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HyperLogLogアルゴリズムはどのように機能しますか？
最近は暇なときにさまざまなアルゴリズムについて学んでいます。私が遭遇した非常に興味深いと思われるアルゴリズムはHyperLogLogアルゴリズムと呼ばれ、リストに含まれる一意のアイテムの数を推定します。 これは、「カーディナリティ」の値（最近までは、推定されていないと計算されていたと私は常に想定していました）を見たMySQL時代に戻ったので、特に興味深いものでした。 そのため、配列内の一意のアイテムの数を計算するアルゴリズムをO（n）で記述する方法を知っています。私はこれをJavaScriptで書いた： function countUniqueAlgo1(arr) { var Table = {}; var numUnique = 0; var numDataPoints = arr.length; for (var j = 0; j < numDataPoints; j++) { var val = arr[j]; if (Table[val] != null) { continue; } Table[val] = 1; numUnique++; } return numUnique; } しかし問題は、私のアルゴリズムはO（n）が大量のメモリを使用する（に値を格納するTable）ことです。 私は、O（n）時間でリスト内の重複をカウントし、最小限のメモリを使用する方法についてこのペーパーを読んでいます。 それは、ビットまたは何かをハッシュおよびカウントすることにより、特定の確率内で（リストが均等に分散されていると仮定して）推定できるリスト内の一意のアイテムの数を説明します。 …