基数计数（cardinality counting）是实际应用中一种常见的计算场景，在数据分析、网络监控及数据库优化等领域都有相关需求。精确的基数计数算法由于种种原因，在面对大数据场景时往往力不从心，因此如何在误差可控的情况下对基数进行估计就显得十分重要。目前常见的基数估计算法有Linear Counting、LogLog Counting、HyperLogLog Counting及Adaptive Counting等。这几种算法都是基于概率统计理论所设计的概率算法，它们克服了精确基数计数算法的诸多弊端（如内存需求过大或难以合并等），同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。基数计数（cardinality counting）是实际应用中一种常见的计算场景，在数据分析
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HyperLogLog: 解读Cardinality Estimation算法
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