基本上我有一个非常大的对象数组，我需要删除 10% 的最不合适的对象。
每个对象都有一个与之关联的适应度变量（一个双精度变量）。我没有一个数字来确定一个对象是否合适，我只想要一堆中最不合适的。
检索（采样）最不合适的对象的最佳方法是什么？
一种方式可以是随机选择让方式 20%，对数据进行排序，然后删除 10%。但我认为这不是一个非常聪明的方法。
另一种方法是始终保持数组排序，然后删除前 10%。但我认为这不是很好，因为您必须在插入/更新时始终对数组进行排序，这是一个很大的开销..
【问题讨论】：
remove() 直到您清除了 10%？
设 k 为 yourCollection.length() * 0.1 和 n = yourCollection.length()。
找到第 k 个最小的元素（QuickSelect 或 5 的中位数），其中关键是您的健康状况。我们称之为p。这可以在O(n) 中完成。
然后遍历集合，移除所有fitness小于p.fitness的item。我们有一个O(n) 解决方案。
或者，您可以使用key=fitness 在O(n) 中创建一个堆，并在O(k * log(n)) 中从中删除k 元素。
【讨论】：
O(n) 中运行，即使是多个移除一起（"O(n) + 9/10 O(n) + 81/100 O(n)" ... ~ O(n)，参见en.wikipedia.org/wiki/Geometric_progression）。如果您想要更快的单个删除，您可以维护一个记录树并存储子树的大小，这样您就可以在O(k + log n) 中找到您的集合。但这需要对树进行额外维护，如果经常更新适应度，它会变慢。
loop(update all the fitnesses, then remove the worst 10%)的部分，我会坚持第一个解决方案。因为维护一个智能结构比直接的方法成本更高。请注意，如果您不介意在某些适应度相同的情况下不精确地设置 10%，则无需再次遍历您的数组，并且可以使用 QuickSelect 结果。
O(n log m) 更快地排序（仅使用比较）。这太好了，不幸的是，事实证明这是不可能的。