运行NUnit加载项目，双击选中刚写的方法，眼前出现一根长长的大红条！
原来虽然是索引超出范围，但是泛型集合抛的却是ArgumentOutOfRangeException。火星了，MS为什么不和数组一样抛IndexOutOfRangeException异常呢？其实List中的元素也是存储在数组中的，我想MS是画蛇添足了。把catch语句改下异常类型，测试就通过了，其他和预想的都一样。
第一个测试方法就完成了。写测试看来还是有点麻烦，NUnit的工作只是将你测试类里的方法一起运行并显示结果。但测试用例和逻辑，都得自己写，只是参数验证还好说。下面要验证正常输出结果的随机性，就费了点功夫。
正常输出，应该验证这些：个数、范围、元素不重复、运行不重复、随机分布。
第二个测试方法只比较了一下两次运行不重复，这里就不把这个小算法抽象成机关重重的黑盒了，那应该测试个几百几千次，甚至更多，看结果的重复率。还有怎么高效地比较N个集合中，每个集合都很长很长，是否有元素完全相同的呢，我想可以对集合生成一个MD5签名再比较。
验证随机写在第三个验证方法里，和验证结果元素个数和范围在一起。关键来了，自己觉得它是随机的不行，怎么判断这些数是随机的？凭什么标准判断呢？要把判断的依据用编程语言告诉计算机。
随机数有什么特征，我思索着，终于总结出：随机就是不均匀又均匀。一个随机数，可以是在指定范围内任意值，此谓不均匀。但一次生成的一组随机数总体来看，若把总范围分成若干跨度相同的子范围，每个子范围内应有差不多数量的随机数。随机数总数越多，在各范围内分布的比例越接近，此谓均匀。说到分布，想起来了，我们中学就学过一个描述分布的数学概念：方差。我们生成的随机数，应对范围的中间值有一定的方差。而这个方差，应该接近于绝对均匀分布情况下的方差。我估计平均每次浮动在10％内，如果通不过，再调整一下。
这里采用循环生成测试参数，以后应该会经常用到这种方式。写完，生成项目，NUnit加载，Run，大红条！看来浮动范围限制得太小，但是一看NUnit Text OutPut栏，发现有的结果浮动值过于悬殊，达数倍之多。结果之间差别也很大，不对劲！
在项目里调试，一下子就发现，不，应该说是想起来：生成随机数的种子应该在循环外就初始化。不然，生成的全是连续的“随机数”。
上文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，请权利人联系博为峰小编(021-64471599-8017)，我们将立即处理。
