目前，{{gen/choose}} 是其他所有内容的基础生成器，也是面向用户的生成器。它的当前实现接受一个 {{[0,1)}} 双精度数并将其缩放到所需范围。这种方法随着范围的增大而降低分布质量，并且当范围大于 {{2^53}} 时，可能具有非常糟糕的性质。它还可以在范围是 2 的幂时优化得更好（无需通过 {{Double}}）。鉴于 {{gen/choose}} 是面向用户的，我们应该尝试重新设计它，使其不会以这种方式退化，并能处理大整数。
h2. 需求
h3. {{gen/choose}} 应该在任何界限下都具有均匀分布
h3. {{gen/choose}} 应该接受任意整数界限并正确处理它们
h2. 要调查的事项
* 注意，[SplittableRandom|
https://github.com/openjdk-mirror/jdk/blob/adea42765ae4e7117c3f0e2d618d5e6aed44ced2/src/share/classes/java/util/SplittableRandom.java#L263-308] 类生成整数范围时不需要经过浮点数。我们应该检查这是否更快，因为它的分布肯定更均匀。
* 是否值得为 2 的幂次 situations 进行优化，就像上面链接中的 {{SplittableRandom}} 所做的那样？
* 当生成器可以返回 long 而不是 bigint 时有些微妙。例如，如果您调用 {{(gen/choose Long/MIN_VALUE Long/MAX_VALUE)}}, 那么，在分析范围大小时，您将必须使用 bigint（因为 {{2^64}} 不能表示为 long）。也许 {{gen/choose}} 应该在两个参数都在 long 范围内时生成 long, 对吧？
* 是否可以在不产生性能损失的情况下满足上述要求？您会认为这只是一次生成器创建时间的变化，但 {{bind}} 可以在创建时间和生成时间之间模糊界限。
