🧮 وقتی حافظه مهم‌تر از دقت است: ساختارهای داده تقریبی

⛔️در عصر داده‌های عظیم، حتی بهینه‌ترین الگوریتم‌ها با مصرف خطی حافظه از پس حجم داده‌ها برنمی‌آیند. راه‌حل چیست؟

❌ استفاده از ساختارهای داده تقریبی 📊 که کمی از دقت می‌کاهند اما سرعت و فشردگی فوق‌العاده‌ای دارند.

✅در این مقاله سه ابزار کلیدی بررسی می‌شوند:

HyperLogLog —
برای تخمین تعداد عناصر یکتا 🔢

فیلتر بلوم (Bloom Filter) —
برای بررسی تعلق یک عضو به مجموعه 🌐

Count-Min Sketch —
برای شمارش فراوانی عناصر 📈


✅ درست است که این روش‌ها دقیق نیستند، اما امکان تحلیل مجموعه‌های عظیم داده را فراهم می‌کنند، جایی که روش‌های دقیق عملاً از کار می‌افتند.

📌 جزئیات و نمونه‌های کاربردی را اینجا بخوانید:
👉 https://blog.deepschool.ru/math/kogda-pamyat-dorozhe-tochnosti-priblizhyonnye-struktury-dannyh/

#BigData #علوم‌داده #الگوریتم #HyperLogLog #BloomFilter #CountMinSketch