数据流基本问题--矩估计（一）

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#数据流 #矩估计 #中位数

本文深入探讨了数据流中的矩估计问题，从0阶矩到二阶矩，解释了矩在衡量数据分布均匀性中的作用。介绍了基于随机选取位置的无偏估计算法，通过蓄水池抽样实现，并证明了其无偏性和方差公式。最后，提出了通过多次运行取均值中位数来改进结果的方法，以减小偶然因素的影响。

在前面我们谈到了独立元素计数的问题。在本文中，我们将独立元素计数问题推广到更一般的问题，也就是矩估计问题。我们将先介绍矩的定义，然后介绍一个无偏的估计方法，最后介绍如何改进结果。这里还是讨论内存容量不够的情况。

一、矩估计

如果一个数据流，其中m为数据流的大小，。我们可以定义每个元素

出现的次数为，其中为第i个元素出现的次数。则流的k阶矩（k-th moment）

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牛客网剑指offer编程实践51-66题
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51、 构建乘积数组 给定一个数组A[0,1,...,n-1],请构建一个数组B[0,1,...,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]A[1]...A[i-1]A[i+1]...A[n-1]。不能使用除法。 解答： 方法： B[i]**的值可以看作下图的矩阵中每行的乘积。** 下三角用连乘可以很容求得，上三角，从下向上也是连乘。 因此我们的思路就很清晰了，先算下三角中的连乘，即我...
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