羽田 正見（はねだ まさみ、文政9年（1826年）9月 - 明治26年（1893年））は幕末の幕臣。江戸湯島生まれ、羽田利見の子。通称十左衛門。のちに名を満佐美とした。号は安堂。父の利見が病の為、佐渡奉行を免職となり嘉永7年（1854年）家督を継いだ。出羽国尾花沢、但馬国生野や大坂、陸奥国小名浜（安政3年 - 5年）などの代官、そして1864年に目付となった。この時、大目付黒川盛泰とともに松平頼徳の切腹申渡しを行った。その後、勘定吟味役を経て、慶応3年（1867年）8月17日勘定奉行並に就任し11月5日迄務め、作事奉行並となった。江戸開城後は駿府郊外の北安東村で帰農し子弟数百人を教育した。明治26年に68歳で没した。著書に「貨幣通考｣などがある。
相生橋（清澄通り）のたもとにあり、南北に細く丸い公園。隅田川唯一の水上公園である。北側と南側との移動は相生橋の下をくぐる。もともとは完全に浮島であったが、現在は一部埋め立てられ、越中島方面と陸続きである。公園としては珍しく感潮池があり、満潮になると運河の水が入り込み、潮の満ち干きをはっきりと見ることができる。（なお、すぐ近くの越中島公園や石川島公園も満潮時は一部浸水する。）夜景スポットでもあり、主に、北側は大川端リバーシティ21、南側は豊洲方面の景色を望める。運河を流れる屋形船を間近に見ることも出来る。通年入園自由。ベンチ多数・展望スペース有り。公衆トイレ無し。釣り可。
今井 浩三（いまい こうぞう、1948年1月1日 - ）は、日本の医学者、札幌医科大学名誉教授、元・同大学長。元・北海道公立大学法人札幌医科大学理事長。内科医で癌（がん）の研究者。癌の分子診断や新しい治療が専門。日本学術会議会員（20，21期）、2009年、春の園遊会に招待。2010年、東京大学教授（東京大学医科学研究所附属病院第19代病院長）。2013年、紫綬褒章受章。2014年、東京大学特任教授（東京大学医科学研究所医療イノベーション推進室長）、神奈川県立がんセンター臨床研究所長。2016年、東京大学客員教授、東京大学医科学研究所 学術研究基盤支援室長。
整列されていないデータのリストがあるとき、最小値を求めるには全要素を調べる必要があるため（さもなくば最小値を見逃す可能性がある）、線形時間 (Ω(n)) を必要とする。リストを作成する際に全データが常に整列するようにすれば、k 番目に大きい値の選択も簡単になる。しかし、そのためにはリストの途中へのデータの挿入に線形時間を必要とする（2つのリストのマージと同様である）。準線形時間で順序統計量を求める戦略は、データを選択を行うのに適したデータ構造に格納するものである。そのようなデータ構造として木構造ベースのものと度数分布表がある。最小値（または最大値）だけが必要な場合、優先度付きキューが適している。これは最小値（または最大値）を一定時間で探すことができ、他の挿入などの操作も O(log n) かそれよりよい性能を示す。より一般的には平衡2分探索木を使えば、要素の挿入も k 番目に大きい値の選択も O(log n) の時間で可能である。各ノードには配下に何個のノードがあるかをカウントした値を格納しておき、どのパスを辿るかを決定するのに使用する。この情報はノード（つまり新たなデータ）を追加したとき、接続される上位ノード群だけを修正すればよいので O(log n) の時間で済む。また、木の回転はそれに関わるノード群だけに影響する。別の単純な戦略として、ハッシュテーブルのようなコンセプトに基づくものがある。データが取りうる値の範囲が予め分かっている場合、それを h 個の部分に分け、h 個の格納場所を設定する。要素を新たに挿入する際、その値が含まれる範囲に対応する格納場所にそれを置く。最大値や最小値を探すには、空でない格納場所を大きいほうからか小さいほうから探していき、その格納場所の中で最大値や最小値を探せばよい。一般に k 番目の要素を探すには、各格納場所に入れた要素数をカウントしておき、端からその値を加算していって k 番目を含む格納場所を探す。そして、その格納場所内の要素群から必要な要素を線形時間アルゴリズムで探し出せばよい。h のサイズをおよそ sqrt(n) としたとき、データの分布がほぼ一様であれば、この方式による選択は O(sqrt(n)) の時間になる。しかし、データが狭い範囲に固まって出現すると（クラスタリング）、この手法では1つの格納場所に多大な要素が格納されることになってしまう（クラスタリングはハッシュ関数をうまく設定することで排除できるが、k 番目に大きい値をばらばらにハッシュされた中から探すのは現実的でない）。さらにハッシュテーブルと同様で、この方式では要素数 n が増大して h² より大きくなった場合に、効率を改善するために再構成（つまり h を大きくする）する必要がある。この方式はデータ数が分かっている場合の順序統計量を探すのに適している（例えば学生の成績の統計処理など）。各格納場所の値の範囲を 1 としてそれぞれに要素数をカウントするようにするのが最も優れている。そのようなハッシュテーブルは要約統計量でデータを分類するための度数分布表に似ている。