贴一个 GPT4 给的答案，是的真的强：

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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。
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