Remove a copy of System.Random and use reqlib('random')
authorSimon Marlow <marlowsd@gmail.com>
Wed, 11 May 2016 15:05:46 +0000 (16:05 +0100)
committerSimon Marlow <marlowsd@gmail.com>
Wed, 11 May 2016 16:05:10 +0000 (17:05 +0100)
testsuite/tests/concurrent/should_run/RandomPGC.hs [deleted file]
testsuite/tests/concurrent/should_run/all.T
testsuite/tests/concurrent/should_run/performGC.hs

diff --git a/testsuite/tests/concurrent/should_run/RandomPGC.hs b/testsuite/tests/concurrent/should_run/RandomPGC.hs
deleted file mode 100644 (file)
index df4c58d..0000000
+++ /dev/null
@@ -1,597 +0,0 @@
-{-# LANGUAGE CPP #-}
-#if __GLASGOW_HASKELL__ >= 701
-{-# LANGUAGE Trustworthy #-}
-#endif
-
------------------------------------------------------------------------------
--- |
--- Module      :  System.Random
--- Copyright   :  (c) The University of Glasgow 2001
--- License     :  BSD-style (see the file LICENSE in the 'random' repository)
---
--- Maintainer  :  libraries@haskell.org
--- Stability   :  stable
--- Portability :  portable
---
--- This library deals with the common task of pseudo-random number
--- generation. The library makes it possible to generate repeatable
--- results, by starting with a specified initial random number generator,
--- or to get different results on each run by using the system-initialised
--- generator or by supplying a seed from some other source.
---
--- The library is split into two layers:
---
--- * A core /random number generator/ provides a supply of bits.
---   The class 'RandomGen' provides a common interface to such generators.
---   The library provides one instance of 'RandomGen', the abstract
---   data type 'StdGen'.  Programmers may, of course, supply their own
---   instances of 'RandomGen'.
---
--- * The class 'Random' provides a way to extract values of a particular
---   type from a random number generator.  For example, the 'Float'
---   instance of 'Random' allows one to generate random values of type
---   'Float'.
---
--- This implementation uses the Portable Combined Generator of L'Ecuyer
--- ["System.Random\#LEcuyer"] for 32-bit computers, transliterated by
--- Lennart Augustsson.  It has a period of roughly 2.30584e18.
---
------------------------------------------------------------------------------
-
-#include "MachDeps.h"
-
-module RandomPGC
-        (
-
-        -- $intro
-
-        -- * Random number generators
-
-#ifdef ENABLE_SPLITTABLEGEN
-          RandomGen(next, genRange)
-        , SplittableGen(split)
-#else
-          RandomGen(next, genRange, split)
-#endif
-        -- ** Standard random number generators
-        , StdGen
-        , mkStdGen
-
-        -- ** The global random number generator
-
-        -- $globalrng
-
-        , getStdRandom
-        , getStdGen
-        , setStdGen
-        , newStdGen
-
-        -- * Random values of various types
-        , Random ( random,   randomR,
-                   randoms,  randomRs,
-                   randomIO, randomRIO )
-
-        -- * References
-        -- $references
-
-        ) where
-
-import Prelude
-
-import Data.Bits
-import Data.Int
-import Data.Word
-import Foreign.C.Types
-
-#ifdef __NHC__
-import CPUTime          ( getCPUTime )
-import Foreign.Ptr      ( Ptr, nullPtr )
-import Foreign.C        ( CTime, CUInt )
-#else
-import System.CPUTime   ( getCPUTime )
-import Data.Time        ( getCurrentTime, UTCTime(..) )
-import Data.Ratio       ( numerator, denominator )
-#endif
-import Data.Char        ( isSpace, chr, ord )
-import System.IO.Unsafe ( unsafePerformIO )
-import Data.IORef       ( IORef, newIORef, readIORef, writeIORef )
-import Data.IORef       ( atomicModifyIORef' )
-import Numeric          ( readDec )
-
-#ifdef __GLASGOW_HASKELL__
-import GHC.Exts         ( build )
-#else
--- | A dummy variant of build without fusion.
-{-# INLINE build #-}
-build :: ((a -> [a] -> [a]) -> [a] -> [a]) -> [a]
-build g = g (:) []
-#endif
-
--- The standard nhc98 implementation of Time.ClockTime does not match
--- the extended one expected in this module, so we lash-up a quick
--- replacement here.
-#ifdef __NHC__
-foreign import ccall "time.h time" readtime :: Ptr CTime -> IO CTime
-getTime :: IO (Integer, Integer)
-getTime = do CTime t <- readtime nullPtr;  return (toInteger t, 0)
-#else
-getTime :: IO (Integer, Integer)
-getTime = do
-  utc <- getCurrentTime
-  let daytime = toRational $ utctDayTime utc
-  return $ quotRem (numerator daytime) (denominator daytime)
-#endif
-
--- | The class 'RandomGen' provides a common interface to random number
--- generators.
---
-#ifdef ENABLE_SPLITTABLEGEN
--- Minimal complete definition: 'next'.
-#else
--- Minimal complete definition: 'next' and 'split'.
-#endif
-
-class RandomGen g where
-
-   -- |The 'next' operation returns an 'Int' that is uniformly distributed
-   -- in the range returned by 'genRange' (including both end points),
-   -- and a new generator.
-   next     :: g -> (Int, g)
-
-   -- |The 'genRange' operation yields the range of values returned by
-   -- the generator.
-   --
-   -- It is required that:
-   --
-   -- * If @(a,b) = 'genRange' g@, then @a < b@.
-   --
-   -- * 'genRange' always returns a pair of defined 'Int's.
-   --
-   -- The second condition ensures that 'genRange' cannot examine its
-   -- argument, and hence the value it returns can be determined only by the
-   -- instance of 'RandomGen'.  That in turn allows an implementation to make
-   -- a single call to 'genRange' to establish a generator's range, without
-   -- being concerned that the generator returned by (say) 'next' might have
-   -- a different range to the generator passed to 'next'.
-   --
-   -- The default definition spans the full range of 'Int'.
-   genRange :: g -> (Int,Int)
-
-   -- default method
-   genRange _ = (minBound, maxBound)
-
-#ifdef ENABLE_SPLITTABLEGEN
--- | The class 'SplittableGen' proivides a way to specify a random number
---   generator that can be split into two new generators.
-class SplittableGen g where
-#endif
-   -- |The 'split' operation allows one to obtain two distinct random number
-   -- generators. This is very useful in functional programs (for example, when
-   -- passing a random number generator down to recursive calls), but very
-   -- little work has been done on statistically robust implementations of
-   -- 'split' (["System.Random\#Burton", "System.Random\#Hellekalek"]
-   -- are the only examples we know of).
-   split    :: g -> (g, g)
-
-{- |
-The 'StdGen' instance of 'RandomGen' has a 'genRange' of at least 30 bits.
-
-The result of repeatedly using 'next' should be at least as statistically
-robust as the /Minimal Standard Random Number Generator/ described by
-["System.Random\#Park", "System.Random\#Carta"].
-Until more is known about implementations of 'split', all we require is
-that 'split' deliver generators that are (a) not identical and
-(b) independently robust in the sense just given.
-
-The 'Show' and 'Read' instances of 'StdGen' provide a primitive way to save the
-state of a random number generator.
-It is required that @'read' ('show' g) == g@.
-
-In addition, 'reads' may be used to map an arbitrary string (not necessarily one
-produced by 'show') onto a value of type 'StdGen'. In general, the 'Read'
-instance of 'StdGen' has the following properties:
-
-* It guarantees to succeed on any string.
-
-* It guarantees to consume only a finite portion of the string.
-
-* Different argument strings are likely to result in different results.
-
--}
-
-data StdGen
- = StdGen !Int32 !Int32
-
-instance RandomGen StdGen where
-  next  = stdNext
-  genRange _ = stdRange
-
-#ifdef ENABLE_SPLITTABLEGEN
-instance SplittableGen StdGen where
-#endif
-  split = stdSplit
-
-instance Show StdGen where
-  showsPrec p (StdGen s1 s2) =
-     showsPrec p s1 .
-     showChar ' ' .
-     showsPrec p s2
-
-instance Read StdGen where
-  readsPrec _p = \ r ->
-     case try_read r of
-       r'@[_] -> r'
-       _   -> [stdFromString r] -- because it shouldn't ever fail.
-    where
-      try_read r = do
-         (s1, r1) <- readDec (dropWhile isSpace r)
-         (s2, r2) <- readDec (dropWhile isSpace r1)
-         return (StdGen s1 s2, r2)
-
-{-
- If we cannot unravel the StdGen from a string, create
- one based on the string given.
--}
-stdFromString         :: String -> (StdGen, String)
-stdFromString s        = (mkStdGen num, rest)
-        where (cs, rest) = splitAt 6 s
-              num        = foldl (\a x -> x + 3 * a) 1 (map ord cs)
-
-
-{- |
-The function 'mkStdGen' provides an alternative way of producing an initial
-generator, by mapping an 'Int' into a generator. Again, distinct arguments
-should be likely to produce distinct generators.
--}
-mkStdGen :: Int -> StdGen -- why not Integer ?
-mkStdGen s = mkStdGen32 $ fromIntegral s
-
-{-
-From ["System.Random\#LEcuyer"]: "The integer variables s1 and s2 ... must be
-initialized to values in the range [1, 2147483562] and [1, 2147483398]
-respectively."
--}
-mkStdGen32 :: Int32 -> StdGen
-mkStdGen32 sMaybeNegative = StdGen (s1+1) (s2+1)
-      where
-        -- We want a non-negative number, but we can't just take the abs
-        -- of sMaybeNegative as -minBound == minBound.
-        s       = sMaybeNegative .&. maxBound
-        (q, s1) = s `divMod` 2147483562
-        s2      = q `mod` 2147483398
-
-createStdGen :: Integer -> StdGen
-createStdGen s = mkStdGen32 $ fromIntegral s
-
-{- |
-With a source of random number supply in hand, the 'Random' class allows the
-programmer to extract random values of a variety of types.
-
-Minimal complete definition: 'randomR' and 'random'.
-
--}
-
-class Random a where
-  -- | Takes a range /(lo,hi)/ and a random number generator
-  -- /g/, and returns a random value uniformly distributed in the closed
-  -- interval /[lo,hi]/, together with a new generator. It is unspecified
-  -- what happens if /lo>hi/. For continuous types there is no requirement
-  -- that the values /lo/ and /hi/ are ever produced, but they may be,
-  -- depending on the implementation and the interval.
-  randomR :: RandomGen g => (a,a) -> g -> (a,g)
-
-  -- | The same as 'randomR', but using a default range determined by the type:
-  --
-  -- * For bounded types (instances of 'Bounded', such as 'Char'),
-  --   the range is normally the whole type.
-  --
-  -- * For fractional types, the range is normally the semi-closed interval
-  -- @[0,1)@.
-  --
-  -- * For 'Integer', the range is (arbitrarily) the range of 'Int'.
-  random  :: RandomGen g => g -> (a, g)
-
-  -- | Plural variant of 'randomR', producing an infinite list of
-  -- random values instead of returning a new generator.
-  {-# INLINE randomRs #-}
-  randomRs :: RandomGen g => (a,a) -> g -> [a]
-  randomRs ival g = build (\cons _nil -> buildRandoms cons (randomR ival) g)
-
-  -- | Plural variant of 'random', producing an infinite list of
-  -- random values instead of returning a new generator.
-  {-# INLINE randoms #-}
-  randoms  :: RandomGen g => g -> [a]
-  randoms  g      = build (\cons _nil -> buildRandoms cons random g)
-
-  -- | A variant of 'randomR' that uses the global random number generator
-  -- (see "System.Random#globalrng").
-  randomRIO :: (a,a) -> IO a
-  randomRIO range  = getStdRandom (randomR range)
-
-  -- | A variant of 'random' that uses the global random number generator
-  -- (see "System.Random#globalrng").
-  randomIO  :: IO a
-  randomIO         = getStdRandom random
-
--- | Produce an infinite list-equivalent of random values.
-{-# INLINE buildRandoms #-}
-buildRandoms :: RandomGen g
-             => (a -> as -> as)  -- ^ E.g. '(:)' but subject to fusion
-             -> (g -> (a,g))     -- ^ E.g. 'random'
-             -> g                -- ^ A 'RandomGen' instance
-             -> as
-buildRandoms cons rand = go
-  where
-    -- The seq fixes part of #4218 and also makes fused Core simpler.
-    go g = x `seq` (x `cons` go g') where (x,g') = rand g
-
-
-instance Random Integer where
-  randomR ival g = randomIvalInteger ival g
-  random g       = randomR (toInteger (minBound::Int), toInteger (maxBound::Int)) g
-
-instance Random Int        where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random Int8       where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random Int16      where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random Int32      where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random Int64      where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-
-#ifndef __NHC__
--- Word is a type synonym in nhc98.
-instance Random Word       where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-#endif
-instance Random Word8      where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random Word16     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random Word32     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random Word64     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-
-instance Random CChar      where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CSChar     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CUChar     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CShort     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CUShort    where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CInt       where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CUInt      where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CLong      where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CULong     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CPtrdiff   where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CSize      where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CWchar     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CSigAtomic where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CLLong     where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CULLong    where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CIntPtr    where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CUIntPtr   where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CIntMax    where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-instance Random CUIntMax   where randomR = randomIvalIntegral; random = randomBounded
-
-instance Random Char where
-  randomR (a,b) g =
-       case (randomIvalInteger (toInteger (ord a), toInteger (ord b)) g) of
-         (x,g') -> (chr x, g')
-  random g        = randomR (minBound,maxBound) g
-
-instance Random Bool where
-  randomR (a,b) g =
-      case (randomIvalInteger (bool2Int a, bool2Int b) g) of
-        (x, g') -> (int2Bool x, g')
-       where
-         bool2Int :: Bool -> Integer
-         bool2Int False = 0
-         bool2Int True  = 1
-
-         int2Bool :: Int -> Bool
-         int2Bool 0     = False
-         int2Bool _     = True
-
-  random g        = randomR (minBound,maxBound) g
-
-{-# INLINE randomRFloating #-}
-randomRFloating :: (Fractional a, Num a, Ord a, Random a, RandomGen g) => (a, a) -> g -> (a, g)
-randomRFloating (l,h) g
-    | l>h       = randomRFloating (h,l) g
-    | otherwise = let (coef,g') = random g in
-                  (2.0 * (0.5*l + coef * (0.5*h - 0.5*l)), g')  -- avoid overflow
-
-instance Random Double where
-  randomR = randomRFloating
-  random rng     =
-    case random rng of
-      (x,rng') ->
-          -- We use 53 bits of randomness corresponding to the 53 bit significand:
-          ((fromIntegral (mask53 .&. (x::Int64)) :: Double)
-           /  fromIntegral twoto53, rng')
-   where
-    twoto53 = (2::Int64) ^ (53::Int64)
-    mask53 = twoto53 - 1
-
-instance Random Float where
-  randomR = randomRFloating
-  random rng =
-    -- TODO: Faster to just use 'next' IF it generates enough bits of randomness.
-    case random rng of
-      (x,rng') ->
-          -- We use 24 bits of randomness corresponding to the 24 bit significand:
-          ((fromIntegral (mask24 .&. (x::Int32)) :: Float)
-           /  fromIntegral twoto24, rng')
-         -- Note, encodeFloat is another option, but I'm not seeing slightly
-         --  worse performance with the following [2011.06.25]:
---         (encodeFloat rand (-24), rng')
-   where
-     mask24 = twoto24 - 1
-     twoto24 = (2::Int32) ^ (24::Int32)
-
--- CFloat/CDouble are basically the same as a Float/Double:
-instance Random CFloat where
-  randomR = randomRFloating
-  random rng = case random rng of
-                 (x,rng') -> (realToFrac (x::Float), rng')
-
-instance Random CDouble where
-  randomR = randomRFloating
-  -- A MYSTERY:
-  -- Presently, this is showing better performance than the Double instance:
-  -- (And yet, if the Double instance uses randomFrac then its performance is much worse!)
-  random  = randomFrac
-  -- random rng = case random rng of
-  --             (x,rng') -> (realToFrac (x::Double), rng')
-
-mkStdRNG :: Integer -> IO StdGen
-mkStdRNG o = do
-    ct          <- getCPUTime
-    (sec, psec) <- getTime
-    return (createStdGen (sec * 12345 + psec + ct + o))
-
-randomBounded :: (RandomGen g, Random a, Bounded a) => g -> (a, g)
-randomBounded = randomR (minBound, maxBound)
-
--- The two integer functions below take an [inclusive,inclusive] range.
-randomIvalIntegral :: (RandomGen g, Integral a) => (a, a) -> g -> (a, g)
-randomIvalIntegral (l,h) = randomIvalInteger (toInteger l, toInteger h)
-
-{-# SPECIALIZE randomIvalInteger :: (Num a) =>
-    (Integer, Integer) -> StdGen -> (a, StdGen) #-}
-
-randomIvalInteger :: (RandomGen g, Num a) => (Integer, Integer) -> g -> (a, g)
-randomIvalInteger (l,h) rng
- | l > h     = randomIvalInteger (h,l) rng
- | otherwise = case (f 1 0 rng) of (v, rng') -> (fromInteger (l + v `mod` k), rng')
-     where
-       (genlo, genhi) = genRange rng
-       b = fromIntegral genhi - fromIntegral genlo + 1
-
-       -- Probabilities of the most likely and least likely result
-       -- will differ at most by a factor of (1 +- 1/q).  Assuming the RandomGen
-       -- is uniform, of course
-
-       -- On average, log q / log b more random values will be generated
-       -- than the minimum
-       q = 1000
-       k = h - l + 1
-       magtgt = k * q
-
-       -- generate random values until we exceed the target magnitude
-       f mag v g | mag >= magtgt = (v, g)
-                 | otherwise = v' `seq`f (mag*b) v' g' where
-                        (x,g') = next g
-                        v' = (v * b + (fromIntegral x - fromIntegral genlo))
-
-
--- The continuous functions on the other hand take an [inclusive,exclusive) range.
-randomFrac :: (RandomGen g, Fractional a) => g -> (a, g)
-randomFrac = randomIvalDouble (0::Double,1) realToFrac
-
-randomIvalDouble :: (RandomGen g, Fractional a) => (Double, Double) -> (Double -> a) -> g -> (a, g)
-randomIvalDouble (l,h) fromDouble rng
-  | l > h     = randomIvalDouble (h,l) fromDouble rng
-  | otherwise =
-       case (randomIvalInteger (toInteger (minBound::Int32), toInteger (maxBound::Int32)) rng) of
-         (x, rng') ->
-            let
-             scaled_x =
-                fromDouble (0.5*l + 0.5*h) +                   -- previously (l+h)/2, overflowed
-                fromDouble ((0.5*h - 0.5*l) / (0.5 * realToFrac int32Count)) *  -- avoid overflow
-                fromIntegral (x::Int32)
-            in
-            (scaled_x, rng')
-
-int32Count :: Integer
-int32Count = toInteger (maxBound::Int32) - toInteger (minBound::Int32) + 1  -- GHC ticket #3982
-
-stdRange :: (Int,Int)
-stdRange = (1, 2147483562)
-
-stdNext :: StdGen -> (Int, StdGen)
--- Returns values in the range stdRange
-stdNext (StdGen s1 s2) = (fromIntegral z', StdGen s1'' s2'')
-        where   z'   = if z < 1 then z + 2147483562 else z
-                z    = s1'' - s2''
-
-                k    = s1 `quot` 53668
-                s1'  = 40014 * (s1 - k * 53668) - k * 12211
-                s1'' = if s1' < 0 then s1' + 2147483563 else s1'
-
-                k'   = s2 `quot` 52774
-                s2'  = 40692 * (s2 - k' * 52774) - k' * 3791
-                s2'' = if s2' < 0 then s2' + 2147483399 else s2'
-
-stdSplit            :: StdGen -> (StdGen, StdGen)
-stdSplit std@(StdGen s1 s2)
-                     = (left, right)
-                       where
-                        -- no statistical foundation for this!
-                        left    = StdGen new_s1 t2
-                        right   = StdGen t1 new_s2
-
-                        new_s1 | s1 == 2147483562 = 1
-                               | otherwise        = s1 + 1
-
-                        new_s2 | s2 == 1          = 2147483398
-                               | otherwise        = s2 - 1
-
-                        StdGen t1 t2 = snd (next std)
-
--- The global random number generator
-
-{- $globalrng #globalrng#
-
-There is a single, implicit, global random number generator of type
-'StdGen', held in some global variable maintained by the 'IO' monad. It is
-initialised automatically in some system-dependent fashion, for example, by
-using the time of day, or Linux's kernel random number generator. To get
-deterministic behaviour, use 'setStdGen'.
--}
-
--- |Sets the global random number generator.
-setStdGen :: StdGen -> IO ()
-setStdGen sgen = writeIORef theStdGen sgen
-
--- |Gets the global random number generator.
-getStdGen :: IO StdGen
-getStdGen  = readIORef theStdGen
-
-theStdGen :: IORef StdGen
-theStdGen  = unsafePerformIO $ do
-   rng <- mkStdRNG 0
-   newIORef rng
-
--- |Applies 'split' to the current global random generator,
--- updates it with one of the results, and returns the other.
-newStdGen :: IO StdGen
-newStdGen = atomicModifyIORef' theStdGen split
-
-{- |Uses the supplied function to get a value from the current global
-random generator, and updates the global generator with the new generator
-returned by the function. For example, @rollDice@ gets a random integer
-between 1 and 6:
-
->  rollDice :: IO Int
->  rollDice = getStdRandom (randomR (1,6))
-
--}
-
-getStdRandom :: (StdGen -> (a,StdGen)) -> IO a
-getStdRandom f = atomicModifyIORef' theStdGen (swap . f)
-  where swap (v,g) = (g,v)
-
-{- $references
-
-1. FW #Burton# Burton and RL Page, /Distributed random number generation/,
-Journal of Functional Programming, 2(2):203-212, April 1992.
-
-2. SK #Park# Park, and KW Miller, /Random number generators -
-good ones are hard to find/, Comm ACM 31(10), Oct 1988, pp1192-1201.
-
-3. DG #Carta# Carta, /Two fast implementations of the minimal standard
-random number generator/, Comm ACM, 33(1), Jan 1990, pp87-88.
-
-4. P #Hellekalek# Hellekalek, /Don\'t trust parallel Monte Carlo/,
-Department of Mathematics, University of Salzburg,
-<http://random.mat.sbg.ac.at/~peter/pads98.ps>, 1998.
-
-5. Pierre #LEcuyer# L'Ecuyer, /Efficient and portable combined random
-number generators/, Comm ACM, 31(6), Jun 1988, pp742-749.
-
-The Web site <http://random.mat.sbg.ac.at/> is a great source of information.
-
--}
index 3d5e08b..a451dfe 100644 (file)
@@ -104,8 +104,9 @@ test('allocLimit4', [ extra_run_opts('+RTS -xq300k -RTS'),
                       omit_ways(['ghci']) ],
                     compile_and_run, [''])
 
-test('performGC', [ only_ways(['threaded1','threaded2']), req_smp
-                  , extra_run_opts('400 +RTS -qg -RTS') ],
+test('performGC', [ only_ways(['threaded1','threaded2']), req_smp,
+                    reqlib('random'),
+                    extra_run_opts('400 +RTS -qg -RTS') ],
                     compile_and_run, [''])
 
 # -----------------------------------------------------------------------------
index 87a3271..816fda1 100644 (file)
@@ -6,7 +6,7 @@ import System.Environment
 import Control.Concurrent
 import Control.Exception
 import Control.Monad
-import RandomPGC
+import System.Random
 import System.Mem
 import qualified Data.Set as Set