何叔衡故居（かしゅくこうこきょ）は、中華民国の革命家、何叔衡の生家である。湖南省長沙市の南西、長沙市の寧郷市沙田郷に位置する。敷地面積は2600m2。土木構造。部屋が全部で10間ある。
葉はリキュールの材料になる。葉を切り取って丁寧に洗ったあと、葉の2倍の量のホワイトリカーに漬ける。2-6ヵ月すぎると淡黄褐色のリキュールができる。この方法は、イチヤクソウ属の全種で同じように利用できる。
和名ジンヨウイチヤクソウは、「腎葉一薬草」の意で、葉の形が「腎臓形」であることによる。種小名 renifolia は、「腎臓形の葉の」の意味。
日本では、南千島、北海道、本州中部地方以北に分布し、低山から亜高山の針葉樹林の林床や林縁などに生育する。国外では、サハリン、朝鮮半島、中国大陸（東北部）、アムールに分布する。
根茎は細長く地下を横に這う。葉に長さ2-5cmになる細い葉柄があり、葉身は腎状円形で、長さ1-2cm、幅1.5-3cmで、長さより幅が広く、先端は円いかややへこみ、基部は心形で左右の基部が重なり合い、縁は波状になるかわずかの低い鋸歯がある。葉は薄い革質で表面に光沢は無く、葉脈が粗い網状となって多少隆起し、葉脈に沿って白斑がある。同属のマルバノイチヤクソウに似るが、同種には本種にある葉脈に沿う白斑がない。花期は6-8月。葉の間から高さ6-15cmになる花茎を伸ばし、総状花序をつけ、2-6個の花が下向きにつく。花茎に1個の小さな線形の鱗片葉をつけるが、ときに無い。萼片は緑色で5個あり、卵状円形で先は円く、長さ幅ともに約1mmになる。花は緑白色で径約1cm、花弁は5個あり離生する。雄蕊は10個あり、葯は花柱の上部に集まる。花柱は湾曲し、長さ6-8mmになり柱頭は小さく5裂する。果実は径7mmの蒴果になる。
この町にある見るべき建造物としては、聖ラウレンティウス教会が挙げられる。10世紀に創設された教会で、ドイツ騎士団の教会でもあった。建築はバロック様式から初期古典様式への過渡期のもので、ゾンダーノーエ地区にある。フィルンスベルク地区にあるドイツ騎士団の城もここに挙げる価値はある。
図柄: 銀地で基部から上方に長く尾を引く赤い三角図形、その中に銀のリング。三角図形の尾で二分割された向かって左は青い亜麻 (Flach) の花。向かって右は、黒い十字架。
フラハスランデンはアンスバッハの北東、バート・ヴィンツバッハとのほぼ中間のフランケンヘーエ自然公園内に位置している。フレンキシェ・レーツァト川、ビーバート川、メトラハ川、ツェン川と、渓谷の多い地形は、典型的なフランケン地方の風景をハイキング客に提供している。
ラグ・ヴァンシャ(Raguvamsa)は、インドの詩人、劇作家であるカーリダーサの作品の一つである叙事詩。「ラグ王家の系譜」の意。全19章。英雄ラーマを中心とするイクシュヴァーク王家の事績と後裔の歴史について物語る。6篇のマハーカービヤ（美文体叙事詩）の中でも特に優れたものとして筆頭に名が挙げられる。第4章のラグがインドを征服する物語、第11章の若かりしラーマの偉業、第12章の羅刹王ラーヴァナを倒すまでの放浪の物語、第13章のラーマが妃シーターとともに過ごした土地を思い出させる場面などが有名。
ソート対象の配列が主記憶を使い切るような（あるいは越えるような）大きさであった場合、より低速な補助記憶装置が使われるので、アルゴリズムのメモリ使用パターンが重要となる。そのような状況では、主記憶上ですべてソートできることを前提としたアルゴリズムは効率が極端に悪化する可能性がある。このような状況では、比較演算回数はあまり重要ではなくなり、ディスクとのメモリ領域のスワップ回数が重要となる。したがって、なるべくスワップ回数を増やさないようにするために、配列全体を走査する回数や比較の局所性が比較回数よりも重要となる。例えば、再帰型のクイックソートは主記憶上では性能が良いが、ソート対象の配列が主記憶に収まらない場合はスワップが頻繁に発生して、性能が極端に低下する。したがって、そのような場合は比較回数が多くても他のアルゴリズムを使った方がよい。対策の一つとして、ソート対象の配列の要素が（関係データベースのような）複雑なレコードだった場合、その配列をそのままソートするのではなく、比較的小さいインデックスを生成して、インデックスの配列をソートするという方法がある。インデックスをソートすれば、元の配列のソートは一回の走査で可能であるが、インデックス経由でアクセスするだけならそれをする必要もない。インデックスは元の配列のレコードよりも小さいので、メモリに収まる可能性が高くなり、スワップ問題を削減することができる。この方式を「タグソート（tag sort）」などと呼ぶこともある。別の技法として、2つのアルゴリズムを組み合わせて、それぞれの利点を利用する方法がある。例えば、配列をチャンクに分割して個々のチャンクが主記憶上でソートできる大きさにする。チャンク内のソートはメモリ上で効率的に動作するソートアルゴリズムを使い、その結果をマージソートでマージする。これは、元の配列を単純にマージソートでソートするよりも効率が悪いが、全体をクイックソートでソートするよりもメモリ使用量が少なくてすむ。これらの技法を組み合わせることも可能である。あまりにも巨大なデータをソートする場合、インデックスのソートにも複数のアルゴリズムを組み合わせて仮想記憶の性質に合うよう設計する必要がある。