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）是所有出现次数取k次方的和。

下面我们看看k的一些特殊取值。

1.如果k=0时，，所以0阶矩就是数据流中独立元素数目，我们可以使用前面

博客中的方法进行估计。

2.如果k=1时，就是流中所有元素出现次数之和，其实也就是流的总长度m。所以1阶矩的计算非常容易。

3.如果K=2时，的计算相对来说麻烦一些。二阶矩度量的是流中元素分布的均匀性。如果我们有个长度为100的流，

其中不同的元素个数为11个。最均匀的分布就是：其中10个元素出现9次，1个元素出现10次，这时二阶矩为910。相

反，另一种极端情况是一个元素出现了90次，其余10个元素各出现1次，此时二阶矩为8110。

二、具体算法

这里给出的算法非常简单，但是计算结果仍然是的无偏估计。

算法的具体过程就是从流中随机选取一个位置，该位置元素为a。统计数据流的总长度m，还有数据流在选取位置后a的出现次数r。则最终的估计值为。

这里有个问题就是，在处理数据流之前我们并不知道m的取值，此时如何从流中随机选取一个位置呢？这就涉及到我们之前讲的蓄水池抽样算法（具体可以参见之前的博客）。该随机选取位置的步骤具体体现在算法的第二步。

三、算法的评估

这种算法不是该问题的最优算法，但是最容易理解和分析的。我们先对算法的产生结果是的无偏估计进行证明。该算法其实相当于两步：

1.选取一个任意元素a，，a为j的概率为。

2.然后选取a出现的某个位置，并统计此位置后a的出现次数。

假设A和R分别是算法中a和r的取值，X为算法的输出结果。

故有：

所以得证X就是的无偏估计。

我们还可以证明X的方差满足下面公式：

四、改进方法

这里我们无法像之前几篇博客里直接使用median trick。因为直接估计的方差比较大，无法保证最终结果偏离真实值的概率低于1/2。我们先运行1组结果，一组内运行多次结果，取均值，这样可以将方差降下来。然后重复多次，再取均值的中位数，这样就可以把偶然因素的影响降低到几乎没有的地步。

该方法有个定理做理论保证。

假设X是Q的一个无偏估计，之间相互独立，且和X的分布相同。另外，，。令，则。