Subversion Repositories Kolibri OS

Rev

Blame | Last modification | View Log | RSS feed

  1. // random number generation (out of line) -*- C++ -*-
  2.  
  3. // Copyright (C) 2009-2015 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, typename _CharT, typename _Traits>
  876.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  877.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  878.                const uniform_int_distribution<_IntType>& __x)
  879.     {
  880.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  881.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  882.  
  883.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  884.       const _CharT __fill = __os.fill();
  885.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  886.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  887.       __os.fill(__space);
  888.  
  889.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  890.  
  891.       __os.flags(__flags);
  892.       __os.fill(__fill);
  893.       return __os;
  894.     }
  895.  
  896.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  897.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  898.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  899.                uniform_int_distribution<_IntType>& __x)
  900.     {
  901.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  902.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  903.  
  904.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  905.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  906.  
  907.       _IntType __a, __b;
  908.       __is >> __a >> __b;
  909.       __x.param(typename uniform_int_distribution<_IntType>::
  910.                 param_type(__a, __b));
  911.  
  912.       __is.flags(__flags);
  913.       return __is;
  914.     }
  915.  
  916.  
  917.   template<typename _RealType>
  918.     template<typename _ForwardIterator,
  919.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  920.       void
  921.       uniform_real_distribution<_RealType>::
  922.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  923.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  924.                       const param_type& __p)
  925.       {
  926.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  927.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  928.           __aurng(__urng);
  929.         auto __range = __p.b() - __p.a();
  930.         while (__f != __t)
  931.           *__f++ = __aurng() * __range + __p.a();
  932.       }
  933.  
  934.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  935.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  936.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  937.                const uniform_real_distribution<_RealType>& __x)
  938.     {
  939.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  940.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  941.  
  942.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  943.       const _CharT __fill = __os.fill();
  944.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  945.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  946.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  947.       __os.fill(__space);
  948.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  949.  
  950.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  951.  
  952.       __os.flags(__flags);
  953.       __os.fill(__fill);
  954.       __os.precision(__precision);
  955.       return __os;
  956.     }
  957.  
  958.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  959.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  960.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  961.                uniform_real_distribution<_RealType>& __x)
  962.     {
  963.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  964.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  965.  
  966.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  967.       __is.flags(__ios_base::skipws);
  968.  
  969.       _RealType __a, __b;
  970.       __is >> __a >> __b;
  971.       __x.param(typename uniform_real_distribution<_RealType>::
  972.                 param_type(__a, __b));
  973.  
  974.       __is.flags(__flags);
  975.       return __is;
  976.     }
  977.  
  978.  
  979.   template<typename _ForwardIterator,
  980.            typename _UniformRandomNumberGenerator>
  981.     void
  982.     std::bernoulli_distribution::
  983.     __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  984.                     _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  985.                     const param_type& __p)
  986.     {
  987.       __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  988.       __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  989.         __aurng(__urng);
  990.       auto __limit = __p.p() * (__aurng.max() - __aurng.min());
  991.  
  992.       while (__f != __t)
  993.         *__f++ = (__aurng() - __aurng.min()) < __limit;
  994.     }
  995.  
  996.   template<typename _CharT, typename _Traits>
  997.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  998.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  999.                const bernoulli_distribution& __x)
  1000.     {
  1001.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1002.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1003.  
  1004.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1005.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1006.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1007.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1008.       __os.fill(__os.widen(' '));
  1009.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1010.  
  1011.       __os << __x.p();
  1012.  
  1013.       __os.flags(__flags);
  1014.       __os.fill(__fill);
  1015.       __os.precision(__precision);
  1016.       return __os;
  1017.     }
  1018.  
  1019.  
  1020.   template<typename _IntType>
  1021.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1022.       typename geometric_distribution<_IntType>::result_type
  1023.       geometric_distribution<_IntType>::
  1024.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1025.                  const param_type& __param)
  1026.       {
  1027.         // About the epsilon thing see this thread:
  1028.         // http://gcc.gnu.org/ml/gcc-patches/2006-10/msg00971.html
  1029.         const double __naf =
  1030.           (1 - std::numeric_limits<double>::epsilon()) / 2;
  1031.         // The largest _RealType convertible to _IntType.
  1032.         const double __thr =
  1033.           std::numeric_limits<_IntType>::max() + __naf;
  1034.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1035.           __aurng(__urng);
  1036.  
  1037.         double __cand;
  1038.         do
  1039.           __cand = std::floor(std::log(1.0 - __aurng()) / __param._M_log_1_p);
  1040.         while (__cand >= __thr);
  1041.  
  1042.         return result_type(__cand + __naf);
  1043.       }
  1044.  
  1045.   template<typename _IntType>
  1046.     template<typename _ForwardIterator,
  1047.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1048.       void
  1049.       geometric_distribution<_IntType>::
  1050.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1051.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1052.                       const param_type& __param)
  1053.       {
  1054.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1055.         // About the epsilon thing see this thread:
  1056.         // http://gcc.gnu.org/ml/gcc-patches/2006-10/msg00971.html
  1057.         const double __naf =
  1058.           (1 - std::numeric_limits<double>::epsilon()) / 2;
  1059.         // The largest _RealType convertible to _IntType.
  1060.         const double __thr =
  1061.           std::numeric_limits<_IntType>::max() + __naf;
  1062.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1063.           __aurng(__urng);
  1064.  
  1065.         while (__f != __t)
  1066.           {
  1067.             double __cand;
  1068.             do
  1069.               __cand = std::floor(std::log(1.0 - __aurng())
  1070.                                   / __param._M_log_1_p);
  1071.             while (__cand >= __thr);
  1072.  
  1073.             *__f++ = __cand + __naf;
  1074.           }
  1075.       }
  1076.  
  1077.   template<typename _IntType,
  1078.            typename _CharT, typename _Traits>
  1079.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1080.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1081.                const geometric_distribution<_IntType>& __x)
  1082.     {
  1083.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1084.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1085.  
  1086.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1087.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1088.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1089.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1090.       __os.fill(__os.widen(' '));
  1091.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1092.  
  1093.       __os << __x.p();
  1094.  
  1095.       __os.flags(__flags);
  1096.       __os.fill(__fill);
  1097.       __os.precision(__precision);
  1098.       return __os;
  1099.     }
  1100.  
  1101.   template<typename _IntType,
  1102.            typename _CharT, typename _Traits>
  1103.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1104.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1105.                geometric_distribution<_IntType>& __x)
  1106.     {
  1107.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1108.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1109.  
  1110.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1111.       __is.flags(__ios_base::skipws);
  1112.  
  1113.       double __p;
  1114.       __is >> __p;
  1115.       __x.param(typename geometric_distribution<_IntType>::param_type(__p));
  1116.  
  1117.       __is.flags(__flags);
  1118.       return __is;
  1119.     }
  1120.  
  1121.   // This is Leger's algorithm, also in Devroye, Ch. X, Example 1.5.
  1122.   template<typename _IntType>
  1123.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1124.       typename negative_binomial_distribution<_IntType>::result_type
  1125.       negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1126.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  1127.       {
  1128.         const double __y = _M_gd(__urng);
  1129.  
  1130.         // XXX Is the constructor too slow?
  1131.         std::poisson_distribution<result_type> __poisson(__y);
  1132.         return __poisson(__urng);
  1133.       }
  1134.  
  1135.   template<typename _IntType>
  1136.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1137.       typename negative_binomial_distribution<_IntType>::result_type
  1138.       negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1139.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1140.                  const param_type& __p)
  1141.       {
  1142.         typedef typename std::gamma_distribution<double>::param_type
  1143.           param_type;
  1144.        
  1145.         const double __y =
  1146.           _M_gd(__urng, param_type(__p.k(), (1.0 - __p.p()) / __p.p()));
  1147.  
  1148.         std::poisson_distribution<result_type> __poisson(__y);
  1149.         return __poisson(__urng);
  1150.       }
  1151.  
  1152.   template<typename _IntType>
  1153.     template<typename _ForwardIterator,
  1154.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1155.       void
  1156.       negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1157.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1158.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  1159.       {
  1160.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1161.         while (__f != __t)
  1162.           {
  1163.             const double __y = _M_gd(__urng);
  1164.  
  1165.             // XXX Is the constructor too slow?
  1166.             std::poisson_distribution<result_type> __poisson(__y);
  1167.             *__f++ = __poisson(__urng);
  1168.           }
  1169.       }
  1170.  
  1171.   template<typename _IntType>
  1172.     template<typename _ForwardIterator,
  1173.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1174.       void
  1175.       negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1176.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1177.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1178.                       const param_type& __p)
  1179.       {
  1180.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1181.         typename std::gamma_distribution<result_type>::param_type
  1182.           __p2(__p.k(), (1.0 - __p.p()) / __p.p());
  1183.  
  1184.         while (__f != __t)
  1185.           {
  1186.             const double __y = _M_gd(__urng, __p2);
  1187.  
  1188.             std::poisson_distribution<result_type> __poisson(__y);
  1189.             *__f++ = __poisson(__urng);
  1190.           }
  1191.       }
  1192.  
  1193.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  1194.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1195.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1196.                const negative_binomial_distribution<_IntType>& __x)
  1197.     {
  1198.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1199.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1200.  
  1201.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1202.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1203.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1204.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1205.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1206.       __os.fill(__os.widen(' '));
  1207.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1208.  
  1209.       __os << __x.k() << __space << __x.p()
  1210.            << __space << __x._M_gd;
  1211.  
  1212.       __os.flags(__flags);
  1213.       __os.fill(__fill);
  1214.       __os.precision(__precision);
  1215.       return __os;
  1216.     }
  1217.  
  1218.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  1219.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1220.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1221.                negative_binomial_distribution<_IntType>& __x)
  1222.     {
  1223.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1224.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1225.  
  1226.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1227.       __is.flags(__ios_base::skipws);
  1228.  
  1229.       _IntType __k;
  1230.       double __p;
  1231.       __is >> __k >> __p >> __x._M_gd;
  1232.       __x.param(typename negative_binomial_distribution<_IntType>::
  1233.                 param_type(__k, __p));
  1234.  
  1235.       __is.flags(__flags);
  1236.       return __is;
  1237.     }
  1238.  
  1239.  
  1240.   template<typename _IntType>
  1241.     void
  1242.     poisson_distribution<_IntType>::param_type::
  1243.     _M_initialize()
  1244.     {
  1245. #if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1246.       if (_M_mean >= 12)
  1247.         {
  1248.           const double __m = std::floor(_M_mean);
  1249.           _M_lm_thr = std::log(_M_mean);
  1250.           _M_lfm = std::lgamma(__m + 1);
  1251.           _M_sm = std::sqrt(__m);
  1252.  
  1253.           const double __pi_4 = 0.7853981633974483096156608458198757L;
  1254.           const double __dx = std::sqrt(2 * __m * std::log(32 * __m
  1255.                                                               / __pi_4));
  1256.           _M_d = std::round(std::max(6.0, std::min(__m, __dx)));
  1257.           const double __cx = 2 * __m + _M_d;
  1258.           _M_scx = std::sqrt(__cx / 2);
  1259.           _M_1cx = 1 / __cx;
  1260.  
  1261.           _M_c2b = std::sqrt(__pi_4 * __cx) * std::exp(_M_1cx);
  1262.           _M_cb = 2 * __cx * std::exp(-_M_d * _M_1cx * (1 + _M_d / 2))
  1263.                 / _M_d;
  1264.         }
  1265.       else
  1266. #endif
  1267.         _M_lm_thr = std::exp(-_M_mean);
  1268.       }
  1269.  
  1270.   /**
  1271.    * A rejection algorithm when mean >= 12 and a simple method based
  1272.    * upon the multiplication of uniform random variates otherwise.
  1273.    * NB: The former is available only if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1274.    * is defined.
  1275.    *
  1276.    * Reference:
  1277.    * Devroye, L. Non-Uniform Random Variates Generation. Springer-Verlag,
  1278.    * New York, 1986, Ch. X, Sects. 3.3 & 3.4 (+ Errata!).
  1279.    */
  1280.   template<typename _IntType>
  1281.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1282.       typename poisson_distribution<_IntType>::result_type
  1283.       poisson_distribution<_IntType>::
  1284.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1285.                  const param_type& __param)
  1286.       {
  1287.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1288.           __aurng(__urng);
  1289. #if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1290.         if (__param.mean() >= 12)
  1291.           {
  1292.             double __x;
  1293.  
  1294.             // See comments above...
  1295.             const double __naf =
  1296.               (1 - std::numeric_limits<double>::epsilon()) / 2;
  1297.             const double __thr =
  1298.               std::numeric_limits<_IntType>::max() + __naf;
  1299.  
  1300.             const double __m = std::floor(__param.mean());
  1301.             // sqrt(pi / 2)
  1302.             const double __spi_2 = 1.2533141373155002512078826424055226L;
  1303.             const double __c1 = __param._M_sm * __spi_2;
  1304.             const double __c2 = __param._M_c2b + __c1;
  1305.             const double __c3 = __c2 + 1;
  1306.             const double __c4 = __c3 + 1;
  1307.             // e^(1 / 78)
  1308.             const double __e178 = 1.0129030479320018583185514777512983L;
  1309.             const double __c5 = __c4 + __e178;
  1310.             const double __c = __param._M_cb + __c5;
  1311.             const double __2cx = 2 * (2 * __m + __param._M_d);
  1312.  
  1313.             bool __reject = true;
  1314.             do
  1315.               {
  1316.                 const double __u = __c * __aurng();
  1317.                 const double __e = -std::log(1.0 - __aurng());
  1318.  
  1319.                 double __w = 0.0;
  1320.  
  1321.                 if (__u <= __c1)
  1322.                   {
  1323.                     const double __n = _M_nd(__urng);
  1324.                     const double __y = -std::abs(__n) * __param._M_sm - 1;
  1325.                     __x = std::floor(__y);
  1326.                     __w = -__n * __n / 2;
  1327.                     if (__x < -__m)
  1328.                       continue;
  1329.                   }
  1330.                 else if (__u <= __c2)
  1331.                   {
  1332.                     const double __n = _M_nd(__urng);
  1333.                     const double __y = 1 + std::abs(__n) * __param._M_scx;
  1334.                     __x = std::ceil(__y);
  1335.                     __w = __y * (2 - __y) * __param._M_1cx;
  1336.                     if (__x > __param._M_d)
  1337.                       continue;
  1338.                   }
  1339.                 else if (__u <= __c3)
  1340.                   // NB: This case not in the book, nor in the Errata,
  1341.                   // but should be ok...
  1342.                   __x = -1;
  1343.                 else if (__u <= __c4)
  1344.                   __x = 0;
  1345.                 else if (__u <= __c5)
  1346.                   __x = 1;
  1347.                 else
  1348.                   {
  1349.                     const double __v = -std::log(1.0 - __aurng());
  1350.                     const double __y = __param._M_d
  1351.                                      + __v * __2cx / __param._M_d;
  1352.                     __x = std::ceil(__y);
  1353.                     __w = -__param._M_d * __param._M_1cx * (1 + __y / 2);
  1354.                   }
  1355.  
  1356.                 __reject = (__w - __e - __x * __param._M_lm_thr
  1357.                             > __param._M_lfm - std::lgamma(__x + __m + 1));
  1358.  
  1359.                 __reject |= __x + __m >= __thr;
  1360.  
  1361.               } while (__reject);
  1362.  
  1363.             return result_type(__x + __m + __naf);
  1364.           }
  1365.         else
  1366. #endif
  1367.           {
  1368.             _IntType     __x = 0;
  1369.             double __prod = 1.0;
  1370.  
  1371.             do
  1372.               {
  1373.                 __prod *= __aurng();
  1374.                 __x += 1;
  1375.               }
  1376.             while (__prod > __param._M_lm_thr);
  1377.  
  1378.             return __x - 1;
  1379.           }
  1380.       }
  1381.  
  1382.   template<typename _IntType>
  1383.     template<typename _ForwardIterator,
  1384.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1385.       void
  1386.       poisson_distribution<_IntType>::
  1387.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1388.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1389.                       const param_type& __param)
  1390.       {
  1391.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1392.         // We could duplicate everything from operator()...
  1393.         while (__f != __t)
  1394.           *__f++ = this->operator()(__urng, __param);
  1395.       }
  1396.  
  1397.   template<typename _IntType,
  1398.            typename _CharT, typename _Traits>
  1399.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1400.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1401.                const poisson_distribution<_IntType>& __x)
  1402.     {
  1403.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1404.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1405.  
  1406.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1407.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1408.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1409.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1410.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1411.       __os.fill(__space);
  1412.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1413.  
  1414.       __os << __x.mean() << __space << __x._M_nd;
  1415.  
  1416.       __os.flags(__flags);
  1417.       __os.fill(__fill);
  1418.       __os.precision(__precision);
  1419.       return __os;
  1420.     }
  1421.  
  1422.   template<typename _IntType,
  1423.            typename _CharT, typename _Traits>
  1424.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1425.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1426.                poisson_distribution<_IntType>& __x)
  1427.     {
  1428.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1429.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1430.  
  1431.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1432.       __is.flags(__ios_base::skipws);
  1433.  
  1434.       double __mean;
  1435.       __is >> __mean >> __x._M_nd;
  1436.       __x.param(typename poisson_distribution<_IntType>::param_type(__mean));
  1437.  
  1438.       __is.flags(__flags);
  1439.       return __is;
  1440.     }
  1441.  
  1442.  
  1443.   template<typename _IntType>
  1444.     void
  1445.     binomial_distribution<_IntType>::param_type::
  1446.     _M_initialize()
  1447.     {
  1448.       const double __p12 = _M_p <= 0.5 ? _M_p : 1.0 - _M_p;
  1449.  
  1450.       _M_easy = true;
  1451.  
  1452. #if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1453.       if (_M_t * __p12 >= 8)
  1454.         {
  1455.           _M_easy = false;
  1456.           const double __np = std::floor(_M_t * __p12);
  1457.           const double __pa = __np / _M_t;
  1458.           const double __1p = 1 - __pa;
  1459.  
  1460.           const double __pi_4 = 0.7853981633974483096156608458198757L;
  1461.           const double __d1x =
  1462.             std::sqrt(__np * __1p * std::log(32 * __np
  1463.                                              / (81 * __pi_4 * __1p)));
  1464.           _M_d1 = std::round(std::max(1.0, __d1x));
  1465.           const double __d2x =
  1466.             std::sqrt(__np * __1p * std::log(32 * _M_t * __1p
  1467.                                              / (__pi_4 * __pa)));
  1468.           _M_d2 = std::round(std::max(1.0, __d2x));
  1469.  
  1470.           // sqrt(pi / 2)
  1471.           const double __spi_2 = 1.2533141373155002512078826424055226L;
  1472.           _M_s1 = std::sqrt(__np * __1p) * (1 + _M_d1 / (4 * __np));
  1473.           _M_s2 = std::sqrt(__np * __1p) * (1 + _M_d2 / (4 * _M_t * __1p));
  1474.           _M_c = 2 * _M_d1 / __np;
  1475.           _M_a1 = std::exp(_M_c) * _M_s1 * __spi_2;
  1476.           const double __a12 = _M_a1 + _M_s2 * __spi_2;
  1477.           const double __s1s = _M_s1 * _M_s1;
  1478.           _M_a123 = __a12 + (std::exp(_M_d1 / (_M_t * __1p))
  1479.                              * 2 * __s1s / _M_d1
  1480.                              * std::exp(-_M_d1 * _M_d1 / (2 * __s1s)));
  1481.           const double __s2s = _M_s2 * _M_s2;
  1482.           _M_s = (_M_a123 + 2 * __s2s / _M_d2
  1483.                   * std::exp(-_M_d2 * _M_d2 / (2 * __s2s)));
  1484.           _M_lf = (std::lgamma(__np + 1)
  1485.                    + std::lgamma(_M_t - __np + 1));
  1486.           _M_lp1p = std::log(__pa / __1p);
  1487.  
  1488.           _M_q = -std::log(1 - (__p12 - __pa) / __1p);
  1489.         }
  1490.       else
  1491. #endif
  1492.         _M_q = -std::log(1 - __p12);
  1493.     }
  1494.  
  1495.   template<typename _IntType>
  1496.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1497.       typename binomial_distribution<_IntType>::result_type
  1498.       binomial_distribution<_IntType>::
  1499.       _M_waiting(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1500.                  _IntType __t, double __q)
  1501.       {
  1502.         _IntType __x = 0;
  1503.         double __sum = 0.0;
  1504.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1505.           __aurng(__urng);
  1506.  
  1507.         do
  1508.           {
  1509.             if (__t == __x)
  1510.               return __x;
  1511.             const double __e = -std::log(1.0 - __aurng());
  1512.             __sum += __e / (__t - __x);
  1513.             __x += 1;
  1514.           }
  1515.         while (__sum <= __q);
  1516.  
  1517.         return __x - 1;
  1518.       }
  1519.  
  1520.   /**
  1521.    * A rejection algorithm when t * p >= 8 and a simple waiting time
  1522.    * method - the second in the referenced book - otherwise.
  1523.    * NB: The former is available only if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1524.    * is defined.
  1525.    *
  1526.    * Reference:
  1527.    * Devroye, L. Non-Uniform Random Variates Generation. Springer-Verlag,
  1528.    * New York, 1986, Ch. X, Sect. 4 (+ Errata!).
  1529.    */
  1530.   template<typename _IntType>
  1531.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1532.       typename binomial_distribution<_IntType>::result_type
  1533.       binomial_distribution<_IntType>::
  1534.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1535.                  const param_type& __param)
  1536.       {
  1537.         result_type __ret;
  1538.         const _IntType __t = __param.t();
  1539.         const double __p = __param.p();
  1540.         const double __p12 = __p <= 0.5 ? __p : 1.0 - __p;
  1541.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  1542.           __aurng(__urng);
  1543.  
  1544. #if _GLIBCXX_USE_C99_MATH_TR1
  1545.         if (!__param._M_easy)
  1546.           {
  1547.             double __x;
  1548.  
  1549.             // See comments above...
  1550.             const double __naf =
  1551.               (1 - std::numeric_limits<double>::epsilon()) / 2;
  1552.             const double __thr =
  1553.               std::numeric_limits<_IntType>::max() + __naf;
  1554.  
  1555.             const double __np = std::floor(__t * __p12);
  1556.  
  1557.             // sqrt(pi / 2)
  1558.             const double __spi_2 = 1.2533141373155002512078826424055226L;
  1559.             const double __a1 = __param._M_a1;
  1560.             const double __a12 = __a1 + __param._M_s2 * __spi_2;
  1561.             const double __a123 = __param._M_a123;
  1562.             const double __s1s = __param._M_s1 * __param._M_s1;
  1563.             const double __s2s = __param._M_s2 * __param._M_s2;
  1564.  
  1565.             bool __reject;
  1566.             do
  1567.               {
  1568.                 const double __u = __param._M_s * __aurng();
  1569.  
  1570.                 double __v;
  1571.  
  1572.                 if (__u <= __a1)
  1573.                   {
  1574.                     const double __n = _M_nd(__urng);
  1575.                     const double __y = __param._M_s1 * std::abs(__n);
  1576.                     __reject = __y >= __param._M_d1;
  1577.                     if (!__reject)
  1578.                       {
  1579.                         const double __e = -std::log(1.0 - __aurng());
  1580.                         __x = std::floor(__y);
  1581.                         __v = -__e - __n * __n / 2 + __param._M_c;
  1582.                       }
  1583.                   }
  1584.                 else if (__u <= __a12)
  1585.                   {
  1586.                     const double __n = _M_nd(__urng);
  1587.                     const double __y = __param._M_s2 * std::abs(__n);
  1588.                     __reject = __y >= __param._M_d2;
  1589.                     if (!__reject)
  1590.                       {
  1591.                         const double __e = -std::log(1.0 - __aurng());
  1592.                         __x = std::floor(-__y);
  1593.                         __v = -__e - __n * __n / 2;
  1594.                       }
  1595.                   }
  1596.                 else if (__u <= __a123)
  1597.                   {
  1598.                     const double __e1 = -std::log(1.0 - __aurng());
  1599.                     const double __e2 = -std::log(1.0 - __aurng());
  1600.  
  1601.                     const double __y = __param._M_d1
  1602.                                      + 2 * __s1s * __e1 / __param._M_d1;
  1603.                     __x = std::floor(__y);
  1604.                     __v = (-__e2 + __param._M_d1 * (1 / (__t - __np)
  1605.                                                     -__y / (2 * __s1s)));
  1606.                     __reject = false;
  1607.                   }
  1608.                 else
  1609.                   {
  1610.                     const double __e1 = -std::log(1.0 - __aurng());
  1611.                     const double __e2 = -std::log(1.0 - __aurng());
  1612.  
  1613.                     const double __y = __param._M_d2
  1614.                                      + 2 * __s2s * __e1 / __param._M_d2;
  1615.                     __x = std::floor(-__y);
  1616.                     __v = -__e2 - __param._M_d2 * __y / (2 * __s2s);
  1617.                     __reject = false;
  1618.                   }
  1619.  
  1620.                 __reject = __reject || __x < -__np || __x > __t - __np;
  1621.                 if (!__reject)
  1622.                   {
  1623.                     const double __lfx =
  1624.                       std::lgamma(__np + __x + 1)
  1625.                       + std::lgamma(__t - (__np + __x) + 1);
  1626.                     __reject = __v > __param._M_lf - __lfx
  1627.                              + __x * __param._M_lp1p;
  1628.                   }
  1629.  
  1630.                 __reject |= __x + __np >= __thr;
  1631.               }
  1632.             while (__reject);
  1633.  
  1634.             __x += __np + __naf;
  1635.  
  1636.             const _IntType __z = _M_waiting(__urng, __t - _IntType(__x),
  1637.                                             __param._M_q);
  1638.             __ret = _IntType(__x) + __z;
  1639.           }
  1640.         else
  1641. #endif
  1642.           __ret = _M_waiting(__urng, __t, __param._M_q);
  1643.  
  1644.         if (__p12 != __p)
  1645.           __ret = __t - __ret;
  1646.         return __ret;
  1647.       }
  1648.  
  1649.   template<typename _IntType>
  1650.     template<typename _ForwardIterator,
  1651.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1652.       void
  1653.       binomial_distribution<_IntType>::
  1654.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1655.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1656.                       const param_type& __param)
  1657.       {
  1658.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1659.         // We could duplicate everything from operator()...
  1660.         while (__f != __t)
  1661.           *__f++ = this->operator()(__urng, __param);
  1662.       }
  1663.  
  1664.   template<typename _IntType,
  1665.            typename _CharT, typename _Traits>
  1666.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1667.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1668.                const binomial_distribution<_IntType>& __x)
  1669.     {
  1670.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1671.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1672.  
  1673.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1674.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1675.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1676.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1677.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1678.       __os.fill(__space);
  1679.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  1680.  
  1681.       __os << __x.t() << __space << __x.p()
  1682.            << __space << __x._M_nd;
  1683.  
  1684.       __os.flags(__flags);
  1685.       __os.fill(__fill);
  1686.       __os.precision(__precision);
  1687.       return __os;
  1688.     }
  1689.  
  1690.   template<typename _IntType,
  1691.            typename _CharT, typename _Traits>
  1692.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1693.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1694.                binomial_distribution<_IntType>& __x)
  1695.     {
  1696.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1697.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1698.  
  1699.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1700.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  1701.  
  1702.       _IntType __t;
  1703.       double __p;
  1704.       __is >> __t >> __p >> __x._M_nd;
  1705.       __x.param(typename binomial_distribution<_IntType>::
  1706.                 param_type(__t, __p));
  1707.  
  1708.       __is.flags(__flags);
  1709.       return __is;
  1710.     }
  1711.  
  1712.  
  1713.   template<typename _RealType>
  1714.     template<typename _ForwardIterator,
  1715.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1716.       void
  1717.       std::exponential_distribution<_RealType>::
  1718.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1719.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1720.                       const param_type& __p)
  1721.       {
  1722.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1723.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  1724.           __aurng(__urng);
  1725.         while (__f != __t)
  1726.           *__f++ = -std::log(result_type(1) - __aurng()) / __p.lambda();
  1727.       }
  1728.  
  1729.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1730.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1731.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1732.                const exponential_distribution<_RealType>& __x)
  1733.     {
  1734.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1735.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1736.  
  1737.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1738.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1739.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1740.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1741.       __os.fill(__os.widen(' '));
  1742.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  1743.  
  1744.       __os << __x.lambda();
  1745.  
  1746.       __os.flags(__flags);
  1747.       __os.fill(__fill);
  1748.       __os.precision(__precision);
  1749.       return __os;
  1750.     }
  1751.  
  1752.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1753.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1754.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1755.                exponential_distribution<_RealType>& __x)
  1756.     {
  1757.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1758.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1759.  
  1760.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1761.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  1762.  
  1763.       _RealType __lambda;
  1764.       __is >> __lambda;
  1765.       __x.param(typename exponential_distribution<_RealType>::
  1766.                 param_type(__lambda));
  1767.  
  1768.       __is.flags(__flags);
  1769.       return __is;
  1770.     }
  1771.  
  1772.  
  1773.   /**
  1774.    * Polar method due to Marsaglia.
  1775.    *
  1776.    * Devroye, L. Non-Uniform Random Variates Generation. Springer-Verlag,
  1777.    * New York, 1986, Ch. V, Sect. 4.4.
  1778.    */
  1779.   template<typename _RealType>
  1780.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1781.       typename normal_distribution<_RealType>::result_type
  1782.       normal_distribution<_RealType>::
  1783.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1784.                  const param_type& __param)
  1785.       {
  1786.         result_type __ret;
  1787.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  1788.           __aurng(__urng);
  1789.  
  1790.         if (_M_saved_available)
  1791.           {
  1792.             _M_saved_available = false;
  1793.             __ret = _M_saved;
  1794.           }
  1795.         else
  1796.           {
  1797.             result_type __x, __y, __r2;
  1798.             do
  1799.               {
  1800.                 __x = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  1801.                 __y = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  1802.                 __r2 = __x * __x + __y * __y;
  1803.               }
  1804.             while (__r2 > 1.0 || __r2 == 0.0);
  1805.  
  1806.             const result_type __mult = std::sqrt(-2 * std::log(__r2) / __r2);
  1807.             _M_saved = __x * __mult;
  1808.             _M_saved_available = true;
  1809.             __ret = __y * __mult;
  1810.           }
  1811.  
  1812.         __ret = __ret * __param.stddev() + __param.mean();
  1813.         return __ret;
  1814.       }
  1815.  
  1816.   template<typename _RealType>
  1817.     template<typename _ForwardIterator,
  1818.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1819.       void
  1820.       normal_distribution<_RealType>::
  1821.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1822.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1823.                       const param_type& __param)
  1824.       {
  1825.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1826.  
  1827.         if (__f == __t)
  1828.           return;
  1829.  
  1830.         if (_M_saved_available)
  1831.           {
  1832.             _M_saved_available = false;
  1833.             *__f++ = _M_saved * __param.stddev() + __param.mean();
  1834.  
  1835.             if (__f == __t)
  1836.               return;
  1837.           }
  1838.  
  1839.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  1840.           __aurng(__urng);
  1841.  
  1842.         while (__f + 1 < __t)
  1843.           {
  1844.             result_type __x, __y, __r2;
  1845.             do
  1846.               {
  1847.                 __x = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  1848.                 __y = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  1849.                 __r2 = __x * __x + __y * __y;
  1850.               }
  1851.             while (__r2 > 1.0 || __r2 == 0.0);
  1852.  
  1853.             const result_type __mult = std::sqrt(-2 * std::log(__r2) / __r2);
  1854.             *__f++ = __y * __mult * __param.stddev() + __param.mean();
  1855.             *__f++ = __x * __mult * __param.stddev() + __param.mean();
  1856.           }
  1857.  
  1858.         if (__f != __t)
  1859.           {
  1860.             result_type __x, __y, __r2;
  1861.             do
  1862.               {
  1863.                 __x = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  1864.                 __y = result_type(2.0) * __aurng() - 1.0;
  1865.                 __r2 = __x * __x + __y * __y;
  1866.               }
  1867.             while (__r2 > 1.0 || __r2 == 0.0);
  1868.  
  1869.             const result_type __mult = std::sqrt(-2 * std::log(__r2) / __r2);
  1870.             _M_saved = __x * __mult;
  1871.             _M_saved_available = true;
  1872.             *__f = __y * __mult * __param.stddev() + __param.mean();
  1873.           }
  1874.       }
  1875.  
  1876.   template<typename _RealType>
  1877.     bool
  1878.     operator==(const std::normal_distribution<_RealType>& __d1,
  1879.                const std::normal_distribution<_RealType>& __d2)
  1880.     {
  1881.       if (__d1._M_param == __d2._M_param
  1882.           && __d1._M_saved_available == __d2._M_saved_available)
  1883.         {
  1884.           if (__d1._M_saved_available
  1885.               && __d1._M_saved == __d2._M_saved)
  1886.             return true;
  1887.           else if(!__d1._M_saved_available)
  1888.             return true;
  1889.           else
  1890.             return false;
  1891.         }
  1892.       else
  1893.         return false;
  1894.     }
  1895.  
  1896.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1897.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1898.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1899.                const normal_distribution<_RealType>& __x)
  1900.     {
  1901.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1902.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1903.  
  1904.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1905.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1906.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1907.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1908.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1909.       __os.fill(__space);
  1910.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  1911.  
  1912.       __os << __x.mean() << __space << __x.stddev()
  1913.            << __space << __x._M_saved_available;
  1914.       if (__x._M_saved_available)
  1915.         __os << __space << __x._M_saved;
  1916.  
  1917.       __os.flags(__flags);
  1918.       __os.fill(__fill);
  1919.       __os.precision(__precision);
  1920.       return __os;
  1921.     }
  1922.  
  1923.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1924.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1925.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1926.                normal_distribution<_RealType>& __x)
  1927.     {
  1928.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1929.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1930.  
  1931.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1932.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  1933.  
  1934.       double __mean, __stddev;
  1935.       __is >> __mean >> __stddev
  1936.            >> __x._M_saved_available;
  1937.       if (__x._M_saved_available)
  1938.         __is >> __x._M_saved;
  1939.       __x.param(typename normal_distribution<_RealType>::
  1940.                 param_type(__mean, __stddev));
  1941.  
  1942.       __is.flags(__flags);
  1943.       return __is;
  1944.     }
  1945.  
  1946.  
  1947.   template<typename _RealType>
  1948.     template<typename _ForwardIterator,
  1949.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  1950.       void
  1951.       lognormal_distribution<_RealType>::
  1952.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  1953.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  1954.                       const param_type& __p)
  1955.       {
  1956.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  1957.           while (__f != __t)
  1958.             *__f++ = std::exp(__p.s() * _M_nd(__urng) + __p.m());
  1959.       }
  1960.  
  1961.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1962.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  1963.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  1964.                const lognormal_distribution<_RealType>& __x)
  1965.     {
  1966.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  1967.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  1968.  
  1969.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  1970.       const _CharT __fill = __os.fill();
  1971.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  1972.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  1973.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  1974.       __os.fill(__space);
  1975.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  1976.  
  1977.       __os << __x.m() << __space << __x.s()
  1978.            << __space << __x._M_nd;
  1979.  
  1980.       __os.flags(__flags);
  1981.       __os.fill(__fill);
  1982.       __os.precision(__precision);
  1983.       return __os;
  1984.     }
  1985.  
  1986.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  1987.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  1988.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  1989.                lognormal_distribution<_RealType>& __x)
  1990.     {
  1991.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  1992.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  1993.  
  1994.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  1995.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  1996.  
  1997.       _RealType __m, __s;
  1998.       __is >> __m >> __s >> __x._M_nd;
  1999.       __x.param(typename lognormal_distribution<_RealType>::
  2000.                 param_type(__m, __s));
  2001.  
  2002.       __is.flags(__flags);
  2003.       return __is;
  2004.     }
  2005.  
  2006.   template<typename _RealType>
  2007.     template<typename _ForwardIterator,
  2008.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2009.       void
  2010.       std::chi_squared_distribution<_RealType>::
  2011.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2012.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  2013.       {
  2014.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2015.         while (__f != __t)
  2016.           *__f++ = 2 * _M_gd(__urng);
  2017.       }
  2018.  
  2019.   template<typename _RealType>
  2020.     template<typename _ForwardIterator,
  2021.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2022.       void
  2023.       std::chi_squared_distribution<_RealType>::
  2024.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2025.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2026.                       const typename
  2027.                       std::gamma_distribution<result_type>::param_type& __p)
  2028.       {
  2029.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2030.         while (__f != __t)
  2031.           *__f++ = 2 * _M_gd(__urng, __p);
  2032.       }
  2033.  
  2034.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2035.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2036.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2037.                const chi_squared_distribution<_RealType>& __x)
  2038.     {
  2039.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2040.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2041.  
  2042.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2043.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2044.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2045.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2046.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2047.       __os.fill(__space);
  2048.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2049.  
  2050.       __os << __x.n() << __space << __x._M_gd;
  2051.  
  2052.       __os.flags(__flags);
  2053.       __os.fill(__fill);
  2054.       __os.precision(__precision);
  2055.       return __os;
  2056.     }
  2057.  
  2058.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2059.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2060.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2061.                chi_squared_distribution<_RealType>& __x)
  2062.     {
  2063.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2064.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2065.  
  2066.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2067.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2068.  
  2069.       _RealType __n;
  2070.       __is >> __n >> __x._M_gd;
  2071.       __x.param(typename chi_squared_distribution<_RealType>::
  2072.                 param_type(__n));
  2073.  
  2074.       __is.flags(__flags);
  2075.       return __is;
  2076.     }
  2077.  
  2078.  
  2079.   template<typename _RealType>
  2080.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2081.       typename cauchy_distribution<_RealType>::result_type
  2082.       cauchy_distribution<_RealType>::
  2083.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2084.                  const param_type& __p)
  2085.       {
  2086.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2087.           __aurng(__urng);
  2088.         _RealType __u;
  2089.         do
  2090.           __u = __aurng();
  2091.         while (__u == 0.5);
  2092.  
  2093.         const _RealType __pi = 3.1415926535897932384626433832795029L;
  2094.         return __p.a() + __p.b() * std::tan(__pi * __u);
  2095.       }
  2096.  
  2097.   template<typename _RealType>
  2098.     template<typename _ForwardIterator,
  2099.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2100.       void
  2101.       cauchy_distribution<_RealType>::
  2102.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2103.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2104.                       const param_type& __p)
  2105.       {
  2106.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2107.         const _RealType __pi = 3.1415926535897932384626433832795029L;
  2108.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2109.           __aurng(__urng);
  2110.         while (__f != __t)
  2111.           {
  2112.             _RealType __u;
  2113.             do
  2114.               __u = __aurng();
  2115.             while (__u == 0.5);
  2116.  
  2117.             *__f++ = __p.a() + __p.b() * std::tan(__pi * __u);
  2118.           }
  2119.       }
  2120.  
  2121.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2122.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2123.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2124.                const cauchy_distribution<_RealType>& __x)
  2125.     {
  2126.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2127.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2128.  
  2129.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2130.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2131.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2132.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2133.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2134.       __os.fill(__space);
  2135.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2136.  
  2137.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  2138.  
  2139.       __os.flags(__flags);
  2140.       __os.fill(__fill);
  2141.       __os.precision(__precision);
  2142.       return __os;
  2143.     }
  2144.  
  2145.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2146.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2147.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2148.                cauchy_distribution<_RealType>& __x)
  2149.     {
  2150.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2151.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2152.  
  2153.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2154.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2155.  
  2156.       _RealType __a, __b;
  2157.       __is >> __a >> __b;
  2158.       __x.param(typename cauchy_distribution<_RealType>::
  2159.                 param_type(__a, __b));
  2160.  
  2161.       __is.flags(__flags);
  2162.       return __is;
  2163.     }
  2164.  
  2165.  
  2166.   template<typename _RealType>
  2167.     template<typename _ForwardIterator,
  2168.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2169.       void
  2170.       std::fisher_f_distribution<_RealType>::
  2171.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2172.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  2173.       {
  2174.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2175.         while (__f != __t)
  2176.           *__f++ = ((_M_gd_x(__urng) * n()) / (_M_gd_y(__urng) * m()));
  2177.       }
  2178.  
  2179.   template<typename _RealType>
  2180.     template<typename _ForwardIterator,
  2181.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2182.       void
  2183.       std::fisher_f_distribution<_RealType>::
  2184.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2185.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2186.                       const param_type& __p)
  2187.       {
  2188.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2189.         typedef typename std::gamma_distribution<result_type>::param_type
  2190.           param_type;
  2191.         param_type __p1(__p.m() / 2);
  2192.         param_type __p2(__p.n() / 2);
  2193.         while (__f != __t)
  2194.           *__f++ = ((_M_gd_x(__urng, __p1) * n())
  2195.                     / (_M_gd_y(__urng, __p2) * m()));
  2196.       }
  2197.  
  2198.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2199.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2200.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2201.                const fisher_f_distribution<_RealType>& __x)
  2202.     {
  2203.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2204.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2205.  
  2206.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2207.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2208.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2209.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2210.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2211.       __os.fill(__space);
  2212.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2213.  
  2214.       __os << __x.m() << __space << __x.n()
  2215.            << __space << __x._M_gd_x << __space << __x._M_gd_y;
  2216.  
  2217.       __os.flags(__flags);
  2218.       __os.fill(__fill);
  2219.       __os.precision(__precision);
  2220.       return __os;
  2221.     }
  2222.  
  2223.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2224.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2225.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2226.                fisher_f_distribution<_RealType>& __x)
  2227.     {
  2228.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2229.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2230.  
  2231.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2232.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2233.  
  2234.       _RealType __m, __n;
  2235.       __is >> __m >> __n >> __x._M_gd_x >> __x._M_gd_y;
  2236.       __x.param(typename fisher_f_distribution<_RealType>::
  2237.                 param_type(__m, __n));
  2238.  
  2239.       __is.flags(__flags);
  2240.       return __is;
  2241.     }
  2242.  
  2243.  
  2244.   template<typename _RealType>
  2245.     template<typename _ForwardIterator,
  2246.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2247.       void
  2248.       std::student_t_distribution<_RealType>::
  2249.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2250.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  2251.       {
  2252.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2253.         while (__f != __t)
  2254.           *__f++ = _M_nd(__urng) * std::sqrt(n() / _M_gd(__urng));
  2255.       }
  2256.  
  2257.   template<typename _RealType>
  2258.     template<typename _ForwardIterator,
  2259.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2260.       void
  2261.       std::student_t_distribution<_RealType>::
  2262.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2263.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2264.                       const param_type& __p)
  2265.       {
  2266.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2267.         typename std::gamma_distribution<result_type>::param_type
  2268.           __p2(__p.n() / 2, 2);
  2269.         while (__f != __t)
  2270.           *__f++ =  _M_nd(__urng) * std::sqrt(__p.n() / _M_gd(__urng, __p2));
  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 student_t_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.n() << __space << __x._M_nd << __space << __x._M_gd;
  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.                student_t_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 __n;
  2309.       __is >> __n >> __x._M_nd >> __x._M_gd;
  2310.       __x.param(typename student_t_distribution<_RealType>::param_type(__n));
  2311.  
  2312.       __is.flags(__flags);
  2313.       return __is;
  2314.     }
  2315.  
  2316.  
  2317.   template<typename _RealType>
  2318.     void
  2319.     gamma_distribution<_RealType>::param_type::
  2320.     _M_initialize()
  2321.     {
  2322.       _M_malpha = _M_alpha < 1.0 ? _M_alpha + _RealType(1.0) : _M_alpha;
  2323.  
  2324.       const _RealType __a1 = _M_malpha - _RealType(1.0) / _RealType(3.0);
  2325.       _M_a2 = _RealType(1.0) / std::sqrt(_RealType(9.0) * __a1);
  2326.     }
  2327.  
  2328.   /**
  2329.    * Marsaglia, G. and Tsang, W. W.
  2330.    * "A Simple Method for Generating Gamma Variables"
  2331.    * ACM Transactions on Mathematical Software, 26, 3, 363-372, 2000.
  2332.    */
  2333.   template<typename _RealType>
  2334.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2335.       typename gamma_distribution<_RealType>::result_type
  2336.       gamma_distribution<_RealType>::
  2337.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2338.                  const param_type& __param)
  2339.       {
  2340.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2341.           __aurng(__urng);
  2342.  
  2343.         result_type __u, __v, __n;
  2344.         const result_type __a1 = (__param._M_malpha
  2345.                                   - _RealType(1.0) / _RealType(3.0));
  2346.  
  2347.         do
  2348.           {
  2349.             do
  2350.               {
  2351.                 __n = _M_nd(__urng);
  2352.                 __v = result_type(1.0) + __param._M_a2 * __n;
  2353.               }
  2354.             while (__v <= 0.0);
  2355.  
  2356.             __v = __v * __v * __v;
  2357.             __u = __aurng();
  2358.           }
  2359.         while (__u > result_type(1.0) - 0.331 * __n * __n * __n * __n
  2360.                && (std::log(__u) > (0.5 * __n * __n + __a1
  2361.                                     * (1.0 - __v + std::log(__v)))));
  2362.  
  2363.         if (__param.alpha() == __param._M_malpha)
  2364.           return __a1 * __v * __param.beta();
  2365.         else
  2366.           {
  2367.             do
  2368.               __u = __aurng();
  2369.             while (__u == 0.0);
  2370.            
  2371.             return (std::pow(__u, result_type(1.0) / __param.alpha())
  2372.                     * __a1 * __v * __param.beta());
  2373.           }
  2374.       }
  2375.  
  2376.   template<typename _RealType>
  2377.     template<typename _ForwardIterator,
  2378.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2379.       void
  2380.       gamma_distribution<_RealType>::
  2381.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2382.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2383.                       const param_type& __param)
  2384.       {
  2385.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2386.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2387.           __aurng(__urng);
  2388.  
  2389.         result_type __u, __v, __n;
  2390.         const result_type __a1 = (__param._M_malpha
  2391.                                   - _RealType(1.0) / _RealType(3.0));
  2392.  
  2393.         if (__param.alpha() == __param._M_malpha)
  2394.           while (__f != __t)
  2395.             {
  2396.               do
  2397.                 {
  2398.                   do
  2399.                     {
  2400.                       __n = _M_nd(__urng);
  2401.                       __v = result_type(1.0) + __param._M_a2 * __n;
  2402.                     }
  2403.                   while (__v <= 0.0);
  2404.  
  2405.                   __v = __v * __v * __v;
  2406.                   __u = __aurng();
  2407.                 }
  2408.               while (__u > result_type(1.0) - 0.331 * __n * __n * __n * __n
  2409.                      && (std::log(__u) > (0.5 * __n * __n + __a1
  2410.                                           * (1.0 - __v + std::log(__v)))));
  2411.  
  2412.               *__f++ = __a1 * __v * __param.beta();
  2413.             }
  2414.         else
  2415.           while (__f != __t)
  2416.             {
  2417.               do
  2418.                 {
  2419.                   do
  2420.                     {
  2421.                       __n = _M_nd(__urng);
  2422.                       __v = result_type(1.0) + __param._M_a2 * __n;
  2423.                     }
  2424.                   while (__v <= 0.0);
  2425.  
  2426.                   __v = __v * __v * __v;
  2427.                   __u = __aurng();
  2428.                 }
  2429.               while (__u > result_type(1.0) - 0.331 * __n * __n * __n * __n
  2430.                      && (std::log(__u) > (0.5 * __n * __n + __a1
  2431.                                           * (1.0 - __v + std::log(__v)))));
  2432.  
  2433.               do
  2434.                 __u = __aurng();
  2435.               while (__u == 0.0);
  2436.  
  2437.               *__f++ = (std::pow(__u, result_type(1.0) / __param.alpha())
  2438.                         * __a1 * __v * __param.beta());
  2439.             }
  2440.       }
  2441.  
  2442.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2443.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2444.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2445.                const gamma_distribution<_RealType>& __x)
  2446.     {
  2447.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2448.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2449.  
  2450.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2451.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2452.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2453.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2454.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2455.       __os.fill(__space);
  2456.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2457.  
  2458.       __os << __x.alpha() << __space << __x.beta()
  2459.            << __space << __x._M_nd;
  2460.  
  2461.       __os.flags(__flags);
  2462.       __os.fill(__fill);
  2463.       __os.precision(__precision);
  2464.       return __os;
  2465.     }
  2466.  
  2467.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2468.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2469.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2470.                gamma_distribution<_RealType>& __x)
  2471.     {
  2472.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2473.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2474.  
  2475.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2476.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2477.  
  2478.       _RealType __alpha_val, __beta_val;
  2479.       __is >> __alpha_val >> __beta_val >> __x._M_nd;
  2480.       __x.param(typename gamma_distribution<_RealType>::
  2481.                 param_type(__alpha_val, __beta_val));
  2482.  
  2483.       __is.flags(__flags);
  2484.       return __is;
  2485.     }
  2486.  
  2487.  
  2488.   template<typename _RealType>
  2489.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2490.       typename weibull_distribution<_RealType>::result_type
  2491.       weibull_distribution<_RealType>::
  2492.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2493.                  const param_type& __p)
  2494.       {
  2495.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2496.           __aurng(__urng);
  2497.         return __p.b() * std::pow(-std::log(result_type(1) - __aurng()),
  2498.                                   result_type(1) / __p.a());
  2499.       }
  2500.  
  2501.   template<typename _RealType>
  2502.     template<typename _ForwardIterator,
  2503.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2504.       void
  2505.       weibull_distribution<_RealType>::
  2506.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2507.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2508.                       const param_type& __p)
  2509.       {
  2510.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2511.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2512.           __aurng(__urng);
  2513.         auto __inv_a = result_type(1) / __p.a();
  2514.  
  2515.         while (__f != __t)
  2516.           *__f++ = __p.b() * std::pow(-std::log(result_type(1) - __aurng()),
  2517.                                       __inv_a);
  2518.       }
  2519.  
  2520.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2521.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2522.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2523.                const weibull_distribution<_RealType>& __x)
  2524.     {
  2525.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2526.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2527.  
  2528.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2529.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2530.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2531.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2532.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2533.       __os.fill(__space);
  2534.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2535.  
  2536.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  2537.  
  2538.       __os.flags(__flags);
  2539.       __os.fill(__fill);
  2540.       __os.precision(__precision);
  2541.       return __os;
  2542.     }
  2543.  
  2544.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2545.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2546.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2547.                weibull_distribution<_RealType>& __x)
  2548.     {
  2549.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2550.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2551.  
  2552.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2553.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2554.  
  2555.       _RealType __a, __b;
  2556.       __is >> __a >> __b;
  2557.       __x.param(typename weibull_distribution<_RealType>::
  2558.                 param_type(__a, __b));
  2559.  
  2560.       __is.flags(__flags);
  2561.       return __is;
  2562.     }
  2563.  
  2564.  
  2565.   template<typename _RealType>
  2566.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2567.       typename extreme_value_distribution<_RealType>::result_type
  2568.       extreme_value_distribution<_RealType>::
  2569.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2570.                  const param_type& __p)
  2571.       {
  2572.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2573.           __aurng(__urng);
  2574.         return __p.a() - __p.b() * std::log(-std::log(result_type(1)
  2575.                                                       - __aurng()));
  2576.       }
  2577.  
  2578.   template<typename _RealType>
  2579.     template<typename _ForwardIterator,
  2580.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2581.       void
  2582.       extreme_value_distribution<_RealType>::
  2583.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2584.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2585.                       const param_type& __p)
  2586.       {
  2587.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2588.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, result_type>
  2589.           __aurng(__urng);
  2590.  
  2591.         while (__f != __t)
  2592.           *__f++ = __p.a() - __p.b() * std::log(-std::log(result_type(1)
  2593.                                                           - __aurng()));
  2594.       }
  2595.  
  2596.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2597.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2598.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2599.                const extreme_value_distribution<_RealType>& __x)
  2600.     {
  2601.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2602.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2603.  
  2604.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2605.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2606.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2607.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2608.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2609.       __os.fill(__space);
  2610.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2611.  
  2612.       __os << __x.a() << __space << __x.b();
  2613.  
  2614.       __os.flags(__flags);
  2615.       __os.fill(__fill);
  2616.       __os.precision(__precision);
  2617.       return __os;
  2618.     }
  2619.  
  2620.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2621.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2622.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2623.                extreme_value_distribution<_RealType>& __x)
  2624.     {
  2625.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2626.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2627.  
  2628.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2629.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2630.  
  2631.       _RealType __a, __b;
  2632.       __is >> __a >> __b;
  2633.       __x.param(typename extreme_value_distribution<_RealType>::
  2634.                 param_type(__a, __b));
  2635.  
  2636.       __is.flags(__flags);
  2637.       return __is;
  2638.     }
  2639.  
  2640.  
  2641.   template<typename _IntType>
  2642.     void
  2643.     discrete_distribution<_IntType>::param_type::
  2644.     _M_initialize()
  2645.     {
  2646.       if (_M_prob.size() < 2)
  2647.         {
  2648.           _M_prob.clear();
  2649.           return;
  2650.         }
  2651.  
  2652.       const double __sum = std::accumulate(_M_prob.begin(),
  2653.                                            _M_prob.end(), 0.0);
  2654.       // Now normalize the probabilites.
  2655.       __detail::__normalize(_M_prob.begin(), _M_prob.end(), _M_prob.begin(),
  2656.                             __sum);
  2657.       // Accumulate partial sums.
  2658.       _M_cp.reserve(_M_prob.size());
  2659.       std::partial_sum(_M_prob.begin(), _M_prob.end(),
  2660.                        std::back_inserter(_M_cp));
  2661.       // Make sure the last cumulative probability is one.
  2662.       _M_cp[_M_cp.size() - 1] = 1.0;
  2663.     }
  2664.  
  2665.   template<typename _IntType>
  2666.     template<typename _Func>
  2667.       discrete_distribution<_IntType>::param_type::
  2668.       param_type(size_t __nw, double __xmin, double __xmax, _Func __fw)
  2669.       : _M_prob(), _M_cp()
  2670.       {
  2671.         const size_t __n = __nw == 0 ? 1 : __nw;
  2672.         const double __delta = (__xmax - __xmin) / __n;
  2673.  
  2674.         _M_prob.reserve(__n);
  2675.         for (size_t __k = 0; __k < __nw; ++__k)
  2676.           _M_prob.push_back(__fw(__xmin + __k * __delta + 0.5 * __delta));
  2677.  
  2678.         _M_initialize();
  2679.       }
  2680.  
  2681.   template<typename _IntType>
  2682.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2683.       typename discrete_distribution<_IntType>::result_type
  2684.       discrete_distribution<_IntType>::
  2685.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2686.                  const param_type& __param)
  2687.       {
  2688.         if (__param._M_cp.empty())
  2689.           return result_type(0);
  2690.  
  2691.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  2692.           __aurng(__urng);
  2693.  
  2694.         const double __p = __aurng();
  2695.         auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  2696.                                       __param._M_cp.end(), __p);
  2697.  
  2698.         return __pos - __param._M_cp.begin();
  2699.       }
  2700.  
  2701.   template<typename _IntType>
  2702.     template<typename _ForwardIterator,
  2703.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2704.       void
  2705.       discrete_distribution<_IntType>::
  2706.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2707.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2708.                       const param_type& __param)
  2709.       {
  2710.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2711.  
  2712.         if (__param._M_cp.empty())
  2713.           {
  2714.             while (__f != __t)
  2715.               *__f++ = result_type(0);
  2716.             return;
  2717.           }
  2718.  
  2719.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  2720.           __aurng(__urng);
  2721.  
  2722.         while (__f != __t)
  2723.           {
  2724.             const double __p = __aurng();
  2725.             auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  2726.                                           __param._M_cp.end(), __p);
  2727.  
  2728.             *__f++ = __pos - __param._M_cp.begin();
  2729.           }
  2730.       }
  2731.  
  2732.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  2733.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2734.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2735.                const discrete_distribution<_IntType>& __x)
  2736.     {
  2737.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2738.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2739.  
  2740.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2741.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2742.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2743.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2744.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2745.       __os.fill(__space);
  2746.       __os.precision(std::numeric_limits<double>::max_digits10);
  2747.  
  2748.       std::vector<double> __prob = __x.probabilities();
  2749.       __os << __prob.size();
  2750.       for (auto __dit = __prob.begin(); __dit != __prob.end(); ++__dit)
  2751.         __os << __space << *__dit;
  2752.  
  2753.       __os.flags(__flags);
  2754.       __os.fill(__fill);
  2755.       __os.precision(__precision);
  2756.       return __os;
  2757.     }
  2758.  
  2759.   template<typename _IntType, typename _CharT, typename _Traits>
  2760.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2761.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2762.                discrete_distribution<_IntType>& __x)
  2763.     {
  2764.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2765.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2766.  
  2767.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2768.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2769.  
  2770.       size_t __n;
  2771.       __is >> __n;
  2772.  
  2773.       std::vector<double> __prob_vec;
  2774.       __prob_vec.reserve(__n);
  2775.       for (; __n != 0; --__n)
  2776.         {
  2777.           double __prob;
  2778.           __is >> __prob;
  2779.           __prob_vec.push_back(__prob);
  2780.         }
  2781.  
  2782.       __x.param(typename discrete_distribution<_IntType>::
  2783.                 param_type(__prob_vec.begin(), __prob_vec.end()));
  2784.  
  2785.       __is.flags(__flags);
  2786.       return __is;
  2787.     }
  2788.  
  2789.  
  2790.   template<typename _RealType>
  2791.     void
  2792.     piecewise_constant_distribution<_RealType>::param_type::
  2793.     _M_initialize()
  2794.     {
  2795.       if (_M_int.size() < 2
  2796.           || (_M_int.size() == 2
  2797.               && _M_int[0] == _RealType(0)
  2798.               && _M_int[1] == _RealType(1)))
  2799.         {
  2800.           _M_int.clear();
  2801.           _M_den.clear();
  2802.           return;
  2803.         }
  2804.  
  2805.       const double __sum = std::accumulate(_M_den.begin(),
  2806.                                            _M_den.end(), 0.0);
  2807.  
  2808.       __detail::__normalize(_M_den.begin(), _M_den.end(), _M_den.begin(),
  2809.                             __sum);
  2810.  
  2811.       _M_cp.reserve(_M_den.size());
  2812.       std::partial_sum(_M_den.begin(), _M_den.end(),
  2813.                        std::back_inserter(_M_cp));
  2814.  
  2815.       // Make sure the last cumulative probability is one.
  2816.       _M_cp[_M_cp.size() - 1] = 1.0;
  2817.  
  2818.       for (size_t __k = 0; __k < _M_den.size(); ++__k)
  2819.         _M_den[__k] /= _M_int[__k + 1] - _M_int[__k];
  2820.     }
  2821.  
  2822.   template<typename _RealType>
  2823.     template<typename _InputIteratorB, typename _InputIteratorW>
  2824.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::param_type::
  2825.       param_type(_InputIteratorB __bbegin,
  2826.                  _InputIteratorB __bend,
  2827.                  _InputIteratorW __wbegin)
  2828.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp()
  2829.       {
  2830.         if (__bbegin != __bend)
  2831.           {
  2832.             for (;;)
  2833.               {
  2834.                 _M_int.push_back(*__bbegin);
  2835.                 ++__bbegin;
  2836.                 if (__bbegin == __bend)
  2837.                   break;
  2838.  
  2839.                 _M_den.push_back(*__wbegin);
  2840.                 ++__wbegin;
  2841.               }
  2842.           }
  2843.  
  2844.         _M_initialize();
  2845.       }
  2846.  
  2847.   template<typename _RealType>
  2848.     template<typename _Func>
  2849.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::param_type::
  2850.       param_type(initializer_list<_RealType> __bl, _Func __fw)
  2851.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp()
  2852.       {
  2853.         _M_int.reserve(__bl.size());
  2854.         for (auto __biter = __bl.begin(); __biter != __bl.end(); ++__biter)
  2855.           _M_int.push_back(*__biter);
  2856.  
  2857.         _M_den.reserve(_M_int.size() - 1);
  2858.         for (size_t __k = 0; __k < _M_int.size() - 1; ++__k)
  2859.           _M_den.push_back(__fw(0.5 * (_M_int[__k + 1] + _M_int[__k])));
  2860.  
  2861.         _M_initialize();
  2862.       }
  2863.  
  2864.   template<typename _RealType>
  2865.     template<typename _Func>
  2866.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::param_type::
  2867.       param_type(size_t __nw, _RealType __xmin, _RealType __xmax, _Func __fw)
  2868.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp()
  2869.       {
  2870.         const size_t __n = __nw == 0 ? 1 : __nw;
  2871.         const _RealType __delta = (__xmax - __xmin) / __n;
  2872.  
  2873.         _M_int.reserve(__n + 1);
  2874.         for (size_t __k = 0; __k <= __nw; ++__k)
  2875.           _M_int.push_back(__xmin + __k * __delta);
  2876.  
  2877.         _M_den.reserve(__n);
  2878.         for (size_t __k = 0; __k < __nw; ++__k)
  2879.           _M_den.push_back(__fw(_M_int[__k] + 0.5 * __delta));
  2880.  
  2881.         _M_initialize();
  2882.       }
  2883.  
  2884.   template<typename _RealType>
  2885.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2886.       typename piecewise_constant_distribution<_RealType>::result_type
  2887.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::
  2888.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2889.                  const param_type& __param)
  2890.       {
  2891.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  2892.           __aurng(__urng);
  2893.  
  2894.         const double __p = __aurng();
  2895.         if (__param._M_cp.empty())
  2896.           return __p;
  2897.  
  2898.         auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  2899.                                       __param._M_cp.end(), __p);
  2900.         const size_t __i = __pos - __param._M_cp.begin();
  2901.  
  2902.         const double __pref = __i > 0 ? __param._M_cp[__i - 1] : 0.0;
  2903.  
  2904.         return __param._M_int[__i] + (__p - __pref) / __param._M_den[__i];
  2905.       }
  2906.  
  2907.   template<typename _RealType>
  2908.     template<typename _ForwardIterator,
  2909.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  2910.       void
  2911.       piecewise_constant_distribution<_RealType>::
  2912.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  2913.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  2914.                       const param_type& __param)
  2915.       {
  2916.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  2917.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  2918.           __aurng(__urng);
  2919.  
  2920.         if (__param._M_cp.empty())
  2921.           {
  2922.             while (__f != __t)
  2923.               *__f++ = __aurng();
  2924.             return;
  2925.           }
  2926.  
  2927.         while (__f != __t)
  2928.           {
  2929.             const double __p = __aurng();
  2930.  
  2931.             auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  2932.                                           __param._M_cp.end(), __p);
  2933.             const size_t __i = __pos - __param._M_cp.begin();
  2934.  
  2935.             const double __pref = __i > 0 ? __param._M_cp[__i - 1] : 0.0;
  2936.  
  2937.             *__f++ = (__param._M_int[__i]
  2938.                       + (__p - __pref) / __param._M_den[__i]);
  2939.           }
  2940.       }
  2941.  
  2942.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2943.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  2944.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  2945.                const piecewise_constant_distribution<_RealType>& __x)
  2946.     {
  2947.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  2948.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  2949.  
  2950.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  2951.       const _CharT __fill = __os.fill();
  2952.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  2953.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  2954.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  2955.       __os.fill(__space);
  2956.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  2957.  
  2958.       std::vector<_RealType> __int = __x.intervals();
  2959.       __os << __int.size() - 1;
  2960.  
  2961.       for (auto __xit = __int.begin(); __xit != __int.end(); ++__xit)
  2962.         __os << __space << *__xit;
  2963.  
  2964.       std::vector<double> __den = __x.densities();
  2965.       for (auto __dit = __den.begin(); __dit != __den.end(); ++__dit)
  2966.         __os << __space << *__dit;
  2967.  
  2968.       __os.flags(__flags);
  2969.       __os.fill(__fill);
  2970.       __os.precision(__precision);
  2971.       return __os;
  2972.     }
  2973.  
  2974.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  2975.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  2976.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  2977.                piecewise_constant_distribution<_RealType>& __x)
  2978.     {
  2979.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  2980.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  2981.  
  2982.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  2983.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  2984.  
  2985.       size_t __n;
  2986.       __is >> __n;
  2987.  
  2988.       std::vector<_RealType> __int_vec;
  2989.       __int_vec.reserve(__n + 1);
  2990.       for (size_t __i = 0; __i <= __n; ++__i)
  2991.         {
  2992.           _RealType __int;
  2993.           __is >> __int;
  2994.           __int_vec.push_back(__int);
  2995.         }
  2996.  
  2997.       std::vector<double> __den_vec;
  2998.       __den_vec.reserve(__n);
  2999.       for (size_t __i = 0; __i < __n; ++__i)
  3000.         {
  3001.           double __den;
  3002.           __is >> __den;
  3003.           __den_vec.push_back(__den);
  3004.         }
  3005.  
  3006.       __x.param(typename piecewise_constant_distribution<_RealType>::
  3007.           param_type(__int_vec.begin(), __int_vec.end(), __den_vec.begin()));
  3008.  
  3009.       __is.flags(__flags);
  3010.       return __is;
  3011.     }
  3012.  
  3013.  
  3014.   template<typename _RealType>
  3015.     void
  3016.     piecewise_linear_distribution<_RealType>::param_type::
  3017.     _M_initialize()
  3018.     {
  3019.       if (_M_int.size() < 2
  3020.           || (_M_int.size() == 2
  3021.               && _M_int[0] == _RealType(0)
  3022.               && _M_int[1] == _RealType(1)
  3023.               && _M_den[0] == _M_den[1]))
  3024.         {
  3025.           _M_int.clear();
  3026.           _M_den.clear();
  3027.           return;
  3028.         }
  3029.  
  3030.       double __sum = 0.0;
  3031.       _M_cp.reserve(_M_int.size() - 1);
  3032.       _M_m.reserve(_M_int.size() - 1);
  3033.       for (size_t __k = 0; __k < _M_int.size() - 1; ++__k)
  3034.         {
  3035.           const _RealType __delta = _M_int[__k + 1] - _M_int[__k];
  3036.           __sum += 0.5 * (_M_den[__k + 1] + _M_den[__k]) * __delta;
  3037.           _M_cp.push_back(__sum);
  3038.           _M_m.push_back((_M_den[__k + 1] - _M_den[__k]) / __delta);
  3039.         }
  3040.  
  3041.       //  Now normalize the densities...
  3042.       __detail::__normalize(_M_den.begin(), _M_den.end(), _M_den.begin(),
  3043.                             __sum);
  3044.       //  ... and partial sums...
  3045.       __detail::__normalize(_M_cp.begin(), _M_cp.end(), _M_cp.begin(), __sum);
  3046.       //  ... and slopes.
  3047.       __detail::__normalize(_M_m.begin(), _M_m.end(), _M_m.begin(), __sum);
  3048.  
  3049.       //  Make sure the last cumulative probablility is one.
  3050.       _M_cp[_M_cp.size() - 1] = 1.0;
  3051.      }
  3052.  
  3053.   template<typename _RealType>
  3054.     template<typename _InputIteratorB, typename _InputIteratorW>
  3055.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::param_type::
  3056.       param_type(_InputIteratorB __bbegin,
  3057.                  _InputIteratorB __bend,
  3058.                  _InputIteratorW __wbegin)
  3059.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp(), _M_m()
  3060.       {
  3061.         for (; __bbegin != __bend; ++__bbegin, ++__wbegin)
  3062.           {
  3063.             _M_int.push_back(*__bbegin);
  3064.             _M_den.push_back(*__wbegin);
  3065.           }
  3066.  
  3067.         _M_initialize();
  3068.       }
  3069.  
  3070.   template<typename _RealType>
  3071.     template<typename _Func>
  3072.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::param_type::
  3073.       param_type(initializer_list<_RealType> __bl, _Func __fw)
  3074.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp(), _M_m()
  3075.       {
  3076.         _M_int.reserve(__bl.size());
  3077.         _M_den.reserve(__bl.size());
  3078.         for (auto __biter = __bl.begin(); __biter != __bl.end(); ++__biter)
  3079.           {
  3080.             _M_int.push_back(*__biter);
  3081.             _M_den.push_back(__fw(*__biter));
  3082.           }
  3083.  
  3084.         _M_initialize();
  3085.       }
  3086.  
  3087.   template<typename _RealType>
  3088.     template<typename _Func>
  3089.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::param_type::
  3090.       param_type(size_t __nw, _RealType __xmin, _RealType __xmax, _Func __fw)
  3091.       : _M_int(), _M_den(), _M_cp(), _M_m()
  3092.       {
  3093.         const size_t __n = __nw == 0 ? 1 : __nw;
  3094.         const _RealType __delta = (__xmax - __xmin) / __n;
  3095.  
  3096.         _M_int.reserve(__n + 1);
  3097.         _M_den.reserve(__n + 1);
  3098.         for (size_t __k = 0; __k <= __nw; ++__k)
  3099.           {
  3100.             _M_int.push_back(__xmin + __k * __delta);
  3101.             _M_den.push_back(__fw(_M_int[__k] + __delta));
  3102.           }
  3103.  
  3104.         _M_initialize();
  3105.       }
  3106.  
  3107.   template<typename _RealType>
  3108.     template<typename _UniformRandomNumberGenerator>
  3109.       typename piecewise_linear_distribution<_RealType>::result_type
  3110.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::
  3111.       operator()(_UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  3112.                  const param_type& __param)
  3113.       {
  3114.         __detail::_Adaptor<_UniformRandomNumberGenerator, double>
  3115.           __aurng(__urng);
  3116.  
  3117.         const double __p = __aurng();
  3118.         if (__param._M_cp.empty())
  3119.           return __p;
  3120.  
  3121.         auto __pos = std::lower_bound(__param._M_cp.begin(),
  3122.                                       __param._M_cp.end(), __p);
  3123.         const size_t __i = __pos - __param._M_cp.begin();
  3124.  
  3125.         const double __pref = __i > 0 ? __param._M_cp[__i - 1] : 0.0;
  3126.  
  3127.         const double __a = 0.5 * __param._M_m[__i];
  3128.         const double __b = __param._M_den[__i];
  3129.         const double __cm = __p - __pref;
  3130.  
  3131.         _RealType __x = __param._M_int[__i];
  3132.         if (__a == 0)
  3133.           __x += __cm / __b;
  3134.         else
  3135.           {
  3136.             const double __d = __b * __b + 4.0 * __a * __cm;
  3137.             __x += 0.5 * (std::sqrt(__d) - __b) / __a;
  3138.           }
  3139.  
  3140.         return __x;
  3141.       }
  3142.  
  3143.   template<typename _RealType>
  3144.     template<typename _ForwardIterator,
  3145.              typename _UniformRandomNumberGenerator>
  3146.       void
  3147.       piecewise_linear_distribution<_RealType>::
  3148.       __generate_impl(_ForwardIterator __f, _ForwardIterator __t,
  3149.                       _UniformRandomNumberGenerator& __urng,
  3150.                       const param_type& __param)
  3151.       {
  3152.         __glibcxx_function_requires(_ForwardIteratorConcept<_ForwardIterator>)
  3153.         // We could duplicate everything from operator()...
  3154.         while (__f != __t)
  3155.           *__f++ = this->operator()(__urng, __param);
  3156.       }
  3157.  
  3158.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  3159.     std::basic_ostream<_CharT, _Traits>&
  3160.     operator<<(std::basic_ostream<_CharT, _Traits>& __os,
  3161.                const piecewise_linear_distribution<_RealType>& __x)
  3162.     {
  3163.       typedef std::basic_ostream<_CharT, _Traits>  __ostream_type;
  3164.       typedef typename __ostream_type::ios_base    __ios_base;
  3165.  
  3166.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __os.flags();
  3167.       const _CharT __fill = __os.fill();
  3168.       const std::streamsize __precision = __os.precision();
  3169.       const _CharT __space = __os.widen(' ');
  3170.       __os.flags(__ios_base::scientific | __ios_base::left);
  3171.       __os.fill(__space);
  3172.       __os.precision(std::numeric_limits<_RealType>::max_digits10);
  3173.  
  3174.       std::vector<_RealType> __int = __x.intervals();
  3175.       __os << __int.size() - 1;
  3176.  
  3177.       for (auto __xit = __int.begin(); __xit != __int.end(); ++__xit)
  3178.         __os << __space << *__xit;
  3179.  
  3180.       std::vector<double> __den = __x.densities();
  3181.       for (auto __dit = __den.begin(); __dit != __den.end(); ++__dit)
  3182.         __os << __space << *__dit;
  3183.  
  3184.       __os.flags(__flags);
  3185.       __os.fill(__fill);
  3186.       __os.precision(__precision);
  3187.       return __os;
  3188.     }
  3189.  
  3190.   template<typename _RealType, typename _CharT, typename _Traits>
  3191.     std::basic_istream<_CharT, _Traits>&
  3192.     operator>>(std::basic_istream<_CharT, _Traits>& __is,
  3193.                piecewise_linear_distribution<_RealType>& __x)
  3194.     {
  3195.       typedef std::basic_istream<_CharT, _Traits>  __istream_type;
  3196.       typedef typename __istream_type::ios_base    __ios_base;
  3197.  
  3198.       const typename __ios_base::fmtflags __flags = __is.flags();
  3199.       __is.flags(__ios_base::dec | __ios_base::skipws);
  3200.  
  3201.       size_t __n;
  3202.       __is >> __n;
  3203.  
  3204.       std::vector<_RealType> __int_vec;
  3205.       __int_vec.reserve(__n + 1);
  3206.       for (size_t __i = 0; __i <= __n; ++__i)
  3207.         {
  3208.           _RealType __int;
  3209.           __is >> __int;
  3210.           __int_vec.push_back(__int);
  3211.         }
  3212.  
  3213.       std::vector<double> __den_vec;
  3214.       __den_vec.reserve(__n + 1);
  3215.       for (size_t __i = 0; __i <= __n; ++__i)
  3216.         {
  3217.           double __den;
  3218.           __is >> __den;
  3219.           __den_vec.push_back(__den);
  3220.         }
  3221.  
  3222.       __x.param(typename piecewise_linear_distribution<_RealType>::
  3223.           param_type(__int_vec.begin(), __int_vec.end(), __den_vec.begin()));
  3224.  
  3225.       __is.flags(__flags);
  3226.       return __is;
  3227.     }
  3228.  
  3229.  
  3230.   template<typename _IntType>
  3231.     seed_seq::seed_seq(std::initializer_list<_IntType> __il)
  3232.     {
  3233.       for (auto __iter = __il.begin(); __iter != __il.end(); ++__iter)
  3234.         _M_v.push_back(__detail::__mod<result_type,
  3235.                        __detail::_Shift<result_type, 32>::__value>(*__iter));
  3236.     }
  3237.  
  3238.   template<typename _InputIterator>
  3239.     seed_seq::seed_seq(_InputIterator __begin, _InputIterator __end)
  3240.     {
  3241.       for (_InputIterator __iter = __begin; __iter != __end; ++__iter)
  3242.         _M_v.push_back(__detail::__mod<result_type,
  3243.                        __detail::_Shift<result_type, 32>::__value>(*__iter));
  3244.     }
  3245.  
  3246.   template<typename _RandomAccessIterator>
  3247.     void
  3248.     seed_seq::generate(_RandomAccessIterator __begin,
  3249.                        _RandomAccessIterator __end)
  3250.     {
  3251.       typedef typename iterator_traits<_RandomAccessIterator>::value_type
  3252.         _Type;
  3253.  
  3254.       if (__begin == __end)
  3255.         return;
  3256.  
  3257.       std::fill(__begin, __end, _Type(0x8b8b8b8bu));
  3258.  
  3259.       const size_t __n = __end - __begin;
  3260.       const size_t __s = _M_v.size();
  3261.       const size_t __t = (__n >= 623) ? 11
  3262.                        : (__n >=  68) ? 7
  3263.                        : (__n >=  39) ? 5
  3264.                        : (__n >=   7) ? 3
  3265.                        : (__n - 1) / 2;
  3266.       const size_t __p = (__n - __t) / 2;
  3267.       const size_t __q = __p + __t;
  3268.       const size_t __m = std::max(size_t(__s + 1), __n);
  3269.  
  3270.       for (size_t __k = 0; __k < __m; ++__k)
  3271.         {
  3272.           _Type __arg = (__begin[__k % __n]
  3273.                          ^ __begin[(__k + __p) % __n]
  3274.                          ^ __begin[(__k - 1) % __n]);
  3275.           _Type __r1 = __arg ^ (__arg >> 27);
  3276.           __r1 = __detail::__mod<_Type,
  3277.                     __detail::_Shift<_Type, 32>::__value>(1664525u * __r1);
  3278.           _Type __r2 = __r1;
  3279.           if (__k == 0)
  3280.             __r2 += __s;
  3281.           else if (__k <= __s)
  3282.             __r2 += __k % __n + _M_v[__k - 1];
  3283.           else
  3284.             __r2 += __k % __n;
  3285.           __r2 = __detail::__mod<_Type,
  3286.                    __detail::_Shift<_Type, 32>::__value>(__r2);
  3287.           __begin[(__k + __p) % __n] += __r1;
  3288.           __begin[(__k + __q) % __n] += __r2;
  3289.           __begin[__k % __n] = __r2;
  3290.         }
  3291.  
  3292.       for (size_t __k = __m; __k < __m + __n; ++__k)
  3293.         {
  3294.           _Type __arg = (__begin[__k % __n]
  3295.                          + __begin[(__k + __p) % __n]
  3296.                          + __begin[(__k - 1) % __n]);
  3297.           _Type __r3 = __arg ^ (__arg >> 27);
  3298.           __r3 = __detail::__mod<_Type,
  3299.                    __detail::_Shift<_Type, 32>::__value>(1566083941u * __r3);
  3300.           _Type __r4 = __r3 - __k % __n;
  3301.           __r4 = __detail::__mod<_Type,
  3302.                    __detail::_Shift<_Type, 32>::__value>(__r4);
  3303.           __begin[(__k + __p) % __n] ^= __r3;
  3304.           __begin[(__k + __q) % __n] ^= __r4;
  3305.           __begin[__k % __n] = __r4;
  3306.         }
  3307.     }
  3308.  
  3309.   template<typename _RealType, size_t __bits,
  3310.            typename _UniformRandomNumberGenerator>
  3311.     _RealType
  3312.     generate_canonical(_UniformRandomNumberGenerator& __urng)
  3313.     {
  3314.       static_assert(std::is_floating_point<_RealType>::value,
  3315.                     "template argument not a floating point type");
  3316.  
  3317.       const size_t __b
  3318.         = std::min(static_cast<size_t>(std::numeric_limits<_RealType>::digits),
  3319.                    __bits);
  3320.       const long double __r = static_cast<long double>(__urng.max())
  3321.                             - static_cast<long double>(__urng.min()) + 1.0L;
  3322.       const size_t __log2r = std::log(__r) / std::log(2.0L);
  3323.       size_t __k = std::max<size_t>(1UL, (__b + __log2r - 1UL) / __log2r);
  3324.       _RealType __sum = _RealType(0);
  3325.       _RealType __tmp = _RealType(1);
  3326.       for (; __k != 0; --__k)
  3327.         {
  3328.           __sum += _RealType(__urng() - __urng.min()) * __tmp;
  3329.           __tmp *= __r;
  3330.         }
  3331.       return __sum / __tmp;
  3332.     }
  3333.  
  3334. _GLIBCXX_END_NAMESPACE_VERSION
  3335. } // namespace
  3336.  
  3337. #endif
  3338.