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我试图找到一种有效的方法来实现统一(0,1)分布.由于我必须生成大量样本,所以选择mt19937作为引擎.我正在使用boost库中的版本.我的问题是:使用引擎本身的输出与使用uniform_real_distribution之间的区别是什么？

选项1

std::random_device rd;
boost::mt19937 gen(rd());
boost::random::uniform_real_distribution<double> urand(0, 1);

for ( int i = 0; i < 1E8; i++ ) {
    u = urand(gen);
}

选项#2

std::random_device rd;
boost::mt19937 gen(rd());

for ( int i = 0; i < 1E8; i++ ) {
    u = (double) gen()/gen.max();
}

从我的测试来看,在运行时方面,选项#2比选项#1好得多.我是否应该选择#2选项#1？