解读Cardinality Estimation算法（第四部分：HyperLogLog Counting）
在前一篇文章中，我们了解了LogLog Counting。LLC算法的空间复杂度为O(log2(log2(Nmax)))，并且具有较高的精度，因此非常适合用于大数据场景的基数估计。不过LLC也有自己的问题，就是当基数不太大时，估计值的误差会比较大。这主要是因为当基数不太大时，可能存在一些空桶，这些空桶的ρmaxρmax为0。由于LLC的估计值依赖于各桶ρmax的几何平均数，而几何平均数对于特殊值（
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