不是吧，如果要在更小的范围内搜索，前提是数据是有序的，如果数据经过排序，复杂度就达不到 O(n) 的要求。不考虑内存的话，遍历一遍，将 top 高的数据记录在一个列表里，同时记录这个列表的最小值，然后如果遇到高于这个最小值的或者列表还没满，这个时候把数据塞到列表里，同时更新列表的最小值，即可。这样对于列表不需要进行额外的排序浪费时间复杂度，这样才可以达到 O(n) 的要求。如果考虑实际情况，这个问题难度在于如何分块读取数据，以保证读取数据到内存之后，内存不会爆掉，所以，.0 或者 0.5 可能是分块读取的依据（当然你应该问一下数据在文本中是如何存储的
可以用桶 比如 200cm 对应第 4000 个桶 然后每个桶里这个身高对应的人数，找到满足条件的最大的几个桶的身高 下一步就是如何用并发等提高入桶的统计速度，如先 xx 线程处理入桶，然后 xx 线程合并桶 几次迭代之后就有了上述的统计
1 楼的意思应该也是哈希表吧？把身高上下限定为 0-3 米 转换为毫米 0-3000 ，然后可以建立一个长度为 3000 的整型数组（其实如果小数都是.0/.5 ，都不需要这么大的数组）。那么遍历身高，只需要把 arr[身高 * 10] ++ 。最后再从数组最大开始反向遍历取出前 1000 就可以了。
贴一个 GPT4 给的答案，是的真的强： ``` 如果你需要一个 O(n) 时间复杂度的解决方案，那么可以使用一个叫 "桶排序" 的技术。"桶排序" 是一种可以在线性时间内完成的排序算法，但是这需要对输入数据有一些特定的假设。 根据你的问题描述，人的身高是以 0.5 的单位进行记录的。我们可以假设一个可能的范围，比如说从 0.0 到 300.0 。然后我们创建 600 个桶（一个桶代表 0.5 的身高），每个桶都对应了一个可能的身高。然后遍历所有的数据，根据身高将人放到对应的桶里。这一步的时间复杂度为 O(n)。 接下来，我们可以从最高的桶开始，检查每个桶里有多少人。然后从这个桶开始向下找，直到找到 1000 个人。这一步的时间复杂度为 O(1)，因为桶的数量是固定的。 这样，整个算法的时间复杂度为 O(n)。需要注意的是，这种算法的效率取决于我们的假设是否准确，以及数据是否均匀分布。如果数据的分布很不均匀，桶排序的效率就会降低。 这是一个基本的桶排序应用。如果需要处理更复杂的情况，比如说数据的范围不确定，或者桶的数量太多等，我们可能需要使用其他的技巧，比如说动态地创建桶等。但是基于你的问题描述，这个基本的方法应该就可以工作得很好。 ```
@picone #74 要比较前 1000 和前 1000000 ， 实际上是把 1000 当作输入，那它也就不是常数了，用堆排序时间复杂度是最坏就是 O(n logk)；但按照原题的条件和常识，可以知道可能的身高数量是有限的，且与数据规模（输入）无关，可以看成一个常数，每个身高最多插入堆 k 次，那么用堆排序最坏的时间复杂度应该是 O(n + k log k)。之前默认将 1000 看作常数是考虑不周。
