文章目录
- 参考链接
- 一、Sketch算法用来做什么?
- 二、Min-count sketch
- 基础思想：
- 进阶:
- 特点：
- 三、Universal Sketch
参考链接
[1] Count-Min Sketch: https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/64126199
[2] Cormode G, Muthukrishnan S. An improved data stream summary: the count-min sketch and its applications[J]. Journal of Algorithms, 2005, 55(1): 58-75.
一、Sketch算法用来做什么?
用于计数的算法，牺牲一定的准确性换来高效率，适合用在实时性要求比较高的场景。
二、Min-count sketch
Count-Min Sketch 由 Cormode 和 Muthukrishnan 等人于2005年提出，这是频率估计问题的基本解决办法之一。
基础思想：
- 创建一个长度为 x 的数组，用来计数。每个元素的计数值初始化为 0；
- 对于每一个新来的元素，哈希到 0 到 x 之间的一个数，作为数组的索引：比如哈希值为 i，数组对应的位置索引 i 的计数值加 1；
- 要查询某个元素出现的频率，返回这个元素哈希望后对应的数组的位置索引的计数值即可。
进阶:
若数据类型很多，数组长度有限，极有可能互相冲突，即不同的数据hash到数组的同一个位置上，影响计数的精度；
为了提高精度，使用多个数组和多个哈希函数。数组A对应哈希函数A，数组B对应哈希函数B，新到一个元素则在所有数组对应索引的位置都加1。
要查询某个元素出现的次数，则返回这些数组里面对应索引位置最小的（因此，叫min-count）。
特点：
- 计数只会估算偏大；
- 需要固定大小的内存和计算时间，和需要统计的元素多少无关；
- 对于低频的元素，估算值相对的错误可能会很大。
