メソッドにより指定することも可能。先にデフォルトコンストラクタでオブジェクトを構築し、後でシードを指定している。保持する場合は、この方法を使いコンストラクタなどでシードを指定するとよい。}演習問題:上記ソースコードをビルド・実行し、結果を確かめなさい。上記ソースコードで、初期シードを指定しないようにして、ビルド・実行し、結果を確かめなさい。生で使ってきたが、これらは範囲が固定だった。正確な一様乱数を得る仕組みが用意された。それが「uniform_int_distribution」だ。範囲の一様分布器を生成できる。これを先の乱数生成器と組み合わせ、「rand100(mt)」のように記述することで一様分布乱数を生成できる。引数が「mt()」ではなく「mt」であることに注意されたい。生成された乱数値を渡しているではなく、乱数生成器自体を渡している。乱数生成器が持つ情報を参照可能だから、正確に一様分布する乱数を発生可能なのである。範囲の一様分布器を組み合わせて、20個の乱数を生成する例。一様分布器は「uniform_real_distribution」で生成する。一様乱数ではなく、「normal_distribution」を使って、指定された平均値、分散値の正規分布乱数を生成することもできる。コードは以下の様になる。上記ソースコードをビルド・実行し、結果を確かめなさい。範囲の一様なdouble型乱数を20個表示するよう修正・ビルド・実行してみなさい。正規分布乱数を20個表示するように修正してみなさい。値が出る回数がほぼ等しいことを確認しなさい。範囲の一様な乱数を1000回生成し、平均・標準偏差を計算し、それらを比較してみなさい。ライブラリには便利なクラス・機能がたくさん用意されている。読んで自分で勉強してね。出る回数をカウントし、表示しなさい。場合はどうなるか検証してみなさい。範囲の一様なdouble型乱数を20個表示するよう修正・ビルド・実行してみなさい。正規分布乱数を20個表示するように修正してみなさい。値が出る回数がほぼ等しいことを確認しなさい。範囲の一様な乱数を1000回生成し、平均・標準偏差を計算し、それらを比較してみなさい。小さい盤面で、さくさく勝負がつくミニ将棋だよ。将棋の相手は9人の萌え萌え将棋娘だよ。