私たちが話しているデータの種類について知っておくとよいでしょう。何人のユーザーが存在しますか？平均して何人がオンラインになりますか？すべてのユーザーと比較した「見たユーザー」の比率はどうですか（疎対密）
アルゴリズムの変更 最初にポップするのではなく、オンラインユーザーのセットからランダムな要素を選択します。これにより、バランスが改善され、これら2つのセットの比率によっては、償却の複雑さが改善される可能性があります。
代替アルゴリズム（より構造化されています。最悪の場合はまだ悪いです。まばらな場合は良いはずです ）
- 見続ける バランスの取れたツリーとして（O（log n）挿入）
- オンラインを維持する バランスの取れた木として。
- 十分な数のユーザーを選択していませんが：
- 見たの最初のギャップを検索する （例：[0,1,3,7]-> 2; SOリンクによるO（log n））
- 最初のユーザーを検索>=gap-value（O（log n））
- ユーザー
- ->ピック
- その他
- ->chosen-gap-valueを一時的に追加します （現時点では、モデル-オンラインで更新する頻度を決定します ）見た または、検索を何らかの方法で> selected-gap-value（O（log n））
に制限します。
データによっては、データが巨大で見られる場合、これは非常にうまく機能するはずです。 まばらです！