前言
看官可以先拿出大学《概率论与数理统计》教材翻一翻，反正我是复习过才写的（逃
基数统计简介
什么是基数？
一个（有限）集合S里不同的元素个数就称为该集合的基数（cardinality），也叫做“势”，记为|S|。例如，S={"西红柿", "土豆", "胡萝卜", "土豆", "洋葱", "西红柿"}，那么|S|=4。
在我们的日常工作中，经常碰到需要统计基数的情境。最常见的就是日活跃用户数（daily active users, DAU）。比如，在一天内登录某App的独立访客（unique visitor, UV）总数，或者在一天内进入到某商品详情页面的UV总数等等。DAU是衡量互联网产品活跃度最直接的指标，少不了要与它们打交道。如果只考虑最naive的基数统计手段，很简单：
- 基于平衡查找树实现的集合。容易想到Java HashSet（底层是HashMap，亦即链表+红黑树），或者B树。它们都能方便地查找元素是否在集合中，以及插入新元素，时间复杂度稳定为O(logn)。
- 基于位数组（即bitmap）实现的集合。位数组中的第i个bit即代表第i个元素，为1表示存在，为0表示不存在，整个位数组中1的数量就是该集合的基数。位运算的效率自然无需赘言。
上面的两个方法都是精确统计，在数据量适中时常用。但是在海量数据面前，它们的空间（内存）占用和时间效率都会变得不可控。用大数据的思维来考虑，我们是否可以稍微牺牲一点准确率，换来效率的大幅提升呢？答案自然是肯定的，基数估计（cardinality estimation）已经有了多种成熟的实现，应用比较广泛的就是HyperLogLog，熟悉Redis的看官肯定已经见怪不怪了。不过，本文研究的是它的父辈们，即两种早期的基数估计算法——Linear Counting算法与Flajolet-Martin算法。
Linear Counting算法
Linear Counting（线性计数）算法由Kyu-Young Whang等人在1990年的论文《A Linear-Time Probabilistic Counting Algorithm for Database Applications》中提出。它不是最早的基数估计算法，但它的思路比较直接，并且不涉及什么高深的东西，所以我可以尽量叙述得详细一点。
算法描述
算法流程如下，不难理解。
- 创建一个有m个bit的位数组，初始状态是0填充的。
- 设定一个哈希函数H，它的结果空间正好落在上述位数组中，尽量服从均匀分布，并且按每bit分桶。
- 将集合C的元素依次输入H，散列到位数组中，将其散列到的bit置为1。
- 所有元素输入完成后，设n=|C|，且位数组中仍然为0的bit（即空桶）共有u个，那么基数n的一个估计为：ñ = -m·ln(u/m)。
下图是论文中给出的哈希过程示例。
证明过程
由于H按每bit分了m个桶，并且n个哈希结果服从均匀分布，可得：
P{第j个bit为0} = (1 - 1/m)n
空桶数u是个随机变量，我们就可以计算出它的期望：
E(u) = m(1 - 1/m)n
当n和m都趋向无穷大时，可得：
lim E(u) = lim {m[(1 - 1/m)-m]-n/m} = me-n/m
即得出这种情况下，基数n与m、E(u)的关系：
n = -m · ln[E(u)/m]
因为每个bit的值都服从0-1分布，故u服从二项分布。又因为n和m都趋向无穷大，所以u渐近地服从正态分布，即：
u ~ N(μ, σ2), μ = E(u)
对正态分布而言，μ的最大似然估计（MLE）是样本均值，其证明过程可以参考这里。
而u正是从正态分布总体中随机抽取的样本，故u就是E(u)的MLE。
根据MLE的不变性，因为函数f(x) = -m · ln(x/m)可逆，即得出基数n的MLE：
ñ = -m · ln(u/m)
算法得证。
算法误差与误差控制
由于计算过程太长，所以直接给出论文中的结论：
Bias(ñ/n) = E(ñ/n) - 1 = (et - t - 1) / 2n；
StdError(ñ/n) = [m(et - t - 1)]1/2 / n；
其中t = n/m。
可见，Bias指估计值与精确值的期望相对偏差，StdError指“标准误差”，即n的估计值与精确值的比值的标准差。
如果我们限定标准误差，即StdError < ε，容易推导出位数组长度m要满足以下条件：
m > (et - t - 1) / (εt)2
但这样还不够。由上面的算法证明过程可知，一旦u=0（就是所有桶都满了），算法就失效了，因此我们还得保证在t<1的情况下，u=0的概率足够小，可以控制空桶数u的期望E(u)与其标准差SD(u)之间满足如下关系：
E(u) - α · SD(u) > 0
当n、m趋向无穷大时，又可以推导出标准差（计算过程略去）：
SD(u) = [E(u2) - E(u)2]1/2 ≈ [me-t(1 - (1 + t)e-t)]1/2
解得：
m > α2(et - t - 1)
也就是说，m最终要满足：
m > β(et - t - 1), β = max[α2, 1/(εt)2]
在上一节中，我们已经说过u渐近地服从正态分布，这是二项分布逼近连续型的情况。如果仍然考虑离散型，那么在u~B(n,p)的n较大而p较小时，u就会近似服从泊松分布：
lim P{u=k} = λk · e-λ / k!
当k=0时，就是位数组被填满的概率，即e-λ。
现在我们给α赋一个值，论文中是√5。又因为泊松分布的期望和方差都是λ，易得：
E(u) > α · SD(u) => λ > √5λ => λ > 5
P{u=0} < e-5 ≈ 0.007
也就是说，就算不考虑ε，我们只要保证u的期望值偏离标准差的√5倍以上，就可以保证算法失效的概率低于0.7%了。文中提供了在α=√5且ε=0.01或0.10的情况下，随着n增大的m取值表。
复杂度
由上一节的表中可以看出，当n达到比较大的规模时，Linear Counting算法的空间复杂度为O(n/C)，C是个常数。以n=108为例，位数组的大小不到107 bit（1MB多点），相当于只占用了原生位数组方法的1/12。如果想要计算两个集合的并集的基数，只需要O(1)的按位或就可以，简单方便。
但是，这个算法只能保证空间占用有常数级别的降低，因此仍然主要用于小数据量的场景，仍然不适用于大数据。下面我们来看更“聪明”一些的Flajolet-Martin算法。
Flajolet-Martin算法
这个算法由Philippe Flajolet和G.Nigel Martin在1984年的论文《Probabilistic Counting Algorithms for Data Base Applications》中提出，因此得名，并且是基数估计算法真正的始祖。它的论文就比较难啃了，我毕竟不是数学系毕业的，所以数学方面的细节会写得粗糙一点，但保证贴合原文的思路。
原始算法描述
定义哈希函数：
H(x): -> [0, 1, 2, ..., 2L-1]
该函数能够保证哈希结果尽量服从均匀分布。换句话说，H(x)的哈希结果空间为长度固定L的二进制串的集合。
对任意一个非负整数y，将y的二进制表示中第k（k≥0）个bit的值记为bit(y,k)，那么可得：
y = Σ bit(y,k) · 2k
然后，定义ρ(y)，代表y的二进制表示中，从末尾开始出现的第一个1（least significant set bit）的位置，即：
ρ(y) = min{k≥0 | bit(y,k) ≠ 0}, ρ(0)=L
也就是说，y的二进制表示的低位有连续ρ(y)个0。
Flajolet-Martin算法的流程如下：
- 初始化一个长度为L的位数组，记为bitmap[0...L-1]，用0填充。
- 设要计算基数的集合为M，对每个x∈M，将bitmap[ρ(H(x))]设为1。
- 令R表示哈希过后bitmap中所有0的最小的下标，那么|M|的估计量为2R/φ，φ≈0.77351。
是不是感觉有些云里雾里的？下面来简单证明一下它。
简单证明
如果bitmap[j]=1，就表示M中有一个值经过哈希后，其二进制串末尾有连续j个0。由于H(x)的结果尽量符合均匀分布，所以哈希结果二进制串中的每个比特都服从0-1分布且相互独立。
若我们将二进制串视为抛硬币的结果，0代表反面，1代表正面，那么很显然，“从二进制串的末尾开始扫描1”就相当于“连续抛硬币直到出现正面为止”。进一步说，它是个参数为p=1/2的伯努利实验。我们可以得出：
P{bitmap[j]=1} = 1 / 2j+1
记集合的基数|M|为n，易得：
- 进行n重上述伯努利实验，每重实验进行的次数都不大于k的概率为：
(1 - 1/2k)n
- 进行n重上述伯努利实验，每重实验进行的次数至少有一次大于等于k的概率为：
1 - (1 - 1/2k)n
也就是说，如果j>>log2n，那么bitmap[j]=0的概率极大；反过来，如果j<<log2n，那么bitmap[j]=1的概率极大。参考算法流程中R的定义，它其实就是所有哈希结果中最大的ρ(y)，因此它可以代替前述的j值，使得2R成为基数n的一个粗糙的估计量。
φ≈0.77351是经过复杂的计算得出的修正因子，就不提了。
改进方案：PCSA
在H(x)保证均匀分布的情况下，可以得出结论：
E(R) ≈ log2φn, D(R) ≈ 1.12
又因为估计值是2的整数次幂，显然它是非常不精确的。论文中提出了一个解决方案，叫做PCSA（Probabilistic counting with stochastic averaging），即“基于离散平均值的概率性计数”。思路如下：
将原始算法中的bitmap扩展为m个组，每次哈希时，以H(x) mod m为组编号，在每组中再用floor[H(x) / m]的方法确定下标。这样每个组都会有n/m个元素，并且计算出的R值就不再是一个，而是m个。n的估计量就可以表示为：
ñ = 2E(R)m / φ, E(R) = (R1 + R2 + ... + Rm) / m
详细的伪码描述如下。
论文中还给出了m的取值与偏差值和标准误差的对应关系表。
除PCSA的思路之外，也有其他方法，比如采用多个哈希函数，或者用中位数来代替均值。当然我们很容易想明白，多个哈希函数的方法并不现实，因为设计多个均匀分布并且尽量少冲突的哈希函数很难，并且计算哈希值也是需要耗费CPU的。
参数的选择
PCSA方法的偏差与标准误差的计算极其复杂，论文中靠计算机得出了近似值：
Bias = 1 + 0.31 / m, StdError = 0.78 / √m
可见都只与m的选择有关。如果m > 256，标准误差会缩小到5%以内。
位数组长度L的理想取值范围为：
L > log2(n / m) + 4
当m=64时，若L=16，可估算的基数可达十万数量级；若L=24，可估算的基数可达千万数量级。