主要观点：作者之前写过关于 Daniel Lemire 几乎无除法无偏有界随机数算法，最近发现 Steve Canon 和 Kendall Willets 有真无除法随机数方法，作者编写了自己的真无除法随机数版本并与 Lemire 算法比较。
关键信息：通过将原始随机数生成器处理为定点分数来获取所需范围随机数，利用高精度分数处理避免偏差，通过左右相加处理进位，存在提前退出情况，使用位操作进行进位检查，给出了真无除法和几乎无除法随机数的代码及基准测试结果，真无除法算法理解简单但代码更长更分支，在不同硬件上性能表现不同。
重要细节：用W == 1<<32表示字大小的 2 的幂，原始随机数生成器rng()产生[0,W)范围数，处理为[0,1)范围分数后乘以限制得到 32.32 定点结果，高精度分数通过系列原始随机数扩展相加，加法有三种情况处理进位，存在提前退出情况避免获取下一个随机数，通过位操作测试进位，基准测试在不同硬件上比较了两种算法的随机数生成时间和rng()调用次数，真无除法算法在硬件除法快时表现较好，几乎无除法算法在随机数生成器调用次数上有优势，若需大限制无偏数最好使用一次生成 64 位的 RNG 使算法少走慢路径。