解讀Cardinality Estimation算法（第四部分：HyperLogLog Counting）
在前一篇文章中，我們瞭解了LogLog Counting。LLC算法的空間複雜度爲O(log2(log2(Nmax)))，並且具有較高的精度，因此非常適合用於大數據場景的基數估計。不過LLC也有自己的問題，就是當基數不太大時，估計值的誤差會比較大。這主要是因爲當基數不太大時，可能存在一些空桶，這些空桶的ρmaxρmax爲0。由於LLC的估計值依賴於各桶ρmax的幾何平均數，而幾何平均數對於特殊值（
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