基本上，我有很多对象，需要删除10％最不适合的对象。
每个对象都有一个与之相关的适应性变量（双精度型）。我没有确定对象是否合适的数字，我只想要最小的合适对象。
检索（采样）最不适合的对象的最佳方法是什么？
一种方法是随机选择让路20％，对数据进行排序，然后删除10％。但是我认为这不是一个非常明智的方法。
另一种方法是使数组始终保持排序，然后删除前10％。但是我认为这不是很好，因为在插入/更新时您必须始终对数组进行排序，这是一个很大的开销。
最佳答案
令k为yourCollection.length() * 0.1和n = yourCollection.length()。
找到第k个最小元素（QuickSelect或中位数为5），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。
然后遍历集合并删除所有适合度小于p.fitness的项目。我们有一个O(n)解决方案。
或者，您可以使用O(n)在key=fitness中创建堆，并在k中从其中删除O(k * log(n))元素。