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One Sketch to Rule Them All: Rethinking Network Flow Monitoring with UnivMon阅读笔记

one sketch to rule them all: rethinking network flow monitoring with univmon

D ( m , n ) D(m, n) D(m,n)是一个长度为 m m m, 包含 n n n个不同元素的信息流 (stream). 假设这些元素分别为 [ 1 , 2 , ⋯   , n ] [1, 2, \cdots, n] [1,2,,n], f i f_i fi是元素在信息流中 i i i的频数. 假设 g ( ) g() g()是任意一个函数, 则我们将 ∑ i = 1 n g ( f i ) \sum_{i=1}^ng(f_i) i=1ng(fi)称为频数向量的 g − s u m g-sum gsum.

如果 g ( ) g() g()是单调函数并且 g ( f i ) ≤ O ( f i 2 ) g(f_i)\le O(f_i^2) g(fi)O(fi2), 则用于估计 G − s u m G-sum Gsum的具有多重对数型空间复杂度的信息流算法(streaming algorithm)是存在的.

S t r e a m − P o l y L o g Stream-PolyLog StreamPolyLog是所有存在对应的多重对数型空间复杂度的信息流算法的 G − s u m G-sum Gsum的集合.

对于元素 i ∈ [ 1 , 2 , ⋯   , n ] i \in [1, 2, \cdots, n] i[1,2,,n], 如果 g ( f i ) > γ ∑ j g ( f j ) g(f_i) > \gamma\sum_jg(f_j) g(fi)>γjg(fj), 其中 0 <

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