为什么标准发行版的结果不是强制要求在各实现之间保持一致？另一方面，伪随机数生成器的结果强制要求相同。
例如，以下几乎肯定会为每个不同的标准库实现打印不同的内容。
std::mt19937 random {100};
std::normal_distribution<> dist;
std::cout << dist(random);
假设我想进行程序生成，并希望相同的起始种子在平台和编译器之间产生相同的结果。我无法用stl做到这一点。我必须“回归”使用提升。为什么这不是缺陷？
答案 0 :(得分：13)
这不是缺陷，而是设计上的。这个理由可以在A Proposal to Add an Extensible Random Number Facility to the Standard Library (N1398)中找到（强调我的）：
另一方面，仅限分发的规格 定义统计结果，而不是使用的精确算法。这个 与引擎不同，因为对于分发算法， 可以获得他们正确性的严格证明，通常是在 输入随机数是（真实地）均匀的前提条件 分散式。例如，至少有一些算法 已知从均匀地产生正态分布的随机数 分布式的。 哪一个最有效取决于 至少各种先验的相对执行速度 CPU的功能，缓存和分支预测行为，以及 期望的记忆使用。因此，该提案留下了选择 算法实现。 跟随输出序列 各个实现的发行版本不一致。它是 预计实现将仔细选择算法 预先分发，因为它对客户来说肯定是令人惊讶的 如果某些分布产生不同的数字 实施版本到下一个。
在实施定义部分中重申了这一点：
指定了如何生成各种分布的算法 作为实现定义，因为有各种各样的 每种分布都知道的算法。每个都有不同的权衡 在速度方面，适应最近的计算机架构，以及 记忆用法。实施需要记录其选择 用户可以判断质量是否可以接受。