回到未来：一个更趋近最优的基数估计算法
数据结构与算法
2017-08-24 v1
摘要
我们描述了一种极具空间效率的新的基数估计算法。它将三种新型估计器之一应用于 Flajolet-Martin-85 优惠券收集过程的压缩状态。在与压缩的 HyperLogLog 草图的同等实证比较中，新算法在时间/空间/准确度权衡的所有三个维度上同时胜出。我们的原型使用 zstd 压缩库，生成的草图比 HLL 的熵更小，因此没有任何可能的压缩 HLL 实现能匹配其空间效率。本文的技术贡献包括三种新估计器的分析与模拟、FM85 和 HLL 熵的精确值，以及一种通过模拟估计双重渐近极限的非平凡方法。
引用
@article{arxiv.1708.06839,
title = {Back to the Future: an Even More Nearly Optimal Cardinality Estimation Algorithm},
author = {Kevin J Lang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.06839},
year = {2017}
}