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为了解决这个问题，我们需要找到一个最小的整数集合，使得删除这些整数之后剩下的数组长度不超过原数组长度的一半。

方法思路

为了确保删除这些整数之后剩下的数组长度不超过原数组长度的一半，我们可以按照以下步骤进行：

这个方法的时间复杂度为O(n log n)，其中n是数组的长度。这是因为统计次数和排序操作都是线性和对数时间复杂度。该算法能够在合理时间内处理大规模数据。

解决代码

import collectionsdef MinSetSize(arr):    n = len(arr)    target = n // 2    count_dict = collections.Counter(arr)    counts = sorted(count_dict.values(), reverse=True)    current_sum = 0    selected = 0    for count in counts:        if current_sum + count >= target:            selected += 1            current_sum += count            break        else:            current_sum += count            selected += 1    return selected

代码解释

这个方法确保了我们能够高效地找到一个最小的集合，使得删除这些整数之后剩下的数组长度不超过原数组长度的一半。