競輪といえば、フラワーライン出現以前は点と点の戦いが主であった。しかし以後はどのラインにつくかによって着順も大きく左右されるという、線の勝負へと変わってしまった。中野も当初は自身のシンパライン（久保千代志、高橋健二、藤巻昇ら）を自然と結成し、やがて井上茂徳が頭角を現しはじめると、『九州軍団』という、これまた競輪界の一大勢力を築き上げた。そして1980年初頭から半ばまでは、フラワーVS九州という文字が、競輪関係マスコミに上がらない日はないといっても過言ではない状況となった。
もっとも、山口国男として有名なのはフラワーラインという、競輪史には欠かせない大グループの首領（ドン）であったという事実だろう。フラワーラインの詳細については別途項目があるのでそちらに譲ることにして、とにかく山口という選手は皆から好かれていた選手であり、ひいては親分肌の性格も持ち合わせていた。したがっていわゆる「政治力」という点において長けていた選手であることには間違いなく、また山口のためだったら是非とも協力したいという選手も少なくなかった。1979年の日本選手権決勝。山口は弟・健治に優勝させるため、当時39期の新人だった尾崎雅彦に犠牲役を演じさせることを考えた。なぜ尾崎にそうした役回りをさせたかというと、中野浩一が決勝へと駒を進めていたからであり、とにかく地元地区である立川競輪場で開催されている以上、中野にだけはタイトルを奪われたくなかったという思いが強かったからでもあった。尾崎は果敢に健治を連れて逃げ、すると中野は捲り不発に終わってしまった。最後は番手から抜け出した健治が勝ち、健治はわずか22歳の若さでダービー王の座を掴んだ。さらに同年のオールスター決勝で中野の豪快な捲りに屈した健治と同期の吉井秀仁が、とにかく中野だけには勝ちたいという一心の思いを抱いていた。東京と千葉といえば、競輪ではそれぞれ関東地区と南関東地区に分かれており、意外と普段の競走においては連携するケースは少なかったが、中野を倒さなければタイトルを手中にできないという考えは国男も持っており、だったら関東と南関東という区切りを取っ払って一緒に連携していこうという繋がりから、ついにフラワーラインという一大グループの結成を見ることに至るわけである。山口は1980年あたりからフラワーの参謀に徹する機会が多くなかったが、さらに勢力拡大を目指し、北日本はもちろん、競輪選手になる前に山口には大変世話になったという、岡山の西谷康彦のような選手まで現れ、中国地区にまでその勢力を伸ばすことに成功していた。やがて競輪界においては、「フラワーにつくのか九州（中野）につくのか」という二者選択まで迫るような流れとなっていった。
フィッシャー–イェーツのシャッフルでは、一様分布であるランダムな整数を、様々な範囲から取得することが要求される。しかし、ほとんどの乱数生成器においては、それが真の乱数であれ、疑似乱数であれ、決まった範囲からの乱数を提供する。例えば 0 から 2³² − 1 までの範囲などである。生成機より得られる乱数を取得したい範囲に絞るための、シンプルかつ一般的な生成方法は、剰余演算を用いる方法である。これは取得した乱数を範囲の大きさで除算し、その余りを取得する。フィッシャー–イェーツのシャッフルにおいては 0–1 から 0–n までの、全ての範囲で等しく乱数を取得することが求められるが、剰余によって求められる乱数は公平に分布せず、余りが小さい方への偏向が生じる場合がある。例えば、生成器による乱数が、0から99までの範囲で生成される場合を考えよう。このような乱数の取得方法は、乱数表を使用する場合などである。そして今、0から15までの範囲で乱数を取得したいこととする。単純に16で割った余りを使用する場合、0から3までの数字が取得される確率は、他の数字と比べて約17%上昇する。なぜならば、100は16で割り切れないためである。100までの数字の中で、16で割り切れる最大の数字は 6×16 = 96 であり、生成された乱数が96から99となった場合に偏りが生じるのである。この問題を回避する単純な方法は、そのような偏りの生じる数値が生成された場合はその結果を破棄し、適合する範囲の数値が取得できるまで繰り返すことである。最悪のケースを考えれば、永遠に生成と破棄を繰り返す可能性は存在するが、繰り返しの期待回数は1よりも小さくなる。関連して、乱数生成器が0以上1未満の浮動小数点数を生成される場合の問題を考える。この場合、取得する整数は乱数を範囲の大きさで乗算した後に、小数点以下を切り捨てることで得られる。浮動小数点数による乱数を正しく生成したとしても、その精度には限界があるため、取得したい範囲に正確に分割することができない場合に偏りが生じる。上記の場合と比べると、その偏りは体系的な傾向を示すものではないが、確実に存在する。例として、基数部が1ビット、指数部が符号付き4ビットの整数で表現される浮動小数点数を考える。このような貧弱な実装は現実には存在しないであろうが、ここでは分かりやすさを優先する。この浮動小数点数は、0以上1未満の範囲では、0から0.125(1/8)単位で0.825(7/8)までの8通りの値をとる。このような浮動小数点数を生成する乱数生成器を使い、0から2までの数値を取得したい場合、乱数に3を掛け、小数点以下を切り捨てる。そのような操作を行ったとき、結果が0または1となる場合がそれぞれ3通りずつ、2となる場合が2通りとなり、2が取得される確率は他の数値よりも低くなる。浮動小数点数の精度が上昇したとしても、取得したい範囲が 2ⁿでなければ偏りが生じてしまう。