __aurng());
  1763.                     const double __e2 = -std::log(1.0 - __aurng());
  1764.  
  1765.                     const double __y = __param._M_d2
  1766.                                      + 2 * __s2s * __e1 / __param._M_d2;
  1767.                     __x = std::floor(-__y);
  1768.                     __v = -__e2 - __param._M_d2 * __y / (2 * __s2s);
  1769.                     __reject = false;
  1770.                   }
  1771.  
  1772.                 __reject = __reject || __x < -__np || __x > __t - __np;
  1773.                 if (!__reject)
  1774.                   {
  1775.                     const double __lfx =
  1776.                       std::lgamma(__np + __x + 1)
  1777.                       + std::lgamma(__t - (__np + __x) + 1);
  1778.                     __reject = __v > __param._M_lf - __lfx
  1779.                              + __x * __param._M_lp1p;
  1780.                   }
  1781.  
  1782.                 __reject |= __x + __np >= __thr;
  1783.               }
  1784.             while (__reject);
  1785.  
  1786.             __x += __np + __naf;
  1787.  
  1788.             const _IntType __z = _M_waiting(__urng, __t - _IntType(__x),
  1789.                                             __param._M_q);
  1790.             __ret = _IntType(__x) + __z;
  1791.           }
  1792.         else
  1793. #endif
  1794.           __ret = _M_waiting(__urng, __t, __param._M_q);
  1795.  
  1796.         if (__p12 != __p)
  1797.           __ret = __t - __ret;
  1798.         return __ret;
  1799.       }
  1800.  
  1801.   template<typename _IntType>
  1802.     template<typename _ForwardIterator,
  1803.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1804.       void
  1805.       binomial_distribution<_IntType>::
  1806.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1807.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1808.                       const param_type& __param)
  1809.       {
  1810.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1811.         // We could duplicate everything from operator()...
  1812.         while (__f != __t)
  1813.           *__f++ = this->operator()(__urng, __param);
  1814.       }
  1815.  
  1816.   template<typename _IntType,
  1817.            typename _CharT, typename _Traits>
  1818.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1819.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1820.                const binomial_distribution<_IntType>& __x)
  1821.     {
  1822.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1823.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1824.  
  1825.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1826.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1827.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1828.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1829.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1830.       __os.fill(__space);
  1831.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1832.  
  1833.       __os << __x.t() << __space << __x.p()
  1834.            << __space << __x._M_nd;
  1835.  
  1836.       __os.flags(__flags);
  1837.       __os.fill(__fill);
  1838.       __os.precision(__precision);
  1839.       return __os;
  1840.     }
  1841.  
  1842.   template<typename _IntType,
  1843.            typename _CharT, typename _Traits>
  1844.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1845.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1846.                binomial_distribution<_IntType>& __x)
  1847.     {
  1848.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1849.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1850.  
  1851.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1852.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  1853.  
  1854.       _IntType __t;
  1855.       double __p;
  1856.       __is >> __t >> __p >> __x._M_nd;
  1857.       __x.param(typename binomial_distribution<_IntType>::
  1858.                 param_type(__t, __p));
  1859.  
  1860.       __is.flags(__flags);
  1861.       return __is;
  1862.     }
  1863.  
  1864.  
  1865.   template<typename _RealType>
  1866.     template<typename _ForwardIterator,
  1867.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1868.       void
  1869.       std::exponential_distribution<_RealType>::
  1870.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1871.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1872.                       const param_type& __p)
  1873.       {
  1874.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1875.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  1876.           __aurng(__urng);
  1877.         while (__f != __t)
  1878.           *__f++ = -std::log(result_type(1) - __aurng()) / __p.lambda();
  1879.       }
  1880.  
  1881.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1882.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1883.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1884.                const exponential_distribution<_RealType>& __x)
  1885.     {
  1886.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1887.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1888.  
  1889.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1890.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1891.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1892.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1893.       __os.fill(__os.widen(' '));
  1894.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  1895.  
  1896.       __os << __x.lambda();
  1897.  
  1898.       __os.flags(__flags);
  1899.       __os.fill(__fill);
  1900.       __os.precision(__precision);
  1901.       return __os;
  1902.     }
  1903.  
  1904.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1905.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1906.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1907.                exponential_distribution<_RealType>& __x)
  1908.     {
  1909.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1910.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1911.  
  1912.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1913.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  1914.  
  1915.       _RealType __lambda;
  1916.       __is >> __lambda;
  1917.       __x.param(typename exponential_distribution<_RealType>::
  1918.                 param_type(__lambda));
  1919.  
  1920.       __is.flags(__flags);
  1921.       return __is;
  1922.     }
  1923.  
  1924.  
  1925.   /**
  1926.    * Polar method due to Marsaglia.
  1927.    *
  1928.    * Devroye, L. Non-Uniform Random Variates Generation. Springer-Verlag,
  1929.    * New York, 1986, Ch. V, Sect. 4.4.
  1930.    */
  1931.   template<typename _RealType>
  1932.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1933.       typename normal_distribution<_RealType>::result_type
  1934.       normal_distribution<_RealType>::
  1935.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1936.                  const param_type& __param)
  1937.       {
  1938.         result_type __ret;
  1939.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  1940.           __aurng(__urng);
  1941.  
  1942.         if (_M_saved_available)
  1943.           {
  1944.             _M_saved_available = false;
  1945.             __ret = _M_saved;
  1946.           }
  1947.         else
  1948.           {
  1949.             result_type __x, __y, __r2;
  1950.             do
  1951.               {
  1952.                 __x = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  1953.                 __y = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  1954.                 __r2 = __x * __x + __y * __y;
  1955.               }
  1956.             while (__r2 > 1.0 || __r2 == 0.0);
  1957.  
  1958.             const result_type __mult = std::sqrt(-2 * std::log(__r2) / __r2);
  1959.             _M_saved = __x * __mult;
  1960.             _M_saved_available = true;
  1961.             __ret = __y * __mult;
  1962.           }
  1963.  
  1964.         __ret = __ret * __param.stddev() + __param.mean();
  1965.         return __ret;
  1966.       }
  1967.  
  1968.   template<typename _RealType>
  1969.     template<typename _ForwardIterator,
  1970.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1971.       void
  1972.       normal_distribution<_RealType>::
  1973.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1974.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1975.                       const param_type& __param)
  1976.       {
  1977.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1978.  
  1979.         if (__f == __t)
  1980.           return;
  1981.  
  1982.         if (_M_saved_available)
  1983.           {
  1984.             _M_saved_available = false;
  1985.             *__f++ = _M_saved * __param.stddev() + __param.mean();
  1986.  
  1987.             if (__f == __t)
  1988.               return;
  1989.           }
  1990.  
  1991.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  1992.           __aurng(__urng);
  1993.  
  1994.         while (__f + 1 < __t)
  1995.           {
  1996.             result_type __x, __y, __r2;
  1997.             do
  1998.               {
  1999.                 __x = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  2000.                 __y = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  2001.                 __r2 = __x * __x + __y * __y;
  2002.               }
  2003.             while (__r2 > 1.0 || __r2 == 0.0);
  2004.  
  2005.             const result_type __mult = std::sqrt(-2 * std::log(__r2) / __r2);
  2006.             *__f++ = __y * __mult * __param.stddev() + __param.mean();
  2007.             *__f++ = __x * __mult * __param.stddev() + __param.mean();
  2008.           }
  2009.  
  2010.         if (__f != __t)
  2011.           {
  2012.             result_type __x, __y, __r2;
  2013.             do
  2014.               {
  2015.                 __x = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  2016.                 __y = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  2017.                 __r2 = __x * __x + __y * __y;
  2018.               }
  2019.             while (__r2 > 1.0 || __r2 == 0.0);
  2020.  
  2021.             const result_type __mult = std::sqrt(-2 * std::log(__r2) / __r2);
  2022.             _M_saved = __x * __mult;
  2023.             _M_saved_available = true;
  2024.             *__f = __y * __mult * __param.stddev() + __param.mean();
  2025.           }
  2026.       }
  2027.  
  2028.   template<typename _RealType>
  2029.     bool
  2030.     operator==(const std::normal_distribution<_RealType>& __d1,
  2031.                const std::normal_distribution<_RealType>& __d2)
  2032.     {
  2033.       if (__d1._M_param == __d2._M_param
  2034.           && __d1._M_saved_available == __d2._M_saved_available)
  2035.         {
  2036.           if (__d1._M_saved_available
  2037.               && __d1._M_saved == __d2._M_saved)
  2038.             return true;
  2039.           else if(!__d1._M_saved_available)
  2040.             return true;
  2041.           else
  2042.             return false;
  2043.         }
  2044.       else
  2045.         return false;
  2046.     }
  2047.  
  2048.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2049.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2050.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2051.                const normal_distribution<_RealType>& __x)
  2052.     {
  2053.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2054.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2055.  
  2056.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2057.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2058.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2059.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2060.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2061.       __os.fill(__space);
  2062.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2063.  
  2064.       __os << __x.mean() << __space << __x.stddev()
  2065.            << __space << __x._M_saved_available;
  2066.       if (__x._M_saved_available)
  2067.         __os << __space << __x._M_saved;
  2068.  
  2069.       __os.flags(__flags);
  2070.       __os.fill(__fill);
  2071.       __os.precision(__precision);
  2072.       return __os;
  2073.     }
  2074.  
  2075.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2076.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2077.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2078.                normal_distribution<_RealType>& __x)
  2079.     {
  2080.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2081.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2082.  
  2083.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2084.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2085.  
  2086.       double __mean, __stddev;
  2087.       __is >> __mean >> __stddev
  2088.            >> __x._M_saved_available;
  2089.       if (__x._M_saved_available)
  2090.         __is >> __x._M_saved;
  2091.       __x.param(typename normal_distribution<_RealType>::
  2092.                 param_type(__mean, __stddev));
  2093.  
  2094.       __is.flags(__flags);
  2095.       return __is;
  2096.     }
  2097.  
  2098.  
  2099.   template<typename _RealType>
  2100.     template<typename _ForwardIterator,
  2101.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2102.       void
  2103.       lognormal_distribution<_RealType>::
  2104.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2105.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2106.                       const param_type& __p)
  2107.       {
  2108.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2109.           while (__f != __t)
  2110.             *__f++ = std::exp(__p.s() * _M_nd(__urng) + __p.m());
  2111.       }
  2112.  
  2113.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2114.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2115.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2116.                const lognormal_distribution<_RealType>& __x)
  2117.     {
  2118.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2119.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2120.  
  2121.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2122.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2123.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2124.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2125.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2126.       __os.fill(__space);
  2127.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2128.  
  2129.       __os << __x.m() << __space << __x.s()
  2130.            << __space << __x._M_nd;
  2131.  
  2132.       __os.flags(__flags);
  2133.       __os.fill(__fill);
  2134.       __os.precision(__precision);
  2135.       return __os;
  2136.     }
  2137.  
  2138.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2139.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2140.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2141.                lognormal_distribution<_RealType>& __x)
  2142.     {
  2143.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2144.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2145.  
  2146.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2147.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2148.  
  2149.       _RealType __m, __s;
  2150.       __is >> __m >> __s >> __x._M_nd;
  2151.       __x.param(typename lognormal_distribution<_RealType>::
  2152.                 param_type(__m, __s));
  2153.  
  2154.       __is.flags(__flags);
  2155.       return __is;
  2156.     }
  2157.  
  2158.   template<typename _RealType>
  2159.     template<typename _ForwardIterator,
  2160.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2161.       void
  2162.       std::chi_squared_distribution<_RealType>::
  2163.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2164.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  2165.       {
  2166.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2167.         while (__f != __t)
  2168.           *__f++ = 2 * _M_gd(__urng);
  2169.       }
  2170.  
  2171.   template<typename _RealType>
  2172.     template<typename _ForwardIterator,
  2173.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2174.       void
  2175.       std::chi_squared_distribution<_RealType>::
  2176.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2177.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2178.                       const typename
  2179.                       std::gamma_distribution<result_type>::param_type& __p)
  2180.       {
  2181.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2182.         while (__f != __t)
  2183.           *__f++ = 2 * _M_gd(__urng, __p);
  2184.       }
  2185.  
  2186.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2187.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2188.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2189.                const chi_squared_distribution<_RealType>& __x)
  2190.     {
  2191.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2192.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2193.  
  2194.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2195.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2196.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2197.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2198.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2199.       __os.fill(__space);
  2200.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2201.  
  2202.       __os << __x.n() << __space << __x._M_gd;
  2203.  
  2204.       __os.flags(__flags);
  2205.       __os.fill(__fill);
  2206.       __os.precision(__precision);
  2207.       return __os;
  2208.     }
  2209.  
  2210.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2211.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2212.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2213.                chi_squared_distribution<_RealType>& __x)
  2214.     {
  2215.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2216.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2217.  
  2218.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2219.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2220.  
  2221.       _RealType __n;
  2222.       __is >> __n >> __x._M_gd;
  2223.       __x.param(typename chi_squared_distribution<_RealType>::
  2224.                 param_type(__n));
  2225.  
  2226.       __is.flags(__flags);
  2227.       return __is;
  2228.     }
  2229.  
  2230.  
  2231.   template<typename _RealType>
  2232.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2233.       typename cauchy_distribution<_RealType>::result_type
  2234.       cauchy_distribution<_RealType>::
  2235.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2236.                  const param_type& __p)
  2237.       {
  2238.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2239.           __aurng(__urng);
  2240.         _RealType __u;
  2241.         do
  2242.           __u = __aurng();
  2243.         while (__u == 0.5);
  2244.  
  2245.         const _RealType __pi = 3.1415926535897932384626433832795029L;
  2246.         return __p.a() + __p.b() * std::tan(__pi * __u);
  2247.       }
  2248.  
  2249.   template<typename _RealType>
  2250.     template<typename _ForwardIterator,
  2251.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2252.       void
  2253.       cauchy_distribution<_RealType>::
  2254.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2255.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2256.                       const param_type& __p)
  2257.       {
  2258.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2259.         const _RealType __pi = 3.1415926535897932384626433832795029L;
  2260.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2261.           __aurng(__urng);
  2262.         while (__f != __t)
  2263.           {
  2264.             _RealType __u;
  2265.             do
  2266.               __u = __aurng();
  2267.             while (__u == 0.5);
  2268.  
  2269.             *__f++ = __p.a() + __p.b() * std::tan(__pi * __u);
  2270.           }
  2271.       }
  2272.  
  2273.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2274.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2275.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2276.                const cauchy_distribution<_RealType>& __x)
  2277.     {
  2278.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2279.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2280.  
  2281.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2282.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2283.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2284.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2285.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2286.       __os.fill(__space);
  2287.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2288.  
  2289.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  2290.  
  2291.       __os.flags(__flags);
  2292.       __os.fill(__fill);
  2293.       __os.precision(__precision);
  2294.       return __os;
  2295.     }
  2296.  
  2297.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2298.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2299.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2300.                cauchy_distribution<_RealType>& __x)
  2301.     {
  2302.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2303.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2304.  
  2305.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2306.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2307.  
  2308.       _RealType __a, __b;
  2309.       __is >> __a >> __b;
  2310.       __x.param(typename cauchy_distribution<_RealType>::
  2311.                 param_type(__a, __b));
  2312.  
  2313.       __is.flags(__flags);
  2314.       return __is;
  2315.     }
  2316.  
  2317.  
  2318.   template<typename _RealType>
  2319.     template<typename _ForwardIterator,
  2320.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2321.       void
  2322.       std::fisher_f_distribution<_RealType>::
  2323.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2324.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  2325.       {
  2326.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2327.         while (__f != __t)
  2328.           *__f++ = ((_M_gd_x(__urng) * n()) / (_M_gd_y(__urng) * m()));
  2329.       }
  2330.  
  2331.   template<typename _RealType>
  2332.     template<typename _ForwardIterator,
  2333.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2334.       void
  2335.       std::fisher_f_distribution<_RealType>::
  2336.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2337.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2338.                       const param_type& __p)
  2339.       {
  2340.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2341.         typedef typename std::gamma_distribution<result_type>::param_type
  2342.           param_type;
  2343.         param_type __p1(__p.m() / 2);
  2344.         param_type __p2(__p.n() / 2);
  2345.         while (__f != __t)
  2346.           *__f++ = ((_M_gd_x(__urng, __p1) * n())
  2347.                     / (_M_gd_y(__urng, __p2) * m()));
  2348.       }
  2349.  
  2350.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2351.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2352.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2353.                const fisher_f_distribution<_RealType>& __x)
  2354.     {
  2355.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2356.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2357.  
  2358.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2359.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2360.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2361.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2362.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2363.       __os.fill(__space);
  2364.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2365.  
  2366.       __os << __x.m() << __space << __x.n()
  2367.            << __space << __x._M_gd_x << __space << __x._M_gd_y;
  2368.  
  2369.       __os.flags(__flags);
  2370.       __os.fill(__fill);
  2371.       __os.precision(__precision);
  2372.       return __os;
  2373.     }
  2374.  
  2375.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2376.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2377.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2378.                fisher_f_distribution<_RealType>& __x)
  2379.     {
  2380.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2381.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2382.  
  2383.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2384.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2385.  
  2386.       _RealType __m, __n;
  2387.       __is >> __m >> __n >> __x._M_gd_x >> __x._M_gd_y;
  2388.       __x.param(typename fisher_f_distribution<_RealType>::
  2389.                 param_type(__m, __n));
  2390.  
  2391.       __is.flags(__flags);
  2392.       return __is;
  2393.     }
  2394.  
  2395.  
  2396.   template<typename _RealType>
  2397.     template<typename _ForwardIterator,
  2398.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2399.       void
  2400.       std::student_t_distribution<_RealType>::
  2401.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2402.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  2403.       {
  2404.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2405.         while (__f != __t)
  2406.           *__f++ = _M_nd(__urng) * std::sqrt(n() / _M_gd(__urng));
  2407.       }
  2408.  
  2409.   template<typename _RealType>
  2410.     template<typename _ForwardIterator,
  2411.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2412.       void
  2413.       std::student_t_distribution<_RealType>::
  2414.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2415.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2416.                       const param_type& __p)
  2417.       {
  2418.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2419.         typename std::gamma_distribution<result_type>::param_type
  2420.           __p2(__p.n() / 2, 2);
  2421.         while (__f != __t)
  2422.           *__f++ =  _M_nd(__urng) * std::sqrt(__p.n() / _M_gd(__urng, __p2));
  2423.       }
  2424.  
  2425.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2426.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2427.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2428.                const student_t_distribution<_RealType>& __x)
  2429.     {
  2430.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2431.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2432.  
  2433.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2434.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2435.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2436.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2437.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2438.       __os.fill(__space);
  2439.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2440.  
  2441.       __os << __x.n() << __space << __x._M_nd << __space << __x._M_gd;
  2442.  
  2443.       __os.flags(__flags);
  2444.       __os.fill(__fill);
  2445.       __os.precision(__precision);
  2446.       return __os;
  2447.     }
  2448.  
  2449.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2450.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2451.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2452.                student_t_distribution<_RealType>& __x)
  2453.     {
  2454.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2455.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2456.  
  2457.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2458.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2459.  
  2460.       _RealType __n;
  2461.       __is >> __n >> __x._M_nd >> __x._M_gd;
  2462.       __x.param(typename student_t_distribution<_RealType>::param_type(__n));
  2463.  
  2464.       __is.flags(__flags);
  2465.       return __is;
  2466.     }
  2467.  
  2468.  
  2469.   template<typename _RealType>
  2470.     void
  2471.     gamma_distribution<_RealType>::param_type::
  2472.     _M_initialize()
  2473.     {
  2474.       _M_malpha = _M_alpha < 1.0 ? _M_alpha + _RealType(1.0) : _M_alpha;
  2475.  
  2476.       const _RealType __a1 = _M_malpha - _RealType(1.0) / _RealType(3.0);
  2477.       _M_a2 = _RealType(1.0) / std::sqrt(_RealType(9.0) * __a1);
  2478.     }
  2479.  
  2480.   /**
  2481.    * Marsaglia, G. and Tsang, W. W.
  2482.    * "A Simple Method for Generating Gamma Variables"
  2483.    * ACM Transactions on Mathematical Software, 26, 3, 363-372, 2000.
  2484.    */
  2485.   template<typename _RealType>
  2486.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2487.       typename gamma_distribution<_RealType>::result_type
  2488.       gamma_distribution<_RealType>::
  2489.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2490.                  const param_type& __param)
  2491.       {
  2492.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2493.           __aurng(__urng);
  2494.  
  2495.         result_type __u, __v, __n;
  2496.         const result_type __a1 = (__param._M_malpha
  2497.                                   - _RealType(1.0) / _RealType(3.0));
  2498.  
  2499.         do
  2500.           {
  2501.             do
  2502.               {
  2503.                 __n = _M_nd(__urng);
  2504.                 __v = result_type(1.0) + __param._M_a2 * __n;
  2505.               }
  2506.             while (__v <= 0.0);
  2507.  
  2508.             __v = __v * __v * __v;
  2509.             __u = __aurng();
  2510.           }
  2511.         while (__u > result_type(1.0) - 0.331 * __n * __n * __n * __n
  2512.                && (std::log(__u) > (0.5 * __n * __n + __a1
  2513.                                     * (1.0 - __v + std::log(__v)))));
  2514.  
  2515.         if (__param.alpha() == __param._M_malpha)
  2516.           return __a1 * __v * __param.beta();
  2517.         else
  2518.           {
  2519.             do
  2520.               __u = __aurng();
  2521.             while (__u == 0.0);
  2522.            
  2523.             return (std::pow(__u, result_type(1.0) / __param.alpha())
  2524.                     * __a1 * __v * __param.beta());
  2525.           }
  2526.       }
  2527.  
  2528.   template<typename _RealType>
  2529.     template<typename _ForwardIterator,
  2530.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2531.       void
  2532.       gamma_distribution<_RealType>::
  2533.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2534.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2535.                       const param_type& __param)
  2536.       {
  2537.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2538.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2539.           __aurng(__urng);
  2540.  
  2541.         result_type __u, __v, __n;
  2542.         const result_type __a1 = (__param._M_malpha
  2543.                                   - _RealType(1.0) / _RealType(3.0));
  2544.  
  2545.         if (__param.alpha() == __param._M_malpha)
  2546.           while (__f != __t)
  2547.             {
  2548.               do
  2549.                 {
  2550.                   do
  2551.                     {
  2552.                       __n = _M_nd(__urng);
  2553.                       __v = result_type(1.0) + __param._M_a2 * __n;
  2554.                     }
  2555.                   while (__v <= 0.0);
  2556.  
  2557.                   __v = __v * __v * __v;
  2558.                   __u = __aurng();
  2559.                 }
  2560.               while (__u > result_type(1.0) - 0.331 * __n * __n * __n * __n
  2561.                      && (std::log(__u) > (0.5 * __n * __n + __a1
  2562.                                           * (1.0 - __v + std::log(__v)))));
  2563.  
  2564.               *__f++ = __a1 * __v * __param.beta();
  2565.             }
  2566.         else
  2567.           while (__f != __t)
  2568.             {
  2569.               do
  2570.                 {
  2571.                   do
  2572.                     {
  2573.                       __n = _M_nd(__urng);
  2574.                       __v = result_type(1.0) + __param._M_a2 * __n;
  2575.                     }
  2576.                   while (__v <= 0.0);
  2577.  
  2578.                   __v = __v * __v * __v;
  2579.                   __u = __aurng();
  2580.                 }
  2581.               while (__u > result_type(1.0) - 0.331 * __n * __n * __n * __n
  2582.                      && (std::log(__u) > (0.5 * __n * __n + __a1
  2583.                                           * (1.0 - __v + std::log(__v)))));
  2584.  
  2585.               do
  2586.                 __u = __aurng();
  2587.               while (__u == 0.0);
  2588.  
  2589.               *__f++ = (std::pow(__u, result_type(1.0) / __param.alpha())
  2590.                         * __a1 * __v * __param.beta());
  2591.             }
  2592.       }
  2593.  
  2594.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2595.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2596.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2597.                const gamma_distribution<_RealType>& __x)
  2598.     {
  2599.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2600.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2601.  
  2602.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2603.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2604.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2605.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2606.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2607.       __os.fill(__space);
  2608.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2609.  
  2610.       __os << __x.alpha() << __space << __x.beta()
  2611.            << __space << __x._M_nd;
  2612.  
  2613.       __os.flags(__flags);
  2614.       __os.fill(__fill);
  2615.       __os.precision(__precision);
  2616.       return __os;
  2617.     }
  2618.  
  2619.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2620.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2621.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2622.                gamma_distribution<_RealType>& __x)
  2623.     {
  2624.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2625.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2626.  
  2627.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2628.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2629.  
  2630.       _RealType __alpha_val, __beta_val;
  2631.       __is >> __alpha_val >> __beta_val >> __x._M_nd;
  2632.       __x.param(typename gamma_distribution<_RealType>::
  2633.                 param_type(__alpha_val, __beta_val));
  2634.  
  2635.       __is.flags(__flags);
  2636.       return __is;
  2637.     }
  2638.  
  2639.  
  2640.   template<typename _RealType>
  2641.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2642.       typename weibull_distribution<_RealType>::result_type
  2643.       weibull_distribution<_RealType>::
  2644.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2645.                  const param_type& __p)
  2646.       {
  2647.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2648.           __aurng(__urng);
  2649.         return __p.b() * std::pow(-std::log(result_type(1) - __aurng()),
  2650.                                   result_type(1) / __p.a());
  2651.       }
  2652.  
  2653.   template<typename _RealType>
  2654.     template<typename _ForwardIterator,
  2655.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2656.       void
  2657.       weibull_distribution<_RealType>::
  2658.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2659.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2660.                       const param_type& __p)
  2661.       {
  2662.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2663.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2664.           __aurng(__urng);
  2665.         auto __inv_a = result_type(1) / __p.a();
  2666.  
  2667.         while (__f != __t)
  2668.           *__f++ = __p.b() * std::pow(-std::log(result_type(1) - __aurng()),
  2669.                                       __inv_a);
  2670.       }
  2671.  
  2672.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2673.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2674.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2675.                const weibull_distribution<_RealType>& __x)
  2676.     {
  2677.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2678.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2679.  
  2680.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2681.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2682.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2683.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2684.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2685.       __os.fill(__space);
  2686.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2687.  
  2688.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  2689.  
  2690.       __os.flags(__flags);
  2691.       __os.fill(__fill);
  2692.       __os.precision(__precision);
  2693.       return __os;
  2694.     }
  2695.  
  2696.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2697.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2698.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2699.                weibull_distribution<_RealType>& __x)
  2700.     {
  2701.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2702.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2703.  
  2704.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2705.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2706.  
  2707.       _RealType __a, __b;
  2708.       __is >> __a >> __b;
  2709.       __x.param(typename weibull_distribution<_RealType>::
  2710.                 param_type(__a, __b));
  2711.  
  2712.       __is.flags(__flags);
  2713.       return __is;
  2714.     }
  2715.  
  2716.  
  2717.   template<typename _RealType>
  2718.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2719.       typename extreme_value_distribution<_RealType>::result_type
  2720.       extreme_value_distribution<_RealType>::
  2721.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2722.                  const param_type& __p)
  2723.       {
  2724.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2725.           __aurng(__urng);
  2726.         return __p.a() - __p.b() * std::log(-std::log(result_type(1)
  2727.                                                       - __aurng()));
  2728.       }
  2729.  
  2730.   template<typename _RealType>
  2731.     template<typename _ForwardIterator,
  2732.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2733.       void
  2734.       extreme_value_distribution<_RealType>::
  2735.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2736.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2737.                       const param_type& __p)
  2738.       {
  2739.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2740.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2741.           __aurng(__urng);
  2742.  
  2743.         while (__f != __t)
  2744.           *__f++ = __p.a() - __p.b() * std::log(-std::log(result_type(1)
  2745.                                                           - __aurng()));
  2746.       }
  2747.  
  2748.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2749.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2750.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2751.                const extreme_value_distribution<_RealType>& __x)
  2752.     {
  2753.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2754.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2755.  
  2756.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2757.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2758.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2759.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2760.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2761.       __os.fill(__space);
  2762.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2763.  
  2764.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  2765.  
  2766.       __os.flags(__flags);
  2767.       __os.fill(__fill);
  2768.       __os.precision(__precision);
  2769.       return __os;
  2770.     }
  2771.  
  2772.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2773.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2774.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2775.                extreme_value_distribution<_RealType>& __x)
  2776.     {
  2777.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2778.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2779.  
  2780.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2781.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2782.  
  2783.       _RealType __a, __b;
  2784.       __is >> __a >> __b;
  2785.       __x.param(typename extreme_value_distribution<_RealType>::
  2786.                 param_type(__a, __b));
  2787.  
  2788.       __is.flags(__flags);
  2789.       return __is;
  2790.     }
  2791.  
  2792.  
  2793.   template<typename _IntType>
  2794.     void
  2795.     discrete_distribution<_IntType>::param_type::
  2796.     _M_initialize()
  2797.     {
  2798.       if (_M_prob.size() < 2)
  2799.         {
  2800.           _M_prob.clear();
  2801.           return;
  2802.         }
  2803.  
  2804.       const double __sum = std::accumulate(_M_prob.begin(),
  2805.                                            _M_prob.end(), 0.0);
  2806.       // Now normalize the probabilites.
  2807.       __detail::__normalize(_M_prob.begin(), _M_prob.end(), _M_prob.begin(),
  2808.                             __sum);
  2809.       // Accumulate partial sums.
  2810.       _M_cp.reserve(_M_prob.size());
  2811.       std::partial_sum(_M_prob.begin(), _M_prob.end(),
  2812.                        std::back_inserter(_M_cp));
  2813.       // Make sure the last cumulative probability is one.
  2814.       _M_cp[_M_cp.size() - 1] = 1.0;
  2815.     }
  2816.  
  2817.   template<typename _IntType>
  2818.     template<typename _Func>
  2819.       discrete_distribution<_IntType>::param_type::
  2820.       param_type(size_t __nw, double __xmin, double __xmax, _Func __fw)
  2821.       : _M_prob(), _M_cp()
  2822.       {
  2823.         const size_t __n = __nw == 0 ? 1 : __nw;
  2824.         const double __delta = (__xmax - __xmin) / __n;
  2825.  
  2826.         _M_prob.reserve(__n);
  2827.         for (size_t __k = 0; __k < __nw; ++__k)
  2828.           _M_prob.push_back(__fw(__xmin + __k * __delta + 0.5 * __delta));
  2829.  
  2830.         _M_initialize();
  2831.       }
  2832.  
  2833.   template<typename _IntType>
  2834.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2835.       typename discrete_distribution<_IntType>::result_type
  2836.       discrete_distribution<_IntType>::
  2837.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2838.                  const param_type& __param)
  2839.       {
  2840.         if (__param._M_cp.empty())
  2841.           return result_type(0);
  2842.  
  2843.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  2844.           __aurng(__urng);
  2845.  
  2846.         const double __p = __aurng();
  2847.         auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  2848.                                       __param._M_cp.end(), __p);
  2849.  
  2850.         return __pos - __param._M_cp.begin();
  2851.       }
  2852.  
  2853.   template<typename _IntType>
  2854.     template<typename _ForwardIterator,
  2855.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2856.       void
  2857.       discrete_distribution<_IntType>::
  2858.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2859.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2860.                       const param_type& __param)
  2861.       {
  2862.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2863.  
  2864.         if (__param._M_cp.empty())
  2865.           {
  2866.             while (__f != __t)
  2867.               *__f++ = result_type(0);
  2868.             return;
  2869.           }
  2870.  
  2871.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  2872.           __aurng(__urng);
  2873.  
  2874.         while (__f != __t)
  2875.           {
  2876.             const double __p = __aurng();
  2877.             auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  2878.                                           __param._M_cp.end(), __p);
  2879.  
  2880.             *__f++ = __pos - __param._M_cp.begin();
  2881.           }
  2882.       }
  2883.  
  2884.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  2885.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2886.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2887.                const discrete_distribution<_IntType>& __x)
  2888.     {
  2889.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2890.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2891.  
  2892.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2893.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2894.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2895.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2896.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2897.       __os.fill(__space);
  2898.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  2899.  
  2900.       std::vector<double> __prob = __x.probabilities();
  2901.       __os << __prob.size();
  2902.       for (auto __dit = __prob.begin(); __dit != __prob.end(); ++__dit)
  2903.         __os << __space << *__dit;
  2904.  
  2905.       __os.flags(__flags);
  2906.       __os.fill(__fill);
  2907.       __os.precision(__precision);
  2908.       return __os;
  2909.     }
  2910.  
  2911.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  2912.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2913.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2914.                discrete_distribution<_IntType>& __x)
  2915.     {
  2916.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2917.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2918.  
  2919.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2920.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2921.  
  2922.       size_t __n;
  2923.       __is >> __n;
  2924.  
  2925.       std::vector<double> __prob_vec;
  2926.       __prob_vec.reserve(__n);
  2927.       for (; __n != 0; --__n)
  2928.         {
  2929.           double __prob;
  2930.           __is >> __prob;
  2931.           __prob_vec.push_back(__prob);
  2932.         }
  2933.  
  2934.       __x.param(typename discrete_distribution<_IntType>::
  2935.                 param_type(__prob_vec.begin(), __prob_vec.end()));
  2936.  
  2937.       __is.flags(__flags);
  2938.       return __is;
  2939.     }
  2940.  
  2941.  
  2942.   template<typename _RealType>
  2943.     void
  2944.     piecewise_constant_distribution<_RealType>::param_type::
  2945.     _M_initialize()
  2946.     {
  2947.       if (_M_int.size() < 2
  2948.           || (_M_int.size() == 2
  2949.               && _M_int[0] == _RealType(0)
  2950.               && _M_int[1] == _RealType(1)))
  2951.         {
  2952.           _M_int.clear();
  2953.           _M_den.clear();
  2954.           return;
  2955.         }
  2956.  
  2957.       const double __sum = std::accumulate(_M_den.begin(),
  2958.                                            _M_den.end(), 0.0);
  2959.  
  2960.       __detail::__normalize(_M_den.begin(), _M_den.end(), _M_den.begin(),
  2961.                             __sum);
  2962.  
  2963.       _M_cp.reserve(_M_den.size());
  2964.       std::partial_sum(_M_den.begin(), _M_den.end(),
  2965.                        std::back_inserter(_M_cp));
  2966.  
  2967.       // Make sure the last cumulative probability is one.
  2968.       _M_cp[_M_cp.size() - 1] = 1.0;
  2969.  
  2970.       for (size_t __k = 0; __k < _M_den.size(); ++__k)
  2971.         _M_den[__k] /= _M_int[__k + 1] - _M_int[__k];
  2972.     }
  2973.  
  2974.   template<typename _RealType>
  2975.     template<typename _InputIteratorB, typename _InputIteratorW>
  2976.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::param_type::
  2977.       param_type(_InputIteratorB __bbegin,
  2978.                  _InputIteratorB __bend,
  2979.                  _InputIteratorW __wbegin)
  2980.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp()
  2981.       {
  2982.         if (__bbegin != __bend)
  2983.           {
  2984.             for (;;)
  2985.               {
  2986.                 _M_int.push_back(*__bbegin);
  2987.                 ++__bbegin;
  2988.                 if (__bbegin == __bend)
  2989.                   break;
  2990.  
  2991.                 _M_den.push_back(*__wbegin);
  2992.                 ++__wbegin;
  2993.               }
  2994.           }
  2995.  
  2996.         _M_initialize();
  2997.       }
  2998.  
  2999.   template<typename _RealType>
  3000.     template<typename _Func>
  3001.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::param_type::
  3002.       param_type(initializer_list<_RealType> __bl, _Func __fw)
  3003.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp()
  3004.       {
  3005.         _M_int.reserve(__bl.size());
  3006.         for (auto __biter = __bl.begin(); __biter != __bl.end(); ++__biter)
  3007.           _M_int.push_back(*__biter);
  3008.  
  3009.         _M_den.reserve(_M_int.size() - 1);
  3010.         for (size_t __k = 0; __k < _M_int.size() - 1; ++__k)
  3011.           _M_den.push_back(__fw(0.5 * (_M_int[__k + 1] + _M_int[__k])));
  3012.  
  3013.         _M_initialize();
  3014.       }
  3015.  
  3016.   template<typename _RealType>
  3017.     template<typename _Func>
  3018.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::param_type::
  3019.       param_type(size_t __nw, _RealType __xmin, _RealType __xmax, _Func __fw)
  3020.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp()
  3021.       {
  3022.         const size_t __n = __nw == 0 ? 1 : __nw;
  3023.         const _RealType __delta = (__xmax - __xmin) / __n;
  3024.  
  3025.         _M_int.reserve(__n + 1);
  3026.         for (size_t __k = 0; __k <= __nw; ++__k)
  3027.           _M_int.push_back(__xmin + __k * __delta);
  3028.  
  3029.         _M_den.reserve(__n);
  3030.         for (size_t __k = 0; __k < __nw; ++__k)
  3031.           _M_den.push_back(__fw(_M_int[__k] + 0.5 * __delta));
  3032.  
  3033.         _M_initialize();
  3034.       }
  3035.  
  3036.   template<typename _RealType>
  3037.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  3038.       typename piecewise_constant_distribution<_RealType>::result_type
  3039.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::
  3040.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  3041.                  const param_type& __param)
  3042.       {
  3043.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  3044.           __aurng(__urng);
  3045.  
  3046.         const double __p = __aurng();
  3047.         if (__param._M_cp.empty())
  3048.           return __p;
  3049.  
  3050.         auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  3051.                                       __param._M_cp.end(), __p);
  3052.         const size_t __i = __pos - __param._M_cp.begin();
  3053.  
  3054.         const double __pref = __i > 0 ? __param._M_cp[__i - 1] : 0.0;
  3055.  
  3056.         return __param._M_int[__i] + (__p - __pref) / __param._M_den[__i];
  3057.       }
  3058.  
  3059.   template<typename _RealType>
  3060.     template<typename _ForwardIterator,
  3061.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  3062.       void
  3063.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::
  3064.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  3065.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  3066.                       const param_type& __param)
  3067.       {
  3068.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  3069.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  3070.           __aurng(__urng);
  3071.  
  3072.         if (__param._M_cp.empty())
  3073.           {
  3074.             while (__f != __t)
  3075.               *__f++ = __aurng();
  3076.             return;
  3077.           }
  3078.  
  3079.         while (__f != __t)
  3080.           {
  3081.             const double __p = __aurng();
  3082.  
  3083.             auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  3084.                                           __param._M_cp.end(), __p);
  3085.             const size_t __i = __pos - __param._M_cp.begin();
  3086.  
  3087.             const double __pref = __i > 0 ? __param._M_cp[__i - 1] : 0.0;
  3088.  
  3089.             *__f++ = (__param._M_int[__i]
  3090.                       + (__p - __pref) / __param._M_den[__i]);
  3091.           }
  3092.       }
  3093.  
  3094.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  3095.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  3096.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  3097.                const piecewise_constant_distribution<_RealType>& __x)
  3098.     {
  3099.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  3100.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  3101.  
  3102.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  3103.       const _CharT __fill = __os.fill();
  3104.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  3105.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  3106.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  3107.       __os.fill(__space);
  3108.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  3109.  
  3110.       std::vector<_RealType> __int = __x.intervals();
  3111.       __os << __int.size() - 1;
  3112.  
  3113.       for (auto __xit = __int.begin(); __xit != __int.end(); ++__xit)
  3114.         __os << __space << *__xit;
  3115.  
  3116.       std::vector<double> __den = __x.densities();
  3117.       for (auto __dit = __den.begin(); __dit != __den.end(); ++__dit)
  3118.         __os << __space << *__dit;
  3119.  
  3120.       __os.flags(__flags);
  3121.       __os.fill(__fill);
  3122.       __os.precision(__precision);
  3123.       return __os;
  3124.     }
  3125.  
  3126.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  3127.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  3128.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  3129.                piecewise_constant_distribution<_RealType>& __x)
  3130.     {
  3131.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  3132.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  3133.  
  3134.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  3135.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  3136.  
  3137.       size_t __n;
  3138.       __is >> __n;
  3139.  
  3140.       std::vector<_RealType> __int_vec;
  3141.       __int_vec.reserve(__n + 1);
  3142.       for (size_t __i = 0; __i <= __n; ++__i)
  3143.         {
  3144.           _RealType __int;
  3145.           __is >> __int;
  3146.           __int_vec.push_back(__int);
  3147.         }
  3148.  
  3149.       std::vector<double> __den_vec;
  3150.       __den_vec.reserve(__n);
  3151.       for (size_t __i = 0; __i < __n; ++__i)
  3152.         {
  3153.           double __den;
  3154.           __is >> __den;
  3155.           __den_vec.push_back(__den);
  3156.         }
  3157.  
  3158.       __x.param(typename piecewise_constant_distribution<_RealType>::
  3159.           param_type(__int_vec.begin(), __int_vec.end(), __den_vec.begin()));
  3160.  
  3161.       __is.flags(__flags);
  3162.       return __is;
  3163.     }
  3164.  
  3165.  
  3166.   template<typename _RealType>
  3167.     void
  3168.     piecewise_linear_distribution<_RealType>::param_type::
  3169.     _M_initialize()
  3170.     {
  3171.       if (_M_int.size() < 2
  3172.           || (_M_int.size() == 2
  3173.               && _M_int[0] == _RealType(0)
  3174.               && _M_int[1] == _RealType(1)
  3175.               && _M_den[0] == _M_den[1]))
  3176.         {
  3177.           _M_int.clear();
  3178.           _M_den.clear();
  3179.           return;
  3180.         }
  3181.  
  3182.       double __sum = 0.0;
  3183.       _M_cp.reserve(_M_int.size() - 1);
  3184.       _M_m.reserve(_M_int.size() - 1);
  3185.       for (size_t __k = 0; __k < _M_int.size() - 1; ++__k)
  3186.         {
  3187.           const _RealType __delta = _M_int[__k + 1] - _M_int[__k];
  3188.           __sum += 0.5 * (_M_den[__k + 1] + _M_den[__k]) * __delta;
  3189.           _M_cp.push_back(__sum);
  3190.           _M_m.push_back((_M_den[__k + 1] - _M_den[__k]) / __delta);
  3191.         }
  3192.  
  3193.       //  Now normalize the densities...
  3194.       __detail::__normalize(_M_den.begin(), _M_den.end(), _M_den.begin(),
  3195.                             __sum);
  3196.       //  ... and partial sums...
  3197.       __detail::__normalize(_M_cp.begin(), _M_cp.end(), _M_cp.begin(), __sum);
  3198.       //  ... and slopes.
  3199.       __detail::__normalize(_M_m.begin(), _M_m.end(), _M_m.begin(), __sum);
  3200.  
  3201.       //  Make sure the last cumulative probablility is one.
  3202.       _M_cp[_M_cp.size() - 1] = 1.0;
  3203.      }
  3204.  
  3205.   template<typename _RealType>
  3206.     template<typename _InputIteratorB, typename _InputIteratorW>
  3207.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::param_type::
  3208.       param_type(_InputIteratorB __bbegin,
  3209.                  _InputIteratorB __bend,
  3210.                  _InputIteratorW __wbegin)
  3211.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp(), _M_m()
  3212.       {
  3213.         for (; __bbegin != __bend; ++__bbegin, ++__wbegin)
  3214.           {
  3215.             _M_int.push_back(*__bbegin);
  3216.             _M_den.push_back(*__wbegin);
  3217.           }
  3218.  
  3219.         _M_initialize();
  3220.       }
  3221.  
  3222.   template<typename _RealType>
  3223.     template<typename _Func>
  3224.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::param_type::
  3225.       param_type(initializer_list<_RealType> __bl, _Func __fw)
  3226.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp(), _M_m()
  3227.       {
  3228.         _M_int.reserve(__bl.size());
  3229.         _M_den.reserve(__bl.size());
  3230.         for (auto __biter = __bl.begin(); __biter != __bl.end(); ++__biter)
  3231.           {
  3232.             _M_int.push_back(*__biter);
  3233.             _M_den.push_back(__fw(*__biter));
  3234.           }
  3235.  
  3236.         _M_initialize();
  3237.       }
  3238.  
  3239.   template<typename _RealType>
  3240.     template<typename _Func>
  3241.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::param_type::
  3242.       param_type(size_t __nw, _RealType __xmin, _RealType __xmax, _Func __fw)
  3243.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp(), _M_m()
  3244.       {
  3245.         const size_t __n = __nw == 0 ? 1 : __nw;
  3246.         const _RealType __delta = (__xmax - __xmin) / __n;
  3247.  
  3248.         _M_int.reserve(__n + 1);
  3249.         _M_den.reserve(__n + 1);
  3250.         for (size_t __k = 0; __k <= __nw; ++__k)
  3251.           {
  3252.             _M_int.push_back(__xmin + __k * __delta);
  3253.             _M_den.push_back(__fw(_M_int[__k] + __delta));
  3254.           }
  3255.  
  3256.         _M_initialize();
  3257.       }
  3258.  
  3259.   template<typename _RealType>
  3260.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  3261.       typename piecewise_linear_distribution<_RealType>::result_type
  3262.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::
  3263.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  3264.                  const param_type& __param)
  3265.       {
  3266.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  3267.           __aurng(__urng);
  3268.  
  3269.         const double __p = __aurng();
  3270.         if (__param._M_cp.empty())
  3271.           return __p;
  3272.  
  3273.         auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  3274.                                       __param._M_cp.end(), __p);
  3275.         const size_t __i = __pos - __param._M_cp.begin();
  3276.  
  3277.         const double __pref = __i > 0 ? __param._M_cp[__i - 1] : 0.0;
  3278.  
  3279.         const double __a = 0.5 * __param._M_m[__i];
  3280.         const double __b = __param._M_den[__i];
  3281.         const double __cm = __p - __pref;
  3282.  
  3283.         _RealType __x = __param._M_int[__i];
  3284.         if (__a == 0)
  3285.           __x += __cm / __b;
  3286.         else
  3287.           {
  3288.             const double __d = __b * __b + 4.0 * __a * __cm;
  3289.             __x += 0.5 * (std::sqrt(__d) - __b) / __a;
  3290.           }
  3291.  
  3292.         return __x;
  3293.       }
  3294.  
  3295.   template<typename _RealType>
  3296.     template<typename _ForwardIterator,
  3297.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  3298.       void
  3299.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::
  3300.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  3301.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  3302.                       const param_type& __param)
  3303.       {
  3304.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  3305.         // We could duplicate everything from operator()...
  3306.         while (__f != __t)
  3307.           *__f++ = this->operator()(__urng, __param);
  3308.       }
  3309.  
  3310.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  3311.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  3312.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  3313.                const piecewise_linear_distribution<_RealType>& __x)
  3314.     {
  3315.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  3316.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  3317.  
  3318.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  3319.       const _CharT __fill = __os.fill();
  3320.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  3321.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  3322.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  3323.       __os.fill(__space);
  3324.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  3325.  
  3326.       std::vector<_RealType> __int = __x.intervals();
  3327.       __os << __int.size() - 1;
  3328.  
  3329.       for (auto __xit = __int.begin(); __xit != __int.end(); ++__xit)
  3330.         __os << __space << *__xit;
  3331.  
  3332.       std::vector<double> __den = __x.densities();
  3333.       for (auto __dit = __den.begin(); __dit != __den.end(); ++__dit)
  3334.         __os << __space << *__dit;
  3335.  
  3336.       __os.flags(__flags);
  3337.       __os.fill(__fill);
  3338.       __os.precision(__precision);
  3339.       return __os;
  3340.     }
  3341.  
  3342.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  3343.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  3344.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  3345.                piecewise_linear_distribution<_RealType>& __x)
  3346.     {
  3347.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  3348.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  3349.  
  3350.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  3351.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  3352.  
  3353.       size_t __n;
  3354.       __is >> __n;
  3355.  
  3356.       std::vector<_RealType> __int_vec;
  3357.       __int_vec.reserve(__n + 1);
  3358.       for (size_t __i = 0; __i <= __n; ++__i)
  3359.         {
  3360.           _RealType __int;
  3361.           __is >> __int;
  3362.           __int_vec.push_back(__int);
  3363.         }
  3364.  
  3365.       std::vector<double> __den_vec;
  3366.       __den_vec.reserve(__n + 1);
  3367.       for (size_t __i = 0; __i <= __n; ++__i)
  3368.         {
  3369.           double __den;
  3370.           __is >> __den;
  3371.           __den_vec.push_back(__den);
  3372.         }
  3373.  
  3374.       __x.param(typename piecewise_linear_distribution<_RealType>::
  3375.           param_type(__int_vec.begin(), __int_vec.end(), __den_vec.begin()));
  3376.  
  3377.       __is.flags(__flags);
  3378.       return __is;
  3379.     }
  3380.  
  3381.  
  3382.   template<typename _IntType>
  3383.     seed_seq::seed_seq(std::initializer_list<_IntType> __il)
  3384.     {
  3385.       for (auto __iter = __il.begin(); __iter != __il.end(); ++__iter)
  3386.         _M_v.push_back(__detail::__mod<result_type,
  3387.                        __detail::_Shift<result_type, 32>::__value>(*__iter));
  3388.     }
  3389.  
  3390.   template<typename _InputIterator>
  3391.     seed_seq::seed_seq(_InputIterator __begin, _InputIterator __end)
  3392.     {
  3393.       for (_InputIterator __iter = __begin; __iter != __end; ++__iter)
  3394.         _M_v.push_back(__detail::__mod<result_type,
  3395.                        __detail::_Shift<result_type, 32>::__value>(*__iter));
  3396.     }
  3397.  
  3398.   template<typename _RandomAccessIterator>
  3399.     void
  3400.     seed_seq::generate(_RandomAccessIterator __begin,
  3401.                        _RandomAccessIterator __end)
  3402.     {
  3403.       typedef typename iterator_traits<_RandomAccessIterator>::value_type
  3404.         _Type;
  3405.  
  3406.       if (__begin == __end)
  3407.         return;
  3408.  
  3409.       std::fill(__begin, __end, _Type(0x8b8b8b8bu));
  3410.  
  3411.       const size_t __n = __end - __begin;
  3412.       const size_t __s = _M_v.size();
  3413.       const size_t __t = (__n >= 623) ? 11
  3414.                        : (__n >=  68) ? 7
  3415.                        : (__n >=  39) ? 5
  3416.                        : (__n >=   7) ? 3
  3417.                        : (__n - 1) / 2;
  3418.       const size_t __p = (__n - __t) / 2;
  3419.       const size_t __q = __p + __t;
  3420.       const size_t __m = std::max(size_t(__s + 1), __n);
  3421.  
  3422.       for (size_t __k = 0; __k < __m; ++__k)
  3423.         {
  3424.           _Type __arg = (__begin[__k % __n]
  3425.                          ^ __begin[(__k + __p) % __n]
  3426.                          ^ __begin[(__k - 1) % __n]);
  3427.           _Type __r1 = __arg ^ (__arg >> 27);
  3428.           __r1 = __detail::__mod<_Type,
  3429.                     __detail::_Shift<_Type, 32>::__value>(1664525u * __r1);
  3430.           _Type __r2 = __r1;
  3431.           if (__k == 0)
  3432.             __r2 += __s;
  3433.           else if (__k <= __s)
  3434.             __r2 += __k % __n + _M_v[__k - 1];
  3435.           else
  3436.             __r2 += __k % __n;
  3437.           __r2 = __detail::__mod<_Type,
  3438.                    __detail::_Shift<_Type, 32>::__value>(__r2);
  3439.           __begin[(__k + __p) % __n] += __r1;
  3440.           __begin[(__k + __q) % __n] += __r2;
  3441.           __begin[__k % __n] = __r2;
  3442.         }
  3443.  
  3444.       for (size_t __k = __m; __k < __m + __n; ++__k)
  3445.         {
  3446.           _Type __arg = (__begin[__k % __n]
  3447.                          + __begin[(__k + __p) % __n]
  3448.                          + __begin[(__k - 1) % __n]);
  3449.           _Type __r3 = __arg ^ (__arg >> 27);
  3450.           __r3 = __detail::__mod<_Type,
  3451.                    __detail::_Shift<_Type, 32>::__value>(1566083941u * __r3);
  3452.           _Type __r4 = __r3 - __k % __n;
  3453.           __r4 = __detail::__mod<_Type,
  3454.                    __detail::_Shift<_Type, 32>::__value>(__r4);
  3455.           __begin[(__k + __p) % __n] ^= __r3;
  3456.           __begin[(__k + __q) % __n] ^= __r4;
  3457.           __begin[__k % __n] = __r4;
  3458.         }
  3459.     }
  3460.  
  3461.   template<typename _RealType, size_t __bits,
  3462.            typename _UniformRandomNumberGenerator>
  3463.     _RealType
  3464.     generate_canonical(_UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  3465.     {
  3466.       const size_t __b
  3467.         = std::min(static_cast<size_t>(std::numeric_limits<_RealType>::digits),
  3468.                    __bits);
  3469.       const long double __r = static_cast<long double>(__urng.max())
  3470.                             - static_cast<long double>(__urng.min()) + 1.0L;
  3471.       const size_t __log2r = std::log(__r) / std::log(2.0L);
  3472.       size_t __k = std::max<size_t>(1UL, (__b + __log2r - 1UL) / __log2r);
  3473.       _RealType __sum = _RealType(0);
  3474.       _RealType __tmp = _RealType(1);
  3475.       for (; __k != 0; --__k)
  3476.         {
  3477.           __sum += _RealType(__urng() - __urng.min()) * __tmp;
  3478.           __tmp *= __r;
  3479.         }
  3480.       return __sum / __tmp;
  3481.     }
  3482.  
  3483. _GLIBCXX_END_NAMESPACE_VERSION
  3484. } // namespace
  3485.  
  3486. #endif
  3487.